C++ AMP（Accelerated Massive Parallelism）是由微软推出的一种面向高性能计算的异构编程模型，它扩展了C++语言，允许开发者在单个程序中同时利用CPU和GPU的强大并行处理能力。C++ AMP的官方文档，版本0.9发布于2012年1月，体现了微软对于高性能并行计算的重视与投入。
C++ AMP的核心在于其独特的编程模型，它提供了一种数据并行化的编程方式，使得开发者能够更容易地编写出能够自动分配任务到CPU和GPU的高效代码。这种模型强调了数据流（data flow）编程的概念，允许开发者通过声明式编程来描述数据处理过程，而不是明确指定每个计算步骤。这种方式有助于减少内存访问开销，提高程序性能。
在C++ AMP中，程序员主要通过以下几个关键概念进行编程：
1. **Task parallelism**：通过`Task`和`Range`类，开发者可以将任务分解为独立的部分，并让系统自动调度到合适的硬件执行。这使得代码易于理解和维护，同时也充分利用了多核处理器和GPU的并行能力。
2. **Stream processing**：数据流模型使得数据处理过程更像是流水线操作，通过`Stream`对象，可以创建和操作一系列连续的数据元素，这对于处理大量数据非常有效。
3. **Memory model**：C++ AMP提供了特殊的内存模型，称为`Array<T>`，用于在CPU和GPU之间高效地传输数据。数据在设备间是按需加载或卸载的，避免了不必要的内存复制。
4. **异步编程**：为了实现非阻塞的并发，C++ AMP支持异步I/O和事件驱动编程，确保应用程序在等待硬件操作完成时不会阻塞其他任务。
5. **专利许可**：微软通过其Community Promise协议保障了C++ AMP实施者的专利权益，这意味着符合文档中定义的“Covered Specifications”的实现将免受微软必要专利的主张。
NVIDIA和AMD等公司也为C++ AMP的发展做出了贡献，这反映了异构计算领域的合作趋势。学习C++ AMP不仅有助于开发者提升程序性能，还能适应现代计算机架构的发展需求。
C++ AMP是一个强大的工具，适用于需要处理大规模并行数据和计算的应用场景，如科学计算、图像处理和机器学习。掌握这个技术，开发人员可以编写出运行在多种处理器平台上的高效代码，提高整体系统的性能。如果你是C++开发者或者对高性能计算感兴趣，这份2012年的C++ AMP语言和编程模型文档是不可或缺的学习资料。
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