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游戏架构设计——高性能并行编程

目录CPU-bound 与 memory-bound利用 CPU 多核物理核心、逻辑核心TBB 并行编程库任务调度并行循环常见基本并行算法Map(映射)Reduce(缩并)Scan(扫描)Filter(筛选)并行分治并行快速排序并发容器tbb::concurrent_vector应用线程池工作窃取法(Work Stealing)无锁队列Job System依赖性多线程渲染

【CloudCompare】源码编译 +tbb加速

Intel将TBB、IPP等加速库集成到了oneAPI库中,所以可以直接安装oneAPI,源码如下 https://github.com/oneapi-src/oneTBB 或者 下载release版本2020版本,2021版本的路径配置和FindTBB.cmake里面不一致 Releases · oneapi-src/oneTBB · GitHub cmake源码编译,选中 修改FindTBB.cmak

LiveLink™ for MATLAB:COMSOL与MATLAB交互

LiveLink™ for MATLAB® 将 COMSOL Multiphysics® 与 MATLAB 脚本环境联系起来 重点参考官方教程,路径在:xx\COMSOL5.6\doc\pdf\LiveLink_for_MATLAB 去除冗余信息,以下提供常用命令: 1. 模型对象的创建、删除、列表等 这里面关键的是mphdoc命令,用于打开手册的某个章节,例如mphdoc(

mysql数据库

MySQL 下载 下载普通的包mysql-8.0.26-winx64.zip 200M左右 解压 配置环境变量 可以新建个变量MYSQL_HOME 安装服务,初始化 0, cd %MYSQL_HOME%\bin 并切换盘符 , 虽说已经配置了环境变量了,但是初始操作还是建议cd过去操作,减少意外发生 1,安装。mysqld -install 注意有一个d 看贴有的

TBB

TBB TBB 基础 简介 并行使用 接口 parallel_forparallel_reduceparallel_while graph并发容器 concurrent_hash_mapconcurrent_vectorconcurrent_queue 锁Task Scheduler TBB 基础 Intel Threading Building Blocks TBB API 简介 并行 1、指令级的并行;即所谓的微程序、指

TBB(Thread Building Blocks)编译

1.下载TBB库https://codeload.github.com/intel/tbb/zip/v2020.02.将下载后的文件解压到如下目录E:\osg\FreeImage\FreeImage31803.用VS2019打开E:\osg\FreeImage\FreeImage3180\FreeImage.2017.sln文件4.修改编译类型5.编译

c – 英特尔线程构建模块的任何经验?

英特尔的Threading Building Blocks (TBB)开源库看起来非常有趣.即使关于这个主题甚至还有一个O’Reilly Book,我也听不到很多人使用它.我有兴趣将它用于Unix(Mac,Linux等)环境中的一些多级并行应用程序(MPI线程).对于它的价值,我对高性能计算/数值方法的各种应用感兴趣. 有没有人

win32创建工具栏的自定义图标

注意点:使用LoadImage函数加载bmp图片,这里特指BMP图片,其实LoadImage可以加载很多格式的图片 HBITMAP bitmap = (HBITMAP)LoadImage((HINSTANCE)GetWindowLong(hWnd, GWL_HINSTANCE), MAKEINTRESOURCE(IDB_LIST), IMAGE_BITMAP, 32, 32, NULL); LoadImage的第一个参数是实例句柄,我

c – 英特尔TBB中的任务延续

是否有类似于PPL在TBB中的任务延续? 我知道manuall分配tbb :: tasks并手动分配延续任务的低级TBB方法,并为它们手动管理引用计数: struct FibContinuation: public task { long* const sum; long x, y; FibContinuation( long* sum_ ) : sum(sum_) {} task* execute

c – 在C中使用英特尔TBB

我正在尝试在C中使用英特尔TBB.我为TBB获得的所有文档都针对C语言. TBB是否与普通C一起使用?如果是,我如何定义原子整数. 在下面的代码中,我尝试使用模板atomic< int> counter(我知道这在C中不起作用).有没有办法来解决这个问题? #include<pthread.h> #include<stdio.h> #include<tb

c – Tbb并发哈希映射迭代器

我正在使用迭代器遍历整个tbb并发哈希映射并检查每个(键,值)对. for (MAP::pair = myHashTable.begin(); myHashTable.end(); pair++) 如何并行化这个迭代器?解决方法:使用Reference Manual中描述的range()方法: HashTable_t myHashTable; // assuming HashTable_t is concurrent_

c – 使用TBB进行循环的非常基本

我是一个非常新的程序员,我对intel的例子有些麻烦.我认为如果能看到tbb中最基本的可能循环是如何实现的话会有所帮助. for (n=0 ; n < songinfo.frames; ++n) { sli[n]=songin[n*2]; sri[n]=songin[n*2+1]; } 这是我用来解交错音频数据的循环.这个循环会从

c – 如何为动态分配的stl容器设置allocator?

我正在使用TBB自定义内存分配器. tbb::memory_pool<std::allocator<char>> shortTermPool; typedef tbb::memory_pool_allocator<Result*> custom_allocator; std::vector<Result*,custom_allocator>* results =(std::vector<Result*,custom_allocator>*)sh

c – 使用openmp的TBB concurrent_vector

我们可以在openmp中使用TBB concurrent_vector吗? 是否允许并发更新?解决方法:是的,TBB的并发数据结构是线程安全的,这意味着任何线程范例,如OpenMP,TBB,Cilk,PPL等,都可以使用TBB的并发数据结构.这是因为concurrent_vector只是一个数据结构类而不是与线程相关的控制代码. 此外,TBB的

c – 使用intel TBB的低效fibonacci系列比非线程实现慢得多

当我使用我的i7-6700HQ处理器的所有8个逻辑内核时,我的并行化版本的fibonacci实现(效率低,只是为了比较库的性能)比普通的低效实现慢得多,这是一个惊喜.与非并行实现相比,处理器风扇开始变得混乱,处理时间非常慢. 该示例直接来自intel-https://www.threadingbuildingblocks.org/tut

关于TBB / C代码的问题

我正在阅读线程构建块书.我不明白这段代码: FibTask& a=*new(allocate_child()) FibTask(n-1,&x); FibTask& b=*new(allocate_child()) FibTask(n-2,&y); 这些指令意味着什么?类对象引用和新工作在一起?谢谢你的解释. 以下代码是此类FibTask的定义. class FibTask: pub

c – Intel TBB – ‘InitializeCriticalSectionEx’:未找到标识符编译器错误

我有一个依赖OpenCV和TBB的VS(C)项目,所以我为每个库创建了属性表并将它们包含在项目中.一切正常,代码编译. 昨天,我已经开始使用vcpkg包管理器了.我通过vcpkg安装了OpenCV和TBB,一切似乎都有效.我创建了一个空项目,包括两者的标题,并测试新编译的库是否有效.在验证之后,我回到了我

TBB(Intel Threading Building Blocks)学习笔记

 TBB(Intel Threading Building Blocks)学习笔记并行与并发是相对的,OS里讲的是并发而在架构方面更多的是说并行。并行是分多个层面的,个人认为基本上可以分为这么几个层面:1、指令级的并行;即所谓的微程序、指令流水线等,现在cpu的一级缓存、二级缓存都很大,所以这个cache的效果还是比较