Utilizzo di C++ AMP nelle applicazioni Windows Store
È possibile utilizzare AMP C++ (C++ Accelerated Massive Parallelism) nell'applicazione Windows Store per eseguire calcoli su GPU (unità di elaborazione grafica) o altri acceleratori computazionali. Tuttavia, AMP C++ non fornisce le API per utilizzare direttamente i tipi di Windows Runtime; inoltre il Windows Runtime non fornisce un wrapper per AMP C++. Quando si utilizzano i tipi di Windows Runtime nel codice, inclusi quelli creati personalmente, è necessario convertirli in tipi compatibili con C++ AMP.
Considerazioni sulle prestazioni
Se si utilizza Estensioni componenti Visual C++ (C++/CX) per creare l'applicazione Windows Store, si consiglia di utilizzare i tipi POD (Plain-Old-Data) insieme con l'archiviazione contigua, ad esempio, std::vector o array di tipo C, per i dati che verranno utilizzati con C++ AMP. Questo consente di ottenere prestazioni elevate utilizzando i tipi non-POD o i contenitori di Windows RT perché non deve avvenire nessun marshaling.
Nel kernel di AMP C++, per accedere ai dati memorizzati in questa modalità, è sufficiente eseguire il wrapping di std::vector o dell'archivio di matrici in concurrency::array_view, quindi utilizzare la visualizzazione di matrici in un ciclo concurrency::parallel_for_each:
// simple vector addition example
std::vector<int> data0(1024, 1);
std::vector<int> data1(1024, 2);
std::vector<int> data_out(data0.size(), 0);
concurrency::array_view<int, 1> av0(data0.size(), data0);
concurrency::array_view<int, 1> av1(data1.size(), data1);
concurrency::array_view<int, 1> av2(data_out.size(), data2);
av2.discard_data();
concurrency::parallel_for_each(av0.extent, [=](concurrency::index<1> idx) restrict(amp)
{
av2[idx] = av0[idx] + av1[idx];
});
Marshalling dei tipi di Windows Runtime
Quando si utilizzano le API di Windows Runtime, è possibile utilizzare C++ AMP sui dati archiviati in un contenitore Windows Runtime, ad esempio un Platform::Array<T>^ o nei tipi di dati complessi come classi o strutture che vengono dichiarate utilizzando la parola chiave ref o la parola chiave value. In queste situazioni, è necessario eseguire operazioni aggiuntive per rendere i dati disponibili in C++ AMP.
Platform::Array<T>^, dove T è un tipo POD
Quando si incontra Platform::Array<T>^ e T è un tipo POD, è possibile accedere all'archiviazione relativa sottostante, semplicemente utilizzando la funzione membro get :
Platform::Array<float>^ arr; // Assume that this was returned by a Windows Runtime API
concurrency::array_view<float, 1> av(arr->Length, &arr->get(0));
Se T non è un tipo POD, utilizzare la tecnica descritta nella seguente sezione, per utilizzare i dati con C++ AMP.
Tipi di Windows Runtime: classi di riferimento e classi di valore
C++ AMP non supporta i tipi di dati complessi. Questo include i tipi di non-POD ed eventuali tipi dichiarati utilizzando la parola chiave ref o la parola chiave value. Se un tipo non supportato viene utilizzato in un contesto restrict(amp), viene generato un errore in fase di compilazione.
Quando si incontra un tipo non supportato, è possibile copiare parti interessanti dei dati in un oggetto di concurrency::array. Oltre a rendere i dati disponibili per essere utilizzati da C++ AMP, questo approccio di copia manuale può anche migliorare le prestazioni massimizzando la vicinanza dei dati e assicurando che i dati non utilizzati non vengano copiati nell'acceleratore. È possibile migliorare ulteriormente le prestazioni utilizzando una matrice di gestione temporanea, un form speciale di concurrency::array che fornisce un suggerimento al runtime AMP, indicante che la matrice deve essere ottimizzata per un trasferimento frequente tra essa ad altre matrici specificate dell'acceleratore.
// pixel_color.h
ref class pixel_color sealed
{
public:
pixel_color(Platform::String^ color_name, int red, int green, int blue)
{
name = color_name;
r = red;
g = green;
b = blue;
}
property Platform::String^ name;
property int r;
property int g;
..property int b;
};
// Some other file
std::vector<pixel_color^> pixels (256);
for(pixel_color ^pixel : pixels)
{
pixels.push_back(ref new pixel_color("blue", 0, 0, 255));
}
// Create the accelerators
auto cpuAccelerator = concurrency::accelerator(concurrency::accelerator::cpu_accelerator);
auto devAccelerator = concurrency::accelerator(concurrency::accelerator::default_accelerator);
// Create the staging arrays
concurrency::array<float, 1> red_vec(256, cpuAccelerator.default_view, devAccelerator.default_view);
concurrency::array<float, 1> blue_vec(256, cpuAccelerator.default_view, devAccelerator.default_view);
// Extract data from the complex array of structs into staging arrays.
concurrency::parallel_for(0, 256, [&](int i)
{
red_vec[i] = pixels[i]->r;
blue_vec[i] = pixels[i]->b;
});
// Array views are still used to copy data to the accelerator
concurrency::array_view<float, 1> av_red(red_vec);
concurrency::array_view<float, 1> av_blue(blue_vec);
// Change all pixels from blue to red.
concurrency::parallel_for_each(av_red.extent, [=](index<1> idx) restrict(amp)
{
av_red[idx] = 255;
av_blue[idx] = 0;
});