C++ AMP:微软针对DirectCompute程序员的指南

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"C++ AMP for the DirectCompute Programmer是微软发布的一份文档,主要面向熟悉DirectCompute API和HLSL(高阶着色语言)或Nvidia Cg着色语言的程序员,提供C++ AMP的入门指导。" 在C++ AMP(Accelerated Massive Parallelism)中,微软为C++引入了两个新的语言特性,以支持并行计算和GPU编程。第一个特性是`tile_static`存储类,它对应于HLSL中的概念,用于在计算单元之间共享数据。`tile_static`变量在执行并行操作时位于同一工作组(work group)内的所有线程之间可见,这允许局部数据交换,提高了计算效率。 第二个特性是C++ AMP的模板库,其中包括一系列的并行算法和容器,如`concurrency::array`和`concurrency::parallel_for_each`。`concurrency::array`是一个多维数组类,它支持在设备上高效地存储和处理数据。而`concurrency::parallel_for_each`函数则提供了对数组元素进行并行遍历的能力,可以方便地实现并行计算任务。 DirectCompute与C++ AMP之间的关键差异在于,DirectCompute通常需要将主机代码(通常是C或C++)和设备代码(HLSL内核代码)分开编写,并可能存储在不同文件中,且可能需要生成两个二进制文件。而在C++ AMP中,所有的代码都可以写在同一个C++文件中,由单个编译器生成单一的二进制文件,简化了项目管理和编译流程。 C++ AMP的目标是让程序员能够利用现代GPU的并行计算能力,同时保持C++的熟悉性和生产力。通过在C++中直接进行并行编程,开发者无需学习全新的API或着色语言,而是借助已有的C++技能,结合新特性来实现高效的GPU计算。 为了有效地使用C++ AMP,程序员需要理解GPU架构的基本原理,如工作项(work items)、工作组(work groups)以及GPU内存层次结构。同时,还需要掌握如何有效地管理并行度,避免数据竞争和同步问题,以实现最佳性能。 在实践中,C++ AMP的应用场景包括但不限于图像处理、物理模拟、科学计算等领域,其中并行计算的潜力可以显著提高处理大量数据的效率。例如,对于图像滤波或像素操作,C++ AMP可以通过并行处理大量像素来加速计算过程。 C++ AMP是微软提供的一种在C++中实现GPU并行计算的框架,它降低了GPU编程的门槛,使C++程序员能更方便地利用GPU的计算能力,从而提升应用程序的性能。这份文档将帮助程序员从熟悉的DirectCompute和HLSL背景过渡到C++ AMP的编程环境。