C++ 17 并行硬件实现
C++ 17 parallelism hardware implementation
据我了解，C++ 17 将附带 Parallelism。但是，我无法理解的是它是特定的硬件并行性（默认为CPU）吗？或者它可以扩展到任何具有多个计算单元的硬件？
换句话说，我们会看到类似 "nVidia C++ standard compiler" 的东西，它会编译要在 GPU 上执行的并行部分吗？
例如，它会是 OpenCL 的一些更标准化的替代品吗？
注意：没错，我不是问"Will nVidia do that?"。我在问 C++ 17 标准是否允许这样做，理论上是否可行。
该问题为提出此更改的论文提供了 link，并且在并行性方面，所提出的内容没有实质性更改。是的，编译器可以做任何对目标硬件有意义的事情来并行执行各种算法，只要它得到正确的答案（有一些保留）并且它不会强加不必要的开销（再次，有一些保留） .
有几点需要理解。
首先，C++17 并行性不是通用的并行编程机制。它提供许多 STL 算法的并行版本，仅此而已。所以它不能替代更强大的机制，如 OpenCL、TBB 等。
其次，当您尝试并行化算法时存在固有的局限性，这就是我添加这两个带括号的限定条件的原因。例如，std::accumulate 的并行版本将产生与非并行版本 相同的结果，仅当 应用于输入范围的函数是可交换和结合的。这里最明显的问题是浮点值，其中数学运算不是关联的，因此结果可能不同。同样，某些算法在并行化时实际上会增加开销；您获得了净加速，但是完成的总工作量更多，因此这些算法的加速不会与处理单元的数量成线性关系。 std::partial_sum 是一个例子：每个输出值都依赖于前面的值，所以并行化算法并不简单。有很多方法可以做到这一点，但您最终会比非并行算法应用组合器函数更多次。总的来说，为了反映这一现实，对算法的复杂性要求有所放宽。
据我了解，C++ 17 将附带 Parallelism。但是，我无法理解的是它是特定的硬件并行性（默认为CPU）吗？或者它可以扩展到任何具有多个计算单元的硬件？
换句话说，我们会看到类似 "nVidia C++ standard compiler" 的东西，它会编译要在 GPU 上执行的并行部分吗？
例如，它会是 OpenCL 的一些更标准化的替代品吗？
注意：没错，我不是问"Will nVidia do that?"。我在问 C++ 17 标准是否允许这样做，理论上是否可行。
该问题为提出此更改的论文提供了 link，并且在并行性方面，所提出的内容没有实质性更改。是的，编译器可以做任何对目标硬件有意义的事情来并行执行各种算法，只要它得到正确的答案（有一些保留）并且它不会强加不必要的开销（再次，有一些保留） .
有几点需要理解。
首先，C++17 并行性不是通用的并行编程机制。它提供许多 STL 算法的并行版本，仅此而已。所以它不能替代更强大的机制，如 OpenCL、TBB 等。
其次，当您尝试并行化算法时存在固有的局限性，这就是我添加这两个带括号的限定条件的原因。例如，std::accumulate 的并行版本将产生与非并行版本 相同的结果，仅当 应用于输入范围的函数是可交换和结合的。这里最明显的问题是浮点值，其中数学运算不是关联的，因此结果可能不同。同样，某些算法在并行化时实际上会增加开销；您获得了净加速，但是完成的总工作量更多，因此这些算法的加速不会与处理单元的数量成线性关系。 std::partial_sum 是一个例子：每个输出值都依赖于前面的值，所以并行化算法并不简单。有很多方法可以做到这一点，但您最终会比非并行算法应用组合器函数更多次。总的来说，为了反映这一现实，对算法的复杂性要求有所放宽。