C++1z 並列アルゴリズムライブラリ - Faith and Brave - C++で遊ぼう
C++1zでは、並列アルゴリズムのライブラリが導入されることになりました。このライブラリは、<algorithm>, <numeric>, <memory>で定義されるアルゴリズムのオーバーロードという形で提供されます。 using namespace std::execution; // 実行ポリシーの名前空間 std::vector<int> v = … std::sort(v.begin(), v.end()); // これまで通りの順序実行 std::sort(seq, v.begin(), v.end()); // 明示的に順序実行を指定 std::sort(par, v.begin(), v.end()); // 並列実行を許可 std::sort(par_unseq, v.begin(), v.end()); // 並列and/orベクトル実行を許可 このライブラリの設計は、
モダン並列・並行プログラミング ～ Concurrent Revisions による実装と現実 ～ - Preferred Networks Research & Development
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
並列化支援ツール「Parallel Advisor」やC/C++言語拡張「Cilk」が追加、並列アプリケーション開発ツール「Parallel Studio 2011」の新機能 | OSDN Magazine
並列化支援ツール「Parallel Advisor」やC/C++言語拡張「Cilk」が追加、並列アプリケーション開発ツール「Parallel Studio 2011」の新機能 Windows向けの並列アプリケーション開発支援ツールスイート「インテル Parallel Studio」の最新バージョン「インテル Parallel Studio 2011」がリリースされた。Parallel Studio 2011では並列化の効果やその際に発生しうる問題を分析するツール「インテル Parallel Advisor」が新たに追加されたほか、並列プログラミング向けのC/C++言語拡張「インテル Cilk Plus」や並列化支援ライブラリ「インテル Array Building Blocks」（ベータ版）に対応するなど、大幅なアップデートが行われている。本記事では、これら新機能を中心にParallel
インテルTBB 3.0によるパイプライン処理
オープンソースのマルチスレッドライブラリ、インテルTBB（Threading Building Blocks、以下TBB）がversion 3.0となりました。Visual C++ 2005（vc8）、2008（vc9）に加え、2010（vc10）にも対応しています。TBBのインストール・ディレクトリを環境変数TBB30_INSTALL_DIRにセットしておけば、インクルード/ライブラリディレクトリの設定はVS2010 IDEのプロジェクト・プロパティでそれぞれ次のようになります。 インクルード: $(TBB30_INSTALL_DIR)\include ライブラリ: $(TBB30_INSTALL_DIR)\lib\ia32\vc10 さらにTBBのDLLが$(TBB30_INSTALL_DIR)\bin\ia32\vc10にありますから、ここにPATHを通すか、DLLをPATHの通った
ソフトウェア高速化の鍵は「並列化」：いま注目される並列化技術を知る | OSDN Magazine
従来は高級サーバーでしか採用されていなかったマルチCPU/マルチコアが、一般的なPCにも普及しつつある。このようなマルチCPU/マルチコア環境において、高速に動作するアプリケーションを開発するために注目されているのが「並列化」技術である。本記事では、この並列計算の基本的な考え方やそのメリット、利用できるライブラリなどについて紹介する。 ソフトウェアをより高速に動作せたい、というのはすべてのソフトウェア開発者にとって共通の悩みだろう。ユーザーにとって、高速なソフトウェアは作業効率が向上するだけでなくコスト削減にもつながる。そして、ソフトウェアを高速に動作させるための技術として現在注目を浴びているのが「並列化」である。 並列処理という概念自体は、さほど新しいものではない。スーパーコンピュータを用いたHPC（High-Performance Computing）の分野では、従来から高速化のために
Intel社、並列処理プログラミングに向け第3のツール「CT」を年内に投入 ― EE Times Japan
米Intel社のシニア・バイス・プレジデントを務めるPat Gelsinger氏は、2009年4月8日に北京で開催された、開発者向け会議「Intel Developer Forum（IDF）」において、並列処理プログラミングを支援するために開発した「CT（C for Throughput Computing）」技術を組み込んだ開発ソフトウエアのベータ版を、2009年後半にも公開するとした。 同社の説明によれば、CT技術を用いた並列処理プログラミング支援ツールは、C++言語の標準テンプレート・ライブラリを利用することによって、データを並列処理できるようになるという。つまり、このソフトウエアを採用した場合、プログラマがC++言語を用いるだけで、数百ものプロセッサ・コアを利用するアプリケーション・ソフトウエアを簡単に構築できる。同社が並列処理プログラミング向け開発ツールとして販売している「T
Parallel Pattern Library - Faith and Brave - C++遊ぼう
VC++10(VS2010)では、 Parallel Pattern Library (PPL) というのが提供されます。 これは並列処理を行うためのライブラリです。 インクルードするのは で、名前空間は Concurrency です。 まず、 std::for_each の並列処理版である parallel_for_each template <typename InputIterator, typename Function> Function parallel_for_each(InputIterator first, InputIterator last, Function func); // ※本当は _Input_iterator _First, ... のようになってますが、読みやすいように勝手に直してます。 #include <iostream> #include <vec
テラスケールコンピューティングのための言語「Ct」
会期：9月18日～20日(現地時間) 会場：San Francisco「Moscone Center West」 Intelは、メニイコア、ヘテロジニアスなど、いわゆるTera-Scale Computingと呼ばれる領域で、大きく3つの研究成果を発表している。1つは、昨年(2006年)春のIDFでラトナー氏が基調講演で語ったTransactonal Memoryである。これは、今回、ソフトウェアでこれを実現するSTM(Software Transactional Memory)対応のコンパイラが公開されている。 残りの2つが、「Accelerator Exoskeleton」と「Ct」である。Accelerator Exoskeletonについては別途レポートしたので、今回は、Ctについてレポートする。 Ctは、Ctで定義したデータタイプに対する演算処理をOpenMP対応C/C++コンパ
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さらに分かっておきたいトランジスタの種類 − ＠IT MONOist