2009并行计算与多核程序设计13-14多核多线程研讨课

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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

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

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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

高职高专计算机类专业开设《多核编程》课程的探索与实践

学院培训了二十几名教师．为多核课程的开设奠定了坚固的师并行程序设计的基本方法和并行算法设计的基本过程如图１资基础。随后系里组织了多核课程组．对高职高专学生强调动所示并行程序设计的基本流程分为六个阶段：针问题描述、题的问手能力的特点以及学生的具体情况．多核编程内容进行分析、可并行性、解模式、行算法、程模型和性能调优。《核编对分并编多分解和组合．并多次参加英特尔多核研讨会．和英特尔专家研程》的课程内容始终围绕并行化程序设计这条主线展开．一部每
师对开设多核课程的必要性和可行性进行深入研讨和科学论多线程技术的原理、优点以及单核平台下多线程技术存在的一证．致认为开设多核课程是大势所趋．在必行一势些问题由此引出多核处理器体系结构．以及在多核体系结构
讨、改，终确立了注重实践能力培养的课程架构。目前多核分的内容组合起来就构成了整个并行化程序设计的基本流程．修最编程课程已经开设两年．得较好的效果取按照这一流程．助学生逐步建立并行化程序设计的思想．握帮掌

操作系统课件

Operating System
22
哈工大计算机科学与技术学院
进程状态转换
在进程执行过程中，其状态会不断变化
运行
一个CPU上正在执行的进程
就绪
准备运行的进程
Harbin Institute of Technology
Operating System
23
哈工大计算机科学与技术学院
进程状态转换
(1) 就绪 (2) 运行运行: 该进程被配遣(Dispatch) 就绪: 运行并中断，如时间片用完
将其它资源加以限制后分配给不同的进程
如内存映射: Give each process their own address space 内核/用户模式: Arbitrary multiplexing of I/O through system calls
Harbin Institute of Technology
Harbin Institute of Technology
Operating System
16
哈工大计算机科学与技术学院
进程 vs. 程序
程序: 代码 + 数据
是静态的
int c; int main() { printf(“hello”); }
进程是程序关于某数据集 stack 上的一次运行活动
Harbin Institute of Technology
Operating System
7
哈工大计算机科学与技术学院
并发引出的问题
多个用户对资源的共享
单一的CPU,单一的DRAM,单一的I/O设如何分配如何让用户(程序员)感觉到是独占机器
操作系统需要协调所有的活动

多核VS多线程：合适的才是最好的

理器的身影。如今双核处理器已成为市场主源共享，二是延迟屏蔽。”正是因为有这两个流，而四核、八核甚至更多核产品的开发也正突出的优点，多线程处理器在执行效率上有很
在进行中，一方面国内外主流的半导体公司都大的优势。争先恐后地推出自己的多核处理器产品，另一
一
步开发线程级并行性，最大限度地利用处理
深圳中微电科技有限公司首席技术官梅器内部执行资源并具有最大的灵活性，但单核思行从资源共享方面指出两者的差别， “ 核多线程处理器设计实现难度也最大。相对多线多
们之间又有什么差异？简单地说，多核处理器程好比是拼车，因为要去较远的不同地方，效是集成了多个处理器核心，其可同时执行的任率反而不好。” 因此他认为多线程在手机、ＰＣ
务数是单核处理器的数倍，从而提高处理器的等应用上没有优势，甚至很多高端应用上多线并行性能，而多线程处理器是在单核中加入并程其他开销反而会降低了性能。行执行架构以发挥核的最大效能来提高处理性尽管两种技术看上去截然不同，但芯原能。从芯片设计的角度来看，多线程处理器在微电子中国业务和技术支持高级总监汪洋却认设计时需要对内核的微架构进行调整，开发难为，实际上多核技术也是一种多线程技术，只度比多核处理器要闲难，因为多核只是需要处是在空间上静态划分了主要的硬件处理资源。理核与核之间的关联，而多线程需要对核的内多线程技术是在开发指令级并行性的基础上进部架构进行调整。

并行计算机程序设计导论pdf

CUDA最佳实践
总结CUDA编程的最佳实践，包括编写高效的CUDA内核函数、使用异步操作、避免不必要的内存拷贝等方面的内容。
43
07
并行计算应用案例分析
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
44
气象模拟应用案例分析
气候模型
使用并行计算模拟大气、海洋和陆地之间的相互作用，以预测气候变化。
42
CUDA性能优化策略
CUDA性能分析
介绍如何使用CUDA性能分析工具（如NVIDIA Visual
Profiler和Nsight）来评估和优化CUDA程序的性能。
CUDA优化技术
详细讲解CUDA优化的关键技术，包括内存访问优化、线程同步优化、指令级优化和算法级优化等。
2024，并行计算的应用前景更加广阔。未来，量子计算等新型计算技术的发展将进一步推动并行计算的进步，为解决复杂问题提供更加高效的方法。
2024/1/25
6
02
并行计算机体系结构
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/25
7
并行计算机分类与特点
// 计算点积并汇总结果
03
for (int i = rank; i < n; i += size) {
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MPI编程实例分析
• dot_product += a[i] * b[i];
2024/1/25
28
MPI编程实例分析
}
// 使用MPI_Reduce函数汇总各个进程的计算结果
2024/1/25

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。

高性能计算使用GPU和多核CPU进行并行计算

高性能计算使用GPU和多核CPU进行并行计算随着时间的推移，计算机硬件和软件技术的迅速发展，高性能计算已经成为了科学研究和工业生产中的重要组成部分。

尤其是在大数据分析、人工智能、计算机视觉等领域，高性能计算的需求更是日益增长。

在高性能计算中，GPU和多核CPU作为并行计算的主要方式，其应用范围也越来越广泛。

GPU是图形处理器，其设计初衷是为了提高计算机在图形渲染方面的性能。

但是，由于其高并行计算的特点，GPU也被广泛用于科学计算、数据分析等领域。

与传统的CPU相比，GPU可以通过数据并行的方式同时执行多个指令。

这使得在某些应用场景下，GPU可以比CPU 提供更高的计算性能。

多核CPU也是并行计算的另一种方式。

与GPU相比，多核CPU通常拥有更高的时钟频率和更多的缓存，可以更好地支持单线程的应用程序。

但是，当需要执行多线程应用程序时，多核CPU的性能不如GPU。

GPU和多核CPU的并行计算方式各有优缺点。

在实际应用中，我们需要根据应用场景选择合适的并行计算方式。

例如，GPU适用于并行计算密集型任务，而多核CPU适用于更为通用的任务。

同时，我们还需要考虑如何有效地利用GPU和多核CPU的并行计算能力。

在使用GPU进行并行计算时，需要将计算任务分解成较小的任务，并将其分配到各个GPU核心上。

这可以通过诸如CUDA、OpenCL等GPU编程框架来实现。

而在使用多核CPU进行并行计算时，可以使用诸如OpenMP、MPI等多线程编程框架。

然而，并行计算也存在一些挑战。

例如，在并行计算中如何处理数据的一致性、如何避免死锁等问题都需要仔细地考虑。

此外，在使用GPU进行并行计算时，由于GPU通常拥有大量的核心，其能耗也相对较高。

因此，如何平衡性能和能耗也成为了一个需要解决的问题。

综上所述，GPU和多核CPU的并行计算技术在高性能计算中具有重要的作用。

在实际应用中，需要根据应用场景选择合适的并行计算方式，并且合理地利用并行计算技术，以便提高计算性能和效率。

【计算机研究与发展】_多核系统_期刊发文热词逐年推荐_20140726

推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
科研热词多核处理器通用计算模型连续多范围查询格网索引无向图循环级前瞻并行多线程并行计算并行编程并行应用性能存储级并行多线程数据库排序多核多线程图形处理器启发式算法同步内存olap 共享存储共享cache多核处理器共享cache划分任务调度任务分配事务存储 quicksort cube计算 cache性能优化 cache优化
推荐指数 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词高性能计算机避错编译器类型恢复类型不一致特征选择源源翻译数据库查询归纳逻辑程序设计并行编程容错多核学习在线替换可靠性可重定向冗余关系学习中间表示 sse l1正则化 hash join
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6
2014年科研热词调度片上多核处理器映射并置执行并发性能下降共享资源推荐指数 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

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编程如何实现这几个亲和性？
11
浙江大学软硬件协同设计实验室
多线程讨论话题4 多线程讨论话题4
线程这个级别并发，是否可更细致
/fatlab
12
浙江大学软硬件协同设计实验室
硬件线程
Intel的HT技术 SUN的SMT技术 AMD Bulldozer技术
所有的刀片可以连接起来提供高速的网络环境，共享资源，为相同的用户群服务在集群中插入新的刀片，就可以提高整体性能
/fatlab
热插拔
刀片服务器分类
服务器刀片、网络刀片、存储刀片、管理刀片、光纤通道SAN刀片、扩展I/O刀片等等
特点
克服了芯片服务器集群的缺点实现了机柜优化
/fatlab
14
浙江大学软硬件协同设计实验室
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
并发级别
指令级（Instruction level）并发
一条单指令中的多个部分被同时执行时，便产生了指令级的并发汇编加速
3
浙江大学软硬件协同设计实验室
任务分别适合怎么样的多核多处理器？
单进程单线程多进程单线程单进程多线程多进程多线程
/fatlab
哪种任务会更优？
4
浙江大学软硬件协同设计实验室
多线程讨论话题2 多线程讨论话题2
6
浙江大学软硬件协同设计实验室
共享级别
共享L1的多核，少见处理器核心可以L2共享，也可以L2独享处理器核心可以L3共享 AMD
4核处理器Barcelona一个4核共享的2MB的三级 Cache Magny-Cours皓龙处理器两个6核拼接，12MB L3
/fatlab
/fatlab
单独的处理器内存看起来就像一个内存访存顺序
首先察看本身的L1缓存然后是附近的稍微大些的L1 然后是L2缓存芯片再然后是NUMA结构在寻找数据之前提供的L3缓存位于另一个微处理器附近的"远程内存“
8
浙江大学软硬件协同设计实验室
多线程讨论话题3 多线程讨论话题3
线程迁移，软亲和与硬亲和，对多核程序有何优劣
/fatlab
10
浙江大学软硬件协同设计实验室
线程迁移
线程从一个 CPU 移动到另一个上的过程称作迁移目的是负载平衡、任务并行
亲和的作用
程序员操控处理器核心
/fatlab
2
浙江大学软硬件协同设计实验室
多处理器
每个处理器是多核
塔式服务器机架式服务器（1U-4U）刀片服务器
blade server 主要结构为：
一大型主体机箱，内部可插上许多 “刀片”，每一块刀片上就是一块系统母板类似于多个独立的服务器，可以通过本地硬盘启动自己的操作系统每一块刀片可以运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联可以用系统软件将这些主板集合成一个服务器集群，成为集群模式
Intel
六核心Dunnington Xeon 7400三级缓存12/16MB 八核心Nehalem-EX Xeon服务器处理器
每个处理器核支持两路同时多线程，8处理器共享24MB三级缓存
IBM
power6的L2私有化
4MB
P5是共享的
7
浙江大学软硬件协同设计实验室
UMA
单核多线程技术(multi-threadingtechnology) 2011年推出Bulldozer“推土机”技术，增加Bulldozer器件双核成本增加75%，双核的性能提高90% SSE 5
/fatlab
13
室
验
实
计
设
同
协
件
硬
软
学
大
江
浙
多路Nehalem会形成一个ccNUMA架构
ccNUMA：cache coherent Non-Uniform Memory Access 多个Nehalem处理器之间使用MESIF协议来保持缓存一致性
/fatlab
9
浙江大学软硬件协同设计实验室
CPU访问任何地址所需要的时间都是相同的，这种内存就叫UMA
NUMA
非一致访问分布共享存储技术non-uniform memory architecture 是在多处理系统中配置微处理器的簇的方法例如
簇一般由四个微处理器（例如四个奔腾微处理器）组成，这四个微处理器通过一条局域总线（例如外围组件互联总线）与一个单独主板（也可能是一个卡）上的共享内存（就是L3缓存）连接
L2cache共享与否，与程序设计的哪些部分有关系
/fatlab
5
浙江大学软硬件协同设计实验室
缓存的功能
本身核心上线程访问变量是否hit 其他核心上线程访问变量能否hit
缓存大小缓存共享机制
/fatlab
线程的节点亲和性(Node affinity)
/fatlab
尽量在线程的本地内存上为其进行分配，并尽量让线程保持在该节点上常见于NUMA中强调低延迟访问时候
缓存亲和性(Cache Affinity)
让数据尽量长时间的保留在某一个CPU的缓存中，而不是来回在多个 CPU的缓存里换来换去
并行计算与多核程序设计
研讨课多核多线程
陈天洲，施青松，胡威 {tzchen, zjsqs, ehu}@ 2009年12月16日，玉泉校区曹西101
1
浙江大学软硬件协同设计实验室
多线程讨论话题1 多线程讨论话题1
多核多处理器服务器上的线程，运行机制是怎么样的