MSVC篇
微软在2018年9月份发布博客Using C++17 Parallel Algorithms for Better Performance宣布正式支持C++17的并行算法。它的使用方法和C++17标准基本一致，不用作太多改动。
由于多核会让clock_t多次累计，因此计时得换用chrono提供的时间函数。至于究竟使用high_resolution_clock还是system_clock倒是无所谓，因为我们测试数据量较大，用时相对会长一点。
最亮眼的一句是：
#include <execution>
复制代码有了它之后就可以发挥多核计算的性能了。由于没有在Windows的较高机器配置，仅仅测试了小数据量情况，一次顺利通过。
ICC篇
为了在Mac上体验C++17的并行新特性，我申请了教育版套装Intel® Parallel Studio XE 2019，其中包含了Intel® C++ Compiler 19.0 for macOS。虽然也有很多使用的曲折，但感觉它将来可以做得更完善一些。
这个编译器使用很简单，参考安装路径下的这篇帮助即可：
opt/intel/documentation_2019/en/compiler_c/ps2019/get_started_mc.htm
复制代码使用C++编译器：
icpc source.cpp
复制代码要想体验并行，可以根据这篇Get Started with Parallel STL的指点配置。使用上基本上都遵循了C++17标准，但是包含头文件得加上pstl。比如要使用并行的算法algorithm，在原始的头文件基础上还得追加：
#include <pstl/execution>
#include <pstl/algorithm>
复制代码这点和标准不太一致。
我们考虑对10亿个double型随机数进行排序，采用均匀分布。一行代码即可：
std::sort(std::execution::par, V.begin(), V.end());
复制代码实测速度是非常的惊人：11秒！
由于使用了并行排序，实际占用内存量会更大且每次执行不同，但不会超过原有向量两倍也即15GB。这说明了内存很重要。
其他
clang和gcc：得加油，得加油，得加油。