C++AMP实战：GPU上的高效并行计算

“遇见C++AMP：在GPU上做并行计算” C++AMP，全称为Accelerated Massive Parallelism，是C++的一个库，用于利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力，尤其是在大规模并行任务中。在CPU上，多核技术通常提供双核到四核的物理核心，通过超线程技术可以模拟出更多的逻辑核心。然而，与之相比，GPU拥有数量庞大的核心，例如中端的NVIDIA GTX 560SE具有288个核心，而高端的NVIDIA GTX 690则有惊人的3072个核心，这使得GPU在并行计算方面具有显著优势。 本文将基于之前介绍的C++PPL（Parallel Patterns Library）的概念，深入探讨如何利用C++AMP在GPU上执行并行计算。在C++PPL中，我们学习了如何在CPU上进行并行计算，但C++AMP允许我们将计算任务转移到GPU，充分利用其并行处理能力。对于需要大量并行计算的任务，如计算数组中每个元素的正弦值，GPU的并行处理能力能带来显著的性能提升。 为了在GPU上进行并行计算，我们需要使用C++AMP提供的头文件`amp.h`，它包含了并行计算所需的基本函数和类。同时，`amp_math.h`提供了数学函数，如正弦函数。C++AMP提供两种数学函数版本：`concurrency::fast_math`中的函数适用于单精度浮点数，而`concurrency::precise_math`则同时支持单精度和双精度浮点数。 在实现并行计算正弦值的代码时，需要注意以下几点： 1. **类型转换**：由于不是所有GPU都支持双精度浮点数运算，因此，通常会将浮点数类型从`double`改为`float`。这可以通过修改变量类型或者函数调用来实现。 2. **命名空间冲突**：C++AMP和STL都有名为`array`的类，为了避免混淆，我们需要使用`std::array`来明确表示我们使用的是STL中的容器。 3. **创建`array_view`对象**：在C++AMP中，我们不直接操作GPU内存，而是通过`array_view`对象来访问数据。`array_view`是一个轻量级的视图，它不存储数据，而是引用一个现有的容器，如`std::array`。创建`array_view`时，需要指定元素类型、维度以及实际数据所在的容器。 4. **并行计算**：使用`array_view`和C++AMP的并行算法，如`parallel_for_each`，可以在GPU上对每个元素执行并行操作，例如计算正弦值。 通过这样的方式，我们可以将原本在CPU上的串行计算任务转化为在GPU上的并行计算，显著提高计算效率。C++AMP通过抽象的编程模型简化了GPU编程，使得开发者无需深入了解GPU的底层细节，就能充分利用GPU的并行计算能力，实现高性能的应用程序。