到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap 调度，共享内存，barrier 9. 并行算法实战：reduce，scan，矩阵乘法等 10. 存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11. 物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 iency） 在“小学二年级”算法课里，我们学过复杂度的概念，意思是算法执行所花费的时间取决于数据量的大小 n，比如 $ O(n^{2}) $ 表示花费时间和数据量的平方成正比。 - 对于并行算法，复杂度的评估则要分为两种： • 时间复杂度：程序所用的总时间（重点） • 工作复杂度：程序所用的计算量（次要） - 这两个指标都是越低越好。时间复杂度决定了快慢，工作复杂度决定了耗电量。 个核心工作一小时，4 个核心工作 1/4 小时。工作复杂度一样，而后者时间复杂度更低。 - 并行的主要目的是降低时间复杂度，工作复杂度通常是不变的。甚至有牺牲工作复杂度换取时间复杂度的情形。 - 并行算法的复杂度取决于数据量 n，还取决于线程数量 c，比如 $ O(n/c) $ 。不过要注意如果线程数量超过了 CPU 核心数量，通常就无法再加速了，这就是为什么要买更多核的电脑。 • 也有一种说法，认为要用

到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap 调度，共享内存，barrier 9. 并行算法实战：reduce，scan，矩阵乘法等 10. 存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11. 物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从

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到无锁并行 6. 并行编程常用框架：OpenMP 与 Intel TBB 7. 被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8. GPU 专题：wrap 调度，共享内存，barrier 9. 并行算法实战：reduce，scan，矩阵乘法等 10. 存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11. 物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从

nge引用数据分片外，循环体内的代码几乎没有任何变化，接近C++原生语法正是TBB的特点。TBB提供了抽象层级较高的并行接口，如parallel_for、parallel_for_each这类泛型并行算法，从而使得改造能够较为容易地进行。同时，TBB不依赖任何语言或编译器，只要有能支持ISO C++标准的编译器，便有TBB的用武之地。 当然，使用TBB并不是完全没有额外负担，比如线程间安全还是需 nge引用数据分片外，循环体内的代码几乎没有任何变化，接近C++原生语法正是TBB的特点。TBB提供了抽象层级较高的并行接口，如parallel_for、parallel_for_each这类泛型并行算法，从而使得改造能够较为容易地进行。同 时，TBB不依赖任何语言或编译器，只要有能支持ISO C++标准的编译器，便有TBB的用武之地。

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