cpu会增强编译速度吗

❶ 基于CUDA的GPU并行程序性能优化——GPU/CPU并行计算导论

大数据时代已经到来，互联网技术和信息行业的发展推动了大数据的生成和处理速度的提升，带来了数据的庞大与类型丰富等特点，这对计算平台的性能提出了更高要求。摩尔定律，Intel创始人戈登·摩尔提出，指出当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。然而，随着晶体管尺寸的不断缩小，接近物理极限，摩尔定律的失效问题引起了广泛讨论。英伟达、Intel和OpenAI公司对此持有不同看法。提升计算性能的方法不仅限于增加晶体管数目，提高晶体管工作频率也是重要途径。然而，CPU的主频提高遇到了功耗墙问题，即处理器设计和运行中因功耗限制对性能造成障碍。高性能芯片的冷却技术成本高昂，开发难度大，这使得功耗成为高性能计算的挑战之一。因此，采用并行计算成为了提高芯片计算性能的重要方法。并行计算指的是应用多个计算资源求解一个计算问题，旨在加速求解或提高求解问题的规模。实现并行计算需要硬件、软件和并行度的支持。硬件方面，包括CPU、GPU、MIC、DSP、FPGA等并行计算资源。软件方面，支持并行编程的编译软件如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等。并行度则是衡量并行计算效率的关键指标。在不同的计算框架和环境中，设置并行度的方式有所不同。并行计算广泛应用于气象海洋、材料科学、仿真模拟、航空航天/国防、金融以及异构计算等领域。GPU加速计算在这些领域中发挥着关键作用，能够提供强大的并行计算能力，支持人工智能应用，实现实时数据分析，降低交易延迟，推动数字化转型，并增强金融机构的国际竞争力。异构计算环境包括各种类型的处理器和加速器，具有多样性、并行与分布式的特点，能够根据不同的应用场景选择最合适的处理器，优化运算速度和能源效率。延迟和吞吐量是衡量计算效率的重要指标。GPU在计算方面的优势使得研究人员将其应用范围拓展至图形渲染以外的领域，如科学计算、深度学习、图形处理等。NVIDIA在2006年开发的CUDA使得并行编程技术被广泛应用于这些领域，支持多种编程语言，并封装了大量成熟且优化的数学库，降低了学习和使用GPU并行计算的门槛。

❷ C++内联函数具体有什么作用

内联函数可减少cpu的系统开销，并且程序的整体速度将加快，但当内联函数很大时，会有相反的作用，因此一般比较小的函数才使用内联函数。

内联函数是C++的增强特性之一，用来降低程序的运行时间。当内联函数收到编译器的指示时，即可发生内联：编译器将使用函数的定义体来替代函数调用语句，这种替代行为发生在编译阶段而非程序运行阶段。

值得注意的是，内联函数仅仅是对编译器的内联建议，编译器是否觉得采取你的建议取决于函数是否符合内联的有利条件。如何函数体非常大，那么编译器将忽略函数的内联声明，而将内联函数作为普通函数处理。

内联函数具有一般函数的特性，它与一般函数所不同之处公在于函数调用的处理。一般函数进行调用时，要将程序执行权转到被调用函数中，然后再返回到调用它的函数中；而内联函数在调用时，是将调用表达式用内联函数体来替换。在使用内联函数时，应注意如下几点：

1、类内定义的函数是内联函数，类外定义的函数是非内联函数（短函数可以定义在类内，长函数可以定义在类外）。

2、可以为类外定义的函数指定 inline 关键字，强行为内联函数。

3、在内联函数内不允许用循环语句和开关语句。

4、内联函数的定义必须出现在内联函数第一次被调用之前。