C++AMP介绍（一）

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-03-30 11:23 180阅读 0赞

# C++AMP介绍（一） #

**最后更新日期**：2014-05-02

**阅读前提**：

**环境**:Windows 8.1 64bit英文版，Visual Studio 2013 Professional Update1英文版。Nvidia QuadroK600 显卡

## 内容简单介绍 ##

介绍C++ AMP怎样使用加速器(GPU)的并发运行能力。通过两个尽可能简洁的程序，让用户了解到怎样把AMP应用到自己的程序开发其中。

## 正文 ##

C++AMP (C++ Accelerated Massive Parallelism)利用并行硬件（比如独立图形加速卡）的性能。加速你C++程序的运行速度，C++ AMP编程模型包含支持多维数组。索引。内存传输和平铺，包含数学函数库。你能够使用C++ AMP更广泛的控制CPU同GPU之间数据的传递。

C++ AMP要求你的显卡完整支持DirectX11硬件特性。

在Visual Studio上建立Win32 控制台项目。以下是我第一个C++AMP应用程序源码

#include "stdafx.h"
    
    #include <amp.h>
    #include <iostream>
    using namespace concurrency;
    
    const int size = 5;
    
    void CppAmpMethod() {
    	int aCPP[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    	int bCPP[] = { 6, 7, 8, 9, 10 };
    	int sumCPP[size];
    
    	//concurrency::array_view是AMP的数据包装器。可作为智能指针使用，代表了一维或多维数组。
    	//第一个模板參数是数据类型，第二个模板參数是维度。

//第一个构造參数是数组中元素的数量，第二个构造參数是数组 array\_view<const int, 1> a(size, aCPP); array\_view<const int, 1> b(size, bCPP); array\_view<int, 1> sum(size, sumCPP); //调用dsicard\_data方法。是为了避免sum包装器中的数据拷贝到GPU //此方法的调用不能出如今有restrict(amp)约束的上下文(代码段)中 sum.discard\_data(); parallel\_for\_each( //sum.extent代表计算域，在这上面将会建立线程集合 //由于数组中有5个元素。所以会建立5根线程分别执行 sum.extent, //Lambda表达式定义在加速器上各个线程将会执行的代码 //restrict(amp)是Microsoft AMP引入的约束符号，要求Lambda执行在GPU上 //默认值是restrict(cpu)约束在CPU上执行。所以不加约束能够在不论什么标准C++编译器中正确编译 //约束还能够是restrict(cpu,amp)，没有其他。 //index类用来索引array\_view中的元素,index模板參数表示idx的维度 \[=\](index<1> idx) restrict(amp) \{ //restrict(amp)约束使lambda表达式无法捕获到外面的引用型和指针型变量 //仅仅能使用concurrency::array\_view容器，输入输出数据 sum\[idx\] = a\[idx\] + b\[idx\]; \} ); // 打印输出结果. 正确的输出应该是 "7, 9, 11, 13, 15". for (int i = 0; i < size; i++) \{ std::cout << sum\[i\] << "\\n"; \} //更新sum包装器指向的数据源，即sumCPP中的数据（元素） sum.synchronize(); // 打印输出结果. 正确的输出应该是 "7, 9, 11, 13, 15". for (int i = 0; i < size; i++) \{ std::cout << sumCPP\[i\] << "\\n"; \} \} int \_tmain(int argc, \_TCHAR\* argv\[\]) \{ CppAmpMethod(); system("pause"); return 0; \}

第二个C++ AMP程序演示怎样自己编写带restrict(amp)修饰的函数。以及怎样调用它。

#include "stdafx.h"
    
    #include <amp.h>
    #include <amp_math.h>
    #include <iostream>
    using namespace concurrency;
    
    const int size = 5;
    
    //带restrict(amp)约束的函数仅仅能使用C++标准的子集，称为kernel函数，
    //在GPU上执行。仅仅能被带有restrict(amp)约束的上下文(代码段)调用
    void AddElementsWithRestrictedFunction(
    	index<1> idx, array_view<int, 1> sum, array_view<int, 1> a, array_view<int, 1> b) restrict(amp)
    {
    	sum[idx] = a[idx] + b[idx];
    }
    
    
    void AddArraysWithFunction() {
    
    	int aCPP[] = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    	int bCPP[] = { 6, 7, 8, 9, 10 };
    	int sumCPP[5];
    
    	array_view<int, 1> a(5, aCPP);
    	array_view<int, 1> b(5, bCPP);
    	array_view<int, 1> sum(5, sumCPP);
    	sum.discard_data();
    
    	parallel_for_each(
    		sum.extent,
    		[=](index<1> idx) restrict(amp)
    	{
    		//调用restrict(amp)约束的函数
    		AddElementsWithRestrictedFunction(idx, sum, a, b);
    	}
    	);
    
    	for (int i = 0; i < 5; i++) {
    		std::cout << sum[i] << "\n";
    	}
    }
    
    /*
    C++ AMP 带了两个数学库。 在名字空间Concurrency::precise_math的双精度库，也提供单精度数学函数。
    在Concurrency::fast_math名字空间的单精度库，仅仅提供单精度数学函数。
    能够使用accelerator::supports_double_precision属性推断GPU是否支持双精度库。
    这些带restrict(amp)约束的数学函数在<amp_math.h>头文件里声明。
    标准C++库<cmath>头文件里声明的数学函数在fast_math和precise_math空间中都能找到。

\*/ void MathExample() \{ double numbers\[\] = \{ 1.0, 10.0, 60.0, 100.0, 600.0, 1000.0 \}; array\_view<double, 1> logs(6, numbers); parallel\_for\_each( logs.extent, \[=\](index<1> idx) restrict(amp) \{ logs\[idx\] = concurrency::fast\_math::log10(logs\[idx\]); \} ); for (int i = 0; i < 6; i++) \{ std::cout << logs\[i\] << "\\n"; \} \} int \_tmain(int argc, \_TCHAR\* argv\[\]) \{ //測试这里写的带restrict(amp)约束的函数 AddArraysWithFunction(); //測试C++ AMP提供的带restrict(amp)约束的数学函数 MathExample(); system("pause"); return 0; \}

如今你应该已经学会了C++AMP的编程方式，下一篇介绍C++ AMP关于性能优化方面的基本知识。

## 參考资料 ##

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/hh265136(v=vs.120).aspx

http://blogs.msdn.com/b/nativeconcurrency/archive/2011/09/13/c-amp-in-a-nutshell.aspx

C++ AMP (C++ Accelerated MassiveParallelism)

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/hh265137.aspx