本节书摘来自异步社区出版社《C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算》一书中的第3章，第3.6节，作者： 【美】Kate Gregory , Ade Miller，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

3.6　parallel_for_each

C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算
parallel_for_each函数是C++ AMP的核心，也是并行操作发生的地方。我们可以构造数组然后给它赋值，也可以构造array_view，包装std::vector等CPU密集型数据结构中的数据。之后可以使用parallel_for_each遍历数组中的每个元素，或者使用array_view，或者访问部分数据。parallel_for_each操作extent对象，extent控制着执行线程的数量。

注意事项：
parallel_for_each的变体可以操作分组extent，稍微有点儿不同。第4章和第5章会讨论parallel_for_each的变体。
下面是第1章中出现过的程序示例：

#include <amp.h>
using namespace concurrency;void AddArrays(int n, const int* const pA, const int* const pB, int* const pC)
{array_view<int,1> a(n, pA);array_view<int,1> b(n, pB);array_view<int,1> c(n, pC);parallel_for_each(c.extent, [=](index<1> idx) restrict(amp){c[idx] = a[idx] + b[idx];});
}```
上述代码对每一个原始指针（假定是C风格的数组）都使用了`array_view`，这些原始指针指向待增加的一维矩阵。每一个`array_view`都是一维的，范围为n，里面存的是整数。`parallel_for_each`的第一个参数是范围`c，array_view`存的是结果。在这个增加一维矩阵的案例中，大小（extent各维的乘积）和这三个数组视图是相同的，但在许多其他算法中，需要考虑如何挑选合适的范围值来执行线程。第二个参数是实际执行计算的`lambda`函数。在这个例子里，`lambda`是按值传入参数的。只有数组可以按引用传值（而且也只能按引用传值），其他所有类型，包括`array_view`实例，都是按值传参的。当数组传入`parallel_for_each`时，会返回与该数组相关的`accelerator_view`（可能是默认加速器上的默认视图）。如果什么也确定不了（例如，只有`array_view`的实例传入lambda表达式），那么不管运行系统上有什么加速器，`parallel_for_each`都会在默认加速器上运行。（如果要指定运行加速器，可以选择使用以`accelerator_view`作为参数的`parallel_for_each`重载函数。）lambda表达式可以使用新引入的restrict关键字修饰，`restrict`指示编译器要保证没有什么内容不适合在加速器上运行。实际限制我们后面马上会讲到。如果你碰巧写过一个函子（`functor`），或者计算要重复在代码多处执行，就可以用函子来代替`lambda`。但是，在这些例子里，lambda是一种自然选择，代码的可读性会因为`lambda`的存在而变得更好。第12章里给出了一个使用`parallel_`
`for_each的函子的例子。加速器针对范围内的每个元素都会启动一个线程。在上述代码示例中，c是一维`array_view`，范围取值是n，因此加速器上会启动n个线程，每个线程都会计算c的一个元素。如果c的范围是`(2，3，4`)，那么加速器上运行的就是`24（2×3×4）`个线程。当然，把这么小的网格转移至加速器，根本不会意识到有什么性能提升，因为来回复制数据的成本时间已然超过了节省下来的时间。如果问题空间的计算量上升到百万级，例如范围取值为`(200，200，200`)的三维网格，而且计算也不只是把内部元素加进来这么简单，那么我们很可能就能看到巨大的性能提升。`parallel_for_each`要把正确答案计算出来，线程之间就必须得是相互独立的。执行顺序是没有保证的，例如，不可能让某个线程一直等待，直到某个其他线程计算出数值，或者线程之间进行通信。各线程要执行的lambda或函子（`functor`）等“内核函数”有以下三个特征。返回值类型是void。不管做的是何种计算，都应该在一个或多个数组元素或数组视图中保存。
在不分组（默认）的情况下，只有一个索引（范围的维度）。该索引的作用是确定计算的输入值，以及在哪里保存计算结果。
要使用`restrict(amp)`或`restrict(amp, cpu)`标记。
仅调用在代码生成时显式使用`restrict(amp)`或`restrict(amp, cpu)`标记的函数。这种函数的实现会在同样的`.cpp`文件里，或者是在该.cpp文件所包含的头文件的内联函数中，或者如果打开了链接时代码生成开关（`link time code generation，/ltcg`），也可能会位于链入的一个.cpp文件中。从独立执行文件中导入的函数，或者从`.lib`以及`.obj`导入的函数（没有使用`/ltcg`开关），在代码生成时是不可见的。当然，同样的限制规则也适用于从内核函数中被调用的函数。编译器必须将整个调用图内联进来才行。
参数不能是按引用传值的（除了数组实例以外）。按值传入是可以的。
传入加速器的参数类型要兼容，下节会讨论这一点。
注意事项：
在一些实际应用里，有些代码可能既想用来作`parallel_for_each`的内核，又想用于其他意图。面对这种场景，你可能需要略微放松`C++ AMP`官方文档中列举出来的那些条件规则。例如，允许函数有返回值，但`parallel_for_each`会忽视它。函数的参数除了可以是索引以外，还可以是有默认值的可选参数。如果你现在写的核函数只是要配合`parallel_for_each`使用，一般刚开始用C++ AMP的时候干的也就这点事儿，不掌握这些技术手法也没有什么问题。