C++ 17 并行硬件实现

Question

据我所知，C++ 17 将附带 Parallelism .但是，我无法理解的是它是特定的硬件并行性(默认为 CPU)吗？或者它可以扩展到任何具有多个计算单元的硬件？

换句话说，我们会看到诸如“nVidia C++ 标准编译器”之类的东西，它会编译要在 GPU 上执行的并行部分吗？

例如，它会是 OpenCL 的一些更标准化的替代品吗？

注意:当然，我不是问“nVidia 会那样做吗？”。我想问 C++ 17 标准是否允许这样做，以及理论上是否可行。

Answer 1

该问题提供了指向提出此更改的论文的链接，并且就并行性方面而言，所提议的内容没有实质性更改。是的，编译器可以做任何对目标硬件有意义的事情来并行执行各种算法，只要它得到正确的答案(有一些保留)并且它不会强加不必要的开销(再次，有一些保留) .

有几个要点需要理解。

首先，C++17 并行性不是通用的并行编程机制。它提供许多 STL 算法的并行版本，仅此而已。所以它不能替代更强大的机制，如 OpenCL、TBB 等。

其次，当您尝试并行化算法时存在固有的局限性，这就是我添加这两个带括号的限定条件的原因。例如，std::accumulate 的并行版本将产生与非并行版本相同的结果仅当应用于输入范围的函数是可交换和结合的.这里最明显的问题是浮点值，其中数学运算不是关联的，因此结果可能不同。同样，某些算法在并行化时实际上会增加开销；您获得了净加速，但是完成的总工作量更多，因此这些算法的加速不会与处理单元的数量成线性关系。 std::partial_sum 就是一个例子:每个输出值都依赖于前面的值，因此并行化算法并不简单。有很多方法可以做到这一点，但您最终会比非并行算法应用组合器函数更多次。通常，为了反射(reflect)这一现实，对算法的复杂性要求有所放宽。