当前计算机体系结构正朝着异构计算的方向发展，各种加速器和协处理器的出现推动了并行计算的发展。一些计算密集型应用中，使用多核 CPU 甚至已经不能满足需求，需要使用 GPU 进行计算加速。

然而，使用 GPU 进行计算加速并不是一件容易的事情。开发者需要熟悉各种不同的 GPU 编程语言，例如 CUDA，OpenCL 等。并且，不同的 GPU 有着不同的架构和特性，为程序的编写带来一定的复杂度，这使得并行计算的开发难度倍增。

为了解决这个问题，英特尔推出了一项新的计算架构：DPC++。

DPC++（Data Parallel C++）是专门为oneAPI设计的一种新型的异构计算编程语言。它在大众熟悉的C和C++语言的基础上，结合了SYCL（C++ 单元模型）的思想和ISO C++的优势，并包含了一些对 OpenCL 进行扩展的特性，可以支持跨CPU和加速器上的数据并行和异构编程，为开发者提供了一种更加高效的编写并行程序的方法。DPC++支持多种计算架构，包括FPGA、CPU和GPU，能够在各种处理器上实现高效的程序性能。

使用 DPC++ 进行并行计算的代码相较于传统的 OpenCL 和 CUDA 代码更加简洁，易于编写和理解。在这篇文章中，我们将通过DPC++实现简单的二维矩阵乘法。

假设矩阵A和矩阵B的维度均为N×N，那么矩阵乘法C=A×B的结果为一个N×N的矩阵。

首先，我们需要安装支持DPC++的编译器和SDK。在本例中，我们选择安装Intel oneAPI工具包，其中包含了DPC++编译器和SDK。

然后我们创建一个具体代码来实现简单的矩阵乘法，以下是具体的实现代码：

#include

#include

#include

using namespace cl::sycl;

#define N 1024

void mat_mul(float *A, float *B, float *C, int n, queue &q) { 

    buffer buffer_A(A, range{n, n});

    buffer buffer_B(B, range{n, n});

    buffer buffer_C(C, range{n, n});

    q.submit([&](auto &h) {

        accessor a(buffer_A, h);

        accessor b(buffer_B, h);

        accessor c(buffer_C, h, write_only);

        h.parallel_for(range{n,n}, [=](id i){

            float sum = 0.0;

            for (int k = 0; k < n; k++) {

              sum += a[i[0]][k] * b[k][i[1]];

            }

            c[i] = sum;

        });

    }).wait();

}

int main(int argc, char **argv) {

    float *A, *B, *C;

    A = new float[N*N];

    B = new float[N*N];

    C = new float[N*N];

    for (int i = 0; i < N; i++) {

        for (int j = 0; j < N; j++) {

            A[i*N + j] = 1.0f;

            B[i*N + j] = 1.0f;

        }

    }

    queue q{gpu_selector{}};

    mat_mul(A, B, C, N, q);

    std::ofstream fout("output.txt");

    for (int i = 0; i < N; i++) {

        for (int j = 0; j < N; j++) {

            fout