周转的余地时间比较少，不利于延迟隐藏。 而如果把这三条赛道合并成一条（ mc ），这样同样的经费（缓存容量）能铺出的赛道（预 取）就更长，从而 CPU 有更长的周转时间来隐藏他内部计算的延迟。所以本案例中 AOS 比 SOA 好。 AOS 、 SOA 、 AOSOA 哪家强：结论 • 如果几个属性几乎总是同时一起用的，比如位置矢量 pos 的 xyz 分量，可 能都是同时读取同时修改的，这时用 做的事情相当于：读 + 写，从而 每个元素只需要访问两遍内存。对这种完全 mem-bound 的程 序而言就是加速了 2 倍。 测试结果 可见，能否很好的利用缓存，和程序访问内存的时间局域性有关。 案例：一维 jacobi 迭代 • 一些物理仿真中，常用到这种形式的迭代法： • for (i=0...n) b[i] = a[i + 1] + a[i - 1]; // 假装是 jacobi • 防止 写回操作污染缓存。 • 最终加速比： 24 倍。这里可以看到 i - 2 和 i + 2 跨步的访存似乎不是很理想，可能还能 进亿步优化，出于时间原因就没继续深入， 同学们可以课后研究一下。 第 5 章：内存分配与分页 vector ：写入两次，时间都是一样的（理所当然） malloc ：写入两次，第一次明显比第二次慢？ new int[n] ：和 malloc 一样，写入两次，第一次明显比第二次慢？

// 获取两个时间点的差（时间 段） • int64_t sec = chrono::duration_cast(dt).count(); // 时间差的秒数 案例：计算花费的时间 时间段：作为 double 类型 duration_cast 可以在任意的 duration 类型之间转换 duration 表示用 T 类型表示，且时间单位是 R std::future 。 • 同理有 std::promise ，他的 set_value() 不接受参数，仅仅作为同步用， 不传递任何实际的值。 第 3 章：互斥量 多线程打架案例 • 两个线程试图往同一个数组里推数据。 • 奔溃了！为什么？ • vector 不是多线程安全（ MT-safe ）的容 器。 • 多个线程同时访问同一个 vector 会出现 数据竞争（ 相比普通的 std::mutex 有一定性能损失。 • 同理还有 std::recursive_timed_mutex ， 如果你同时需要 try_lock_for() 的话。 第 5 章：数据结构 案例：多线程环境中使用 std::vector • 刚才说了， vector 不是多线程安全的容器 。 • 多个线程同时访问同一个 vector 会出现 数据竞争（ data-race ）现象。

。意思是我们访问了非法的地 址，和 CPU 上的 Segmentation Fault 差不多。 封装好了： helper_cuda.h • 其实 CUDA toolkit 安装时，会默认附带一系列案例代码， 这些案例中提供了一些非常有用的头文件和工具类，比如这 个文件： • /opt/cuda/samples/common/inc/helper_cuda.h • 把他和 helper_string 样和之前作为核函数参数是一样的，不过 是作为 Func 结构体统一传入了。 如何捕获外部变量？ • 或者在 [] 里这样直接写自定义捕获的表达 式也是可以的，这样就可以用同一变量名 。 第 5 章：数学运算 经典案例，并行地求 sin 值 • 就让我们在 GPU 上并行地计算从 sin(0) 到 sin(65535) 的值，并填入到数组 arr 中。 • 这里为什么用 sinf 而不是 sin ？ • 章：原子操作 经典案例：数组求和 • 如何并行地对数组进行求和操作？ • 首先让我们试着用串行的思路来解题。 • 因为 __global__ 函数不能返回值，只能 通过指针。因此我们先分配一个大小为 1 的 sum 数组，其中 sum[0] 用来返回数 组的和。这样我们同步之后就可以通过 sum[0] 看到求和的结果了。 • 可是算出来的结果却明显不对，为什么？ 经典案例：数组求和

双精度浮点数 float 的底数有 52 位，指数有 11 位（图 2 ）。 double: float: http://c.biancheng.net/view/314.html 以求最大值为案例 用定点数来表示 • 刚刚说到浮点数的特性是有指数位，可表示不同数量级上的数。 • 比如 123.4 实际上是 1.234 * 10^2 ，也就是他实际存储的是 234 （底数）和 2 （指数）。 优点：平坦直观，适合插桩，顺序访问，自适应网格 。 • 缺点：尺寸受限，操作系统挂钩，依赖 x86 硬件机 制。 • 顺便一提， GPU 也可以搞 SPGrid ，不过 GPU 的 页大小是 2MB ，王鑫磊最近研究过这个，因为太繁 琐而放弃了。 http://pages.cs.wisc.edu/~sifakis/papers/SPGrid.pdf 今天的回家作业 • 用稀疏数据结构改良康威生命游戏 (conway’s

GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 从一个案例看 C++ 的历史 • 求一个列表中所有数的和： # 参考资料 - [ 热心观众整理的学习资料 ](https://github.com/jiayaozhang/OpenVDB_and_TBB) 可变性 / 多线程等概念作为语言基本元素存在。这些在我们的 业务里面是非常重要的，所以不可替代。 • （试图升华文章中心主旨） 扩展阅读关键字 • 限于篇幅，此处放出一些扩展知识供学有余力的同学研究： 1. P-IMPL 模式 2. 虚函数与纯虚函数 3. 拷贝如何作为虚函数 4. std::unique_ptr::release() 5. std::enable_shared_from_this

char * 的爱恨纠葛 ( 本期 ) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 需求 ，和字符串本身的实现有太多耦合。 https://en.cppreference.com/w/cpp/string/basic_string/to_string to_string 应用案例 std::to_wstring 数字转宽字符串 • 同理还有 to_wstring ，用于把数字转换为 wstring 类型字符串。 std::sto* 字符串转数字 • std::stoi/stof/stod parseInt/parseFloat/parseDouble 。 https://en.cppreference.com/w/cpp/string/basic_string/stol stoi 应用案例 • stoi 可以处理数字后面有多余字符的情况，例如 stoi(“42yuan”) 和 stoi(“42”) 等价，都会返回 42 。后面的 “ yuan” 会被 stoi 略去。 • 那如何才能知道哪些字符被

2021 年 11 月 2021 年 12 月 1 个月功能改造 90% 功能实现开源 技术社区雏形搭建 2022 年 3 月 生态伙伴工具 + Zadig Zadig 企业交付案例场景深化 开 发 者 场 景 挖 掘 3-5 个领域敏感型场景 建立产品发展委员会 贡献者流程优化 2022 年 9 月 场 景 深 化 能 力 增 强 Helm/K8s YAML/ 托管场景接入流程优化 面向开发者的云原生环境 扫码查看飞书集成测试案例 • 无缝对接主流测试框架 / 平台 • API/E2E/UI 自动化测试管理 • 与开发协同自动化验收 • 自动化测试效益分析 高效协同的测试管理 • 一套 YAML/Chart 模板管理数百微服务 • 每个技术栈抽象一套构建模板 • 运维统一工作流规范，开发自主使用 • 跨多项目复用模板 扫码查看易快报案例 强大免运维的模板库 • 系统纬度：集群、项目、服务、环境、工作流 高并发工作流触发 ：在 Zadig 上触发多服务的构建，研发更新服务 更方便，不需要额外维护工作流的负担。 4 Zadig 企业案例 实践剖析 “ ” 扫 码 下 载 致 匠 心 电 子 书 Zadig 企业落地案例 扫 码 查 看 案 例 细 节 典型案例： Zadig 帮助 平均每周自动部署 1200 次 Zadig 可用性极高，没有

回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Async Rust 的优势 • 异步编程的共同优势 • async/await Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 设计目标 Await Tree 的设计原理与实现 • 追踪关键 Future 的生命周期和控制流 • Init, First Poll, Pending, Next Poll, Ready Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await Tree 在 RisingWave 中的应用 • 云原生 SQL 流式数据库 • risingwave.com • GitHub 4.5k Stars • “Materialized

net/weixin_42973508/article/details/111681426 详见 https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 的 1:18:48 上一课的案例代码：基于标准库 基于 TBB 的版本：任务组 • 用一个任务组 tbb::task_group 启动多个 任务，一个负责下载，一个负责和用户交 互。并在主线程中等待该任务组里的任务 全部执行完毕。 可见，并行后虽然降低了时间复杂度，但是以提升工作复杂度为代价！ 更多细节，敬请期待 GPU 专题，我们会以 CUDA 为例详细探讨两全方案。 封装好了： parallel_scan 第 3 章：性能测试 案例： map 与 reduce 的组合 测试所花费时间： tbb::tick_count::now() 并行和串行的速度比较 如何评价 • 公式：加速比 = 串行用时 ÷ 并行用时 • 理想加速比应该是核心的数量。 字型的曲线遍历，这样 能保证每次访问的数据在地址上比较靠近，并 且都是最近访问过的，从而已经在缓存里可以 直接读写，避免了从主内存读写的超高延迟。 • 下次课会进一步深入探讨访存优化，详细剖析 这个案例，那么下周六 14 点敬请期待。 第 6 章：并发容器 std::vector 扩容时会移动元素 • std::vector 内部存储了一个指针，指向一段容量 capacity 大于等于其

target_include_directories( 项目名 PUBLIC include) • 源码文件中写： • #include < 项目名 / 模块名 .h> • 项目名 :: 函数名 (); 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 • 头文件（项目名 /include/ 项目名 模块名 .h> • namespace 项目名 { • void 函数名 () { 函数实现 } • } 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 推荐的目录组织方式 完整案例请看源码仓库： https://github.com/parallel101/course/tree/master/16/00 6/00 一、划分子项目 • 大型的项目，往往会划分为几个子项目。 • 即使你只有一个子项目，也建议你先创建 一个子目录，方便以后追加新的子项目。 • 左图的案例中，我们在根目录下，创建了 两个子项目 biology 和 pybmain ，他们 分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists