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news 2025/9/18 4:00:19

网站推广app,建设工程中标查询,单片机编程入门基础知识,高端品牌网站建设集团一、Domain设计目标与核心价值 Domain是C26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题： 执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染 // Domain类型定义示例&a…

一、Domain设计目标与核心价值

Domain是C++26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题：

执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口
策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染

// Domain类型定义示例（P2300R10）
struct cpu_domain {template <class Sender, class Env>static auto transform_sender(Sender&& snd, Env&& env);template <class Sender, class Receiver>static void apply_sender(Sender&& snd, Receiver&& rcvr);template <class Env>static auto transform_env(Env&& env);
};

二、三大静态成员函数技术解析

1. `transform_sender`：执行拓扑修改

作用：在Sender发射前插入定制逻辑（如日志、性能探针）
代码示例（添加耗时统计）：

auto transformed = transform_sender(sender, env) | then([](auto&&... args) {auto start = high_resolution_clock::now();// ... 业务逻辑return args...;});

2. `apply_sender`：执行策略实现

关键差异：定义任务的实际派发方式

// CPU线程池实现
void apply_sender(Sender snd, Receiver rcvr) {thread_pool.enqueue([=] {auto result = sync_wait(snd);set_value(rcvr, result);});
}// CUDA流实现
void apply_sender(Sender snd, Receiver rcvr) {cudaLaunchHostFunc(stream, [](void* data) {auto& [op, rcvr] = *static_cast<OpState*>(data);set_value(rcvr, op.result());}, &op_state);
}

3. `transform_env`：执行环境控制

核心作用：动态修改接收器的运行时上下文

auto new_env = transform_env(env) | with(get_delegation_scheduler, io_scheduler{})| with(get_allocator, pinned_memory_allocator{});

get_delegation_scheduler：当任务未显式指定调度器时，提供默认派发策略

三、传统Executor与Domain模型对比

特性	Executor模型	Domain模型
多态机制	运行时虚函数	编译期模板特化
执行策略	全局单一策略	可组合嵌套策略
硬件扩展	需侵入式修改	独立Domain实现
性能开销	类型擦除成本	零额外开销

四、实战案例：构建GPU执行域

// 自定义CUDA Domain（参考NVIDIA/stdexec实现）
struct cuda_domain {template <class Sender, class Env>static auto transform_sender(Sender&& snd, Env&& env) {// 自动插入CUDA流同步点return on(cuda_stream_scheduler{}, std::forward<Sender>(snd));}template <class Sender, class Receiver>static void apply_sender(Sender&& snd, Receiver&& rcvr) {cudaStream_t stream = get_stream(env);cudaLaunchHostFunc(stream, /* ... */);}template <class Env>static auto transform_env(Env&& env) {// 强制使用CUDA统一内存分配器return make_env(env, with(get_allocator, cuda_allocator{}));}
};// 使用示例
auto gpu_task = schedule(cuda_scheduler)| transfer(cuda_domain{})| then(/* GPU核函数 */);