多核编程之挑战与应对—-孔晓华_计算机系统结构
高效异构多核处理器的体系结构设计与编程优化
高效异构多核处理器的体系结构设计与编程优化当今的计算机科学界，人们对于计算机系统的性能和功耗的要求越来越高，为能够满足这种要求，高效异构多核处理器成为了当前研究的热点之一。
这种处理器是指在同一芯片上使用不同种类的处理器核心，比如CPU、GPU、FPGA等，在不同处理器之间进行分工协作，实现任务的高效处理，从而提高系统的性能并降低功耗。
因此，高效异构多核处理器的体系结构设计和编程优化是至关重要的一步。
一、高效异构多核处理器的体系结构设计高效异构多核处理器的体系结构设计需要从以下三个方面进行考虑。
1. 协作模式协作模式是异构处理器体系结构的核心。
异构处理器的优势在于擅长处理不同类型的任务。
为实现协作，任务被分为不同的部分，根据适应度将任务部分分配给不同类型的处理器核心。
因此，协作是通过任务分配和任务调度工作完成的。
2. 处理器组织结构处理器组织结构是异构处理器体系结构中最为基本的部分。
处理器组织结构包括多个处理器核心，内存等存储和数据I/O接口等。
处理器核心是异构多核处理器中的重要组成部分，是整个计算机架构的决定性因素。
除了传统的CPU，现在一般的高效异构多核处理器也包括GPU和FPGA等，同时还拥有丰富的内存和数据I/O接口，从而实现高速的数据处理和传输能力。
3. 系统架构系统架构通常指处理器和系统互连方案。
其中，系统互连是指方法或技术，用于将多个处理器核心连接在一起，实现高效的任务协作以及对内存、I/O以及其它资源的共享。
有线互连、无线互连和三维互连都是常用的系统互连技术。
二、高效异构多核处理器的编程优化在高效异构多核处理器中，编程优化是系统性能优化的关键。
但是，异构多核处理器的不同内部构造和处理器核心之间的协作方式都各有特点，因此，各种不同处理器之间的编程实现也会不同。
以下是针对CPU、GPU和FPGA等各种异构多核处理器的编程优化措施。
1. CPU编程优化CPU是目前最广泛使用的处理核心，因此，针对CPU的编程优化也尤为重要。
计算机体系结构中的多核处理与并行算法
计算机体系结构中的多核处理与并行算法计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的关系以及它们协同工作的方法。
多核处理和并行算法是计算机体系结构中重要的概念和技术，在处理大规模数据和复杂任务时发挥着重要作用。
本文将从多核处理和并行算法的定义、原理、应用以及未来发展等方面展开讨论。
一、多核处理的定义和原理多核处理是指在一台计算机中集成多个处理器核心，每个核心都可以同时执行多个指令和处理多个任务。
通过同时执行多个任务，多核处理可以提高计算机的计算速度和处理效率。
多核处理的原理是将多个核心配置在同一颗芯片中，通过内部互联结构实现核心之间的通信和数据传输。
多核处理的出现是为了解决传统单核处理器在处理大规模数据和复杂任务时遇到的瓶颈问题。
通过使用多核处理器，可以将任务划分为多个子任务，每个子任务由一个核心负责执行，从而实现并行处理，提高系统的处理能力和效率。
二、并行算法的定义和应用并行算法是指将一个计算任务划分为多个可并行执行的子任务，并利用多核处理器的并行计算能力，同时执行这些子任务，最终将结果集成为一个完整的计算结果。
并行算法可以充分利用多核处理器的计算资源，提高计算效率和处理速度。
并行算法的应用范围非常广泛，例如在图像处理中，可以使用并行算法实现快速的图像滤波和增强；在科学计算中，可以使用并行算法进行大规模的数值模拟和数据分析；在人工智能领域，可以使用并行算法进行机器学习和深度学习等任务。
三、多核处理与并行算法的关系多核处理和并行算法是相辅相成的关系。
多核处理提供了硬件基础，使得并行算法得以实施和发挥作用；而并行算法则充分利用了多核处理器的计算资源，并通过合理的任务划分和调度，使得多核处理器能够发挥最大的处理能力和效率。
在实际应用中，通过合理选择并行算法可以充分利用多核处理器的计算能力。
例如，在图像处理中，可以使用并行算法将图像划分为多个子区域，每个子区域由一个核心负责处理，最后将所有处理结果合并得到最终的图像处理结果。
多核编程之挑战与应对—-孔晓华_计算机系统结构
ห้องสมุดไป่ตู้
双核共享封装和I/O 双核共享封装和 时,总成本下降 总成本下降
多核处理器简介
多核技术的发展
Pentium 4 with HT 至强双处理器 双核
同一处理器中的两个独立执行 单元
State State Execution Cache Bus
2 Threads 1 Package
State Execution Cache Bus
State Execution Cache Bus
计算机系统结构--《张晨曦、王志英》课后习题参考答案
第1章计算机系统结构的基本概念1.1 解释下列术语层次机构: 按照计算机语言从低级到高级的次序, 把计算机系统按功能划分成多级层次结构, 每一层以一种不同的语言为特征。
这些层次依次为: 微程序机器级, 传统机器语言机器级, 汇编语言机器级, 高级语言机器级, 应用语言机器级等。
虚拟机: 用软件实现的机器。
翻译: 先用转换程序把高一级机器上的程序转换为低一级机器上等效的程序, 然后再在这低一级机器上运行, 实现程序的功能。
解释: 对于高一级机器上的程序中的每一条语句或指令, 都是转去执行低一级机器上的一段等效程序。
执行完后, 再去高一级机器取下一条语句或指令, 再进行解释执行, 如此反复, 直到解释执行完整个程序。
计算机系统结构: 传统机器程序员所看到的计算机属性, 即概念性结构与功能特性。
在计算机技术中, 把这种本来存在的事物或属性, 但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。
计算机组成: 计算机系统结构的逻辑实现, 包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。
计算机实现: 计算机组成的物理实现, 包括处理机、主存等部件的物理结构, 器件的集成度和速度, 模块、插件、底板的划分与连接, 信号传输, 电源、冷却及整机装配技术等。
系统加速比: 对系统中某部分进行改进时, 改进后系统性能提高的倍数。
Amdahl定律: 当对一个系统中的某个部件进行改进后, 所能获得的整个系统性能的提高, 受限于该部件的执行时间占总执行时间的百分比。
程序的局部性原理: 程序执行时所访问的存储器地址不是随机分布的, 而是相对地簇聚。
包括时间局部性和空间局部性。
CPI: 每条指令执行的平均时钟周期数。
测试程序套件: 由各种不同的真实应用程序构成的一组测试程序, 用来测试计算机在各个方面的处理性能。
存储程序计算机: 冯·诺依曼结构计算机。
其基本点是指令驱动。
程序预先存放在计算机存储器中, 机器一旦启动, 就能按照程序指定的逻辑顺序执行这些程序, 自动完成由程序所描述的处理工作。
多核体系结构与并行编程模型计算机科学导论第八讲ppt课件
int retval; retval = curr; 1
– 原因： curr = curr+prev;1
对共享变
量的访问缺
乏约束
prev = retval; 1
curr = curr+prev;1 prev = retval; 1
28 t
共享变量并行编程模型
• 同步
– 同步是对线程执行的顺序进行强行限制的一种机 制，用来控制线程执行的相对顺序，可以有效解 决任何线程之间的冲突，而这些冲突有可能会导 致线程的执行出现异常行为
执行单元 缓存
单核结构
CPU状态 CPU状态 中断逻辑 中断逻辑
执行单元 缓存
超线程结构
多处理器结构
超线程技术充分利用执行
单元中的空闲资源，以便在 相同时间内完成更多工作
执行单元中的资源：内存
访问部件、算术运算部件和
浮点功能部件等
8
基本知识
• 单核结构与多核系统结构
CPU状态 中断逻辑
执行单元 缓存
P1: W(x)1
P2:
W(x)2
P3:
R(x)2 R(x)1
P4:
R(x)2 R(x)1
t 左图符合顺序
t 一致性：
t W(x)2先于W(x)1
发生
t
20
内存一致性模型
• 顺序一致性模型
– 比严格一致性弱的模型
– 在多处理器共享内存情况下，所有处理器的内存 访问操作都按照某个顺序逐个执行，并且每个处 理器执行的单个线程，严格按照程序规定的顺序 逐语句地进行内存访问操作
P1: W(x)1
t 左图不符合顺
P2:
W(x)2
t 序一致性：
计算机系统结构第一章
第1章 计算机系统结构基本概念
1.1 引言 1.2 计算机系统结构的概念 1.3 定量分析技术 1.4 计算机系统结构的发展 1.5 计算机系统结构中并行性的发展
1.1 引言
第一台通用电子计算机诞生于1946年 计算机技术的飞速发展得益于两个方面：
– 计算机制造技术的发展 – 计算机系统结构的创新
•
解释执行比编译后再执行所花的时间多，但 占用的存储空间较少。
1.2 计算机系统结构的概念
从语言的角度划分层次结构
翻译 高级语言程序员 翻译 汇编语言程序员 翻译 系统操作员 部分解释 机器语言（传统机器级） 机器语言程序员 解释 微程序机器级 硬件设计人员 硬件直接执行
软 件 硬 件 或 固 件
用平面直角坐标系中的一个点代表一个计算 机系统，其横坐标表示字宽（n位），纵坐标 表示一次能同时处理的字数（m字）。m×n就 表示了其最大并行度。
1.3 定量分析技术
一. 计算机系统的定量原理
1. 以经常性事件为重点进行优化 – 优化是指分配更多的资源、达到更高的性 能或者分配更多的电能等。 – 使经常性事件的处理速度加快能明显提高 整个系统的性能 2.Amdahl定律 加快某部件执行速度所能获得的系统性能 加速比，受限于该部件的执行时间占系统 中总执行时间的百分比。
指令数时钟周期时间cpucpicpicpi假定通过许多程序的统计得知程序中指令的总数为ic其中第i类指令的执行次数为ii或执行概率为pi而执行该类指令所需的时钟周期数为cpii而全部指令的类别数为n该处理机的统计平均cpi就为
计算机系统结构
四川大学计算机学院 主讲：倪云竹
E-MAIL：ybamboo@
提出问题：
如何应对编程中的困难和挑战
如何应对编程中的困难和挑战编程是一项充满困难和挑战的工作。
无论是初学者还是经验丰富的开发者，在编写代码和解决问题时都会面临各种挑战。
然而，对于那些能够应对这些困难并找到解决方案的人来说，编程也是一项极具成就感和乐趣的工作。
本文将分享一些应对编程中困难和挑战的有效策略和技巧。
一、保持积极心态面对编程中的困难和挑战，保持积极心态是十分重要的。
要意识到每一个遇到的问题都是一次学习和成长的机会。
相信自己有能力找到解决方案，并对自己的进步保持乐观态度。
二、分解问题当遇到一个看似无法解决的大问题时，可以通过分解问题来降低它的复杂性。
将大问题拆解成更小的子问题，并逐个解决每个子问题。
这样做不仅有助于更好地理解问题的本质，还能够提供一种逐步解决的思路。
三、合理规划和管理时间编程中的困难和挑战往往需要花费大量的时间来解决。
因此，合理规划和管理时间是至关重要的。
制定一个详细的时间表，将任务分成可管理的小块，并设定合理的时间限制。
这样能够帮助你更好地掌控进度，提高工作效率。
四、运用调试工具和技巧当程序出现错误或者bug时，调试工具是编程师的好帮手。
了解和熟练掌握调试工具的使用方法，能够快速定位和解决问题。
同时，也可以学习一些调试技巧，如使用日志、断点调试等，以更快地定位和解决问题。
五、善于查找和利用资源互联网上有大量的编程资源可供利用，包括文档、教程、论坛等。
善于查找和利用这些资源，能够帮助你更好地理解和解决问题。
此外，与其他开发者交流和分享经验也是一个很好的方法，他们可能提供了不同的视角和解决方案。
六、坚持练习和学习面对编程中的困难和挑战，坚持不懈的学习和练习是非常重要的。
编程是一门需要不断学习和实践的技能，只有不断提升自己的知识和技能，才能更好地应对各种问题和挑战。
总结起来，编程中的困难和挑战是难免的，但是通过保持积极心态、分解问题、合理规划时间、运用调试工具和技巧、善于查找和利用资源以及坚持练习和学习，我们可以更好地应对并解决这些问题。
异构计算体系结构分析和关键技术研究
异构计算体系结构分析和关键技术研究摘要：随着人工智能和大数据等计算机应用对算力需求的迅猛增长以及应用场景的多样化，通用处理器+协处理器的异构混合计算逐渐成为研究重点。
文中介绍了当前主要的异构计算机体系结构，包括CPU+协处理器、CPU+众核处理器、CPU+ASIC、CPU+FPGA等；简述了异构计算中的关键技术，包括异构处理器之间的并行任务划分、任务映射、数据通信、数据访问，以及异构协同的并行同步和异构资源的流水线并行等；分析了异构计算面临的挑战，指出目前关键的核心技术需要从通用与AI专用异构计算的融合、异构架构的无缝移植、统一编程模型、存算一体化、智能化任务划分和分配等方面进行突破。
趋势表明，异构计算架构会进一步加强对AI的支持，同时也会增强软件的通用性。
关键词：异构计算；并行计算；并行编程；混合编程引言随着人工智能和大数据迅速发展，计算机的算力需求也急剧增加，传统的CPU难以适应需求的增长，异构计算能够提供更强大的算力。
例如用于通用计算的图形加速处理器，拥有几百甚至上千个核心，因此也被称为众核处理器，由于拥有大量的计算核心，其并行计算能力迅速得到提升，与CPU共同构成的异构计算系统比传统的对称处理器系统更有性能优势。
但是CPU与协处理器的指令系统不同，因此需要根据指令系统的差异对源码进行修改，将其编译成不同的程序分配到异构处理器上执行，同时也增加了程序编写、任务分配和数据通信的复杂性。
随着计算的应用场景的多样化，云计算、边缘计算以及各种智能设备接入物联网，使得计算面临的硬件和网络结构日趋多样，促进了处理器的多元化发展。
本文从分析异构计算机体系结构、异构处理器以及异构混合编程等的发展现状入手，对异构计算面临的主要挑战和关键技术进行分析，根据行业研究成果和发展趋势提出未来可能的研究方向。
１异构计算机体系结构1.1 CPU的协处理器CPU的协处理器是一种芯片，用于承担系统微处理器的特定处理任务。
一个协处理器通过扩展指令集或提供配置寄存器来扩展内核处理功能。
多核处理器体系结构及并行程序设计
DP/MP – Dual/Multi-Processing: 2 or more processors in Dual/Multithe same system
– 只共享系统总线，独立缓存 只共享系统总线， – 高性能，资源冲突少 高性能，
Dual core , Without HT
( Eg. Pentium D Processor )
Two Floating Point Threads
L2 L2 Cache andControl Cache and Control
BTB
3
3
uCode ROM
L2 L2 Cache andControl Cache and Control
主要并行计算 多进程，内存 多进程，基于 多线程 多进程， 多进程， 共享 方式 消息传递
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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 每个线程拥有自己的缓存、
一个3.2GHz Smithfiled在性能上并非等同于3.2GHz 一个3.2GHz Smithfiled在性能上并非等同于3.2GHz P4 with HT 的2 倍
Two Floating Point Threads
L2L2 Cache andControl Cache and Control
BTB
Integer
3
3
uCode ROM
2 threads CANNOT be executed at the same time (per processor) if they’re competing for the same execution resource (eg. 2 floating point threads in a P4P architecture)
面向多核处理器的高效编程范式研究
面向多核处理器的高效编程范式研究随着计算机技术的不断发展和进步，多核处理器的应用越来越广泛，多核处理器作为目前计算机性能的主要瓶颈之一，是提高计算机性能的重要手段之一。
然而，由于传统的单线程编程模型在多核处理器上无法充分发挥处理器的性能优势，导致了多核并行编程的难度和复杂度，同时也成为了制约多核处理器发展的关键所在。
面向多核处理器的高效编程范式研究，就是为了解决多核并行编程中的瓶颈问题，提高程序的性能和效率，从而达到更好的计算机性能。
一、多核处理器的瓶颈问题多核处理器的瓶颈问题主要有两个方面，一是CPU内部，二是CPU与I/O设备之间。
在CPU内部，多核处理器的瓶颈在于缓存一致性、内存带宽等问题。
由于多个核心共享同一个内存，不同的核心之间读写同一内存时可能会发生冲突，导致性能下降。
此外，内存带宽也是CPU内部的瓶颈之一，多个核心处理器读写同一内存时也会导致带宽的消耗，从而影响程序的性能。
在CPU与I/O设备之间，多核处理器的瓶颈在于数据传输、并发控制等问题。
由于多核处理器和I/O设备之间需要进行大量的数据传输，如果数据传输速度过慢或者过程中存在阻塞，就会成为程序的瓶颈。
此外，并发控制也是影响多核处理器性能的因素之一，需要采用适当的同步机制，保证多个线程之间的并发工作不会相互影响，以避免性能下降。
二、面向多核处理器的高效编程范式为了解决多核处理器的瓶颈问题，需要采用面向多核处理器的高效编程范式，利用多核处理器的并行能力，提高程序的性能和效率，从而达到更好的计算机性能。
1. 并行化方法并行化是一种利用多核处理器并行计算的编程方法，能够有效提高程序的性能和效率。
并行化的方法主要有多进程方式、多线程方式和GPU计算方式。
多进程方式是通过启动多个进程来执行相同的任务，将任务分配到不同的核心进行计算。
多线程方式则是利用多核处理器的线程级并行能力，将单一任务分解成多个线程同时执行，加快程序并行处理的效率。
GPU计算方式则是利用GPU的高并行计算能力，进行大规模的数据并行处理，提高数据处理的速度和效率。
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双核共享封装和I/O 双核共享封装和 时,总成本下降 总成本下降
多核处理器简介
多核技术的发展
Pentium 4 with HT 至强双处理器 双核
同一处理器中的两个独立执行 单元
State State Execution Cache Bus
2 Threads 1 Package
State Execution Cache Bus
• 并发的任务 不同的处理器 • 任务之间存在高通讯的 同一处理器
映射实际是一种权衡，属于NP完全问题
映射判据
映射——判断依据
采用集中式负载平衡方案，是否存 在通讯瓶颈？ 采用动态负载平衡方案，调度策略 的成本如何？
并行程序设计方法学
一个简单实例
问题
划分后域集
r=A+B+C A = (a1 + a2 * a3) * B B = b1+b2 C = c1 + c2
拉开多核时代的序幕
多核时代到来
2006年是CPU及至软件发展史上的一次重大里 程碑, 甚至可以和60年第一台计算机的发明相 提并论. 这一年,CPU在物理上得到了极大了的改变.而 率先引发这次冲击波的就是CPU第二厂商AMD AMD在2006年第一个推出了双核处理器，这种 处理器的计算单元相互独立，但它们将共享 CPU的一、二级缓存。这种CPU虽然没有两颗 CPU的效率高，但它的性价比是非常高的
LOGO
多核处理器
多核挑战软件开发
内容
拉开多核时代的序幕 多核处理器简介 多核挑战软件开发 并行程序设计方法学 发展前景 发展前景
拉开多核时代的序幕
CPU简史
1971 1978 1985 1995 2003
Intel 4004
Intel 8086
Intel 80386 Intel Pentium系列 系列
发展前景
症结
可能所有学过计算机的人都知道，现在的计算 机无论速度有多快、体积有多少、功能有多多、 价格有多便宜，都离不开冯.诺依曼机的限制。 当然，基于多核CPU的计算机也是如此。多核 CPU的终结是否会意味着冯.诺依曼机的终结呢？ 自从计算机发明至今，不管主频怎么提高，集 成度怎么提高，唯一没变的是计算机的架构— —冯.诺依曼模型
发展前景
在近十年时间里，各大新闻媒体经常报道 一些科学家正在或已经研究出了颠覆冯.诺 依曼机的计算模式。如前一阵子IBM宣布研 究出基于十进制的CPU。而更有甚者，将 彻底摆脱了传统计算机的束缚，如量子计 算机、生物计算机等都是最吸引我们眼球 的词汇。虽然有这么多种类的新型计算机， 但它们大多只是实验室产品，至少在目前 还不能大规模应用。因此，才有了现在的 多核CPU来填补新型计算机问世之前的这 段空白。
双核可能不如单核
如果不针对多核进行软件开发， 如果不针对多核进行软件开发，不仅多核提供的强大 计算能力得不到利用，相反还有可能不如单核CPU好 计算能力得不到利用，相反还有可能不如单核 好 因为采用多核的CPU其每个内核的主频比主流的 用。因为采用多核的 其每个内核的主频比主流的 单核CPU通常要低一些，如果你的程 序只能发挥出 单核 通常要低一些， 通常要低一些 一个内核效用的话，自然不如单核CPU好用 好用。 一个内核效用的话，自然不如单核 好用
多核挑战软件开发
针对多核的软件开发
“从某种程度上说，对于软件开发者而言， CPU主频提升就像是免费的午餐，此前所有的 程序很自然地会从主频的提升中受益，而如今 多核出现了，这种免费的午餐没有了。我们必 须针对多核重新进行软件设计” 。以上是中科 院软件所并行计算实验室副主任张云泉的一段 话。 要发挥多核处理器的优势,必须进行并行程序的 设计与开发. 未来多核芯片将无处不在，针对多核的软件开 发将是摆在软件产业界面前一个大的挑战
拉开多核时代的序幕
在2006年AMD刚推出双核CPU，英特尔就 快速地推出了四核CPU。而在2007年，英 特尔更是赚足了眼球，推出了多达80核的 CPU。因此，如果说AMD将多核时代的序 幕拉开了一小部分话，那么英特尔就将这 个序幕完全拉开了
多核处理器简介
什么是多核处理器
两个或多个独立运行的内核集成于同一个处理 器上 双核处理器 =一个处理器上包含2个时代的序幕
单核CPU的极限突破 的极限突破 单核
在CPU快速发展的20年里, CPU一次次地遭遇性能极限，但都又一次次地冲破 了这个极限.从奔腾到奔腾2，CPU也突破了1GHZ，从奔腾2到奔腾3，CPU从 1GHZ突破了2GHZ，从奔腾3到奔腾4，CPU也终于突破了3GHZ，现在最高的 CPU主频已经高达3.8GHZ
并行程序设计方法学
划分 通讯 组合 映射
并行算法设计
并行程序设计方法学
划分(Partitioning)：分解成小的任务，开拓
并发性；
通讯(Communication)：确定诸任务间的数
据交换，监测划分的合理性；
组合(Agglomeration)：依据任务的局部性，
组合成更大的任务；
映射(Mapping)：将每个任务分配到处理器上，
State Execution Cache Bus
2 Threads 2 Packages
State Execution Cache Bus
2 Threads 1 Package
State Execution Cache Bus
多核挑战软件开发
提一个问题先
回答是不一定 回答是不一定
?
性能: 性能 双核的运算速度 一定会比单核的CPU 一定会比单核的 快吗? 快吗
多核挑战软件开发
多核的影响
• 原有软件大都是并行的
传统的科学计算
•多核提供了更高性能的执行平台 多核提供了更高性能的执行平台 •需要做的是针对多核进行优化 多核应用不存在困难 需要做的是针对多核进行优化,多核应用不存在困难 需要做的是针对多核进行优化
• 业务特征是并发的 应用具有天然的并发性 业务特征是并发的,应用具有天然的并发性
并行程序设计方法学
划分——判断依据
划分是否具有灵活性？ 划分是否避免了冗余计算和存储？ 划分任务尺寸是否大致相当？ 任务数与问题尺寸是否成比例？ 功能分解是一种更深层次的分解， 是否合理？
并行程序设计方法学
通讯
通讯是PCAM设计过程的重要阶段； 划分产生的诸任务，一般不能完全独立 执行，需要在任务间进行数据交流；从 而产生了通讯； 功能分解确定了诸任务之间的数据流； 诸任务是并发执行的，通讯则限制了这 种并发性；
服务器软件
• 多核提供了一个高性能计算平台 面临挑战不大 多核提供了一个高性能计算平台,
• 原有大部分程序是串行的
桌面软件
• 需要很好的并行编程模型和开发环境 挑战很大 需要很好的并行编程模型和开发环境,挑战很大
多核挑战软件开发
并行程序设计为什么难？
其根本原因是因为大多数计算机和编程语言发 明之初就是按照冯·诺依曼理论进行设计的。根 据冯·诺依曼的理论，CPU是按照程序指令，一 条条取出来并顺序执行的。而在多核或者多 CPU的计算机中，同时会有多条指令在执行。
单核CPU遭遇终极瓶颈 遭遇终极瓶颈 单核
单核CPU好象停止了前进，到3.8G却怎么也超不过4G
另寻出路
英特尔不得不承认奔腾系列已经遭遇最终的主频极限，4G就象一场百年罕见地 强降雪，将奔腾系列CPU的性能高速公路永远地封死了。因此，以英特尔为首 的CPU军团不得不另外找一条更宽的性能高速公路来继续他们的CPU神话
提高算法的性能
并行程序设计方法学
并行程序设计过程
划 分 通 讯
组 合 映 射
并行程序设计方法学
划分——域分解
划分的对象是数据，可以是算法的输入 数据、中间处理数据和输出数据； 将数据分解成大致相等的小数据片； 划分时考虑数据上的相应操作； 如果一个任务需要别的任务中的数据， 则会产生任务间的通讯；
多核挑战软件开发
并行程序设计之难
首先，运行于不同处理器上的各项任务之间的 通信就是个难题。 其次，由于并行系统缺少明确的全局系统状态， 不像串行程序容易理解 第三，因为并行程序执行时，每一次的执行路 径并不完全一样，这会给并行程序设计的纠错 和调优等带来很大困难 。
多核挑战软件开发
在并行程序设计方面,Intel,AMD及相关的软件 厂商推出了一系列的产品，包括编译器、VTun 性能分析器、多线程工具等 来帮助用户完成软 件的并行化工作。 尽管软件研究人员在编程模型、编译器、自动 转换、调试工具等方面做了很多的工作，效果 还是不错的，但总体上看把一个现有软件并行 化其代价还是很高的 。
Core0
Core1
Front Side Bus
多核处理器简介
为什么采用双核
性能 功耗 成本
单核
仅靠主频驱动
主频超过2GHz 主频超过 时功耗超过 100W
封装和测试占总成 本的20%-50%, I/O 本的 通常占晶片面积的 15-20%
多核
由主频和每时钟周 期所执行的指令数 来实现
平衡性能与功耗
多核挑战软件开发
并行程序开发方法
串行语言加并行库的扩展，也就是增加一个库 来帮助进行消息传递和并行，但其程序开发效 率很低，难度也比较大，如OpenMP,MPI等 现在大部分程序语言支持多线程编程，用来发 挥多核的优势。如java，C#等，不过这些程序 对于大部分程序员来说过于复杂。因为这些相 当于是使用OS API 进行并行程序开发，而这 些语言是对这些ＡＰＩ进行了封装。
并行程序设计方法学
划分——域分解
示例：三维网格的域分解，各格点上计 算都是重复的。下图是三种分解方法：
并行程序设计方法学
划分——功能分解
划分的对象是计算，将计算划分为不同 的任务，其出发点不同于域分解； 划分后，研究不同任务所需的数据。如 果这些数据不相交的，则划分是成功的； 如果数据有相当的重叠， 意味着要重 新进行域分解和功能分解； 功能分解是一种更深层次的分解。