在NVIDIA/stdexec中使用any_sender与协程的集成指南
2025-07-07 15:23:24作者:伍霜盼Ellen
背景介绍
在异步编程领域,NVIDIA的stdexec库提供了一套强大的工具来处理发送者(sender)和接收者(receiver)模式。其中,any_sender
类型是一个类型擦除的发送者,可以容纳任何符合发送者概念的类型,为开发者提供了极大的灵活性。
问题描述
当开发者尝试将any_sender
与协程结合使用时,特别是在使用let_value
操作符时,可能会遇到连接(connect)失败的问题。具体表现为协程任务(task)无法在any_rec_ref
的环境中变为可等待(awaitable)状态。
技术分析
根本原因
问题的核心在于环境(environment)的查询机制。当使用any_sender
时:
- 协程任务(task)需要是一个可等待类型
- 可等待性取决于任务是否实现了
indirect_scheduler_provider
概念 any_rec_ref
默认不转发查询请求- 导致任务无法获取所需的调度器信息,从而无法满足可等待性要求
解决方案
正确的解决方法是明确指定接收者的查询能力。通过为any_receiver_ref
提供查询支持,特别是get_scheduler
查询,可以确保协程任务能够获取所需的调度器信息。
实现示例
以下是正确使用any_sender
与协程的示例代码:
// 定义包含get_scheduler查询的标签集合
using my_queries = exec::make_env_t<
exec::with_t<stdexec::get_scheduler_t, stdexec::inline_scheduler>>;
// 创建any_sender并保留查询能力
auto create_any_sender() {
return stdexec::just(42)
| stdexec::let_value([](int value) -> stdexec::task<int> {
co_return value + 1;
});
}
// 使用any_sender
void use_any_sender() {
auto sender = create_any_sender();
// 使用带有查询支持的any_receiver_ref
stdexec::any_receiver_ref<my_queries> receiver = ...;
stdexec::start(stdexec::connect(std::move(sender), std::move(receiver)));
}
最佳实践
- 明确查询需求:在使用
any_sender
和协程时,始终考虑需要哪些环境查询 - 类型安全:使用
make_env_t
明确指定支持的查询类型 - 性能考量:类型擦除会带来一定的运行时开销,在性能敏感场景慎用
- 错误处理:确保协程和发送者都有适当的错误处理机制
结论
通过正确配置接收者的查询能力,可以成功地将any_sender
与协程任务结合使用。这种组合为开发者提供了类型擦除的灵活性,同时保留了协程编程的直观性,是构建复杂异步系统的有力工具。
理解环境查询机制是掌握stdexec高级用法的关键,特别是在处理类型擦除和协程集成时。希望本文能帮助开发者避免常见的陷阱,更高效地使用stdexec库。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
213
2.21 K

暂无简介
Dart
521
115

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
978
578

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
552
86

Ascend Extension for PyTorch
Python
65
94

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
209
285

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
147
194

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399