积分充值
 首页
前端开发
AngularDartElectronFlutterHTML/CSSJavaScriptReactSvelteTypeScriptVue.js构建工具
后端开发
.NetC#C++C语言DenoffmpegGoIdrisJavaJuliaKotlinLeanMakefilenimNode.jsPascalPHPPythonRISC-VRubyRustSwiftUML其它语言区块链开发测试微服务敏捷开发架构设计汇编语言
数据库
Apache DorisApache HBaseCassandraClickHouseFirebirdGreenplumMongoDBMySQLPieCloudDBPostgreSQLRedisSQLSQLiteTiDBVitess数据库中间件数据库工具数据库设计
系统运维
AndroidDevOpshttpdJenkinsLinuxPrometheusTraefikZabbix存储网络与安全
云计算&大数据
Apache APISIXApache FlinkApache KarafApache KyuubiApache OzonedaprDockerHadoopHarborIstioKubernetesOpenShiftPandasrancherRocketMQServerlessService MeshVirtualBoxVMWare云原生CNCF机器学习边缘计算
综合其他
BlenderGIMPKiCadKritaWeblate产品与服务人工智能亿图数据可视化版本控制笔试面试
文库资料
前端
AngularAnt DesignBabelBootstrapChart.jsCSS3EchartsElectronHighchartsHTML/CSSHTML5JavaScriptJerryScriptJestReactSassTypeScriptVue前端工具小程序
后端
.NETApacheC/C++C#CMakeCrystalDartDenoDjangoDubboErlangFastifyFlaskGinGoGoFrameGuzzleIrisJavaJuliaLispLLVMLuaMatplotlibMicronautnimNode.jsPerlPHPPythonQtRPCRubyRustR语言ScalaShellVlangwasmYewZephirZig算法
移动端
AndroidAPP工具FlutterFramework7HarmonyHippyIoniciOSkotlinNativeObject-CPWAReactSwiftuni-appWeex
数据库
ApacheArangoDBCassandraClickHouseCouchDBCrateDBDB2DocumentDBDorisDragonflyDBEdgeDBetcdFirebirdGaussDBGraphGreenPlumHStreamDBHugeGraphimmudbIndexedDBInfluxDBIoTDBKey-ValueKitDBLevelDBM3DBMatrixOneMilvusMongoDBMySQLNavicatNebulaNewSQLNoSQLOceanBaseOpenTSDBOracleOrientDBPostgreSQLPrestoDBQuestDBRedisRocksDBSequoiaDBServerSkytableSQLSQLiteTiDBTiKVTimescaleDBYugabyteDB关系型数据库数据库数据库ORM数据库中间件数据库工具时序数据库
云计算&大数据
ActiveMQAerakiAgentAlluxioAntreaApacheApache APISIXAPISIXBFEBitBookKeeperChaosChoerodonCiliumCloudStackConsulDaprDataEaseDC/OSDockerDrillDruidElasticJobElasticSearchEnvoyErdaFlinkFluentGrafanaHadoopHarborHelmHudiInLongKafkaKnativeKongKubeCubeKubeEdgeKubeflowKubeOperatorKubernetesKubeSphereKubeVelaKumaKylinLibcloudLinkerdLonghornMeiliSearchMeshNacosNATSOKDOpenOpenEBSOpenKruiseOpenPitrixOpenSearchOpenStackOpenTracingOzonePaddlePaddlePolicyPulsarPyTorchRainbondRancherRediSearchScikit-learnServerlessShardingSphereShenYuSparkStormSupersetXuperChainZadig云原生CNCF人工智能区块链数据挖掘机器学习深度学习算法工程边缘计算
UI&美工&设计
BlenderKritaSketchUI设计
网络&系统&运维
AnsibleApacheAWKCeleryCephCI/CDCurveDevOpsGoCDHAProxyIstioJenkinsJumpServerLinuxMacNginxOpenRestyPrometheusServertraefikTrafficUnixWindowsZabbixZipkin安全防护系统内核网络运维监控
综合其它
文章资讯
 上传文档  发布文章  登录账户
IT文库
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部后端开发(23)C++(17)Rust(5)系统运维(1)Go(1)DevOps(1)

语言

全部中文(简体)(24)

格式

全部PPT文档 PPT(24)
 
本次搜索耗时 0.018 秒,为您找到相关结果约 24 个.
  • 全部
  • 后端开发
  • C++
  • Rust
  • 系统运维
  • Go
  • DevOps
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PPT文档 PPT
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

    从汇编角度看编译器优化 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段,前半段主要介绍现代 C++ ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 4GB 限制外,也有一定性能优势。 8 位, 16 位, 32 位, 64 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 GCC 编译器所生成的汇编语言就属于这种 返回值:通过 eax 传出 movl $42, %eax 相当于: eax = 42; 前 6 个参数:分别通过 edi , esi , edx , ecx , r8d
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 表达式。 • 当那个线程启动时,就会执行这个 lambda 里的内容。 • 这样就可以一边和用户交互,一边在另一 个线程里慢吞吞下载文件了。 错误:找不到符号 pthread_create • 但当我们直接尝试编译刚才的代码,却在链接时发生了错误。 • 原来 std::thread 的实现背后是基于 pthread 的。 • 解决: CMakeLists.txt 里链接 Threads::Threads 果不需要,在 wait() 返回后调用 lck.unlock() 即可。 • 顺便一提, wait() 的过程中会暂时 unlock() 这个锁。 案例:实现生产者 - 消费者模式 • 类似于消息队列…… • 生产者:厨师,往 foods 队列里推送食品 ,推送后会通知消费者来用餐。 • 消费者:等待 foods 队列里有食品,没有 食品则陷入等待,直到被通知。 条件变量:将 foods
    0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 资源获取视为初始化,反之,资源释放视为销毁 C++ 除了用于初始化的构造函数( constructor ) 还包括了用于销毁的解构函数( destructor ) 离开 {} 作用域自动释放 手动释放 RAII :避免犯错误 与 Java , Python 等垃圾回收语言不同, C++ 的 解构函数是显式的,离开作用域自动销毁,毫不含 糊(有好处也有坏处,对高性能计算而言利大于 弊) 如果没有解构函数,则每个带有返回的分 cast ),从而避免一些像是 static_cast(ptr) 的错误 。 • 虽然作者也经常会忍不住在 zeno 中用 编译器默认生成的构造函数:无参数(小心 POD 陷阱!) • 除了我们自定义的构造函数外,编译器还会自动生成一些构造函数。 • 当一个类没有定义任何构造函数,且所有成员都有无参构造函数时,编译器会自动生成一 个无参构造函数 Pig() ,他会调用每个成员的无参构造函数。
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    文件,和 .cpp 一样。 https://www.nvidia.cn/docs/IO/51635/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_1.1_chs.pdf CUDA 编译器兼容 C++17 • CUDA 的语法,基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性,都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ,都能编 译出来。 • 符号,和性能优化意义上的内联无关。 • 优化意义上的内联指把函数体直接放到调用者那里去。 • 因此 CUDA 编译器提供了一个“私货”关键字: __inline__ 来 声明一个函数为内联。不论是 CPU 函数还是 GPU 都可以使 用,只要你用的 CUDA 编译器。 GCC 编译器相应的私货则 是 __attribute__((“inline”)) 。 • 注意声明为 __inline__ __device__ 。 通过 #ifdef 指令针对 CPU 和 GPU 生成不同的代码 • CUDA 编译器具有多段编译的特点。 • 一段代码他会先送到 CPU 上的编译器(通常是系统自带的编译 器比如 gcc 和 msvc )生成 CPU 部分的指令码。然后送到真 正的 GPU 编译器生成 GPU 指令码。最后再链接成同一个文件 ,看起来好像只编译了一次一样,实际上你的代码会被预处理很
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 11 现代 CMake 进阶指南

    build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件( Makefile 或是 .sln ) • 第二步是 cmake --build build ,称为构建阶段( build ),这时才实际调用编译器来编译代码 • 在配置阶段可以通过 -D 设置缓存变量。第二次配置时,之前的 -D 添加仍然会被保留。 • cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/openvdb-8 Release 更大,因为带有调试的符号信 息 • 默认情况下 CMAKE_BUILD_TYPE 为空字符串,这时相当于 Debug 。 各种构建模式在编译器选项上的区别 • 在 Release 模式下,追求的是程序的最佳性能表现,在此情况下,编译器会对程序做最大 的代码优化以达到最快运行速度。另一方面,由于代码优化后不与源代码一致,此模式下 一般会丢失大量的调试信息。 1. Debug: `-O0 CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED 是 BOOL 类型,可以为 ON 或 OFF ,默认 OFF 。 • 他表示是否一定要支持你指定的 C++ 标准:如果为 OFF 则 CMake 检测到编译器不支 持 C++17 时不报错,而是默默调低到 C++14 给你用;为 ON 则发现不支持报错,更安 全。 https://crascit.com/2015/03/28/enabling-cxx11-in-cmake/
    0 码力 | 166 页 | 6.54 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 twice(“hello”) ,从而出错。 • 可能的解决方案: SFINAE 。 模板函数:默认参数类型 • 但是如果模板类型参数 T 没有出现在函数 的参数中,那么编译器就无法推断,就不 得不手动指定了。 • 但是,可以通过 • template • 表示调用者没有指定时, T 默认为 int 。 模板参数:整数也可以作为参数 不过模板参数只支持整数类型(包括 enum )。 • 浮点类型、指针类型,不能声明为模板参数。自 定义类型也不可以,比如: • template // 错误! 模板参数:多个模板参数 • int N 和 class T 可以一起使用。 • 你只需要指定其中一部分参数即可,会自 动根据参数类型( T msg )、默认值( int N = 1 ),推断尖括号里没有指定的那些参
    0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 17 由浅入深学习 map 容器

    由浅入深学习 map 容器 by 彭于斌( @archibate ) 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! 本期看点: 用方括号 [ ] 取出 map 元素居然是错误的! 能不能在遍历的同时删除元素?安全吗? emplace , emplace_hint , try_emplace 的区别? 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2 读取元素,找不到键值会出错,调试时更早发现错误。 • C++ 中 val = m[“key”] 读取元素,找不到键值不会出错而是默默创建,还初始化为 0 。 • C++ 中 val = m.at(“key”) 读取元素,找不到键值会出错,调试时更早发现错误。 • 所以 C++ 中读取元素,应该用 at() 才对, at() 在读取时和多数语言的 [] 行为一致。 • 很多初学者都会错误使用 [] 读取元素,他 读取元素,他以为找不到键值会报错,结果他不报错,默默创 建了个 0 返回给你,导致实际报错的地方滞后,没发现错误在 map 的读取这里,严重影 响他的调试效率( javascript 的 undefined 直呼内行)。 写入 map 元素 • map m; • 写入 map 中指定键值的元素有两种方法。 • m[“key”] = val; //
    0 码力 | 90 页 | 8.76 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    _mm_stream_ps 写入的地址必须 对齐到 16 字节,否则会产生段错误等异 常。 stream 的限制:最好是连续的写入 • 需要注意, stream 系列指令写入的地址 ,必须是连续的,中间不能有跨步,否则 无法合并写入,会产生有中间数据读的带 宽。 写入 1 比写入 0 更慢? • 很简单,因为写入 0 被编译器自动优化成 了 memset ,而 memset 内部利用了 stream malloc 过的地址区间,则执行实际的内存分配,并标记该段 内存为“可用”,下次访问就不会再产生缺页中断了;而如果用户写入的地址根本不是他 malloc 过的地址,那就说明他确实犯错了,就抛出段错误( segmentation fault )。 • std::vector 、 new int[n]{} 会初始化数组为 0 。 • malloc(n * sizeof(int)) 、 行,第 j 列的元素。 等一下……内存是一维的,为什么可以分配二维的数组? • 众所周知,内存是一维的,因此任何二维数组,都必须被扁平化,才能储存在内存中。 • 对于 float a[3][4] 编译器实际上会把他变成一维数组 float a[3*4] ,然后把 a[i][j] 翻译为 a[i * 4 + j] 。 C++ 静态数组 • array a; 可以在栈上分配有
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 请问下面这三段代码有什么错误? • float x = -3.14; • printf(“%f\n”, abs(x)); • char str[10]; • scanf(“%10s”, str); • int size • 如果用来获取 float 类型的绝对值呢? • 编译通过了,但是结果却不对! • 你会发现 x 无论如何变化,都是 0.0 。 • 这其实是两个 bug 共同作用的结果。 printf 的错误:不会编译时检测参数类型是否正确 • 第一个 bug 是, printf 其实不知道他的参数是什 么类型,他只看到你字符串里写的 “ %f” ,会误以 为输入的是 float 参数。 • 如果你输入的是 int 类型的函数: • int abs(int x); • 因此在输入给他一个浮点类型的 x 时,相当于 • x = (float)abs((int)x) • 所以被 x 被隐式转换(不会产生错误)成了 int 之后才调用 abs ,相当于调用了 x = abs(- 3) 。 fabs 函数:取出浮点的绝对值 • abs 是整数的绝对值函数,而这里我们其实是 需要浮点的绝对值函数,他叫做
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
    3
  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶:模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化:从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程:从 mutex 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 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) 关于作者 • 我是 Taichi 编译器的贡献者之一( https://github.com/taichi-dev/taichi ) 关于作者(续) • 我是 Taichi Blend 的作者( https://github.com/ 关于作者(再续) • 主导 Zeno 节点仿真框架的开发( https://github.com/zenustech/zeno ) 什么是编译器 • 编译器,是一个根据源代码生成机器码的程序。 • > g++ main.cpp -o a.out • 该命令会调用编译器程序 g++ ,让他读取 main.cpp 中的字符串(称为源码),并根据 C+ + 标准生成相应的机器指令码,输出到 a.out
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
    3
共 24 条
  • 1
  • 2
  • 3
前往
页
相关搜索词
C++高性性能高性能并行编程优化课件04050208110317071201
IT文库
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传或本站整理自互联网,不以营利为目的,供所有人免费下载和学习使用。如侵犯您的权益,请联系我们进行删除。
IT文库 ©1024 - 2025 | 站点地图
Powered By MOREDOC AI v3.3.0-beta.70
  • 关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩
    关注我们的公众号【刻舟求荐】,给您不一样的精彩