Episode
C++ beschleunigte massive Parallelität in Visual C++ 2012
durch Kate Gregory
Wussten Sie, dass die meisten Computer, auf denen Sie Anwendungen bereitstellen, mehr Leistung in der GPU auf dem Video Karte als in der CPU, sogar multikernige Computer haben? Die Nutzung der Leistungsfähigkeit der GPU ist der nächste Schritt in der Multicore-Revolution und kann erstaunliche Verbesserungen bei der Ausführungszeit bedeuten. Je nachdem, wie Daten parallel zu Ihren Berechnungen sind, sehen Sie möglicherweise eine Geschwindigkeit von 5, 10 oder sogar 50 Mal! Stellen Sie sich eine Berechnung vor, die heute 24 Stunden dauert, die stattdessen in einer halben Stunde abgeschlossen werden. Welche neuen Funktionen würden für Ihre Benutzer aktiviert werden? Bis vor kurzem bedeutet das Ausführen von Code auf der GPU eine von mehreren "C-like"-Sprachen. Die bevorstehende Version von C++ Beschleunigt massive Parallelism (AMP) bedeutet, dass Sie Zugriffstasten wie die GPU aus systemeigenem C++ verwenden können. Visual Studio enthält Debugging- und Profilerstellungsunterstützung für C++ AMP, und Sie müssen keine neuen Bibliotheken herunterladen oder installieren, um Ihren Code zu beschleunigen. Sehen Sie sich in dieser Sitzung die Leistungsfähigkeit von C++ AMP an, und lernen Sie die grundlegenden Konzepte kennen, die Sie benötigen, um Ihren Code an diese massive Parallelität anzupassen.
Wussten Sie, dass die meisten Computer, auf denen Sie Anwendungen bereitstellen, mehr Leistung in der GPU auf dem Video Karte als in der CPU, sogar multikernige Computer haben? Die Nutzung der Leistungsfähigkeit der GPU ist der nächste Schritt in der Multicore-Revolution und kann erstaunliche Verbesserungen bei der Ausführungszeit bedeuten. Je nachdem, wie Daten parallel zu Ihren Berechnungen sind, sehen Sie möglicherweise eine Geschwindigkeit von 5, 10 oder sogar 50 Mal! Stellen Sie sich eine Berechnung vor, die heute 24 Stunden dauert, die stattdessen in einer halben Stunde abgeschlossen werden. Welche neuen Funktionen würden für Ihre Benutzer aktiviert werden? Bis vor kurzem bedeutet das Ausführen von Code auf der GPU eine von mehreren "C-like"-Sprachen. Die bevorstehende Version von C++ Beschleunigt massive Parallelism (AMP) bedeutet, dass Sie Zugriffstasten wie die GPU aus systemeigenem C++ verwenden können. Visual Studio enthält Debugging- und Profilerstellungsunterstützung für C++ AMP, und Sie müssen keine neuen Bibliotheken herunterladen oder installieren, um Ihren Code zu beschleunigen. Sehen Sie sich in dieser Sitzung die Leistungsfähigkeit von C++ AMP an, und lernen Sie die grundlegenden Konzepte kennen, die Sie benötigen, um Ihren Code an diese massive Parallelität anzupassen.