矩阵乘法C++异步计算

矩阵乘法是线性代数中的一个基本运算，通常表示为C = A * B，其中C是结果矩阵，A和B是参与运算的两个矩阵。在C++中，可以使用标准库中的函数或者直接通过嵌套循环来实现矩阵乘法。当处理大型矩阵时，这个计算可能会非常耗时，因此使用异步计算可以提高效率。

在C++中，可以使用多线程库如std::async和std::future来实现矩阵乘法的异步计算。std::async函数可以异步地启动一个任务，并返回一个std::future对象，该对象可以用来获取异步任务的结果。这里是一个简单的示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <future>

std::vector<std::vector<int>> matrixMultiplyAsync(
    const std::vector<std::vector<int>>& a, 
    const std::vector<std::vector<int>>& b) {
    
    size_t aRows = a.size();
    size_t aCols = a[0].size();
    size_t bCols = b[0].size();
    
    std::vector<std::vector<int>> c(aRows, std::vector<int>(bCols, 0));
    
    // 使用std::async进行异步计算
    auto future0 = std::async(std::launch::async, [&](){
        for (size_t i = 0; i < aRows; ++i) {
            for (size_t k = 0; k < aCols; ++k) {
                for (size_t j = 0; j < bCols; ++j) {
                    c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
                }
            }
        }
    });

    // 在这里可以执行其他的任务，而不是空闲等待

    future0.wait(); // 等待异步任务完成

    return c;
}

int main() {
    std::vector<std::vector<int>> a = {
        {1, 2},
        {3, 4}
    };
    std::vector<std::vector<int>> b = {
        {5, 6},
        {7, 8}
    };
    
    auto c = matrixMultiplyAsync(a, b);
    
    // 输出结果矩阵C
    for (const auto& row : c) {
        for (const auto& elem : row) {
            std::cout << elem << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    
    return 0;
}

在上面的代码中，我们定义了一个`matrixMultiplyAsync`函数，它接受两个矩阵a和b作为参数，并返回它们的乘积矩阵c。在这个函数中，我们使用`std::async`启动了一个异步任务来执行矩阵乘法的计算。我们没有指定`std::launch`的参数，因此使用了默认值`std::launch::async | std::launch::deferred`，这意味着如果硬件支持，计算将在另一个线程上异步执行。

异步计算允许程序在等待矩阵乘法完成的同时执行其他任务，比如处理用户输入或者开始其他计算，这可以有效地提高程序的响应性和整体性能。