在Linux环境下,C++多线程与硬件加速技术的结合可以带来显著的性能提升
示例:
#include <omp.h>
#include <iostream>
int main() {
#pragma omp parallel
{
int thread_id = omp_get_thread_num();
std::cout << "Hello from thread " << thread_id << std::endl;
}
return 0;
}
示例:
#include <iostream>
#include <immintrin.h> // 包含AVX指令集头文件
void add_vectors(float *a, float *b, float *c, int n) {
for (int i = 0; i < n; i += 8) {
__m256 va = _mm256_loadu_ps(a + i); // 加载8个浮点数
__m256 vb = _mm256_loadu_ps(b + i); // 加载8个浮点数
__m256 vc = _mm256_add_ps(va, vb); // 逐元素相加
_mm256_storeu_ps(c + i, vc); // 存储结果
}
}
示例:
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
__global__ void add_vectors_kernel(float *a, float *b, float *c, int n) {
int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (index < n) {
c[index] = a[index] + b[index];
}
}
int main() {
float h_a[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
float h_b[] = {8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1};
float *d_a, *d_b, *d_c;
int n = sizeof(h_a) / sizeof(h_a[0]);
cudaMalloc(&d_a, n * sizeof(float));
cudaMalloc(&d_b, n * sizeof(float));
cudaMalloc(&d_c, n * sizeof(float));
cudaMemcpy(d_a, h_a, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, h_b, n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
int block_size = 256;
int num_blocks = (n + block_size - 1) / block_size;
add_vectors_kernel<<<num_blocks, block_size>>>(d_a, d_b, d_c, n);
cudaMemcpy(h_c, d_c, n * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
std::cout << h_c[i] << " ";
}
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
return 0;
}
总之,在Linux环境下,C++多线程与硬件加速技术的结合可以充分发挥多核处理器和GPU的计算能力,从而提高程序的性能。在实际应用中,可以根据任务需求和硬件支持选择合适的加速技术。
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