HPX 是基于现代 C++ 的并行分布式运行时系统，支持任务/数据并行、异步编程与分布式执行；需用 hpx::init 启动、hpx::future 组合并发逻辑，依赖 C++17+、CMake 构建，核心机制包括 hpx::async、hpx::dataflow 和 AGAS 分布式寻址。
HPX 是一个现代 C++ 编写的并行与分布式运行时系统，专为高性能计算（HPC）设计，支持任务并行、数据并行、异步编程和分布式执行。它不是简单的线程库，而是一个轻量级、可扩展的“C++ 标准化未来”的实现基础（如 std::async, std::future, std::execution 的超集）。使用 HPX 不是“调用几个函数就并行了”，而是要理解其运行时模型和编程范式。
安装与基础编译配置
HPX 依赖较新 C++ 标准（推荐 C++17 或以上）、Boost（部分组件）、hwloc、jemalloc（可选），建议用 CMake 构建：
- Linux/macOS 下推荐从源码构建（官方不提供稳定二进制包）：
git clone https://github.com/STEllAR-GROUP/hpx.git && cd hpx && mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DHPX_WITH_MALLOC=jemalloc -DHPX_WITH_THREAD_LOCAL_STORAGE=ON ..
make -j$(nproc) - 安装后设置
HPX_DIR环境变量或在 CMakeLists.txt 中用find_package(HPX REQUIRED) - 简单可执行程序需链接
hpx_main和hpx，且入口函数必须是hpx::init启动的main变体（非传统int main()）
写第一个 HPX 并行任务（hpx::async）
HPX 的核心抽象是“轻量级线程”（即 HPX threads），由运行时调度，可跨 OS 线程迁移。最常用启动方式是 hpx::async：
- 替换
std::async：它返回hpx::future，语义兼容但底层更高效、支持远程执行 - 示例：并行计算向量平方和
hpx::future
std::vector
return std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0,
[](double s, double x) { return s + x * x; });
});
double result = f.get(); // 阻塞等待
用 hpx::dataflow 实现任务图依赖
当多个异步操作有数据依赖（如 A→B→C），hpx::dataflow 自动构造执行图，避免手动 wait：
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- 接受一个可调用对象 + 若干
future参数，仅当所有 future 就绪才触发 - 返回新的
future，支持链式组合 - 示例：先算 a² 和 b²，再求和
auto fa = hpx::async([]{ return 3.0; });
auto fb = hpx::async([]{ return 4.0; });
auto fsq_a = hpx::dataflow(hpx::launch::async, [](double x){ return x*x; }, fa);
auto fsq_b = hpx::dataflow(hpx::launch::async, [](double x){ return x*x; }, fb);
auto sum = hpx::dataflow(hpx::launch::async,
[](double a, double b) { return a + b; }, fsq_a, fsq_b);
assert(sum.get() == 25.0);
分布式运行：本地+远程协同
HPX 天然支持分布式——只需启动多个实例并用 --hpx:connect 或 --hpx:agas 连接 AGAS（地址空间服务）：
- 单机多进程模拟：启动两个节点：
./app --hpx:localities=2
或分别运行：
./app --hpx:node=0 --hpx:agas=12345 &
./app --hpx:node=1 --hpx:connect=12345 - 远程调用靠
hpx::async+hpx::naming::id_type（全局可寻址 ID），对象需继承hpx::components::component_base - 实际项目中常配合
hpx::lcos::local::channel或hpx::collectives做通信协调
基本上就这些。HPX 的学习曲线比 OpenMP 或 std::thread 略陡，但它把并行抽象得更统一、更可移植，尤其适合需要细粒度任务调度、混合本地/远程、或构建高可扩展 HPC 应用的场景。不复杂但容易忽略的是：必须用 hpx::init 启动，不能直接写 int main()；所有并发逻辑应基于 hpx::future 组合，而非裸线程管理。
