一种面向多核的自适应并行虚拟机模型
多核CPU下的并行计算研究
多核CPU下的并行计算研究随着科技的不断进步，计算机CPU的性能和核心数量不断提升。
目前，多核CPU已经成为了现代计算机的标配，它们可以同时运行多个程序和线程，从而提高计算机的处理能力。
然而，如何更好地利用多核CPU的性能以实现并行计算，一直是计算机领域的重要课题。
本文将探讨多核CPU下的并行计算研究。
一、多核CPU的优势多核CPU是指在同一芯片上集成了多个CPU核心的计算机处理器。
与单核处理器相比，多核CPU可以同时执行多个线程，从而使得计算机的速度得以加快。
在数据密集型计算和并行计算任务中，多核CPU的优势更加明显。
例如，图像处理、科学计算、数据分析和机器学习等领域的应用程序，都可以从多核CPU的并行计算能力中受益。
二、并行计算的概念并行计算是指利用多个计算资源同时处理同一任务的计算方式。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并分配到不同的计算资源上执行。
子任务之间可以是独立的，也可以是有依赖关系的。
并行计算的一个重要优势是可以显著缩短计算任务的完成时间。
三、多核CPU下的并行计算模型在多核CPU下实现并行计算需要设计一种合适的并行模型。
而并行模型的设计需要考虑任务之间的依赖关系，数据访问的并发性，粒度的大小等方面。
当前比较常用的并行计算模型有以下几种。
1.数据并行数据并行是最常见的并行计算模型之一。
在这种模型中，任务被划分为多个子任务，每个子任务处理不同的数据。
数据并行可分为水平数据并行和竖直数据并行。
水平数据并行将数据划分成多份，不同处理器对不同的数据片段进行处理。
竖直数据并行通常是将每个处理器的任务划分为多个操作，每个操作之间需要访问相同的数据。
2. 任务并行任务并行是一种将多个任务划分为多个子任务的并行计算模型。
在这种模型中，任务被划分为多个平等的子任务，每个处理器处理一部分任务。
任务之间通常是并行执行的，并且不同处理器之间不存在共享的数据。
3. 流水线并行流水线并行是一种多个处理器执行多个任务的并行计算模型。
高性能计算系统中的分布式并行计算模型
高性能计算系统中的分布式并行计算模型随着科学技术的飞速发展，高性能计算系统在各个领域的应用越来越广泛。
在大规模数据处理、模拟计算、机器学习等任务中，分布式并行计算模型逐渐成为高性能计算系统的核心。
分布式并行计算模型是一种将任务分解为多个子任务，由多个计算机节点并行处理的计算模型。
它利用多台计算机之间的网络连接，通过将任务分配给不同的节点并同时执行，来降低计算时间，提高计算效率。
在高性能计算系统中，常见的分布式并行计算模型有：共享内存模型、消息传递模型和分布式共享模型。
共享内存模型是一种基于共享内存的分布式并行计算模型。
在这个模型中，多个计算节点共享同一块内存空间，节点间通过读写内存进行通信和数据交换。
共享内存模型的优点是高效的通信和数据共享，但同时也存在数据一致性和同步问题。
消息传递模型是一种基于消息传递的分布式并行计算模型。
在这个模型中，计算节点之间通过发送和接收消息来进行通信和数据交换。
消息传递模型的优点是可扩展性强，适用于大规模计算任务，但消息传递的开销较大，需要适当的同步和通信机制。
分布式共享模型是一种将任务分解为多个子任务，由不同的计算节点并行处理的计算模型。
在这个模型中，每个计算节点负责处理部分子任务，并通过共享计算节点之间的数据来实现数据交换。
分布式共享模型的优点是灵活性和可扩展性强，但需要设备高效的数据共享和同步机制。
在实际应用中，根据具体的任务需求和系统性能要求，可以选择合适的分布式并行计算模型。
但无论选择哪种模型，都需要考虑到任务的分解和调度、数据的通信和同步、节点间的负载平衡等问题。
为了充分利用分布式并行计算模型的优势，还需要使用合适的并行计算框架和算法。
目前，一些开源的并行计算框架（如Hadoop、Spark等）和并行计算算法（如MapReduce、MPI等）已经成为高性能计算系统中常用的工具和方法。
综上所述，分布式并行计算模型在高性能计算系统中起到了至关重要的作用。
通过合理选择和使用不同的分布式并行计算模型，可以提高计算效率、降低计算时间，进而为实现大规模数据处理、模拟计算、机器学习等任务提供可靠的支持。
parallelsteam原理
parallelsteam原理ParallelSteam原理是一种用于提高计算机多核处理器性能的技术。
该技术通过将任务分解为多个子任务，然后并行地在各个处理器核心上执行这些子任务，从而利用多核处理器的并行计算能力，提高计算效率。
在传统的串行计算中，任务是按照顺序依次执行的，每个任务必须等待前一个任务完成后才能开始执行。
而在ParallelSteam中，任务被划分为多个子任务，并行地在多个处理器核心上执行。
这样，多个子任务可以同时进行，大大提高了计算效率。
ParallelSteam的实现依赖于并发编程技术和并行计算模型。
并发编程技术是一种用于处理多个任务同时执行的技术，它可以将任务划分为多个独立的子任务，并通过合理的调度算法将这些子任务分配给不同的处理器核心执行。
并行计算模型是一种用于描述并行计算的模型，它可以描述任务之间的依赖关系和执行顺序，从而实现任务的并行执行。
在ParallelSteam中，任务的划分是一个关键的步骤。
划分任务需要考虑任务之间的依赖关系和数据共享情况，以确保并行执行的正确性和效率。
通常，可以将任务划分为独立的子任务，每个子任务负责处理一部分数据或执行特定的计算操作。
这样，不同的处理器核心可以并行地执行这些子任务，从而提高计算效率。
在ParallelSteam中，任务的调度是另一个关键的步骤。
任务的调度需要考虑处理器核心的负载情况和任务的执行优先级，以确保任务能够在合适的处理器核心上得到执行。
通常，可以使用任务队列和调度算法来实现任务的调度。
任务队列用于存储待执行的任务，而调度算法用于根据处理器核心的负载情况和任务的执行优先级选择合适的任务进行执行。
除了任务的划分和调度，ParallelSteam还需要考虑任务之间的通信和同步。
由于任务在不同的处理器核心上执行，它们需要进行通信和同步以实现数据共享和协作计算。
通常，可以使用消息传递和锁机制来实现任务之间的通信和同步。
消息传递用于在任务之间传递数据和消息，而锁机制用于实现数据的互斥访问和同步执行。
设计高性能并行计算机体系结构
设计高性能并行计算机体系结构高性能并行计算机体系结构是现代科学计算、数据处理和人工智能等领域的核心技术之一。
在大规模计算和高度并行的应用场景下，设计一个高性能的并行计算机体系结构至关重要。
本文将介绍何为高性能并行计算机体系结构，并提出一种设计思路，以实现高性能并行计算。
高性能并行计算机体系结构是指在硬件层面上如何组织计算单元、内存和互联网络等组件，以实现各处理单元之间的高效通信和并行计算能力。
一种常见的高性能并行计算机体系结构是多核处理器集群。
多核处理器集群由多个处理器核心组成，每个核心可以同时处理不同的指令，从而实现并行计算。
每个处理器核心拥有自己的缓存和寄存器，通过共享内存或者消息传递机制进行通信。
通过合理地设计处理器核心的数量和互连网络的结构，可以实现高性能的并行计算。
在设计高性能并行计算机体系结构时，需要考虑以下几个关键因素：首先是处理器核心的设计。
处理器核心是计算机的计算和控制单元，其性能直接决定了并行计算机的性能。
为了实现高性能的并行计算，处理器核心需要具备高性能的浮点计算单元、多级缓存、乱序执行和分支预测等特性。
此外，处理器核心的设计也需要考虑功耗和散热等问题，以保证在高负载下仍能保持良好的性能。
其次是内存子系统的设计。
内存的访问延迟和带宽是限制高性能并行计算的重要因素。
为了减少内存访问的延迟和提高带宽，可以采用多级缓存、高速内存和内存一致性机制等技术手段。
此外，还可以通过将数据和任务分布到不同的内存节点上，以实现更好的负载均衡和并行计算效率。
第三是互连网络的设计。
互连网络负责连接处理器核心和内存节点，为它们提供高效的通信通道。
在设计互连网络时，需要考虑带宽、延迟、拓扑结构和路由算法等因素。
常用的互连网络拓扑结构包括全互连、多维互连和树状互连等，而路由算法则需要根据具体的应用场景和计算需求来选择。
最后是编程模型和软件支持。
并行计算机体系结构需要与相应的软件开发环境相匹配，以提供方便快捷的并行编程接口和工具。
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化
面向大数据处理的并行计算模型及性能优化随着信息时代的发展，大数据已经成为了人民生产生活中的重要组成部分。
而对大数据进行高效处理和分析已经成为了一个紧迫的问题。
并行计算作为一种解决方案，广泛应用于大数据处理和分析的领域。
本文将讨论面向大数据处理的并行计算模型及其性能优化方法。
一、并行计算模型1. 传统的并行计算模型传统的并行计算模型主要有共享内存模型、分布式内存模型和混合模型。
- 共享内存模型：共享内存模型中，多个处理器通过共享内存交换数据，每个处理器可以同时访问和修改共享内存中的变量。
这种模型的优点是简单易懂，但缺点是并行度有限，不适用于大规模数据处理。
- 分布式内存模型：分布式内存模型中，多个处理器通过消息传递的方式交换数据。
每个处理器有自己的本地内存，并且需要通过消息传递来实现数据的共享或同步。
这种模型的优点是适用于大规模数据处理，但缺点是编程复杂度高。
- 混合模型：混合模型是共享内存模型和分布式内存模型的结合。
多个共享内存模型的计算节点组成一个分布式内存模型的集群。
这种模型既考虑了共享内存模型的便利性，又兼顾了分布式内存模型的灵活性。
2. 新兴的并行计算模型新兴的并行计算模型主要有MapReduce、Spark和MPI。
- MapReduce模型：MapReduce模型是Google提出的一种分布式计算模型。
它将大数据分解为不同的部分，在各个计算节点上并行地执行计算，并将结果进行合并。
MapReduce模型适用于大规模数据的批处理，但不适用于实时计算。
- Spark模型：Spark是一种基于内存的分布式计算框架，具有较高的计算速度。
Spark模型中，数据以弹性分布式数据集（RDD）的形式存储，可以在内存中进行迭代计算。
Spark模型适用于大规模数据的实时计算和迭代计算。
- MPI模型：MPI（Message Passing Interface）模型是一种用于并行计算的标准接口。
它允许不同计算节点进行消息传递，实现数据共享和同步。
lammps 并行 极限
lammps 并行极限LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一种分子动力学（MD）软件，被广泛用于模拟和研究材料、生物和化学现象。
LAMMPS 最大的优势是其可扩展性，可以通过并行计算来加速模拟过程。
LAMMPS 并行可以基于多个计算节点、多个核心进行计算。
它使用MPI（Message Passing Interface）协议来实现节点间通信。
在使用LAMMPS时，可以通过指定不同的并行模式（如MPI、OpenMP等）来适应不同的硬件环境。
具体来说，MPI并行是在多个计算节点之间进行并行，而OpenMP并行则是在单个计算节点上的不同核心之间进行并行。
当我们给LAMMPS分配更多的计算资源时（更多的计算节点或更多的核心），可以看到明显的性能提升。
理论上，当计算资源接近无限时，LAMMPS的性能也会无限接近理论极限。
然而，在现实中，由于各种限制，LAMMPS的性能通常无法达到这种理论极限。
以下是一些常见的性能限制因素：1. 硬件限制：计算节点、计算核心和内存等硬件资源的限制均会影响LAMMPS的性能。
2. 通信开销：由于LAMMPS并行使用MPI协议实现节点间通信，因此MPI通信的开销会影响LAMMPS的性能。
3. 内存访问：MD模拟需要频繁地访问内存，如果内存访问速度较慢，则会影响LAMMPS的性能。
4. 代码实现：LAMMPS的算法实现和编程技巧也会影响其性能。
使用高效的算法和编程技巧可以提高LAMMPS的性能。
总体来说，LAMMPS的并行极限是由计算资源、通信和内存访问速度和代码实现等因素共同限制的。
为了获得更好的性能，我们可以通过调整并行模式、优化算法和编程技巧、增加计算资源等方法来提高LAMMPS的性能。
并行计算与高性能计算考核试卷
（以下为答题纸区域，请考生在此区域作答，超出此区域作答无效。）
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.并行计算中，将一个大的任务分解成多个子任务的过程称为______。
2.在并行计算中，______是指使用多个处理器执行单个任务的不同部分。
3.高性能计算中，______是一种衡量计算机性能的指标，表示每秒能够执行的浮点运算次数。
C. CUDA
D. Java
5.并行计算中，任务分解与任务分配是（）
A.相同的过程
B.互相独立的
C.相互依赖的
D.无关的
6.以下哪个部件不是并行计算机的主要组成部分？（）
A.处理器
B.存储器
C.网络接口卡
D.显卡
7.高性能计算领域中，计算速度的主要指标是（）
A. MIPS
B. MFLOPS
C. GHz
D. OpenCL
11.并行计算中，以下哪种通信方式开销最小？（）
A.同步通信
B.异步通信
C.广播通信
D.全局通信
12.以下哪个术语不是高性能计算中的术语？（）
A.性能
B.效能
C.并行度
D.带宽
13.并行计算中，以下哪种同步机制可能会导致死锁？（）
A.互斥锁
B.条件变量
C.信号量
D.读写锁
14.以下哪个选项不属于并行计算中的数据依赖类型？（）
3. MFLOPS
4.点对点
5.数据并行
6.可扩展性
7.图形处理单元
8.互斥锁
9. SRAM
10.并发
四、判断题
1. ×
2. ×
3. √
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。
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像J ava 和do tN et 都提供了线程类库, 它们提供了 一组类来抽象线程及其同步操作。 但这些对并行的支 持, 并没有体现出虚拟机的优越性, 它们没有提供一个 更好的并行操作接口, 而是沿用了传统编程模型中最 为原生的线程方法, 或者仅仅是对这种原生方法的一 个简单的面向对象包装而已。
·62· (总 318)
一种面向多核的自适应并行虚拟机模型
2010 年
文章编号: 100325850 (2010) 0420062204
一种面向多核的自适应并行虚拟机模型
A M ulticore-O r ien ted M odel of Self -Adapting Para llel V irtua l M ach ine
多线程程序的编写, 是一个相对高级的议题。 在多核PC 普及之前, 虽然这种多线程的开发技巧
是难于掌握的, 但这并不是一个多大的问题, 对于大部 分程序员, 他们并不需要掌握这种技巧。因为对于大部 分单核下的程序, 多线程下能完成的工作, 都可以使用 单线程来完成, 而且效率更高, 只是在需要高响应, 和 并发响应的时候才需要使用多线程。 但是在多核系统 下, 多线程可以分配到多个CPU 核上运行, 所以会得 到更高的执行效率, 如果还像以前一样只使用单线程 来编写程序, 就得不到多核的好处, 这就迫使在多核环 境中的程序开发人员不得不学习多线程开发技能, 然 而上面已经提到这种开发方式是具有相当大的难度 的, 实际上这阻碍了多核技术的使用。
部结构可以充分体现多核的优越性。SA PVM 内部以 计算节点来抽象CPU 内核, 每个计算节点运行在一个 线程之上。 所以当计算节点数与CPU 内核相等时, 实 际上这些计算节点是在真正的并行执行。 每个计算节 点内部拥有一个轻量级进程队列 (本文中将以“进程” 简称) , 每个进程内部有一个消息队列, 计算节点遍历 整个进程队列, 然后处理每个进程队列的第一个消息, 处理完的消息会被返回给发送消息的进程。
can be loca ted each o ther by nam e2reso lving service1 Each ob jects can be m app ed to differen t CPU co re and th is can m ake the
Байду номын сангаас
p a ra llel system have the fea tu re of self2adap ting1 KEYWO RD S self2adap t, p a ra llel, virtua l m ach ine, m u ltico re
虚拟机因为要增加一个中间解释或者编译的过 程, 所以代码的执行效率会受到影响, 那么为什么虚拟 机技术仍然被广泛使用呢? 这要从虚拟机本身的特点 说起:
① 更好的移植性。 通过使用虚拟机技术, 可以使 程序得到更好的移植性。这种移植是二进制级的移植, 而非源代码级的移植。假如你在十年前写的程序, 拷贝 到新的硬件体系和操作系统之上, 只要拥有相关的虚 拟机, 那么它就可以直接运行, 不需要得到代码, 并且
the ob ject in p rogramm ing language can be dynam ica lly m app ing to a ligh t2w eigh t p rocess w hen the ob ject m ethods being invoked1
T he excecu tion p rocess of p rogram s in the virtua l m ach ine is actua lly the m a ssage comm un ica tion of tho se ob jects and these ob jects
从戈登·摩尔 (Go rdonM oo re) 提出著名的摩尔定 律 (是指 IC 上可容纳的晶体管数目, 约每隔 18 个月便 会增加一倍, 性能也将提升一倍) 以来, 软件行业一直 享受着硬件发展带来的性能增长的好处, 即可以通过 简单升级硬件来解决某些软件性能问题。
然而, 随着 CPU 制作工艺的物理极限的到来, CPU 主频的提高已然不再像以往容易了。面对更加高 昂的开发费用, 高能耗, 散热这些难题, CPU 开发厂商 不得不另辟蹊径, 从提高CPU 主频转向了多核技术。 世界两大CPU 开发商 In tel 和AM D 公司都相继推出 了自己的双核 CPU , 而在不远的将来, 集成有几十个 到几百个内核的CPU 将成为主流[1]。
③ 更易用的抽象编程接口。 通过虚拟机的使用, 向下屏蔽了底层硬件和操作系统的细节, 向上, 为编程 语言提供了更为抽象而一致的编程模型, 使编程接口 更加易用。 像 do tN et 平台上的CL R 和 java 平台中的 JVM 就都具有这样一种作用[2]。
1 传统虚拟机模型
目前, 大部分被广泛使用的虚拟机模型, 都是针对 单核系统设计的。这些虚拟机不管是指令系统, 还是内 存管理, 都没有针对多核进行设计优化。它们对于并行 的支持基本上都是靠提供一个线程库来进行。
3 2009212221 收到, 2010202221 改回 3 3 马近飞, 男, 1982 年生, 硕士生, 研究方向: 软件开发方法与工具, 并行计算。
第 23 卷 第 4 期
电脑开发与应用
(总 319) ·63·
重新编译。 ② 更好的安全性。 相对于传统程序的执行方式,
虚拟机在程序执行前, 要进过指令安全性验证步骤, 同 时还定义了安全沙箱模型, 使得程序以相对更加安全 的模式运行, 大大提高了程序及系统的安全性。
实际上 SA PVM 里的进程跟传统进程概念是有很 大区别的, SA PVM 里的进程是对象被激活时处理其 消息所需的最小环境, 即 SA PVM 里进程包含: ① 对 象数据; ② 类数据; ③ 待处理消息队列。 当一个对象 接收到一个或多个消息时, 系统会建立一个进程, 然后 把这个进程和对象绑定到一起, 这个对象便被激活; 当 待处理消息全部被处理完后, 这个对象和进程解除绑 定, 对象重新回到睡眠状态。 引入这一机制的原因是, SA PVM 里面每个对象都处于不同的进程空间当中, 如果一开始就为每个对象分配一个进程空间的话, 那 么当一个大型面向对象程序中拥有成千上万, 甚至更 大数目的对象时, 我们不得不分配相当大的内存空间, 显然这造成了很大的浪费, 甚至影响程序的性能。
【关键词】自适应, 并行, 虚拟机, 多核
中图分类号: T P393
文献标识码: A
ABSTRACT T h is p ap er p ropo sed a m u ltico re2o rien ted m odel of self2adap ting p a ra llel virtua l m ach ine1 T h is m odel deem ligh t2
这就出现了一个比较大的矛盾, 即一方面是开发 人员对于并行开发技术的巨大需求, 而另一方面是旧
有的并行开发技术难于学习和使用。 同时虚拟机技术因其良好的可移植性, 抽象性广
泛应用于软件工业界, 成为软件技术发展的一个重要 方面。而各大软件企业、语言社区和科研机构也都推出 了各自的虚拟机平台。虚拟机是个很宽泛的概念, 通 常人们接触到的虚拟机概念既有VM w a re 那样的硬件 模拟软件, 也有JVM 这样的介于硬件和编译程序之间 的软件。这里我们指的是后者, 这里的虚拟机更多的是 指一个抽象的计算机, 和实际的计算机一样, 具有一个 指令集并使用不同的存储区域。它负责执行指令, 还 要管理数据、内存和寄存器。 这台虚拟的机器在任 何平台上都 提 供 给 编 译 程 序 一 个 共 同 的 接 口。 编 译程序只需要面向虚拟机, 生成虚拟机能够理解 的代码, 然后由解释器来将虚拟机代码转换为特 定 系 统 的 机 器 码 执 行。
在 SA PVM 中, 对象跟面向对象编程中对象的概 念是相一致的, 有区别的仅仅是执行方式的不同。在传 统面向对象编程中, 一个程序中的对象是在同一个进 程空间之中, 对象之间通过地址引用来直接操作, 一个
·64· (总 320)
一种面向多核的自适应并行虚拟机模型
2010 年
对象给另一个对象发送消息, 被实现为一个对象调用 另一个对象的成员方法, 即通过调用栈的建立来完成 消息的顺序传递。而在SA PVM 中, 所有的对象存在于 不同的进程空间之中, 它们之间通过名字互相联系, 而 不是地址, 而且它们的消息传递是真正意义上的消息 传递, 一个对象可以同时发送多个消息给不同的对象。 消息处理的方式尤为重要, 因为多个消息被同时发送 到不同的对象当中, 而这些对象又分散在不同的计算 节点当中, 所以, 这些消息是在不同的线程当中被执 行, 当线程在单核下执行, 这些消息就是在并发执行; 当线程是运行在多核下, 这些消息就是在并行的被处 理。 在写程序时, 我们并不需要指出对象所处的位置, 对象所处的位置是由虚拟机在执行过程当中, 根据当 前内核数目, 自动进行分配, 所以程序的并行性会随着 系统的内核数目自动调节, 这无疑具有很好的自适应 性。就是说, 在SA PVM 中的程序, 随着硬件CPU 内核 数目的增加, 它会自动地获得更高的执行效率, 而不用 重新针对新硬件编写程序。 212 SAPVM 的构成
采用多线程进行并行程序的开发, 难度是比较大 的, 首先程序的编写者需要分清楚程序哪部分是并行 的, 哪部分是串行的, 把并行的部分分配到相应的线程 上, 其次要考虑清楚哪些资源需要进行同步, 在访问这 些资源的时候, 都要有同步操作, 最后还要避免死锁的 发生, 另外多线程程序的调试相对于单线程程序要困 难的多, 因此采用线程来开发一个稍微复杂点的并行 程序, 都是一个相当大的挑战, 需要程序员拥有足够多 的经验和技巧, 而对于相当大部分的程序员来说, 是不 具备这些经验和技巧的, 所以在传统编程领域, 复杂的