這段介紹的是 HPX (High Performance ParalleX)，一個現代C++的通用并行運行時系統，重點包括：

• 通用性：適用于各種規模的應用，從小型到超大規模分布式系統。
• 統一標準API：符合C++標準，方便編寫異步、并行、分布式和異構計算程序。
• 極大并發支持：能管理數億個輕量級線程。
• 一致的局部與遠程調用語義：無論本地還是遠端操作，API調用保持一致。
• 技術核心：
  • AGAS（Active Global Address Space）提供全局系統地址空間。
  • 細粒度并行和輕量同步機制。
  • 基于工作隊列的消息驅動計算。
  • 顯式支持硬件加速和向量化。
    HPX對比傳統的OpenMP/MPI框架，在性能和可擴展性方面表現更優。
    它開源，基于Boost許可，社區活躍，可用于科研和實驗平臺。
    結構圖中展示了HPX的各個組成模塊，從C++1y并行API到底層操作系統接口，包括網絡通信層（Parcel Transport Layer）和全局地址空間（AGAS）。
    如果你需要，我可以幫你：
• 展開講解HPX的具體使用方式和編程模型
• 舉例演示簡單的HPX并行程序
• 比較HPX與傳統MPI/OpenMP的區別
• 說明它在異步和分布式編程上的優勢

這部分講的是 HPX 的 API 設計原則和組成，強調了 HPX 在接口設計上：

• 盡量貼近 C++1y 標準庫，包括但不限于：
  • 線程和同步機制（std::thread、std::mutex）
  • 異步任務和未來（std::future、std::async）
  • 函數適配器和函數對象（std::bind、std::function）
  • 容器和輔助類型（std::tuple、std::any、std::vector）
  • 并行算法（std::parallel::for_each、std::parallel::task_block）
  • 標準輸出流（std::cout）
• HPX 對應的實現幾乎一一對應：
  • hpx::thread
  • hpx::mutex
  • hpx::future
  • hpx::async
  • hpx::bind
  • hpx::function
  • hpx::tuple
  • hpx::any
  • hpx::cout
  • 并行算法也有對應的擴展：hpx::parallel::for_each，hpx::parallel::task_block
  • 容器如 hpx::vector 和分布式的 hpx::partitioned_vector
• 擴展標準接口，但保持和標準庫的兼容性，這樣學習和遷移成本低。
  總結：HPX 是對 C++ 標準庫的“平行與分布式增強版”，你可以用非常熟悉的接口寫并行、異步、分布式程序，同時獲得更強的可擴展性和性能。

這部分內容講的是現代C++中并行編程的現狀、概念以及未來愿景，重點如下：

1. 并行編程的種類與概念

• 并行算法（Parallel Algorithms）：如并行的for_each等，針對數據迭代的并行。
• 異步任務（Asynchronous）：futures, async, dataflow等，異步執行和任務依賴。
• 分叉-合并模型（Fork-Join）：任務拆分成多個并行任務后合并結果。
• 執行器（Executors）：管理任務的執行環境和策略，如線程池、線程調度。
• 執行策略（Execution Policies）：決定任務執行的策略，比如順序執行、并行執行、矢量化執行。
• 顆粒度（Grainsize）：控制任務劃分的細粒度，影響性能和負載均衡。

2. C++當前并行標準狀態

• Parallelism TS：提供了數據并行算法，已經并入C++17標準。
• Concurrency TS：定義了基于任務的異步和繼續（continuation）式并行。
• 任務塊（task blocks，N4411）：支持異構任務的分叉-合并并行。
• 執行器提案（executors，N4406）：管理和調度任務執行。
• 協程支持（resumable functions，co_await）：異步函數等待機制。

3. 目前仍缺失的特性

• 上述各種并行特性的更好整合與統一。
• 并行范圍（parallel ranges），即直接支持范圍算法的并行。
• 矢量化支持（SIMD）正在討論中。
• 針對GPU、多核、多節點分布式的擴展支持。

4. 未來愿景

• 目標是使C++內建并行能力不依賴外部技術（如OpenMP、OpenACC、CUDA等）。
• HPX嘗試讓C++不再依賴MPI，實現統一的分布式異步并行運行時。
  總結：
  這段話體現了C++對并行性的標準化趨勢，未來C++會有一個完整、統一、跨平臺、跨硬件的并行API體系，讓程序員不用直接面對各種外部并行框架，而HPX是推動這一目標的實踐之一。

這部分介紹了**Future（未來對象）**的概念及其作用，重點如下：

什么是 Future？

• Future 是一個對象，表示某個尚未計算完成的結果。
• 它代表一個異步操作的最終結果，但在調用時結果可能還沒準備好。
• 通過 Future，可以讓程序的執行線程暫時掛起（Suspend），等待另一個線程完成計算后再恢復（Resume）。
• 這個機制可以在不同的“本地性（Locality）”之間協作，比如不同線程，甚至分布式節點。

Future 的優勢

• 透明同步：程序員不用顯式管理線程同步，Future 會自動等待結果準備好。
• 隱藏線程細節：不用直接操作線程，只要獲取結果即可。
• 可管理的異步性：讓異步編程變得更容易。
• 支持組合多個異步操作：可以鏈式組合多個 Future，實現復雜的異步工作流。
• 把并發（concurrency）轉化為并行（parallelism）：即實現真正的并行計算，而非僅僅是切換任務。

Future 的示例（用 C++ 標準庫 async）

int universal_answer() { return 42; }
void deep_thought()
{std::future<int> promised_answer = std::async(&universal_answer);// 這里可以做別的事情std::cout << promised_answer.get() << std::endl;  // 打印 42
}

• std::async啟動一個異步任務，返回一個 future 對象。
• promised_answer.get() 阻塞直到結果準備好，然后返回結果。
  總結：
  Future 是現代C++異步編程的核心機制，簡化了多線程編程的復雜度，讓異步任務的結果能以同步的方式獲取，從而更容易寫出安全、可維護的并行代碼。

這部分講的是現代C++中的并行算法（Parallel Algorithms），特別是基于執行策略（Execution Policies）的設計，以及 HPX 對執行策略的擴展。

并行算法的核心思想

• 現代C++標準庫（C++17及以后）引入了執行策略，作為算法的第一個參數，決定算法是順序執行還是并行執行。
• 執行策略是一個策略對象，它關聯了**執行器（executor）**和相關的執行參數（executor parameters）。
• 常見執行策略：
  • par：并行執行策略，默認使用并行執行器，通常帶有靜態切片（chunk）大小。
  • seq：順序執行策略，算法順序執行，無切片。

使用示例：

std::vector<double> d(1000);
parallel::fill(par, begin(d), end(d), 0.0); // 使用默認的并行執行策略

重新綁定執行策略（Rebind Execution Policies）

• 你可以重新綁定執行器和執行參數，靈活控制并行任務的調度。

numa_executor exec;             // 自定義執行器（例如基于NUMA的執行器）
static_chunk_size param;        // 自定義執行參數（chunk大小）
auto policy1 = par.on(exec);                // 只重新綁定執行器
auto policy2 = par.with(param);              // 只重新綁定執行參數
auto policy3 = par.on(exec).with(param);     // 同時重新綁定執行器和參數

結合使用：

my_executor my_exec = ...;
my_params my_par = ...;
parallel::fill(par.on(my_exec).with(my_par), begin(d), end(d), 0.0);

• 這樣，算法會用你自定義的執行器和參數來執行。

HPX 對執行策略的擴展

• HPX 增加了異步執行策略，如：
  • parallel_task_execution_policy — 異步版本的 parallel_execution_policy
  • sequential_task_execution_policy — 異步版本的 sequential_execution_policy
• 使用異步執行策略，原本同步的算法調用將返回 future<>，允許異步控制流更方便地集成。

auto fut = parallel::fill(par(task), begin(d), end(d), 0.0);
// fut 是一個 future，表示填充操作異步完成

總結

• 執行策略是現代C++并行算法的核心，決定算法的執行方式。
• 通過綁定不同執行器和參數，可以靈活調整任務調度和執行細節。
• HPX 在此基礎上支持異步版本執行策略，進一步增強異步并行控制能力。
  如果你想，我可以幫你寫示例代碼或者解釋執行器和chunk大小的具體作用。你需要嗎？

NUMA 是 Non-Uniform Memory Access（非統一內存訪問）的縮寫。

什么是 NUMA？

NUMA 是一種計算機內存架構設計，常見于多處理器系統（尤其是多核、多插槽服務器）：

• 內存訪問速度因訪問位置不同而不同，訪問本地（靠近處理器的）內存比訪問遠端內存快。
• 系統被劃分成若干個“節點”（node），每個節點包含一個或多個CPU核心和一部分本地內存。
• 當一個處理器訪問它自己節點的內存時，速度快；訪問其他節點內存時，速度慢。

為什么有 NUMA？

傳統的 Uniform Memory Access (UMA) 架構中，所有處理器訪問內存的速度是一樣的。
但是隨著處理器數量的增加，單一共享內存總線的帶寬限制和延遲成為瓶頸。
NUMA 通過把內存分割到多個節點，讓每個節點有自己的本地內存，減少總線爭用，提高擴展性和性能。

NUMA對程序的影響？

• 需要考慮數據和計算的“親和性”（affinity），即讓處理器訪問本地內存。
• 程序若忽略NUMA，可能因為頻繁訪問遠端內存而性能下降。
• 并行程序可以用 NUMA-aware（感知NUMA）的執行器來優化調度和內存訪問，提升性能。

簡單總結

方面	解釋
NUMA	非統一內存訪問架構
設計目標	解決多核多處理器內存帶寬瓶頸
特點	不同內存訪問延遲不同
優化方式	讓線程和數據“親近”，減少遠端訪問

這部分內容擴展了HPX對執行策略和執行器的設計，重點包括矢量化執行策略（vectorization execution policies）、執行器（executors）和執行參數（executor parameters）。

矢量化執行策略（HPX Extensions）

• datapar_execution_policy 和 dataseq_execution_policy 是新的執行策略，支持自動向量化代碼。
• 他們還有異步版本：datapar_task_execution_policy 和 dataseq_task_execution_policy，分別通過 datapar(task) 和 dataseq(task) 生成。
• 作用：指示算法對數據類型進行特定轉換，啟用SIMD向量指令以加速運算。
• 依賴庫：
  • Vc （向量化庫）
  • 可能還有 Boost.SIMD
• 需要用到C++14的泛型lambda或多態函數對象。

執行器（Executors）

• 執行器必須實現一個函數 async_execute(F&& f)，用來異步執行任務 f。
• 通過 executor_traits 統一調用接口，支持：
  • 單個任務異步執行
  • 單個任務同步執行
  • 批量任務異步執行
  • 批量任務同步執行
• 異步調用會返回 future。

執行器示例

• sequential_executor, parallel_executor：默認執行器，對應 seq 和 par 執行策略。
• this_thread_executor：任務在當前線程執行。
• distribution_policy_executor：分布式執行器，按分布式策略選擇節點。
• host::parallel_executor：指定核或NUMA節點執行，支持NUMA感知。
• cuda::default_executor：用GPU執行任務。

執行參數（Executor Parameters）

• 與執行器類似，參數通過 executor_parameter_traits 管理。
• 功能示例：
  • 控制粒度（grain size），即單線程處理多少迭代。
  • 類似OpenMP的調度策略：靜態、動態、引導（guided）等。
  • 支持自動、靜態、動態chunk大小。
  • GPU專用參數，如指定GPU核函數名 gpu_kernel<foobar>。
  • 預取相關數組。

總結

• HPX 提供了豐富的執行策略擴展，支持同步/異步及矢量化執行。
• 執行器和執行參數接口設計靈活，便于自定義和擴展。
• 這種設計使得C++程序能夠細粒度地控制并行任務調度、硬件親和性和性能優化。

這部分講的是數據放置（Data Placement），重點是如何在多樣化的硬件平臺（NUMA架構、GPU、分布式系統）上高效地管理和訪問數據，確保并行計算的性能和效率。

數據放置的挑戰與需求

• 不同平臺有不同的數據放置策略，比如：
  • NUMA（非統一內存訪問）架構：數據應當靠近使用它的處理器節點，避免跨節點訪問帶來的延遲。
  • GPU：數據需要顯式從CPU內存轉移到GPU內存。
  • 分布式系統：數據分散在多臺機器，需要網絡通信（RDMA等）來訪問。
• 需要一個統一接口方便控制數據的顯式放置。

標準接口和HPX的支持

• 使用std::allocator<T>接口擴展：
  • 支持批量操作（分配、構造、銷毀、釋放）。
  • 支持控制數據放置。
• HPX提供了兩種主要的數據容器：
  1. hpx::vector<T, Alloc>
     • 接口與 std::vector<T>一致。
     • 通過自定義分配器（allocator）管理數據局部性。
     • 可以指定數據放置目標（NUMA域、GPU、遠程節點等）。
  2. hpx::partitioned_vector
     • 同樣接口與 std::vector<T>一致。
     • 底層是分段存儲（segmented data store）。
     • 每個段可以是 hpx::vector<T, Alloc>。
     • 使用分布策略（distribution_policy）控制數據放置和訪問。
     • 支持操作跨多個執行目標的數據。

allocator_traits 擴展

• 新增數據復制功能：
  • CPU平臺上直接復制。
  • GPU上需要特定平臺的數據傳輸（與 parallel::copy 結合）。
  • 分布式環境下通過網絡（如RDMA）復制數據。
• 訪問單個元素的功能：
  • CPU上簡單直接。
  • GPU上訪問較慢，但可以實現。
  • 分布式環境中通過網絡實現。

總結

• 數據放置是性能關鍵點，尤其在異構和分布式系統中。
• HPX通過擴展標準的allocator機制，實現對數據位置的靈活管理。
• 這樣設計使得程序員可以透明、高效地操作復雜硬件上的數據。

這部分講的是 Execution Targets（執行目標） 的概念，是數據放置和任務執行的核心抽象。

關鍵點總結：

• Execution Targets 是系統中的“地點”（opaque types，不透明類型），代表數據或計算的執行位置。
• 它們用于：
  • 標識數據的放置位置，確保數據在哪個硬件或節點上。
  • 指定執行代碼的地點，使得計算在靠近數據的地方運行，降低數據傳輸延遲，提高性能。
• Execution Targets 封裝了底層架構的細節，比如：
  • cuda::target —— 表示GPU設備。
  • host::target —— 表示CPU或NUMA節點。
• Allocator（內存分配器）可以基于 Execution Targets 初始化，例如：
  • NUMA域上的分配器 host::block_allocator
  • GPU設備上的分配器 cuda::allocator
• Executors（執行器）同樣可以基于 Execution Targets 初始化，確保代碼執行在目標硬件附近。

總結

Execution Targets 就像“指向”系統中特定硬件資源的句柄，幫助程序員控制數據放置和代碼運行的物理位置，從而優化并行程序的性能。

這部分展示了如何擴展并行算法，以同步和異步兩種方式實現新算法 gather，通過 HPX 的并行算法和異步機制使代碼更靈活高效。

核心點總結：

1. 同步版本 gather

template <typename BiIter, typename Pred>
pair<BiIter, BiIter> gather(BiIter f, BiIter l, BiIter p, Pred pred)
{BiIter it1 = stable_partition(f, p, not1(pred));BiIter it2 = stable_partition(p, l, pred);return make_pair(it1, it2);
}

• 基于標準算法 stable_partition 實現的同步版本。
• 先對區間 [f, p) 做一次穩定分區，再對 [p, l) 做一次分區。
• 返回兩個迭代器表示分區邊界。

2. 異步版本 gather_async

template <typename BiIter, typename Pred>
future<pair<BiIter, BiIter>> gather_async(BiIter f, BiIter l, BiIter p, Pred pred)
{future<BiIter> f1 = parallel::stable_partition(par(task), f, p, not1(pred));future<BiIter> f2 = parallel::stable_partition(par(task), p, l, pred);return dataflow(unwrapped([](BiIter r1, BiIter r2) { return make_pair(r1, r2); }),f1, f2);
}

• 使用 parallel::stable_partition 帶有異步執行策略 par(task)，返回 future<BiIter>。
• 用 dataflow 來組合兩個 future，結果也是一個 future<pair<...>>，等待兩個異步任務完成后合成結果。

3. 異步版本（使用 co_await）

template <typename BiIter, typename Pred>
future<pair<BiIter, BiIter>> gather_async(BiIter f, BiIter l, BiIter p, Pred pred)
{future<BiIter> f1 = parallel::stable_partition(par(task), f, p, not1(pred));future<BiIter> f2 = parallel::stable_partition(par(task), p, l, pred);return make_pair(co_await f1, co_await f2);
}

• 這是利用 C++20 的協程（co_await）語法寫的版本。
• 代碼更簡潔，表達了等待兩個異步結果，然后組合返回。

總結

• HPX 支持基于標準算法輕松擴展，并且直接支持異步執行。
• 結合 future、dataflow 和協程 (co_await) 讓異步編程更自然且高效。
• 你可以根據場景選擇同步或異步版本，充分利用現代C++并行和異步特性。

這部分介紹了STREAM基準測試，它是衡量內存帶寬性能的經典測試，重點是測量內存數據訪問的效率，尤其在多核NUMA架構下，數據的放置位置對性能有巨大影響。

重點總結：

1. STREAM基準測試簡介

• 測試三個數組 a, b, c 的操作：
  • copy: c = a
  • scale: b = k * c
  • add: c = a + b
  • triad: a = b + k * c
• 最優性能依賴于數據正確放置，即數據需要在執行線程所在的NUMA內存域。
• OpenMP中通常用“first touch”原則保證數據在正確的NUMA域中：

  #pragma omp parallel for schedule(static)
  

2. HPX實現方式

• 使用并行算法接口實現：

std::vector<double> a, b, c;  // 數據
// 初始化數據...
auto a_begin = a.begin(), a_end = a.end(), b_begin = b.begin(), b_end = b.end(), c_begin = c.begin(), c_end = c.end();
// copy step: c = a
parallel::copy(par, a_begin, a_end, c_begin);
// scale step: b = k * c
parallel::transform(par, c_begin, c_end, b_begin,[](double val) { return 3.0 * val; });
// add step: c = a + b
parallel::transform(par, a_begin, a_end, b_begin, b_end, c_begin,[](double val1, double val2) { return val1 + val2; });
// triad step: a = b + k * c
parallel::transform(par, b_begin, b_end, c_begin, c_end, a_begin,[](double val1, double val2) { return val1 + 3.0 * val2; });

• 這些算法都采用執行策略 par 表明并行執行。

3. NUMA感知數據與執行位置

• 創建執行目標與執行器，并基于此定義分配器，確保數據放置到合適的內存域：

host::target tgt("numa=0");               // 綁定NUMA節點0
using executor = host::parallel_executor;
using allocator = host::block_allocator<double>;
executor exec(tgt);                       // 執行器指定運行地點
allocator alloc(tgt, ...);                // 分配器指定數據放置
vector<double, allocator> a(alloc), b(alloc), c(alloc);  // 數據使用該分配器

• 結合執行策略設置細粒度控制：

auto policy = par.on(exec).with(static_chunk_size());
parallel::copy(policy, a_begin, a_end, c_begin);
// ...

4. HPX vs OpenMP

• OpenMP通過“first touch”隱式保證數據放置，HPX則顯式控制執行位置和數據分配，更加靈活且適合復雜NUMA、多節點、加速器環境。

這部分講的是如何用HPX擴展STREAM基準測試到GPU上執行，利用HPX的異構執行模型。

重點總結：

• 定義GPU執行目標和執行器

cuda::target tgt("Tesla C2050");    // 指定具體GPU設備
using executor = cuda::default_executor;
using allocator = cuda::allocator<double>;
executor exec(tgt);                 // 創建執行器，指定執行位置（GPU）
allocator alloc(tgt);               // 創建分配器，指定數據放置（GPU設備內存）

• 數據初始化和傳輸

std::vector<double> data = { ... };                        // 初始化數據在主機內存（CPU）
hpx::vector<double, allocator> a(alloc), b(alloc), c(alloc); // 設備上的數據容器
parallel::copy(par, data.begin(), data.end(), a.begin());  // 將數據從主機復制到GPU設備內存

• 在GPU上執行STREAM基準測試
  通過指定執行策略結合GPU執行器執行并行算法，實現基于GPU的并行計算。

說明

• HPX讓你用統一的并行算法接口（如parallel::copy、parallel::transform等）無縫調度代碼在CPU或GPU。
• 數據放置由GPU專用分配器管理，保證數據實際存放在GPU內存。
• 執行器保證計算任務實際在GPU上運行，最大限度減少數據傳輸和延遲。

這部分內容主要講了C++中并行與向量化執行的結合，以及數據的分區和優化執行手段。我幫你總結重點：

1. 向量化示例：點積 (Dot-product)

• 普通并行執行
  使用 par 執行策略，進行并行計算：

  inner_product(par,  // 并行執行策略std::begin(data1), std::end(data1),std::begin(data2),0.0f,[](auto t1, auto t2) { return t1 + t2; },  // 累加[](auto t1, auto t2) { return t1 * t2; }   // 乘法
  );
  

• 并行 + 向量化執行
  使用 datapar 執行策略，啟用向量化指令：

  inner_product(datapar,  // 并行且向量化執行策略std::begin(data1), std::end(data1),std::begin(data2),0.0f,[](auto t1, auto t2) { return t1 + t2; },[](auto t1, auto t2) { return t1 * t2; }
  );
  

• 效果
  多核CPU上，datapar策略利用SIMD指令，獲得比單純并行更高的速度提升。

2. 分區向量（Partitioned Vector）

• 支持數據分布在多個執行目標（NUMA節點、GPU等）。
• 例子：在NUMA節點上找最小最大元素：

  std::vector<targets> targets = host::get_numa_targets();
  partitioned_vector<int> v(size, host::target_distribution_policy(targets));
  host::numa_executor exec(targets);
  generate(par.on(exec), v.begin(), v.end(), rand);
  auto iters = minmax_element(par.on(exec), v.begin(), v.end());
  

• GPU上的例子類似：

  std::vector<targets> targets = cuda::get_device_targets();
  partitioned_vector<int> v(size, cuda::target_distribution_policy(targets));
  cuda::default_executor exec(targets);
  generate(par.on(exec), v.begin(), v.end(), rand);
  auto iters = minmax_element(par.on(exec), v.begin(), v.end());
  

3. 自動循環預取 (Loop Prefetching)

• 普通循環：

  parallel::for_loop(par, 0, a.size(),[&](int i) { a[i] = b[i] + 3.0 * c[i]; }
  );
  

• 帶自動預取的循環：

  parallel::for_loop(par.with(prefetch(b, c)), 0, a.size(),[&](int i) { a[i] = b[i] + 3.0 * c[i]; }
  );
  

• 意義：自動提前加載數據到緩存，減少內存訪問延遲，提高性能。