cpu會增強編譯速度嗎

❶ 基於CUDA的GPU並行程序性能優化——GPU/CPU並行計算導論

大數據時代已經到來，互聯網技術和信息行業的發展推動了大數據的生成和處理速度的提升，帶來了數據的龐大與類型豐富等特點，這對計算平台的性能提出了更高要求。摩爾定律，Intel創始人戈登·摩爾提出，指出當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。然而，隨著晶體管尺寸的不斷縮小，接近物理極限，摩爾定律的失效問題引起了廣泛討論。英偉達、Intel和OpenAI公司對此持有不同看法。提升計算性能的方法不僅限於增加晶體管數目，提高晶體管工作頻率也是重要途徑。然而，CPU的主頻提高遇到了功耗牆問題，即處理器設計和運行中因功耗限制對性能造成障礙。高性能晶元的冷卻技術成本高昂，開發難度大，這使得功耗成為高性能計算的挑戰之一。因此，採用並行計算成為了提高晶元計算性能的重要方法。並行計算指的是應用多個計算資源求解一個計算問題，旨在加速求解或提高求解問題的規模。實現並行計算需要硬體、軟體和並行度的支持。硬體方面，包括CPU、GPU、MIC、DSP、FPGA等並行計算資源。軟體方面，支持並行編程的編譯軟體如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等。並行度則是衡量並行計算效率的關鍵指標。在不同的計算框架和環境中，設置並行度的方式有所不同。並行計算廣泛應用於氣象海洋、材料科學、模擬模擬、航空航天/國防、金融以及異構計算等領域。GPU加速計算在這些領域中發揮著關鍵作用，能夠提供強大的並行計算能力，支持人工智慧應用，實現實時數據分析，降低交易延遲，推動數字化轉型，並增強金融機構的國際競爭力。異構計算環境包括各種類型的處理器和加速器，具有多樣性、並行與分布式的特點，能夠根據不同的應用場景選擇最合適的處理器，優化運算速度和能源效率。延遲和吞吐量是衡量計算效率的重要指標。GPU在計算方面的優勢使得研究人員將其應用范圍拓展至圖形渲染以外的領域，如科學計算、深度學習、圖形處理等。NVIDIA在2006年開發的CUDA使得並行編程技術被廣泛應用於這些領域，支持多種編程語言，並封裝了大量成熟且優化的數學庫，降低了學習和使用GPU並行計算的門檻。

❷ C++內聯函數具體有什麼作用

內聯函數可減少cpu的系統開銷，並且程序的整體速度將加快，但當內聯函數很大時，會有相反的作用，因此一般比較小的函數才使用內聯函數。

內聯函數是C++的增強特性之一，用來降低程序的運行時間。當內聯函數收到編譯器的指示時，即可發生內聯：編譯器將使用函數的定義體來替代函數調用語句，這種替代行為發生在編譯階段而非程序運行階段。

值得注意的是，內聯函數僅僅是對編譯器的內聯建議，編譯器是否覺得採取你的建議取決於函數是否符合內聯的有利條件。如何函數體非常大，那麼編譯器將忽略函數的內聯聲明，而將內聯函數作為普通函數處理。

內聯函數具有一般函數的特性，它與一般函數所不同之處公在於函數調用的處理。一般函數進行調用時，要將程序執行權轉到被調用函數中，然後再返回到調用它的函數中；而內聯函數在調用時，是將調用表達式用內聯函數體來替換。在使用內聯函數時，應注意如下幾點：

1、類內定義的函數是內聯函數，類外定義的函數是非內聯函數（短函數可以定義在類內，長函數可以定義在類外）。

2、可以為類外定義的函數指定 inline 關鍵字，強行為內聯函數。

3、在內聯函數內不允許用循環語句和開關語句。

4、內聯函數的定義必須出現在內聯函數第一次被調用之前。