Чему C++ может научиться?
Антон Полухин, Павел Новиков

Обсудили, как C99 создает проблемы с неопределенным поведением и почему C++ должен минимизировать его, улучшая предсказуемость и удобство для разработчиков.

источник

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Оптимизация с помощью аллокаторов в C++17

Благодаря полиморфным аллокаторам в C++17 можно оптимизировать распределение памяти. Эта оптимизация включает в себя производительность и повторное использование памяти.

https://www.modernescpp.com/index.php/optimization-with-allocators-in-c17/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Data-Parallel Types: алгоритмы (C++26)

Библиотека «data-parallel types» для SIMD-векторов (пространство имён std::experimental, алиас stdx) предоставляет четыре специальных алгоритма: `min, max, minmax и clamp.

min, max, minmax

- min(a, b) и max(a, b) принимают два SIMD-вектора и возвращают вектор покомпонентных минимумов/максимумов.
- minmax(a, b) возвращает пару SIMD-векторов: первый — покомпонентные минимумы, второй — максимумы.
- Автор отмечает, что строка stdx::minmax(a, b) у него не компилировалась ни в GCC, ни в Clang (на момент публикации).

clamp

- stdx::clamp(v, lo, hi) применяет std::clamp к каждому элементу SIMD-вектора: значения ниже lo поднимаются до нижней границы, выше hi — опускаются до верхней.
- Показаны два примера: ограничение к диапазону INT8_MIN..INT8_MAX и к 0..UINT8_MAX; на выводах видно, как выходящие за пределы элементы прижимаются к границам.

Итог

- Для SIMD-векторов доступны привычные «минимумы/максимумы» и покомпонентный clamp.
- minmax задуман как удобный возврат пары (min/max), но в текущих компиляторах может не собираться.
- Дальше автор планирует разбирать новые возможности C++26 (в частности, контракты).

https://www.modernescpp.com/index.php/data-parallel-types-algorithms/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Как правильно вызывать CUDA

Вероятно, вам уже попадались подобные руководства по CUDA: хрестоматийный пример «Hello World», в котором перемешан код для ЦП и графического процессора. Всё это сложено в один гетерогенный файл с исходниками на CUDA C++, а для запуска ядра применяется синтаксис NVCC с тройными угловыми скобками <<<>>>, который уже стал культовым:

#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

__global__ void kernel() {
    printf("Hello World from block %d, thread %d\n", blockIdx.x, threadIdx.x);
}

int main() {
    kernel<<<1, 1>>>(); // Возвращает `void`?!     
    return cudaDeviceSynchronize() == cudaSuccess ? 0 : -1;
}

Время идёт, а такой паттерн по-прежнему попадается мне в продакшен-коде. Признаюсь, кое-где он всплывает и в моих любительских проектах — раз, два, три. Но это не лучшая идея, полагаться в серьёзном коде на запуск ядра через тройные угловые скобки. В таком случае программа не возвращает коды ошибок, поэтому может показаться обманчиво простой. Ниже вас ждут примерно 25 килобайт текста, в которых мы обсудим не самые корявые способы запуска ядер.

https://ashvardanian.com/posts/less-wrong-cuda-hello-world/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Девиртуализация в C++, компиляторах и вашей программе

Привет, меня зовут Илья Андреев, я старший программист в компании Syntacore. Вы, наверно, слышали, что виртуальные функции в C++ пользуются дурной славой — а может, и сами придерживаетесь о них не самого лучшего мнения. В этой статье, подготовленной совместно с Константином Владимировым, я в некоторой степени выступлю адвокатом виртуализации.

Мы начнем с вводной части о статическом и динамическом полиморфизме, рассмотрим факторы, влияющие на девиртуализацию, и ее примеры разной сложности — в том числе те, что мы используем в реальной разработке. А напоследок познакомим вас со спекулятивной девиртуализацией и дадим рекомендации, как подходить к виртуальным функциям в разработке на C++.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/938694/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Создаем плагин с генеративным ИИ для Unreal Engine на C++ (офлайн и онлайн версии)

Вы когда‑нибудь задумывались о том, как здорово было бы, чтобы в вашей игре происходили настоящие человеческие диалоги? Представьте себе систему диалогов NPC, которая кажется невероятно реалистичной, или нарратора, который моментально реагирует на действия игроков. А может быть, вам нужен инструмент, способный генерировать уникальный контент «на лету» прямо в игре? Вне зависимости от того, создаете ли вы одиночную или многопользовательскую игру, внедрение генеративного искусственного интеллекта может сделать ваше творение намного интереснее и динамичнее. В этом руководстве я поделюсь с вами пошаговой инструкцией того, как это можно воплотить в вашем проекте!

https://medium.com/@danuk2004/unlock-the-future-build-a-generative-ai-plugin-for-unreal-engine-with-c-offline-and-online-3f290accc977

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Оптимизация GUI на Qt

Как правило, при создании desktop-приложений на платформе Qt не возникает проблем, связанных с медленностью работы GUI. Qt – платформа достаточно надежная, неплохо вылизанная по всем параметрам, в том числе и по скорости работы. Однако всё же иногда бывают ситуации, когда из-за обилия виджетов графический интерфейс немного притормаживает, и это печально). В этой статье я приведу один частный пример простого графического интерфейса и покажу, как за два шага можно сначала ускорить его в 11 раз, а потом и в целых 34 раза. Вдобавок к этому, я постараюсь немного осветить механизм принятия решения для таких оптимизационных задач, постараюсь показать направление мыслей для правильного решения. Поехали!

https://habr.com/ru/post/672962/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

MemorySanitizer (MSAN), когда он нужен и как внедрять

По разным оценкам, до 10% уязвимостей в коде на C и C++ являются следствием использования неинициализированной памяти (источники: 1, 2). Задача MemorySanitizer (далее, MSAN) - выявлять использование неинициализированной памяти в коде, то есть мусора, например в блоке кода типа if (uninit_var) {...}. Кроме уязвимостей, неинициализированная память даёт о себе знать при портировании приложения на другую платформу, смене компилятора (или поднятии версии используемого), изменении уровня оптимизации или изменении кода таким образом, что то, что раньше "случайно" инициализировалось нулями, стало инициализироваться мусором.

MSAN не является статическим анализатором, то есть для его работы требуется выполнение кода (нужны тесты/fuzzing/реальная нагрузка). Прежде чем переходить к самому MSAN, сначала разберемся почему недостаточно (или достаточно?) статического анализа, ведь даже компиляторы умеют предупреждать об использовании неинициализированных данных.

https://habr.com/ru/articles/937934/

#cpp #programming

👉 @cpp_lib