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windows C++ 并行编程-在 UWP 应用中使用 C++ AMP

news 来源：原创 2024/9/21 3:33:40

可以在通用 Windows 平台 (UWP) 应用中使用 C++ AMP (C++ Accelerated Massive Parallelism) 在 GPU（图形处理单元）或其他计算加速器上执行计算。但是，C++ AMP 不提供用于直接处理 Windows 运行时类型的 API，并且 Windows 运行时不提供 C++ AMP 包装器。当你在代码（包括你自己创建的代码）中使用Windows 运行时类型时，必须将它们转换为与 C++ AMP 兼容的类型。

性能注意事项

如果使用的是 Visual C++ 组件扩展 C++/CX 创建通用 Windows 平台 (UWP) 应用，建议将普通旧数据 (POD) 类型与连续存储（例如 std::vector 或 C 样式数组）一起用于将与 C++ AMP 结合使用的数据。相较于使用非 POD 类型或 Windows 运行时容器，这样有助于获得更高性能，因为不必进行封送处理。

在 C++ AMP 内核中，若要访问以这种方式存储的数据，只需将 std::vector 或数组存储包装在 concurrency::array_view 中，然后在 concurrency::parallel_for_each 循环中使用数组视图：

// simple vector addition example
std::vector<int> data0(1024, 1);
std::vector<int> data1(1024, 2);
std::vector<int> data_out(data0.size(), 0);concurrency::array_view<int, 1> av0(data0.size(), data0);
concurrency::array_view<int, 1> av1(data1.size(), data1);
concurrency::array_view<int, 1> av2(data_out.size(), data2);av2.discard_data();concurrency::parallel_for_each(av0.extent, [=](concurrency::index<1> idx) restrict(amp){av2[idx] = av0[idx] + av1[idx];});

排列 Windows 运行时类型

使用 Windows 运行时 API 时，最好对存储在 Windows 运行时容器（例如 Platform::Array<T>^）或复杂数据类型（例如通过使用 ref 关键字或 value 关键字声明的类或结构）中的数据使用 C++ AMP。在这些情况下，必须执行额外的操作才能向 C++ AMP 提供数据。

Platform::Array<T>^

其中 T 是 POD 类型
当遇到 Platform::Array<T>^ 和 T 是 POD 类型时，只需使用 get 成员函数即可访问其基础存储：

Platform::Array<float>^ arr; // Assume that this was returned by a Windows Runtime API
concurrency::array_view<float, 1> av(arr->Length, &arr->get(0));

如果 T 不是 POD 类型，请使用以下部分中描述的技术将数据与 C++ AMP 配合使用。

Windows 运行时类型: 引用类和值类

C++ AMP 不支持复杂数据类型。这包括非 POD 类型和使用 ref 关键字或 value 关键字声明的任何类型。如果在 restrict(amp) 上下文中使用了不受支持的类型，就会生成编译时错误。

遇到不受支持的类型时，可以将其数据的所需部分复制到 concurrency::array 对象中。除了让数据可供 C++ AMP 使用之外，这种手动复制的方法还能提高性能，因为可以最大限度扩大数据位置，并确保不会将不打算使用的数据复制到加速器。可以使用暂存数组进一步提高性能，暂存数组是 concurrency::array 的一种特殊形式，它向 AMP 运行时提供一个提示：应该优化数组，以便在该数组和指定加速器上的其他数组之间频繁转换。

// pixel_color.h
ref class pixel_color sealed
{
public:pixel_color(Platform::String^ color_name, int red, int green, int blue){name = color_name;r = red;g = green;b = blue;}property Platform::String^ name;property int r;property int g;property int b;
};// Some other filestd::vector<pixel_color^> pixels (256);for (pixel_color ^pixel : pixels)
{pixels.push_back(ref new pixel_color("blue", 0, 0, 255));
}// Create the accelerators
auto cpuAccelerator = concurrency::accelerator(concurrency::accelerator::cpu_accelerator);
auto devAccelerator = concurrency::accelerator(concurrency::accelerator::default_accelerator);// Create the staging arrays
concurrency::array<float, 1> red_vec(256, cpuAccelerator.default_view, devAccelerator.default_view);
concurrency::array<float, 1>  blue_vec(256, cpuAccelerator.default_view, devAccelerator.default_view);// Extract data from the complex array of structs into staging arrays.
concurrency::parallel_for(0, 256, [&](int i){red_vec[i] = pixels[i]->r;blue_vec[i] = pixels[i]->b;});// Array views are still used to copy data to the accelerator
concurrency::array_view<float, 1> av_red(red_vec);
concurrency::array_view<float, 1> av_blue(blue_vec);// Change all pixels from blue to red.
concurrency::parallel_for_each(av_red.extent, [=](index<1> idx) restrict(amp){av_red[idx] = 255;av_blue[idx] = 0;});