在IT行业中，编程效率和性能优化是至关重要的。本文将深入探讨"并行循环的Visual C++ 11 Beta基准测试"的相关知识点，包括OpenMP、并行模式库、自动并行化以及C++ 17中的`parallel_for_each`。
OpenMP（Open Multi-Processing）是一个用于共享内存多处理器系统的应用编程接口（API），它允许程序员通过添加简单的编译器指令来实现并行化。在Visual C++中，OpenMP提供了基于pragma的接口，使得开发者能够轻松地将串行循环转换为并行执行，从而充分利用多核处理器的计算能力。例如，通过`#pragma omp parallel for`，可以并行化一个简单的for循环。
Visual C++ 11引入了并行模式库（PPL，Parallel Pattern Library），这是一个C++标准模板库的扩展，它包含了一系列类和算法，支持数据并行、任务并行和控制流并行。PPL的`concurrency::parallel_for`函数与OpenMP类似，用于并行化循环，但提供了更多的控制和灵活性，比如任务调度策略和工作划分粒度。
再者，自动并行化是编译器的一项功能，它能检测出代码中的并行性，并在无需程序员显式指示的情况下将其转换为并行代码。Visual C++ 11及后续版本尝试自动并行化部分循环和函数，尤其是那些可以被向量化（vectorized）的，即能够一次性处理多个数据元素的循环。这种技术可以提高执行效率，尤其在处理大型数组时。
C++ 17引入了`std::execution::parallel_policy`和`std::for_each`的并行版本`std::for_each_n`，它们允许开发者在标准库算法中利用并行执行。`parallel_for_each`接受一个范围和一个操作，会并行地对范围内的每个元素应用指定的操作。这种方式使得标准库算法也能充分利用多核优势，而不需要额外的库或编译器指令。
在"Visual-Cplusplus-Beta-Benchmark-of-Parallel-Loo.pdf"文档中，可能详细记录了这些技术的性能比较，包括不同方法的执行时间、CPU资源利用率和并行效率。而"vcpp_parallel_loops-1.2.0.zip"可能包含了实验代码和结果，供读者自行分析和测试。
理解并行编程技术对于提升现代计算机程序的性能至关重要。通过OpenMP、PPL、自动并行化以及C++ 17的`parallel_for_each`，开发者能够有效地利用多核处理器，编写出高效且可扩展的代码。这些技术在.NET、VS2017、VS2010等开发环境中都得到了广泛的应用和支持，并且与向量化相结合，可以极大地优化数据密集型计算的性能。
