多核程序的设计

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多核处理器体系结构及并行程序设计

多核处理器体系结构及并行程序设计


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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

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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

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多核技术与超线程技术的结合
Dual Core
2 threads/socket
Dual Core with Hyper-Threading

基于 matlab 的多核 CPU 程序优化与性能分析研究

基于 matlab 的多核 CPU 程序优化与性能分析研究

基于 matlab 的多核 CPU 程序优化与性能分析研究随着计算机硬件的不断升级和发展,多核 CPU 已经逐渐成为了计算领域的主流选择。

相比于单核 CPU,多核 CPU 能够在同一时间内处理更多的任务,从而提高程序的执行效率。

然而,在实际开发中,编写高效的多核程序并不是一件容易的事情,很多程序员都会遇到卡顿、死锁等问题。

为了解决这些问题,我们可以利用一些工具来对程序进行优化和分析。

本文将从实践的角度出发,介绍如何利用matlab 进行多核 CPU 程序优化与性能分析的研究。

一、多核 CPU 程序优化初探在编写多核程序的过程中,我们需要注意多个方面。

首先,我们需要充分利用CPU 的多核特性,将程序划分成多个独立的任务,并将不同任务分配给不同的CPU 核心进行处理。

其次,我们需要避免多核竞争导致的性能下降,比如避免多个线程访问同一块共享内存而导致的死锁问题。

最后,我们需要针对程序中的瓶颈进行优化,以提高程序的整体执行效率。

对于多核程序的优化,matlab 提供了一些实用的工具,比如 Matlab Parallel Computing Toolbox 和 Matlab Distributed Computing Server。

这些工具能够帮助我们在分布式计算环境中编写高效的多核程序,并且能够很方便地进行性能分析和调试。

下面我们将具体介绍如何利用这些工具进行多核程序优化和性能分析。

二、Matlab Parallel Computing Toolbox 的使用Matlab Parallel Computing Toolbox 是一款专门用于编写并行程序的工具箱。

它提供了一些函数和工具,能够很方便地让我们将串行程序转化为并行程序,并利用多核 CPU 进行高效的计算。

具体来说,在编写并行程序之前,我们需要首先确定程序中哪些部分可以被并行化。

在 Matlab 中,我们可以使用 parfor 循环来实现循环体的并行化。

《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》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。

基于MPICH的多核并行程序设计

基于MPICH的多核并行程序设计

消息传递编程模型 , 义了一个 实现消息传递模 型标准 的程 定
序库 , 最终 目的是服务于进程 问通 信这一 目 标 。M I 并 P合
了包括异构性管理 、 模块化 程序创 建 、 迟 ( 步操作 ) 理 延 异 管
以及全局操作 ( 集合操作 ) 等各方面 的复杂支持 , 成功地成 为 并行计算机的标准编程模型 J 。 MPC IH是一种最 重要 的 MP I实现 , 版 本开 发 与 MP 其 I 规范制定 同步 , 现行 最新版本为 M I H PC 2—10 8 可以从 h— .. , t
力 。在 这种 背景 下 , 主 流 处 理 器 厂 商 纷 纷 将 产 品 战 略 从 提 各
MPC I H是 MP 一2的完全实 现。MPC I IH除包 含 MP 函数库 I 之外 , 还包含 了一套程 序设计 与运行环 境 ( 包括 并行性 能可
视化分 析 工 具 和 性 能 测 试 工具 等 ) 支 持 U I Lnx和 , N X、 iu
核 的存 在 , 需要 把 软 件 设 计 成 多 进 程 , 且 将 这 些 进 程 与 底 并
其 主要特 点是 : 开放源码 ; 高效率 、 ① ② 可移植性好 、 功能强 大 ; 支持 多核 ( l—o ) 多程序 多数据 ( ut l por ③ Mutcr 、 i e m lpe rga i m
个原因 : 一是半导体 工艺 的逐渐 提高 ; 二是 处理器 体系结 构 的不断发展。但 是 , 进入 2 世纪 以来 , l 传统 的处理器体 系结
构技术 已面临瓶颈 , 处理器集成 的晶体 管数 目已经超 过上亿
个, 很难单纯通过提 高主频 来提 升性能 , 而且 主频 提高 的同 时也带来 功耗 的增加 , 从而直接促使处理器 从单核 向多 核发 展。另一 方面 , 日益 复杂 的多媒体 、 学计算 、 业智 能 、 科 商 数 据挖掘 、 图像处理等多个应用领域都呼唤更 为强大 的计算 能

多核处理器下的并行计算模型设计

多核处理器下的并行计算模型设计

多核处理器下的并行计算模型设计随着计算机技术的发展,单核处理器已经不能满足日益增长的计算需求。

为了提高计算机系统的性能,多核处理器成为了当代计算机系统的主流选择。

多核处理器通过同时执行多个任务来提高计算性能,并且在并行计算领域有着广泛的应用。

本文将介绍在多核处理器下设计并行计算模型的相关内容。

在设计多核处理器下的并行计算模型时,需要考虑以下几个关键因素:任务划分与调度、数据共享与同步、负载均衡与性能优化。

首先,任务划分与调度是并行计算模型设计的基础。

任务划分是将原来的串行计算任务划分成若干个并行的子任务,以便能够在多核处理器上同时执行。

任务调度是将这些子任务分配给不同的核心进行执行,确保每个核心都能得到充分利用。

在任务划分时,需要考虑任务间的依赖关系,合理划分子任务的粒度以提高计算效率。

在任务调度时,需要考虑核心之间的负载平衡,避免某个核心负载过重而导致性能下降。

其次,数据共享与同步是多核处理器下并行计算模型设计的关键问题。

多核处理器上的不同核心共享一定的内存空间,因此需要设计合适的数据共享机制。

常用的数据共享机制包括共享内存和消息传递。

共享内存是指所有核心可以直接访问同一块内存,需要通过锁等机制来实现数据的同步。

消息传递是指核心间通过发送消息来进行数据通信,需要设计消息传递的协议和接口。

在设计数据共享与同步机制时,需要考虑数据一致性和并发冲突的问题,确保数据的正确性和计算的准确性。

最后,负载均衡与性能优化是设计多核处理器下并行计算模型的关键目标。

负载均衡是指在多核处理器上均匀分配任务,使得每个核心的负载尽量平衡,以提高整体的计算性能。

常用的负载均衡算法包括静态负载均衡和动态负载均衡。

静态负载均衡是在任务划分时就确定任务的分配策略,适用于任务负载稳定的情况。

动态负载均衡则是根据任务的执行情况实时调整任务的分配策略,适用于任务负载变化较大的情况。

在性能优化方面,可以通过调整任务的划分粒度、调整数据共享机制、优化任务调度算法等方式来提高计算性能。

C++ 多核编程 第一章

C++ 多核编程 第一章
● 图 1-1 中的配置 2 是经典的多处理器。在配置 2 中,每个处理器位于一个独立的芯 片上,而且有着自己的硬件。
● 配置 3 代表了当前多处理器的发展趋势,它在一个芯片上提供完整的多个处理器。 如同您将在第 2 章所看到的,一些多核设计在核的内部支持超线程。例如,一个使用 了超线程技术的双核处理器可以将自己作为四核处理器呈现给操作系统。
在本书中,目标平台是多核平台。为了充分利用多核平台,您需要理解做些什么工作 才能获得 CMP 的性能。您需要理解 CMP 中的哪些部分是可以控制的。您将看到可以通过 编译器、操作系统调用/库、语言特性、应用程序级库来访问 CMP。但首先,为了理解如 何处理 CMP 访问,需要对处理器体系结构有基本的理解。
1.2 多核体系结构
CMP 有多种形式:两个处理器(双核)、四个处理器(四核)和八个处理器(八核)结构。有 些结构是多线程,有些结构不是。在新的 CMP 中,高速缓冲存储器(cache)和内存的处理 方式有着几种变体,在不同的实现中,处理器与处理器之间的通信方法也不同。来自各大
主要芯片生产商的 CMP 实现中,在处理 I/O 总线和前端总线(Front Side Bus,FSB)上均不 相同。
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C++多核高级编程
的诱惑。例如,您可能会倾向于相信在文本中进行并行关键字搜索理所当然地比顺序搜索 快,但是这依赖于需要搜索的文本的规模,同时还依赖于启动多个并行搜索 agent 所需要 的时间和开销数量。设计决策者若赞成使用并发的解决方案,则必须考虑盈亏临界点和问 题规模。在多数情况下,软件设计和软件实现是分开进行的,而且很多时候是由不同的小 组来执行的。但是当主要的系统需求是软件加速或性能优化时,软件设计小组必须至少清 楚软件实现的选择,而软件实现选择必须知道潜在的目标平台。

多核操作系统原理

多核操作系统原理

多核操作系统原理
随着计算机技术的不断发展,计算机的处理能力也在不断提高。

为了更好地利用计算机的处理能力,多核处理器应运而生。

多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理器核心,可以同时执行多个线程,从而提高计算机的处理能力。

而多核操作系统则是为了更好地利用多核处理器的处理能力而设计的操作系统。

多核操作系统的原理是将计算机的处理能力分配给不同的任务,从而实现多任务并行处理。

在多核操作系统中,每个处理器核心都可以独立地执行不同的任务,而操作系统则负责将任务分配给不同的处理器核心,并协调它们之间的通信和同步。

在多核操作系统中,任务可以分为两种类型:并行任务和并发任务。

并行任务是指可以同时执行的任务,例如在多核处理器上同时执行多个线程。

而并发任务则是指需要交替执行的任务,例如在多核处理器上交替执行多个进程。

为了更好地利用多核处理器的处理能力,多核操作系统采用了多种技术。

其中最重要的技术是线程级别的并行处理。

在多核操作系统中,每个线程都可以独立地执行,从而实现了线程级别的并行处理。

此外,多核操作系统还采用了任务调度算法、内存管理技术、进程间通信技术等多种技术,以实现更高效的多核处理器利用率。

多核操作系统是为了更好地利用多核处理器的处理能力而设计的操
作系统。

它采用了多种技术,包括线程级别的并行处理、任务调度算法、内存管理技术、进程间通信技术等,以实现更高效的多核处理器利用率。

随着计算机技术的不断发展,多核操作系统将会越来越普及,成为计算机操作系统的主流。

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不能使用break语句,也不能使用goto和return从
循环中跳出,会使循环次数无法确定。但可以使用 continue,其不影响循环执行的次数。
2018/10/14
多核技术 14
OpenMP编程技术——循环并行化

简单循环并行化(实验1)




例将两个向量相加,并将结果保存到第三个向量中, for(int i=0;i<n;i++) z[i]=x[i]+y[i]; 此向量加法没有数据相关性,循环过程的计算也没有循环依赖性(即 某一次循环的结果依赖于其他次循环的结果)可以使用循环并行化编 译指导语句直接对循环进行并行化。 #pragma omp parallel for for(int i=0;i<n;i++) z[i]=x[i]+y[i]; 例 for(int i=0;i<n;i++) z[i]=z[i-1]+x[i]+y[i]; 此循环具有循环依赖性,进行并行化时必须考虑,不能简单进行。
Paralll Region
2018/10/14
多核技术 4
OpenMP多线程编程基础

OpenMP同时支持C/C++语言和Fortran语言,可选择任意一种语言及支持 OpenMP的编译器编写OpenMP程序。

OpenMP应用程序的三个组成部分

编译指导语句 运行时库函数 环境变量:通过环境变量的方式可以灵活控制程序的运行。
for(j=6;j<10;j++) printf(“i=%d j=%d\n”,i,j);
并行化作用于外层循环
并行化作用于内层循环
在执行过程中,并行执行的效果只与有作用的循环相关,在每一个并 行执行线程的内部,程序继续按照串行执行。
2018/10/14 多核技术 17
循环并行化——数据作用域子句

确定数据共享属性的数据作用域子句有以下4个
2018/10/14
多核技术 3
OpenMP多线程编程基础

共享内存多线程应用程序的Fork-Join模型如图


主线程运行中,遇到并行编译指导语句,根据环境变量派生出线程 某个派生线程遇到另一个编译指导语句,又派生出另外一组线程。 新线程组在通过一个隐含的同步屏障后,汇合成原有的线程。
Master Thread Nested Parallel Region
2018/10/14
多核技术 19
并行区域编程

通过循环并行化编译指导语句使得一段代码能够在多个线 程内部同时执行。循环并行化是并行区域编程的特例。 并行区域编译指导语句的格式与使用限制
#pragma omp parallel [clause[clause]…] block

parallel编译指导语句的执行过程

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OpenMP编程技术——循环并行化

循环并行化语句的限制

循环并行化的语句必须具有如下的形式
for (index = start ; index < end ; increment_expr) 其中小于号(<)也可以被其他的比较操作符替代,即可以替换成<=,>,>=。

循环语句块应该是单入口与单出口的
#pragma omp parallel for [clause[clause…]] for( index = first ; test_expression ; increment_expr) { body of the loop;} 或#pragma omp parallel
{#pragma omp for
OpenMP多线程编程
OpenMP编程简介


一种面向共享内存以及分布式共享内存的多处理器多线程 并行编程语言。 一种能够被用于显示指导多线程、共享内存并行的应用程 序编程接口( API)。 OpenMP具有良好的可移植性,支持多种编程语言 Current spec is OpenMP 2.5 OpenMP能够支持多种平台,包括大多数的类 UNIX系统 250 Pages 以及Windows NT系统(Windows 2000,Windows (combined C/C++ and Fortran) XP,Windows Vista等)。 用C/C++语言来实现OpenMP的多线程编程。
多核技术 8
环境变量的设置
2018/10/14
多核技术 9
OpenMP程序编写步骤
生成Console项目; 配置项目,使之支持OpenMP;
编写代码,加入#include
编写源程序;
“omp.h”;
配置环境变量OMP_NUM_THREADS,确定线程数目;
执行程序。
2018/10/14


用来控制线程调度的子句(schedule子句) 动态控制是否并行化子句(if子句) 进行同步的子句(ordered子句) 控制变量在串行部分与并行部分传递的子句(copyin子句)
多核技术 16
2018/10/14
循环并行化——循环嵌套

循环嵌套(实验2)

循环并行化编译指导语句可以加在任意一个循环之前,则对应的最近 的循环语句被并行化,其它部分保持不变。实际上并行化是作用于嵌 套循环中的某一个循环。



例如:通过环境变量OMP_NUM_THREADS值控制运行的线程的数目
2018/10/14
多核技术 5
OpenMP多线程编程基础

编译指导语句

在编译器编译程序的时候,会识别特定的注释,而这些特定的注释 就包含着OpenMP程序的一些语义。具体形式如下:
#pragma omp <directive> [clause[ [,] clause]…] 所有编译指导语句都以#pragma omp开始,后面跟具体的功能指令。 其中directive部分就包含了具体的编译指导语句,包括parallel, for,
int i,j; for(i=0;i<2;i++)
int i,j; #pragma omp parallel for private(j)
for(i=0;i<2;i++)
for(j=6;j<10;j++) printf(“i=%d j=%d\n”,i,j);
#pragma omp parallel for private(j)
2018/10/14
多核技术 7
使用Visual Studio 2005编写OpenMP程序

当前的Visual Studio .Net 2005完全支持OpenMP 2.0 标准,通过新的编译器选项 /openmp来支持OpenMP程 序的编译和链接。
#include “omp.h”
2018/10/14
多核技术 10
用Visual Studio 2005编写简单的OpenMP程 序
Example 1: Modify the “Hello
World”serial code to run multithreaded using OpenMP
#include “stdafx.h” #include “omp.h” int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { printf(“Hello from serial.\n”); printf(“Thread number = %d\n”,omp_get_thread_num()); //串行执行 #pragma omp parallel //开始并行执行 {printf(“Hello from parallel. Thread number=%d\n”,omp_get_thread_num()); } printf(“Hello from serial again.\n”); return 0; }
default语句用来改变变量的默认私有属性。
只在Fortran里面有,在C/C++语言中没有default(shared)
2018/10/14 多核技术 18
循环并行化中firstprivate与lastprivate子句私有变量的初始化和终结操作

OpenMP编译指导语句使用firstprivate在循环并行化开始时用主 线程中变量的值初始化各线程的同名私有变量。 使用lastprivate将循环并行化的最后一次循环的变量结果返回给 主线程的同名变量。 int val=8; 实验3
多核技术 15
2018/10/14
循环并行化编译指导语句的子句

循环并行化编译指导语句的子句

数据作用域子句
作用域用来控制某一个变量是否是在各线程之间共享或
者是某一个线程所私有。 数据作用域子句用shared表示一个变量在各线程之间 共享,用private表示一个变量是某个线程私有的。 在OpenMP中,默认的变量作用域是共享的。
2018/10/14
多核技术 11
用Visual Studio 2005编写简单的OpenMP程序

OpenMP程序使用到的环境变量OMP_NUM_THREADS设置为4 三次执行的结果
2018/10/14
多核技术 12
OpenMP编程技术——循环并行化

在C/C++语言中,循环并行化编译指导语句的格式
for( index = first ; test_expression ; increment_expr) { body of the loop;} }
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