多核技术与并行计算
执行效率优化技术：提升程序运行速度与响应时间
执行效率优化技术：提升程序运行速度与响应时间引言在当今数字时代，快速的程序运行和响应时间对于软件和应用程序的用户体验至关重要。
无论是在电子商务、金融、游戏还是其他领域，用户对于快速的反馈和流畅的操作已经成为常态。
因此，对于开发人员来说，优化代码的执行效率是至关重要的任务。
本文将介绍一些常用的执行效率优化技术，以帮助开发人员提升程序的运行速度和响应时间。
1. 选择合适的算法和数据结构算法和数据结构是程序效率的基础。
选择合适的算法和数据结构可以大大减少程序的执行时间。
开发人员应该根据具体的应用需求和数据规模选择最适合的算法和数据结构。
例如，如果需要频繁搜索和插入操作的情况下，使用散列表（hash table）可能比使用数组更高效。
2. 优化循环和迭代循环和迭代是程序中最常见的操作之一。
优化循环和迭代过程可以显著提高程序的执行效率。
以下是一些优化循环和迭代的技巧：a) 减少循环次数尽量减少循环的次数，可以通过以下几种方式实现： - 使用更有效的循环条件- 使用合适的数据结构和算法 - 避免不必要的重复计算b) 局部变量优化在循环和迭代过程中，避免在循环体内频繁声明和初始化变量。
将局部变量的声明和初始化放在循环体外部，可以减少不必要的开销。
c) 循环展开循环展开是一种将循环展开为多个重复的操作的技术。
这样可以减少循环次数，从而提高程序的执行效率。
然而，循环展开的效果取决于具体的应用场景和硬件环境。
开发人员应根据实际情况进行权衡和测试。
3. 缓存优化缓存是用于存储频繁访问数据的高速存储器。
合理利用缓存可以减少访问主存的次数，从而提高程序的执行效率。
以下是一些缓存优化的技巧：a) 数据局部性数据局部性是指程序中访问数据的特点。
根据数据的访问模式，可以将频繁访问的数据放在缓存中，从而减少访问主存的次数。
例如，使用局部变量来存储频繁访问的数据，可以有效地利用缓存。
b) 数据对齐对齐数据可以使缓存访问更加高效。
在一些体系结构中，访问未对齐的数据需要额外的开销。
理解计算机科学中的并行计算技术
理解计算机科学中的并行计算技术在这个数字化时代，计算机科学的发展如火如荼，其中的一个重要领域是并行计算技术。
并行计算技术指的是同时进行多个计算任务的能力，通过利用多个处理器或多个计算机节点，将计算任务分解成更小的任务同时进行，从而提高计算效率和速度。
本文将会对并行计算技术进行深入解析和分析。
一、并行计算技术的基本原理和分类并行计算技术的基本原理是将计算任务拆分成多个子任务，并利用多个处理器或计算机节点同时执行这些子任务，最后将结果进行合并。
这样做的好处是可以加快计算速度，提高计算效率。
根据任务的拆分和执行方式，可以将并行计算技术分为如下几个主要的分类：1. 任务并行：将大型任务划分成多个独立的子任务，并分配给多个处理器或计算机节点同时执行；2. 数据并行：将大型数据集划分成多个子数据集，并分配给多个处理器或计算机节点同时处理；3. 流水线并行：将计算任务划分为若干个阶段，每个阶段由不同的处理器或计算机节点执行，形成流水线式的计算过程；4. 对等并行：所有的处理器或计算机节点都具有相同的功能和重要性，彼此之间没有明确的主从关系。
二、并行计算技术的应用领域并行计算技术在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍其中几个重要的应用领域：1. 科学计算领域：在科学研究中，需要进行大规模的数值计算和模拟实验，如天气预报、地震模拟等。
并行计算技术可以充分利用多个处理器或计算机节点，加速这些复杂计算任务的完成。
2. 数据挖掘和机器学习领域：在大数据时代，数据挖掘和机器学习是非常热门的领域。
通过并行计算技术，可以快速处理海量的数据，挖掘数据中的隐藏规律，进行模式识别和预测分析。
3. 图像和视频处理领域：图像和视频处理通常需要对大量的像素进行计算，如图像压缩、目标识别、视频编码等。
并行计算技术可以充分利用多个处理器并行计算，提高图像和视频处理的效率和速度。
4. 云计算和分布式系统领域：云计算和分布式系统中经常需要处理大规模的数据和服务请求。
C语言中的并行计算与多核处理器编程
C语言中的并行计算与多核处理器编程C语言是一门广泛应用于嵌入式系统、操作系统和科学计算等领域的高级编程语言。
它以其高效性和灵活性而闻名，而并行计算和多核处理器编程是当今计算机领域中的热门话题。
本文将详细介绍C语言中的并行计算和多核处理器编程，包括并行计算的概念、多核处理器的原理以及如何有效地在C语言中实现并行计算。
一、并行计算的概念并行计算是指多个操作同时进行，以提高计算速度和系统性能的计算方式。
与串行计算不同，串行计算是指按照顺序逐个执行操作。
并行计算的主要形式有数据并行和任务并行。
数据并行是指将大规模的数据集分解成多个小规模的数据集，然后分配给多个处理器同时处理。
任务并行是指将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器同时执行。
二、多核处理器的原理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，每个处理器核心都具有独立的运算和存储能力。
多核处理器通过并行计算的方式，可以同时执行多个任务，提高系统的性能。
多核处理器采用了多级缓存、数据共享和并行调度等技术，以实现任务的分配和协调，从而更有效地利用处理器的资源。
三、C语言中的并行计算在C语言中实现并行计算需要依赖并行计算库和多线程编程技术。
常用的并行计算库有OpenMP和MPI。
OpenMP是一种基于共享内存的并行计算库，可以通过在代码中插入指令来实现并行化。
MPI是一种基于消息传递的并行计算库，用于在不同处理器之间进行通信和协调。
同时，C语言还提供了多线程编程技术，可以通过创建多个线程来实现并行计算。
四、多核处理器编程在多核处理器编程中，任务的划分和调度是关键。
可以通过任务划分和负载均衡来实现有效的并行计算。
任务划分是将一个大任务分解成多个小任务，然后分配给多个处理器核心执行。
负载均衡是保持各个处理器核心的工作量大致相同，避免出现任务执行时间过长或者某个处理器核心空闲的情况。
在C语言中，可以使用线程库如pthread来创建多个线程，并利用线程的特性进行任务划分和负载均衡。
计算机结构的介绍
计算机结构的介绍计算机结构是指计算机内部各部件的组织方式和相互之间的联系。
它是计算机系统的重要组成部分，直接影响到计算机的性能和功能。
计算机结构主要包括以下几个方面：1.中央处理器(CPU)：CPU是计算机的核心部件，主要负责执行指令和处理数据。
它由控制单元和算术逻辑单元组成，控制单元负责控制计算机的运行，算术逻辑单元负责执行算术和逻辑运算。
2.存储器：存储器是计算机中用来存储数据和指令的部件。
它包括内存和外存两部分。
内存主要用来存储程序和数据，外存主要用来长期保存数据。
3.输入输出设备：输入输出设备是计算机与外部世界交互的接口，主要包括键盘、鼠标、显示器、打印机等。
它们可以将人类的输入转化为计算机能够理解的指令和数据，并将计算机的输出转化为人类可以理解的形式。
4.总线：总线是计算机内部各部件之间传递信息的通道，主要包括数据总线、地址总线和控制总线。
数据总线用来传递数据，地址总线用来传递地址，控制总线用来传递控制信号。
5.指令集架构：指令集架构是CPU执行指令的方式和指令集的组成方式。
常见的指令集架构有精简指令集(RISC)和复杂指令集(CISC)。
6.流水线技术：流水线技术是一种提高CPU执行效率的技术，它将CPU执行指令的过程分成多个阶段，每个阶段执行不同的操作，不同指令可以同时在不同阶段执行，从而提高了CPU的执行效率。
7.多核技术：多核技术是一种提高计算机性能的技术，它将多个CPU集成在一个芯片上，可以同时处理多个任务，提高计算机的运行速度。
8.并行计算：并行计算是一种利用多个计算机或CPU同时处理任务的技术，可以大大提高计算机的运行速度。
计算机结构的不同组织方式和技术的应用，对计算机的性能和功能有着重要的影响。
在设计计算机时，需要根据具体应用需求选择最适合的计算机结构和技术，以实现最优的性能和功能。
并行计算的三种形式
并行计算的三种形式
随着计算机技术的发展和进步，计算任务的复杂度和数据规模不
断地增加，单台计算机无法满足高性能计算的需求，因此人们开始研
究并行计算。
并行计算是指多个计算任务在同一时间内同时进行的计
算方式，可以大幅提高计算效率和速度。
大体上有以下三种形式：
1. 分布式计算
分布式计算是指将一台大型计算机的计算工作分配给多台计算机
进行处理，让每个节点计算一部分数据。
多台计算机之间通过网络进
行通信和协同工作，最终将各自计算的结果进行合并得到最终结果。
这种形式的并行计算主要应用于分布式系统、云计算和大数据处理等
计算密集型任务。
2. 多核并行计算
多核并行计算是指将一台计算机上的多个核心同时运行同一程序，每个核心按照一定的分配规则处理不同的数据，最终得到全部结果。
这种形式的并行计算主要应用于计算密集型任务，例如图像处理、模
拟和物理计算等。
3. GPU并行计算
GPU并行计算是指利用图形处理器（GPU）对计算任务进行并行处理，使用GPU加速器进行高性能计算。
GPU并行计算主要应用于动画渲染、计算流体动力学（CFD）、加密和解密等计算密集型任务。
总之，并行计算已经被广泛应用于各个领域和行业，它提高了计算效率、降低了计算成本，并加速了科学技术的进步。
未来，随着技术的不断发展，相信并行计算将在更多的领域发挥更大的作用。
为了实现更好的并行计算，需要对并行计算技术进行深入的研究和探索。
应用多核CPU的高性能计算技术研究
应用多核CPU的高性能计算技术研究在现代计算机系统中，多核CPU已经成为了标配。
多核CPU 可以同时执行多条指令，使得计算机系统的吞吐量得到了明显的提高。
然而，要发挥多核CPU的性能，需要开发一些应用程序，这些应用程序可以充分利用多核CPU的计算能力。
本文将介绍一些应用多核CPU的高性能计算技术的研究。
一、并行计算并行计算是指在一台计算机上同时执行多个任务，以提高计算机系统的效率和性能。
并行计算可以通过多线程、多进程或向量计算来实现。
其中，多线程是最常用的技术，因为它比其他技术更容易实现和管理。
多线程技术可以充分利用多核CPU的计算能力，因为每个线程可以在一个CPU核心上执行。
在并行计算中，需要解决的一个重要问题是数据同步。
由于多个线程或进程同时执行，它们可能会访问同一个内存区域。
如果不进行同步，就会产生数据冲突，导致计算结果出错。
因此，需要采用一些同步机制，例如互斥锁、读写锁、条件变量等。
二、CUDA技术CUDA技术是一种由英伟达公司开发的并行计算技术，它可以在GPU上同时执行多个线程。
CUDA技术可以充分利用GPU的计算能力，因为GPU可以同时处理大量的数据。
相比之下，CPU更适合处理复杂的控制流程。
CUDA技术可以用于许多应用程序，例如科学计算、图形处理等。
在CUDA技术中，每个线程都可以访问独立的内存空间，因此不需要同步机制。
但是，需要考虑如何将数据从主机内存复制到GPU内存。
数据复制是一个耗时的操作，如果复制的数据量很大，就会影响程序运行的效率。
因此，需要采用一些优化技术，例如异步数据复制、零拷贝技术等。
三、MPI技术MPI技术是一种分布式计算技术，它可以将多个计算节点组合成一个计算集群，以充分利用各个节点的计算能力。
MPI技术可以用于许多应用程序，例如分子动力学模拟、天气预报、金融风险评估等。
在MPI技术中，每个计算节点都有独立的内存空间，因此需要采用一些数据通信机制来实现节点之间的数据交换。
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器在计算机科学领域中，计算机的性能提升一直是一个重要的研究方向。
而并行计算和多核处理器技术的引入为计算机性能的提升带来了重要的突破。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指在同一时间内，多个任务可以同时进行，从而提高计算效率。
这是通过将一个问题拆分为多个子问题，并使用多个处理单元同时处理，最后再将各个子问题的结果进行合并得到最终解决方案。
并行计算的原理包括任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个任务划分为多个子任务，然后由不同的处理单元分别处理，最后通过数据通信和同步机制进行结果的合并。
数据并行是指将同一个任务的数据划分为多个部分，然后由多个处理单元并行处理各自的数据，最后将结果进行合并。
二、多核处理器的介绍和原理多核处理器是指在一个芯片上集成了多个处理核心的处理器。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行多个任务，从而提高系统的整体性能。
多核处理器的原理是将计算密集型的任务分配给不同的处理核心进行处理，而将串行和通信密集型的任务交给专门的处理核心进行处理。
多核处理器有两种形式：对称多处理器（SMP）和异构多处理器（AMP）。
在SMP架构中，每个处理核心都是相同的，并且共享同一片内存和总线。
而在AMP架构中，每个处理核心可以具有不同的性能和特点，它们可以独立地运行不同的任务。
三、并行计算和多核处理器的应用并行计算和多核处理器技术在各个领域都有着重要的应用。
在科学计算领域，它们被广泛应用于模拟和仿真、大规模数据处理和分析等任务。
在人工智能领域，它们被用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。
在图像和视频处理领域，它们被应用于图像处理、视频编解码等任务。
并行计算和多核处理器技术还在云计算和大数据领域有着重要的应用。
通过将大规模的计算任务分配给多个处理核心并行处理，可以加快任务的执行速度，提高系统的负载均衡和资源利用率。
同时，多核处理器技术还能够提供更好的响应时间和性能预测能力，使得云计算和大数据系统能够更加高效地运行。
2009并行计算与多核程序设计03-04并行计算基础
并行性措施及困难
一、并行性措施
时间重叠：时间上错开，轮流重叠使用硬件：如流水线 资源重复：空间重叠，以量取胜 资源共享：多用户按时间顺序轮流使用同一套资源：如分时系统 任务分配非常困难
二、并行性困难
可并行性：任务的并行性划分和分发
算法对并行性的限制
算法不仅与问题有关，还与硬件有关
/fatlab
(a)二叉树
(b)星形连接
(c)二叉胖树
6
网络参数
/fatlab
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
静态互连网络与动态互连网络
静态互连网络
处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期 间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有 一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立 方环、洗牌交换网、蝶形网络等 用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变 连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多 级互连网络等。
8
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
静态互连网络----二维网孔
N×N二维网孔（2-D Mesh）
/fatlab
每个节点只与其上、下、左、右的近邻相连（边界节点除外）， 节点度为4，网络直径为 2N-1，对剖宽度为N 在垂直方向上带环绕，水平方向呈蛇状，就变成Illiac网孔了，节 点度恒为4，网络直径为N-1，而对剖宽度为2N 垂直和水平方向均带环绕，则变成了2-D环绕（2-D Torus）， 节点度恒为4，网络直径为2[N/2]，对剖宽度为2N
处理机之间的通信开销限制
当通信开销大时并行处理技术得不偿失
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企事业单位需求——大型企业的ERP、
CRM等复杂应用，科学计算、政府的大型
数据库管理系统、数字医疗领域、电信、
金融等都需要高性能计算，多核技术可以
满足这些应用的需求。
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3. 多核计算成为发展趋势
目前芯片厂商都已转向了多核CPU的开发
和生产。市场已经被多核计算机占领。多核
处理器是处理器发展的必然趋势，无论是移
理器性能提高约20倍，体系结构的发展使
得处理器性能提高约4倍，编译技术的发展 使得处理器性能提高约1.4倍。
但是今天，这种规律性的东西却很难维持。
17
美国科学家指出，经过几十年的发展，计
算机芯片的微型化已接近极限。计算机技
术的进一步发展只能寄希望于全新的技术，
如新材料、新的晶体管设计方法和分子层
早在上世纪90年代末，就有众多业界人士 呼吁用CMP(单芯片多处理器)技术来替代 复杂性较高的单线程CPU。 IBM、惠普、Sun等高端服务器厂商，相 继推出了多核服务器CPU。 直到AMD抢先推出64位处理器后，英特尔 才想起利用“多核”这一武器进行“帝国 反击战”。真正的“双核元年”，是2006 年。
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冯.诺伊曼计算机结构
10
冯· 诺依曼计算机 输入设备 Input Device 输入接口 内存储器 Inner Memory
输出设备 Output Device
输出接口
A-BUS
D-BUS C_BUS
中央处理器 ＣＰＵ
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4、系统结构发展趋势
动物食物链
12
1984计算机食物链
Mainframe Mini Computer Workstation
6
直到1992年出现32位的Windows 3.1时，32 位的80x86处理器才有了一个广泛使用的 32位系统结构的操作系统和开发环境，而 32位机的应用软件一直到1997年才广泛上 市。 目前进入主流系统结构的是64位计算机系统。 而多核处理器的出现又使单核处理器逐渐 退出市场。
7
3、计算机系统结构分类
Core1
Front Side Bus
Front Side Bus
产量 …
多功能 … 功 效
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50
5.操作系统对多核处理器的支持
Windows和Linux都支持多线程，因此也
可用于多核计算机。
多核技术与并行计算
主讲人
郑晓薇
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
E-mail: xwzheng@ 2010.4.9
1
第一部分
计算机系统结构
2
1、计算机系统结构的发展
现代信息社会的发展是以计算机技术和网络
通信技术的发展为基础的。计算机系统结构
的发展从大型机、向量超级机、小型机、微
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单核时代，提高性能还采用了超标量技术， 从增加部件方式达到单位时间内执行多条 指令的目的；采用了超流水线技术提高频 率。 这些方式是从指令级上提升CPU的性能， 也已经达到极限。单纯提高CPU的速度还 面临存储器访问速度不匹配问题。所以并 不能使系统整体性能提高。
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2 . 对高性能计算需求的增加 •网络服务器软件——大型聊天室，搜索引擎 等，现有的计算能力远远不能满足未来网络服 务器的计算需求。
提高应用的开发和更新效率。出于商业目的没有
公开源代码。应用程序只需要两个接口函数Map
和Reduce可实现分布式并行。
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Apache为开源项目组织的大力推进者。根 据Google提出的MapReduce框架用JAVA 语言实现了开源的部署于集群中的平台， 取名为Hadoop，用于集群下的并行计算。 Phoenix由Stanford大学提出的一个开源 的多核平台实现。使用Pthead库，在每个 核上运行一个线程来执行每一个Map任务 或者Reduce任务。
(a) 单核结构
(b) 多处理器结构（2个独立封装）
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CPU状态
CPU状态
CPU状态
CPU状态
中断逻辑
中断逻辑
中断逻辑 执行单元
中断逻辑 执行单元
执行单 元
Cache
执行单 元
Cห้องสมุดไป่ตู้che
Cache
(d) 多核体系结构（1个封装）
(e) 共享cache的多核体系结构
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3. 超线程技术
只有一个实际的物理处理器，单个处理器 被分成许多部分来使用，其中执行部件 被各线程共享，其他部分可以在各线程 中分别复制使用。超线程技术中的线程 执行并不是真正意义上的并行。
2010年3月惠普笔记本的过热问题，主板 烧毁，召回门事件。
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就连戈登摩尔本人似乎也依稀看到了“主 频为王”这条路的尽头——2005年4月， 他曾公开表示，引领半导体市场接近40年 的“摩尔定律”，在未来10年至20年内可 能失效。
但是从单核到双核，再到多核的发展，证 明了摩尔定律还是非常正确的—— “从单 核到双核，再到多核的发展，是摩尔定律 问世以来，在芯片发展历史上速度最快的 性能提升过程”。 23
27
例如汽车辅助安全驾驶系统，在汽车行驶 中，可以自动侦查汽车附近的物体，如有 碰撞的危险，会及时报警和刹车。这个过 程需要每秒进行几千亿次的运算，过去是 没法实现的，现在有了多核CPU，在一个 最新的8核CPU上就可以实现了。
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服务器应用——要求高的吞吐率和在多处
理器上的多线程应用；Internet的应用、
P2P和普适计算的应用都促使了计算机性
能的不断提升，多核技术已经成为服务器
技术的重要技术支点。
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服务器集群应用——云计算、云应用、云存储
商业化的服务器已转为多核和多节点的集群服务方 式。 Google是典型的云计算服务公司。 MapReduce是Google提出一个创新的编程模型，
是为了简化其公司内部互联网服务的开发过程，
杂度大大增加。因此主频的提升空间已
经不大。
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CPU主频的提高，在一定程度上也要归功 于1975年进入这个领域的AMD公司的挑战。 但到了2005年，当主频接近4GHz时，英 特尔和AMD发现，速度也会遇到自己的极 限：那就是单纯的主频提升，已经无法明 显提升系统整体性能。
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此外，随着功率增大，散热问题也越来越 成为一个无法逾越的障碍。据测算，主频 每增加1G，功耗将上升25瓦，而在芯片功 耗超过150瓦后，现有的风冷散热系统将无 法满足散热的需要。3.4GHz的奔腾四至尊 版，晶体管达1.78亿个，最高功耗已达135 瓦。
核的性能是并行程序设计的重点。
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多核并行编程环境
Windows多线程编程 OpenMP多线程编程 （共享存储） MPI并行编程环境（消息传递接口 ） TBB线程构建模块 （Intel公司 ） Matleb并行计算工具箱 （Mathwork公司 ） MapReduce 编程模型（ Google公司）
弗林分类法（Flynn分类法） Michael.J.Flynn1966年提出按指令流 和数据流的多倍性状况对计算机系统 进行分类。 根据指令流和数据流，计算机系统可 分为四类：
8
（1）单指令流单数据流SISD
（2）单指令流多数据流SIMD
（3）多指令流单数据流MISD
（4）多指令流多数据流MIMD
就不会作为主流系统结构，而有新的系统
结构替代它。
一种计算机系统结构，从产生到消亡，
大致需要15—20年的时间。
5
典型例子是Intel公司80X86系列微处 理器中32位系统结构的发展。1985年 第一个32位微处理器80386投入市场时， 并没有相应的32位操作系统，人们仅仅 将它当成一个高速的8086使用。
动与嵌入式应用、桌面应用还是服务器应用，
都将采用多核的架构。
多核编程将成为程序员必须掌握的技术。
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多核平台上的应用软件开发
多核平台上的应用软件开发不同于以前的
软件编写思想
首先设计者必须认识底层多核的存在
把软件设计成多进程或多线程
并将这些进程或线程与底层的多核处理
器绑定
如何将软件分成多个进程或线程，发挥多
•多媒体游戏软件——要对图形、动画做大量 运算。现有的计算能力的限制，现在游戏一般 都运行在较低的分辨率下；有一些 战斗游戏， 各个战斗单元都是并发计算，对计算能力的需 求更加巨大。
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客户端软件——杀毒软件、安全软件对计算 能力的需求也大大增加。装上杀毒软件的机 器的速度明显受到影响。杀毒软件的运行速 度也大为降低。也说明杀毒软件对计算能力 的需求增长之快。 实时嵌入式系统——在高端通信和医疗成像 等计算密集型应用领域，多核嵌入式处理器 提供卓越性能和可扩充性，实现低能耗、高 效能优势。
PC
Vector Supercomputer
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1994 计算机食物链
(hitting wall soon)
Mini Computer
Workstation
PC
(future is bleak)
Mainframe
Vector Supercomputer
MPP
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2000年代计算机食物链(现在和将来)
志。而它的发展和成熟，则是以配套的系统软 件和应用为标志。一旦这种系统结构不能够满 足应用的需要，这种系统结构就会消亡，从而 诞生新的系统结构。
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计算机发展的历史表明：从硬件成熟到系统
软件成熟大约需要5—7年时间，从系统软
件成熟到应用软件成熟，大约也需要5—7
年时间。再过5—7年时间，这种系统结构