Исполняющая среда с параллелизмом для C++ помогает создавать надежные, масштабируемые, быстро реагирующие параллельные приложения. Она повышает уровень абстракции, чтобы пользователю не приходилось управлять подробностями инфраструктуры, связанными с параллелизмом. Ее также можно использовать для указания политик планирования, соответствующих требованиям качества обслуживания приложений. Эти ресурсы помогут вам начать работу с исполняющей средой с параллелизмом.
Исполняющая среда с параллелизмом интенсивно использует возможности C++11 и соответствует более современному стилю программирования на C++. Дополнительные сведения см. в статье "Добро пожаловать в C++".
Выбор возможности среды выполнения с параллелизмом
Показывает характеристики среды выполнения с параллелизмом в сравнении с другими моделями параллелизма, например пулом потоков Windows и OpenMP, чтобы использовать ту модель параллелизма, которая лучше всего соответствует требованиям приложения.
Здесь OpenMP сравнивается с исполняющей средой с параллелизмом, и предоставляются примеры способов миграции существующего кода OpenMP для использования исполняющей среды с параллелизмом.
Здесь приводятся способы использования асинхронных агентов и функций передачи сообщений, позволяющих встроить в приложения потоки данных и обеспечить конвейерную обработку задач.
Содержит описание планировщика задач, который позволяет точно настроить производительность ваших приложений для настольных систем, использующих исполняющую среду с параллелизмом.
Здесь приводится описание parallel_for, parallel_for_each, parallel_invokeи других параллельных алгоритмов. Используйте параллельные алгоритмы для решения задач параллельных данных , включающих коллекции данных.
Здесь приводится описание классов combinable , concurrent_vector, concurrent_queue, concurrent_unordered_mapи других параллельных контейнеров. Используйте параллельные контейнеры и объекты, когда требуются контейнеры, предоставляющие потокобезопасный доступ к своим элементам.
Описывает некоторые ключевые моменты, которые следует учитывать при использовании среды выполнения параллелизма для создания асинхронных операций в приложении UWP.
Показывает, как объединить задачи PPL с IXMLHTTPRequest2IXMLHTTPRequest2Callback интерфейсами для отправки HTTP-запросов GET и POST в веб-службу в приложении UWP.
Здесь описываются асинхронные агенты, блоки сообщений и функции передачи сообщений, которые являются стандартными сборочными блоками для выполнения операций с потоками данных в исполняющей среде с параллелизмом.
Здесь показаны способы управления экземплярами планировщиков и политиками планировщика. В классических приложениях политики планировщика позволяют связывать определенные правила с определенными типами рабочих нагрузок. Например, можно создать один экземпляр планировщика для выполнения некоторых задач с повышенным приоритетом потока и использовать планировщик по умолчанию для выполнения задач с обычным приоритетом потока.
Демонстрирует использование групп планирования для группировки связанных задач. Например, вам может потребоваться высокая локальность связанных задач, если эти задачи лучше выполнять в одном узле процессора.
Здесь описывается полезность легковесных задач при создании работы, которая не требует распределения нагрузки или отмены, и как они также могут использоваться для адаптации существующего кода для использования с исполняющей средой с параллелизмом.
Узнайте, как мы использовали среду выполнения параллелизма для реализации асинхронных операций в Hilo, приложения среда выполнения Windows с помощью C++ и XAML.
Azure HPC — это специально разработанная облачная возможность для рабочей нагрузки HPC и ИИ, использующая современные отраслевые процессоры и обмен данными по сети InfiniBand для обеспечения максимальной производительности, масштабируемости и ценности приложений. Azure HPC позволяет реализовывать инновации, повышать продуктивность и развивать гибкость бизнеса за счет высокодоступного набора технологий HPC и ИИ с возможностью их динамического распределения в соответствии с изменением коммерческих и техническ
Создавайте эффективные запросы, создавайте политики индексирования, управляйте и подготавливайте ресурсы в API SQL и пакете SDK с помощью Microsoft Azure Cosmos DB.