共用方式為


tile_static 關鍵字

tile_static關鍵字用來宣告變數可以存取的執行緒的方塊中的所有執行緒。在執行到達宣告點和結束的核心函式傳回時,會啟動該變數的存留期。如需有關如何使用 [並排顯示的詳細資訊,請參閱使用磚

tile_static關鍵字有下列限制:

  • 它可用於僅具有的函式中變數restrict(amp)修飾詞。

  • 它不適用於指標或參考型別的變數。

  • A tile_static變數不能有初始設定式。預設建構函式和解構函式不會叫用自動。

  • 未初始化的值tile_static未定義變數。

  • 如果tile_static變數宣告中根目錄非磚塊式並排呼叫的呼叫圖形parallel_for_each、 會產生一個警告,以及變數的行為是未定義。

範例

下列範例所示如何tile_static變數可以用來累積在方塊中的數個執行緒之間的資料。

// Sample data:
int sampledata[] = {
    2, 2, 9, 7, 1, 4,
    4, 4, 8, 8, 3, 4,
    1, 5, 1, 2, 5, 2,
    6, 8, 3, 2, 7, 2};

// The tiles:
// 2 2    9 7    1 4
// 4 4    8 8    3 4
//
// 1 5    1 2    5 2
// 6 8    3 2    7 2

// Averages:
int averagedata[] = { 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
};

array_view<int, 2> sample(4, 6, sampledata);
array_view<int, 2> average(4, 6, averagedata);

parallel_for_each(
    // Create threads for sample.extent and divide the extent into 2 x 2 tiles.
    sample.extent.tile<2,2>(),
    [=](tiled_index<2,2> idx) restrict(amp)
    {
        // Create a 2 x 2 array to hold the values in this tile.
        tile_static int nums[2][2];
        // Copy the values for the tile into the 2 x 2 array.
        nums[idx.local[1]][idx.local[0]] = sample[idx.global];
        // When all the threads have executed and the 2 x 2 array is complete, find the average.
        idx.barrier.wait();
        int sum = nums[0][0] + nums[0][1] + nums[1][0] + nums[1][1];
        // Copy the average into the array_view.
        average[idx.global] = sum / 4;
      }
);

for (int i = 0; i < 4; i++) {
    for (int j = 0; j < 6; j++) {
        std::cout << average(i,j) << " ";
    }
    std::cout << "\n";
}

// Output:
// 3 3 8 8 3 3
// 3 3 8 8 3 3
// 5 5 2 2 4 4
// 5 5 2 2 4 4
// Sample data.
int sampledata[] = {
    2, 2, 9, 7, 1, 4,
    4, 4, 8, 8, 3, 4,
    1, 5, 1, 2, 5, 2,
    6, 8, 3, 2, 7, 2};

// The tiles are:
// 2 2    9 7    1 4
// 4 4    8 8    3 4
//
// 1 5    1 2    5 2
// 6 8    3 2    7 2

// Averages.
int averagedata[] = { 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0, 0, 0, 
};

array_view<int, 2> sample(4, 6, sampledata);
array_view<int, 2> average(4, 6, averagedata);

parallel_for_each(
    // Create threads for sample.grid and divide the grid into 2 x 2 tiles.
    sample.extent.tile<2,2>(),
    [=](tiled_index<2,2> idx) restrict(amp)
    {
        // Create a 2 x 2 array to hold the values in this tile.
        tile_static int nums[2][2];
        // Copy the values for the tile into the 2 x 2 array.
        nums[idx.local[1]][idx.local[0]] = sample[idx.global];
        // When all the threads have executed and the 2 x 2 array is complete, find the average.
        idx.barrier.wait();
        int sum = nums[0][0] + nums[0][1] + nums[1][0] + nums[1][1];
        // Copy the average into the array_view.
        average[idx.global] = sum / 4;
      }
);

for (int i = 0; i < 4; i++) {
    for (int j = 0; j < 6; j++) {
        std::cout << average(i,j) << " ";
    }
    std::cout << "\n";
}

// Output.
// 3 3 8 8 3 3
// 3 3 8 8 3 3
// 5 5 2 2 4 4
// 5 5 2 2 4 4

請參閱

工作

逐步解說:矩陣乘法

參考

Microsoft 專屬的修飾詞

parallel_for_each 函式 (C++ AMP)

概念

C++ AMP 概觀