在 UWP 應用程式中使用 C++ AMP

發行項
11/22/2024

您可以在通用 Windows 平台（UWP）應用程式中使用 C++ AMP （C++ 加速大規模平行處理原則），在 GPU（圖形處理單元）或其他計算加速器上執行計算。然而，C++ AMP 並未提供可直接搭配 Windows 執行階段類型使用的 API，而 Windows 執行階段也未提供 C++ AMP 的包裝函式。當您在程式碼中使用 Windows 執行階段類型 (包括您自行建立的類型) 時，必須將這些類型轉換成與 C++ AMP 相容的類型。

注意

從 Visual Studio 2022 17.0 版開始，C++ AMP 標頭已被取代。包含任何 AMP 標頭將會產生建置錯誤。先定義 _SILENCE_AMP_DEPRECATION_WARNINGS ，再包含任何 AMP 標頭以讓警告無聲。

效能考量

如果您使用 Visual C++ 元件延伸模組C++/CX 來建立通用 Windows 平台（UWP）應用程式，建議您搭配連續記憶體使用純舊數據（POD）類型，例如 std::vector C 樣式數位，以用於C++ AMP 的數據。這可協助您達到比使用非 POD 類型或 Windows 執行階段容器更高的效能，因為不需要進行封送處理。

在C++ AMP 核心中，若要存取以這種方式儲存的數據，只要將或陣列記憶體包裝 std::vector 在中 concurrency::array_view ，然後在迴圈中使用 concurrency::parallel_for_each 數位檢視：

// 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];
    });

封送處理 Windows 執行階段型別

當您使用 Windows 執行階段 API 時，可能會想要在儲存在 Windows 執行階段容器Platform::Array<T>^中的數據上使用 C++ AMP，例如，或是使用 ref 關鍵詞或 value 關鍵詞宣告的複雜數據類型中。在這些情況下，您必須執行一些額外的工作，讓數據可供C++ AMP 使用。

Platform：：Array<T^，其中 T> 是 POD 類型

當您遇到 Platform::Array<T>^ 和 T 是 POD 類型時，只要使用 get 成員函式即可存取其基礎記憶體：

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));

如果 T 不是 POD 類型，請使用下一節所述的技術，搭配 C++ AMP 使用數據。

Windows 執行階段型別: ref 類別和實值類別

C++ AMP 不支援複雜的數據類型。這包括非 POD 型別，以及使用 ref 關鍵詞或 value 關鍵詞宣告的任何型別。如果在內容中使用 restrict(amp) 不支援的類型，就會產生編譯時期錯誤。

當您遇到不支援的類型時，可以將其數據 concurrency::array 有趣的部分複製到物件中。除了讓數據可供C++ AMP取用之外，這個手動複製方法也可以藉由最大化數據位置來改善效能，並確保不會使用的資料不會複製到加速器。您可以使用暫存數位來進一步 改善效能，此陣列是一種特殊的形式 concurrency::array ，可向 AMP 運行時間提供提示，指出數位應該針對指定的加速器與其他數位之間的頻繁傳輸進行優化。

// 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;
    });

另請參閱

使用 C++ 建立您的第一個 UWP 應用程式
 在 C++ 中建立 Windows 執行階段元件

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