多核程序设计2
本科专业认证《多核与并行程序设计》课程教学大纲
《多核与并行程序设计》课程教学大纲（Multicore and ParallelProgramming）编写单位：计算机与通信工程学院计算机科学与技术系编写时间：2021年7月《多核与并行程序设计》课程教学大纲一、基本信息课程名称：多核与并行程序设计英文名称：Multicore and Parallel Programming课程类别：专业教育课程课程性质：选修课课程编码：0809000040学分：1.5总学时：24。
其中，讲授16学时，实验0学时，上机8学时，实训0学时适用专业：计算机科学与技术先修课程与知识储备：程序设计、算法与数据结构后继课程：云计算二、课程简介本课程是介绍多核并行计算领域理论和实践问题的一门核心课程，是计算机科学与技术的一门选修课程，也是软件工程及计算机技术相关专业的重要选修课程。
本课程的目标是让学生掌握并行计算技术在开发中的应用，能够根据自己的需要选择合适的并行计算环境与并行计算编程技术，独立完成针对多核计算环境具体任务的并行算法，并能够独立完成并行应用程序的编制、调试与部署。
三、教学目标1、课程思政教学目标：以知识传授为主线，围绕计算机科学知识进行思政教育，以培养学生积极的态度，培养学自学、自省、自控能力，养成学生坚持做好每一件事的品德为目标。
其次，在我国并行计算领域现状介绍中要激发学生们的爱国情怀，立志发展我国高性能计算产业的信心。
最后，以专业技能知识为载体,以实现增强学生“四个自信”为育人目标,将知识传授、价值引领和思想政治教育有机融合,做到课程教学全过程育人。
2、课程教学总目标：课程教学目标是让学习本课程的同学了解多核计算机体系结构、并行算法设计方法、多线程编程、OpenMP/MPI并行编程方法，掌握基本的并行程序设计技术，为未来的工作或者应用打好基础。
其次，学习并行计算的一些基本开发方法。
最后，能够独立开展并行计算领域的应用开发工作。
3、课程目标与学生能力和素质培养的关系：课程思政目标的实施有利于培养学生爱国精神、职业责任感，团队合作、组织、沟通等社会能力。
ucosII多核移植和扩展的原理以及注意事项
uC/OS-II是源码开放、可固化、可移植、可裁剪、可剥夺的实时多任务OS 内核，适用于任务多、对实时性要求较高的场合。
uC/OS-II适合小型系统，具有执行效率高、占用空间小、实时性优良和可扩展性等特点，最小内核可编译至2K。
uC/OS-II内核提供任务调度与管理、时间管理、任务间同步与通信、内存管理和中断服务等功能。
所谓RTOS移植，就是使一个实时内核能在某个微处理器或微控制器上运行。
大部分的uC/OS-II代码试用C写的，但仍需要用C和ASM写一些与处理器相关的代码，这是因为uC/OS-II在读写处理器寄存器时只能通过ASM实现。
要是uC/OS-II正常运行，处理器必须满足一定的条件：处理器的C编译器能产生可重入代码；用C语言就可以打开和关闭中断；处理器支持中断，并能产生定时中断；处理器支持能够容纳一定量数据的硬件堆栈；处理器有将SP和其他CPU reg读出和存储到堆栈或内存中的指令；uC/OS-II移植工作主要包括以下三个方面的内容：(1)修改与处理器核编译器相关的代码：主要在includes.h中，修改数据类型定义说明，OS_ENTER_CRITICAL()、OS_EXIT_CRITICAL()和堆栈增长方向定义OS_STK_GROWTH。
(2)用C语言编写10个移植相关的函数：主要在OS_CPU_C.C中，包括堆栈初始化OSTaskStkInit()和各种回调函数。
(3)编写4个汇编语言函数：主要在OS_CPU_A.ASM中，包括：_OSTickISR //时钟中断处理函数_OSIntCtxSW //从ISR中调用的任务切换函数_OSCtxSW //从任务中调用的任务切换函数_OSStartHighRdy //启动最高优先级的任务uC/OS-II移植的关键问题：(1)临界区访问：uC/OS-II需要先禁止中断再访问代码临界段，并且在访问完毕后重新允许中断，这就使得uC/OS-II能够保护临界段代码免受多任务或ISR的破坏。
多核处理器体系结构及并行程序设计
13
Floating Point
Integer
Floating Point
Integer
L1 D-Cache and D-TLB
L1 D-Cache and D-TLB
Even 2 floating point threads can be executed at the same time now (per processor) as there are multiple floating point execution units
– 只共享系统总线，独立缓存 – 高性能，资源冲突少
9
双核技术 VS. 超线程技术
• 双核是真正意义上的双处理器
– 不会发生资源冲突 – 每个线程拥有自己的缓存、寄存器和运算器
• 一个3.2GHz Smithfiled在性能上并非等同于3.2GHz P4 with HT 的2 倍
Integer
Rename/Alloc uop Queues Schedulers
BTB & I-TLB Decoder
Trace Cache
Floating Point
uCode ROM
2 threads CANNOT be executed at the same time (per processor) if
BTB & I-TLB Decoder
Trace Cache
Floating Point
uCode
ROM
14
多核技术与超线程技术的结合
Dual Core
2 threads/socket
Dual Core with Hyper-Threading
多核处理器系统的任务调度优化算法设计
多核处理器系统的任务调度优化算法设计1. 引言多核处理器系统在现代计算机体系结构中发挥着至关重要的作用。
通过利用多个核心同时执行任务，多核处理器可以提供更高的效率和性能。
然而，为了充分利用多核处理器的潜力，需要设计高效的任务调度算法，以平衡负载、避免资源竞争，并最大限度地发挥多核处理器的并行性能。
2. 现有的任务调度算法目前已经有很多任务调度算法被提出和应用于多核处理器系统。
其中，最常见和经典的算法包括负载均衡调度算法、静态分配算法、动态分配算法和基于进程优先级的调度算法等。
负载均衡调度算法：负载均衡调度算法旨在将任务均匀地分配给多个核心，以使每个核心的负载尽可能平衡。
这些算法通常基于任务的执行时间、优先级等因素进行任务分配，如轮转调度、最小作业优先法等。
静态分配算法：静态分配算法在任务启动之前将任务静态地分配给各个核心，以充分利用处理器资源。
这些算法适用于任务有固定的执行次序或依赖关系的情况。
动态分配算法：动态分配算法根据任务的执行情况和处理器的负载状况，动态地将任务分配给处理器核心。
这些算法通常包括任务窃取和任务迁移等策略，以实现负载均衡和充分利用处理器资源。
基于进程优先级的调度算法：基于进程优先级的调度算法通过给任务分配优先级来决定任务的执行次序。
这些算法可以根据任务的优先级和各个处理器核心的负载情况动态地调整任务的执行次序，以实现最优的任务调度。
3. 任务调度优化算法设计为了进一步提高多核处理器系统的性能和效率，可以设计一种综合考虑负载均衡、资源利用率和响应时间等因素的任务调度优化算法。
下面是一个基于进程优先级和动态负载均衡策略的任务调度优化算法设计。
步骤1：初始化任务队列和处理器核心队列。
将所有待执行的任务和多个处理器核心分别放入两个队列中。
步骤2：计算任务优先级。
根据任务的属性、执行时间和依赖关系等因素计算每个任务的优先级，并按照优先级进行排列。
步骤3：负载均衡策略。
从任务队列中选择一个任务，根据处理器核心的负载情况将该任务分配给合适的处理器核心。
VxWorks-SMP多核编程指南
VxWorks SMP多核编程指南本文摘自vxworks_kernel_programmers_guide_6.8 第24章1.介绍VxWorks SMP是风河公司为VxWorks设计的symmetric multiprocessing（SMP）系统。
它与风河公司的uniporcessor（UP）系统一样，具备实时操作系统的特性。
本章节介绍了风河VxWorks SMP系统的特点。
介绍了VxWorks SMP的配置过程、它与UP编程的区别，还有就是如何将UP代码移植为SMP代码.2.关于VxWorks SMP多核系统指的是一个系统中包含两个或两个以上的处理单元。
SMP是多核技巧中的一个，它的主要特点是一个OS运行在多个处理单元上,并且内存是共享的.另一种多核技巧是asymmetric multiprocessing（AMP)系统，即多个处理单元上运行多个OS。
（1）技术特点关于CPU与处理器的概念在很多计算机相关书籍里有所介绍。
但是，在此我们仍要对这二者在SMP系统中的区别进行详细说明。
CPU：一个CPU通常使用CPU ID、物理CPU索引、逻辑CPU索引进行标示。
一个CPU ID通常由系统固件和硬件决定。
物理CPU索引从0开始，系统从CPU0开始启动,随着CPU个数的增加，物理CPU索引也会增加。
逻辑CPU索引指的是OS实例。
例如,UP系统中逻辑CPU的索引永远是0；对于一个4个CPU的SMP系统而言,它的CPU逻辑索引永远是0到3，无论硬件系统中CPU的个数.处理器（processor）：是一个包含一个CPU或多个CPU的硅晶体单元.多处理器(multiprocessor）:在一个独立的硬件环境中包含两个以上的处理器。
单核处理器(uniprocessor)：一个包含了一个CPU的硅晶体单元。
例如：a dual—core MPC8641D指的是一个处理器上有两个CPU；a quad-core Broadcom 1480指的是一个处理器上有四个CPU.在SMP系统上运行UP代码总会遇到问题，即使将UP代码进行了更新，也很难保证代码很好的利用了SMP系统的特性。
C语言程序设计(第2版)
该教材分为12个章节，主要包括程序设计概述，数据及其运算，简单程序设计，分支结构程序设计，循环结 构程序设计，组数，函数，指针，结构体，文件，共用体、枚举和位运算，C++程序设计基础。每一章的开始设 置有“本章导读”和“主要知识点”栏目。“本章导读”既对该章教学内容进行引入，又对该章教学内容进行简 介；“主要知识点”则对该章知识逐项进行罗列说明。每一章节后还设有本章小结与习题等栏目。此外，还包括C 语言的保留字、C语言的运算符两个附录的内容。
成书过程
成书过程
作者秉承“建设精品教材，培养优秀人才”的教育理念，听取和采纳了任课教师的意见，吸收、借鉴其他教 材的长处，融入教学实践经验和教学研究成果，在结构和内容两个方面对第1版进行了全面的调整优化，编写完成 了该教材 。
《C语言程序设计（第2版）》由张磊任主编，冯伟昌、黄忠义、张元国任副主编，魏建国、王桂东、魏军、 高永存、薛莹、徐英娟、徐思杰、潘振昌、王金才、王涛、张文、彭玉忠、马明祥、滕秀荣、李竹健、王凤丽、 曲立杰、刘福香参加了该教材编写工作，全书由张磊统稿和定稿。该教材的编写和出版也得到了相关人员的支 持。
2009年8月22日，该教材由高等教育出版社出版 。
内容简介
《基于FPGA的多核处理器系统的研究与设计》范文
《基于FPGA的多核处理器系统的研究与设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，处理器性能的需求不断提升，传统单核处理器已经难以满足日益增长的计算需求。
因此，多核处理器系统成为了研究的热点。
本文以基于FPGA（现场可编程门阵列）的多核处理器系统为研究对象，对其进行了详细的研究与设计。
二、研究背景及意义FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有高度的并行性、灵活性和可定制性，因此被广泛应用于高性能计算、信号处理等领域。
而多核处理器系统则通过集成多个处理器核心，实现了更高的计算性能和更快的处理速度。
将FPGA和多核处理器系统相结合，可以构建出高性能、高灵活性的多核处理器系统，对于提高计算性能、降低功耗、增强系统稳定性等方面具有重要的意义。
三、FPGA多核处理器系统的设计（一）系统架构设计基于FPGA的多核处理器系统主要由多个FPGA芯片组成，每个FPGA芯片上集成了多个处理器核心。
系统采用共享内存的方式，实现了各个处理器核心之间的数据交换和通信。
此外，系统还包含了控制模块、接口模块等部分，以实现系统的整体控制和外部接口的连接。
（二）处理器核心设计处理器核心是FPGA多核处理器系统的核心部分，其设计直接影响到整个系统的性能。
在处理器核心设计中，需要考虑指令集设计、数据通路设计、控制单元设计等方面。
指令集设计需要考虑到指令的兼容性、可扩展性和执行效率；数据通路设计需要考虑到数据的传输速度和带宽；控制单元设计则需要考虑到处理器的控制流程和时序。
（三）系统通信设计系统通信是FPGA多核处理器系统中非常重要的一部分，它涉及到各个处理器核心之间的数据交换和通信。
在系统通信设计中，需要考虑到通信协议的设计、通信接口的选择、通信速度和带宽等方面。
常用的通信协议包括总线协议、消息传递协议等，需要根据具体的应用场景进行选择和设计。
四、系统实现与测试（一）硬件实现在硬件实现阶段，需要根据设计要求选择合适的FPGA芯片和开发工具，完成电路设计和布局布线等工作。
多核与gpu编程——工具、方法及实现
多核与gpu编程——工具、方法及实现
多核cpu及gpu编程包括以下几个工具、方法及实现：
1. 并行软件库：对于多核cpu编程，多核库主要通过提供常用算法、优化后的代码以及控制函数，来实现多核编程，常见的多核库有Intel TBB，OpenMP，PTHREADS等；对于gpu编程，CUDA，OpenCL等常用的库框架，也可以帮助我们实现高效的gpu编程。
2. 汇编语言：汇编语言是程序员在编程时，有时候可以使用的底层程序语言，通过X86、ARM等汇编指令，能有效进行多核处理。
3. 编译器与运行库：编译器作用于代码，可以有效地完成代码编码、优化以及封装成可执行文件，而常用的编译器包括Intel、Microsoft、GCC等；而运行库则是提供一些常用的函数、接口等，以方便用户对程序进行定制和调节，常见的运行库包括Intel MKL(Math Kernel Library)、Intel
IPP(IntegratedPerformance Primitives)。
4. 框架与API：近来，为了实现多核及gpu编程，社区提出了许多开源的框架以及API，以方便应用于实际情况中，常见的框架包括Intel Cilk Plus、ARM AcC、NVIDIA CUDA AS等，而常用的api则有OpenCL、CUDA，方便用户对gpu 的指令集和操作进行定制开发。
总之，多核及gpu编程所涉及的工具、方法及实现繁多，以上只是其中的一部分，选择合适的工具以及方法，才能实现性能较优的多核及gpu编程技术。
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浙 江 大 学 英 特 尔 技 术 中 心
MIMD异步计算模型——BSP MIMD异步计算模型——BSP模型 异步计算模型——BSP模型
作为计算机语言和体系结构之间的桥梁,由以下述三个参 数描述分布存储的并行计算机模型:
处理器/存储器模块(下文简称处理器) 处理器模块之间点到点信息传递的路由器 执行以时间间隔L为周期的路障同步器 L
全局读,将全局存储单元中的内容读入本地存储器单元中 局部操作,对本地存储器中的数执行操作,其结果存入本地存储器中 全局写,将本地存储器单元中的内容写入全本地存储器单元中 同步,同步是计算中的一个逻辑点,在该点各处理器均需等待别的处理 器到达后才能继续执行其局部程序
优点:
适合于并行算法的表达,分析和比较; 使用简单,很多诸如处理器间通信,存储管理和进程同步等并行 计算机的低级细节均隐含于模型中; 易于设计算法和稍加修改便可运行在不同的并行计算机上; 且有可能加入一些诸如同步和通信等需要考虑的方面.
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NORMA(No-Remote Memory Access)模型
所有存储器都是私有的; 绝大多数NORMA都不支持远程存储器的访问; 在DSM中,NORMA就消失了.
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并行计算机访存模型( 并行计算机访存模型(续2)
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并行编程环境
比较流行的并行编程环境主要有3类:消息传递,共享存 储和数据并行
特征 典型代表 可移植性 并行粒度 并行操作方式 数据存储模式 数据分配方式 学习入门难度 可扩展性 共享存储 OpenMP 所 有 主 流 并 行 计 SMP, DSM 算机 进程级大粒度 线程级细粒度 异步 异步 分布式存储 共享存储 显式 隐式 较难 容易 好 较差 消息传递 MPI, PVM 数据并行 HPF SMP, DSM, MPP 进程级细粒度 松散同步 共享存储 半隐式 偏易 一般
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并行计算性能评测
并行程序执行时间
等于从并行程序开始执行到所有进程执行完毕,墙上时钟走过的 时间,也称为墙上时间 (wall clock time).对各个进程,墙 上时间可进一步分解为计算CPU时间,通信CPU时间,同步开销 时间,同步导致的进程空闲时间.
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SIMD同步并行计算模型 SIMD同步并行计算模型
SIMD共享存储模型(PRAM模型)
PRAM-EREW (Exclusive-Read and Exclusive-Write),不允许 同时读和同时写 PRAM-CREW (Concurrent-Read and Exclusive-Write) ,允许 同时读但不允许同时写 PRAM-CRCW (Concurrent-Read and Concurrent-Write) ,允许 同时读和同时写
特点:
将处理器和路由器分开,强调了计算任务和通信任务的分开,而路由器 仅施行点到点的消息传递,不提供组合,复制或广播等功能,这样做既 掩盖了具体的互联网络拓扑,又简化了通信协议 采用路障方式的以硬件实现的全局同步是在可控的粗粒度级,从而提供 了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式,而程序员并无过分的负担 在分析BSP模型的性能时,假定局部操作可在一个时间步内完成,而在 每一超级步中,一个处理器至多发送或接受h条消息(h-relation)
K-路组关联映射策略 (K-way set association mapping strategy)
Cache被分解为V个组,每个组由K条cache线组成,内存块按直 接映射策略映射到某个组,但在该组中,内存块可以被映射到任 意一条cache线.
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编程语言与编译器
自动并行 HPF:数据并行编程
HPF提供了注释形式的指令来扩展变量类型的说明,能够对数组 的数据布局进行相当详细的控制.
OpenMP:共享存储并行编程
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MIMD异步计算模型——PRAM MIMD异步计算模型——PRAM模型 异步计算模型——PRAM模型
APRAM特点:
每个处理器都有其本地存储器,局部时钟和局部程序 处理器间的通信经过共享全局存储器 无全局时钟,各处理器异步地独立执行各自的指令 处理器任何时间依赖关系需明确地在各处理器的程序中加入同步 (路)障(Synchronization Barrier) 一条指令可在非确定但有限的时间内完成. APRAM模型中有四类指令:
并行计算机系统的不同访存模型分类
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并行计算模型
SIMD同步并行计算模型
共享存储的SIMD模型(PRAM模型) 分布存储的SIMD模型(SIMD互联网络模型)
MIMD异步并行计算模型
异步PRAM模型 BSP模型 LogP模型 C3模型
NUMA(Non-Uniform Memory Access)模型
物理存储器被所有节点共享,任意节点可以直接访问任意内存模块; 节点访问内存模块的速度不同,访问本地存储模块的速度一般是访问其 他节点内存模块的3倍以上; 发生访存竞争时,仲裁策略对节点可能是不等价的; 各节点的CPU可带有局部私有高速缓存 (cache); 外围I/O设备也可以共享,但对各节点是不等价的.
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进程
可表示成四元组(P, C, D, S),其中P是程序代码,C是进程的控制 状态,D是进程的数据,S是进程的执行状态. 两个特征:
资源特征,包括程序执行所必需的计算资源,例如程序代码,内存地址 空间,文件系统,I/O设备,程序计数器,寄存器,栈空间等 执行特征,包括在进程执行过程中动态改变的特征,例如指令路径(即 进程执行的指令序列),进程的控制与执行状态等.
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并行计算机访存模型( 并行计算机访存模型(续)
COMA(Cache-Only Memory Access)模型
各处理器节点中没有存储层次结构,全部高速缓存组成了全局地 址空间 利用分布的高速缓存目录D进行远程高速缓存的访问 COMA中的高速缓存容量一般都大于2级高速缓存容量 使用COMA时,数据开始时可以任意分配,因为在运行时它最终 会被迁移到要用到它的地方
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多级存储体系结构
为了解决内存墙(memory wall)性能瓶颈问题. 在节点内部的cache称为二级cache(L2 cache). 在处理器内部更小的cache成为一级cache(L1 cache). L1 cache连接CPU寄存器和L2 cache,负责缓存L2 cache中的数据到寄存器中.
SIMD分布存储模型 SIMD分布存储模型
采用一维线性连接的SIMD模型,简记为SIMD-LC 采用网孔连接的SIMD模型,简记为SIMD-MC 采用树形连接的SIMD模型,简记为SIMD-TC 采用树网连接的SIMD模型,简记为SIMD-MT 采用立方连接的SIMD模型,简记为SIMD-CC 采用立方环连接的SIMD模型,简记为SIMD-CCC 采用洗牌交换连接的SIMD模型,简记为SIMD-SE 采用蝶形连接的SIMD模型,简介为SIMD-BF 采用多级互联网络连接的SIMD模型,简记为SIMD-MIN
状态:
非存在状态:进程依赖的程序还没有投入运行; 就绪状态:进程由其父进程(例如,操作系统的内核进程或shell进程, 或其他应用程序进程)调入并准备运行; 运行状态:进程占有CPU和其他必须的计算资源,并执行指令; 挂起状态:由于CPU或其他必须的计算资源被其他进程占有,或必须等 待某类事件的发生,进程转入挂起状态,以后一旦条件满足,由操作系 统唤醒并转入就绪状态; 退出状态:进程正常结束或因异常退出而被废弃
全关联映射策略 (full association mapping strategy)
内存块可以被映射到cache中的任意一条cache线.
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并行计算机访存模型
UMA(Uniform Memory Access)模型
物理存储器被所有节点共享; 所有节点访问任意存储单元的时间相同; 发生访存竞争时,仲裁策略平等对待每个节点,即每个节点机会均等; 各节点的CPU可带有局部私有高速缓存; 外围I/O设备也可以共享,且每个节点有平等的访问权利.
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进程间通信
现代操作系统提供基本的系统调用函数,允许位于同一台 处理机或不同处理机的多个进程之间相互交流信息 三种表现形式:
通信:进程间的数据传递称为进程间通信. 同步:同步是使位于相同或不同处理机中的多个进程之间相互等待的操 作,它要求进程的所有操作均必须等待到达某个控制状态之后才进行. 聚集(或规约):聚集将位于相同或不同处理机中的多个进程的局部结 果综合起来,通过某种操作,产生一个新的结果,存储在某个指定的或 者所有的进程的变量中.
加速比性能定律
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MIMD异步计算模型——LogP MIMD异步计算模型——LogP,C3模型 异步计算模型——LogP,
LogP模型是一种分布存储的,点到点通信的多处理机模 型,其中通信网络由一组参数来描述,但它并不涉及到具 体的网络结构,也不假定算法一定要用显式的消息传递操 作进行描述. C3(Computation, Communication, Congestion) 模型是一个与体系结构无关的粗粒度的并行计算模型,旨 在能反映计算复杂度,通信模式和通信期间潜在的拥挤等 因素对粗粒度网络算法的影响.