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提升性能的新利器-17中的并行功能-C (提升性能)

admin7个月前 (04-14)数码32

C++17扩展了STL（Standard Template Library，标准模板库）以支持并行算法。这意味着许多常见的算法，如std::sort、std::for_each、std::transform等，现在都可以并行执行。

要使用并行算法，只需在调用算法时传递一个执行策略作为第一个参数。C++17定义了三种执行策略：

std::execution::seq ：顺序执行，不使用并行性。
std::execution::par ：并行执行，使用所有可用的处理器。
std::execution::par_unseq ：并行执行，但允许处理器以非确定性顺序处理元素。

示例

以下示例展示了如何使用并行版本的std::sort算法对向量进行排序：


 include
 
  include
  
   include
   
    int main() {
  std::vector
    
     vec = {1, 3, 2, 5, 4};

  // 使用顺序执行策略
  std::sort(vec.begin(), vec.end(), std::execution::seq);

  // 使用并行执行策略
  std::sort(vec.begin(), vec.end(), std::execution::par);

  // 使用并行且非确定性执行策略
  std::sort(vec.begin(), vec.end(), std::execution::par_unseq);

  return 0;
}
     
      优点
     
     使用并行算法可以带来以下优点：

 提高性能： 并行算法可以在多核处理器上利用多个处理器，从而提高算法的执行速度。
 减少执行时间： 并行算法可以减少算法的执行时间，尤其是当要处理大型数据集时。
 提高可扩展性： 并行算法可以随着处理器数量的增加而自动扩展，从而提高算法在更大系统上的可扩展性。
     
      注意事项
     
     在使用并行算法时需要注意以下几点：

 数据竞争： 由于并行算法在多个处理器上同时执行，因此需要小心处理共享数据，以避免数据竞争。
 同步： 并行算法需要在必要时进行同步，以确保数据的一致性。
 性能影响： 并行算法可能会对性能产生负面影响，尤其是当数据集较小时或处理器数量较少时。
     
      结论
     
     C++17的并行STL算法提供了提高算法性能和可扩展性的强大工具。通过使用适当的执行策略，可以最大限度地利用多核处理器，从而提高代码的效率。但是，使用并行算法时需要小心处理数据竞争和同步，以确保代码的正确性和效率。

提升Windows7性能有什么方法

虽然Windows 7的卓越性能给我们留下了深刻的印象，但是，Windows 7的性能还是有极大的提升空间的。下面，就让我们来为您介绍一下如何使得Windows 7达到最高性能的7种方法：

1、从Vista SP1执行升级，加上我们承担硬件规格

经过CRN测试中心的测试表明，在较新的计算机上执行“自Vista SP1至Windows 7的升级”并不会出现太大问题。在这里，所谓的“较新”电脑指的就是：至少配置奔腾4处理器、2GB的RAM（内存）的32位电脑；如果您选择的是64位Windows 7，那么您的电脑最好能够配置4GB的RAM（内存）。

注意：这些是经过CRN测试中心的工作人员的测试所得出的结论，并不是微软所公开的最低硬件配置需求。

其他的硬件配置需求为16GB的可用硬盘空间（32位的Windows 7）或者是20GB的可用硬盘空间（64位的Windows 7）。

不过，最理想的Windows 7升级方案是执行“净安装”，特别是对于那些Windows XP用户。

2、关闭或修改系统保护

默认情况下，当Windows 7安装完成之后，Windows 7会自动启动NTFS驱动器上的系统保护。在系统出现问题或文件意外删除的情况下，系统保护可以恢复系统原有的设置和以前版本的文件。

当一个程序或者是驱动安装完成之前，Windows 7还将会创建一个还原点。

创建还原点很有可能会消耗计算机的资源，而且会对操作系统的性能构成损害。在企业IT环境中，创建还原点是必要的，需要一个备份系统。

然而，为了节省资源，对于终端用户和家庭用户来讲，系统保护是不必要开启的。毕竟，对于普通用户来讲，当系统发生故障时，重新安装Windows 7然后再还原文件要简单得多。此外，如果用户真的需要的话，他们可以手动创建一个还原点。

3、利用Windows Experience Index（Windows体验索引）

Windows体验索引评估各种不同的系统组成部分的数值范围为1.0至7.9。主要评估的系统组成部分如下：处理器每秒的转速、RAM存储器每秒的运作、Aero桌面性能、3-D图形性能和硬盘驱动器的数据传输速率。

Windows体验索引会将这些数值进行汇总，然后再做出总的评分估计。虽然有些人针对这些分数的有效性提出质疑，然而，索引确实为内存、显卡以及其他部件的升级提供了一个基准性能指标。

据了解，当索引得分为2的时候，可以履行计算机的最基本任务。而如果用户想要了解更多的图形密集型任务，评分至少为3。

4、调整视觉设置

毋庸置疑的，Windows 7能够为用户提供炫酷的用户界面以及各式各样的视觉设置。如果用户觉得性能比炫酷的用户界面更加重要的话，那么可以禁用Aero，其中包括默认的动画鼠标指针。

此外，用户还可以通过禁用ClearType，动画控件、Windows元素、Aero Peek、透明玻璃等功能去提高系统的性能。

5、修改数据执行保护（DEP）

修改数据执行保护（DEP）功能是自XP SP2中引进而来的，它是一种安全功能，可以帮助阻止可执行代码运行的恶意程序感染Windows系统中的另外一个安全的程序。

然而，在登录事件查看器的时候，用户很有可能会看到神秘的DEP错误，这个错误可以阻止合法程序的安装。

默认情况下，Windows 7会自动开启主要的Windows程序和服务中的DEP。然而，这很有可能会导致资源浪费过高，特别是当您运行一个新的处理器的时候。许多新的处理器中都具有基于硬件的DEP，这也就减少了Windows 7所提供的DEP的必要性。

而对于很多用户来讲，开启DEP是不必要的，因为任意软件防护工具足以向用户提供DEP的保护功能。您可以通过以下命令去禁用Windows中的DEP功能 /set {current} nx AlwaysOff。

此外，只要应用程序与DEP是兼容的，用户还可以针对特定的应用程序和服务开启DEP。

6、自定义电源管理计划

默认情况下，在电源管理计划中，Windows 7的默认设置为“均衡的”。对于用户来讲，这是一个很好的选择，当计算机处于休眠状态时，这个设置可以向用户提供充分的性能和节电保护。

然而，根据系统的类型（台式机或笔记本），适当地更改电源管理计划可以提高操作系统的性能。在电脑处于非活跃状态时，用户可以通过自定义设置去关闭指定的硬盘驱动器。

用户可以通过将Windows 7中的桌面幻灯片功能关闭（特别是企业用户）去提高系统性能。此外，通过更改USB接口设置、电源按钮、处理器功率等也可以提升计算机的工作效率。

7、微调UAC（用户账户控制）

相较于Vista的烦人UAC功能，Windows 7的UAC功能得到了很大的改进。改进之后，用户对于Windows 7的UAC功能具有更大的控制权。在UAC的滑动条中，用户可以将UAC的功能设置为“始终通知”或者“永不通知”。

服务器gpu(提升服务器计算性能的利器)

服务器GPU是一种专门为服务器设计的图形处理器，其主要功能是提升服务器的计算性能。与传统的CPU相比，GPU可以同时处理多个并行任务，从而大大提高服务器的计算效率。服务器GPU通常采用高端的显卡芯片，拥有更多的处理单元和更高的时钟频率，以及更大的显存，能够处理更加复杂的计算任务。

服务器GPU的优势

相比于传统的CPU，服务器GPU具有以下优势：

1.并行计算能力更强：GPU可以同时处理多个并行任务，从而大大提高计算效率。

2.更高的时钟频率：GPU的时钟频率通常比CPU高很多，可以在更短的时间内完成更多的计算任务。

3.更大的显存：GPU拥有更大的显存，可以存储更多的数据，从而加速计算速度。

如何使用服务器GPU？

要使用服务器GPU，需要按照以下步骤进行操作：

1.安装GPU驱动程序：在使用服务器GPU之前，需要先安装相应的GPU驱动程序。不同型号的GPU需要不同的驱动程序，可以在GPU厂商的官方网站上下载。

2.配置GPU环境：在安装完GPU驱动程序之后，需要对GPU环境进行配置。可以使用命令行工具或者图形界面工具进行配置。

3.编写GPU程序：在配置好GPU环境之后，可以开始编写GPU程序。GPU程序通常采用CUDA或OpenCL等编程语言进行编写。

4.运行GPU程序：编写好GPU程序之后，可以使用命令行工具或者图形界面工具来运行GPU程序。在运行GPU程序之前，需要确保GPU环境已经正确配置。

服务器GPU的应用场景

服务器GPU广泛应用于科学计算、人工智能、深度学习、图像处理等领域。以下是一些常见的应用场景：

1.科学计算：服务器GPU可以加速科学计算，包括天文学、物理学、化学等领域的计算任务。

2.人工智能：服务器GPU可以用于训练和推理人工智能模型，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。

3.深度学习：服务器GPU可以加速深度学习模型的训练和推理，从而提高深度学习的效率。

4.图像处理：服务器GPU可以加速图像处理任务，包括图像的滤波、变换、增强等操作。

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