2009并行计算与多核程序设计00-01-02多核技术导论
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。
多核程序设计2
具体实现：
线程
进程不适合细粒度的共享存储并行程序设计。 线程 （threads）又被称作轻量级进程。 进程可由单个线程来执行，即通常所说的串行执行；或者 ，进程也可由多个线程来并行执行，此时，多个线程将共 享该进程的所有资源特征，并可以使用不同的CPU，对不 同的数据进行处理，从而达到提高进程执行速度的目的。
在多级存储模型中，从下往上，每个字节的成本越来越高，但访存延迟越来 越小，带宽越来越高。
并行计算机的多级存映射策略，即cache如何 节点内部或者节点之间内存的访问
从内存中取数并存储；
模式。
cache的映射策略
cache以cache行(line)为其基本组成单位，每个cache 行包含L个字，每个字为8个字节。数据在内存和cache之 间的移动以cache行为基本单位。 根据程序的数据访问具有时间局部性和空间局部性原理
cache的映射策略
cache的映射策略指的是内存块和cache行之间如何建立 相互映射关系。 直接映射策略（direct mapping strategy）
每个内存块只能被唯一地映射到一个cache行中
K－路组关联映射策略 （K-way set association mapping strategy）
矩阵乘法
并行编程环境
比较流行的并行编程环境主要有3类：消息传递、共享存 储和数据并行
特征 典型代表 可移植性 消息传递 MPI, PVM 共享存储 OpenMP 所 有 主 流 并 行 计 SMP, DSM 算机 进程级大粒度 线程级细粒度 异步 异步 分布式存储 共享存储 显式 隐式 较难 容易 好 较差 数据并行 HPF SMP, DSM, MPP
多核程序设计
3.2 片上多核处理器体系结构
• 片上多核处理器（CMP）：
– 将多个计算内核集成在一个处理器芯片中
• CMP可分为同构多核和异构多核
– 计算内核相同，地位对等的称为同构多核 – 计算内核不同，地位不对等的称为异构多核 – 异构多核多采用“主处理核+协处理核”的设 计
3.2 片上多核处理器体系结构
4.3 存储管理与文件系统
• 事务内存管理：数据同步机制 • 多线程内存分配
典型的支持多核的操作系统
• Linux 2.0内核是第一个支持SMP硬件的内核： – 通过使用一种粗粒度的锁来保证系统的完整性 • Linux 2.6中，提出了一种新的O（1）的进程调度 器，此调度器可以更好的支持SMP系统 • Windows目前能够在多内核处理器上运行，但并 没有针对这类处理器进行优化
SM
PU1
DS1 IS CS DS CS
MM1 MM2
PU2 CU MM PUn
DS2
CU
PU
MMm
SISD
DSn IS
SIMD
CU：控制部件，PU：处理机，MM：贮存模块，SM：共享主存 IS：指令流，CS：控制流，DS：数据流
CS1
CU1
CS2
PU1 PU2
DS
SM
CU2
MM1
CSn
MM2
ISn
下表列出了Flynn分类法以及每种计算机的实例。 下表列出了Flynn分类法以及每种计算机的实例。
指令流 1 1 多个 多个 1
数据流
名称 SISD SIMD MISD MIMD
举例 传统的冯·诺伊曼计算机 传统的冯 诺伊曼计算机 超级向量计算机， 超级向量计算机，阵列 处理机 目前还没有 多处理器， 多处理器，多计算机
并行计算与多核程序设计_陈天洲_线程的基本概念
第三章线程的基本概念->web课件返回多线程的概念线程（thread）是进程上下文（contex）中执行的代码序列，又被称为轻量级进程（light weight process），是操作系统中比进程更小的可执行单元。
在支持多线程的系统中，进程成为资源分配和保护的实体，而线程是被调度执行的基本单元。
进程的资源包括进程的地址空间，打开的文件和I/O等资源。
属于同一个进程的线程共享该进程的代码段和数据段，打开的文件，信号等。
除了共享资源，每个线程还包含各自的线程ID，线程执行状态，CPU寄存器状态和栈。
多线程机制的优点包括以下几个方面：1．创建一个线程比创建一个进程的代价要小。
由于线程共享进程的资源，所以进程被创建时不需要再分配内存空间等资源，因而创建线程所需的时间也更少。
2．线程的切换比进程间的切换代价小。
线程作为执行单元，当从同一进程的一个线程切换到另一线程时，需要载入的信息比进程切换时要少，所以切换速度更快。
3．充分利用多处理器。
同一进程的线程可以在多个处理器并行运行，该进程的运行速度可以显著提高，而单线程的进程却只能在一个处理器上运行，不能充分利用多个处理器。
4．数据共享。
对于同一进程的线程来说，他们共享同一块地址空间，可以访问相同的数据。
数据共享使得线程之间的通信比进程间的通信更高效，更容易。
5．快速响应特性。
对于交互程序来说，多线程设计的优势是，当执行一些耗时或者可能被阻塞的操作时，其他部分仍然保持运行和响应。
另外多线程编程可以使程序更加模块化，简化程序逻辑。
用户级线程用户级线程库是用于用户级线程管理的例程包，支持线程的创建、终止，以及调度线程的执行并保存和恢复线程的上下文，这些操作都在用户空间进行，无需内核的支持，所以用户级线程的创建和管理等操作更快。
对于那些内核本身不支持多线程的操作系统，通过用户级线程库可以使用户获得多线程编程的好处。
内核仍然以进程为单位进行调度，当内核调度一个进程运行时，用户级线程库调度该进程的一个线程执行，如果时间片允许，进程的其他线程也可能被执行，该进程的多个线程共享该进程的运行时间片，因而用户级线程的并行性会受到一定的限制。
(课件)基于多核系统的编程技术第一节并行程序设计流程第二节线
– 堆栈指针 – 寄存器 – 调度策略（如优先级） – 线程自有数据 – ····
对于在一个进程内的线程：
•一个线程对共享的系统资源进行修 改，其它这个进程内的其它线程也可 以见到这种修改。
•对于同一个数据，可能有两个值相 同的指针指向这个数据。
操作系统内部的线程
• 操作系统被分为两个截然不同的层次：
– 用户级（运行应用程序的层次） – 内核级（系统行为发生的层次）
• 内核级是操作系统的核心，维护着大量用于追踪 进程和线程的表格。
• 内核级线程能够提供更高的性能。并且同一进程 中的多个内核线程能够同时在不同的处理器或者 执行核上执行。
• 如OpenMP，PThread等线程库用内核级线程。
•进程内的多个线程可以对同一个内 存单元进行读和写操作，所以必须要 采取显式同步机制。
•在同一个进程的地址空间下，线程 间的通信消耗更小。
一个进程内的线程示例
进程与线程
• 程序在操作系统中作为进程 方式存在、获取资源、运行。
• 在一个进程内，线程可以创 建其它线程。每个线程有各 自的栈(stack)。
– 进程ID，进程组ID，用户ID，组ID； – 环境 – 工作目录 – 程序指令 – 寄存器 – 堆栈（Stack） – 堆（Heap） – 文件描述符 – 信号操作 – 共享库 – 进程间通信工具
• 消息队列、管道、信号量、共享内存
UNIX下进程示例
1.1 基本概念－－线程(thread)
• 是一些相关指令的离散序列。 • 从硬件资源上讲，线程就是一条与其它硬件线程
– 利用编译器指导（Compiler-directed） • 自动并行, OpenMP, Intel Threading Building Blocks等
基于英特尔多核处理器的并行计算技术研究
基于英特尔多核处理器的并行计算技术研究在当下科技飞速发展的时代，计算机的性能愈发成为了人们关注的焦点。
计算机的性能直接影响业务处理速度，所以有很多的研究者在追求计算机性能的提高。
多核处理器作为CPU的重要组成部分之一，其性能已经逐渐成为了人们关注的焦点。
本文主要探讨在英特尔多核处理器的基础上，如何实现业务处理的并行计算技术。
一、多核处理器的背景多核处理器，顾名思义，就是CPU的核心数量超过了一个。
多核处理器是不断提高CPU性能的关键因素之一。
目前，市场上主流的多核处理器有Intel和AMD。
在业务处理时，多核处理器可以大幅度提高业务的计算效率和运行速度。
随着技术的不断发展，多核处理器成为了未来计算机的主流芯片之一。
英特尔公司则是多核处理器领域中的佼佼者，它有丰富的多核处理器产品线，其中包括了Core i3、Core i5、Core i7、Xeon和Atom。
其中Xeon处理器一直是企业、组织等持续需求高性能处理器的首选，而Core i7则是畅玩游戏、高端应用等群体的首选。
二、多核处理器的优势多核处理器作为计算机性能提升的重要因素之一，有非常显著的优势：1、提升系统性能多核处理器的优势主要在于其能够分配多个内核同时执行不同的任务。
这会大大提高运行速度和执行效率。
2、降低耗电量多核处理器可以多个处理单元相互协作，同时完成一个任务，节省大量能源。
3、改善系统稳定性当一个核心出现问题时，其他内核可以帮助系统缓解问题以确保系统平稳运行。
三、并行计算技术的实现在多核处理器的基础上，实现并行计算技术是指同时执行多个独立的任务。
为了实现这个目标，需要完成以下几个步骤：1、任务定义在计算之前必须定义好需要完成的任务，具体需要执行哪些任务。
2、任务拆分如果需要执行的任务可以拆分，拆分成多个独立子任务，让不同的线程去执行。
3、工作分配将独立子任务分派给不同的线程来处理，以充分利用CPU资源。
4、任务合并当多个线程完成各自任务时，需要将这些任务的结果进行合并，在组合成一个完整的结果。
多核学习中的并行计算与加速技术
随着科技的不断发展，计算机的性能和速度也在不断提升。
而其中一个重要的技术就是多核学习中的并行计算与加速技术。
本文将从多核学习的概念入手，介绍并行计算和加速技术的基本原理，并探讨其在不同领域的应用和发展前景。
一、多核学习的概念多核学习是指利用多个核心进行数据处理和计算的学习方式。
在传统的单核学习中，计算机只能依次处理一个任务，而在多核学习中，计算机可以同时处理多个任务，从而提高计算效率。
多核学习的出现是为了满足计算机处理大规模数据和复杂任务的需求，尤其是在人工智能、大数据分析等领域。
二、并行计算的基本原理并行计算是指通过将一个大任务分解成多个小任务，让多个处理器同时进行计算，最后将结果合并得到最终结果的计算方式。
在多核学习中，利用并行计算可以充分发挥多核处理器的计算能力，加快数据处理和计算速度。
并行计算的基本原理包括任务分解、任务分配、计算执行和结果合并等。
三、加速技术的应用在多核学习中，为了进一步提高计算效率，人们还开发了各种加速技术。
其中最常见的包括GPU加速、FPGA加速和ASIC加速等。
GPU加速是利用图形处理器进行并行计算，适用于需要大规模并行计算的任务，如深度学习、图像处理等。
FPGA加速是通过可编程逻辑门阵列实现计算加速，适用于需要低延迟和高吞吐量的任务。
ASIC加速则是通过专门定制的集成电路实现计算加速，适用于特定的计算任务，如密码学、加密解密等。
四、并行计算与加速技术在人工智能领域的应用人工智能是一个需要大量数据和计算的领域，因此并行计算和加速技术在其中得到了广泛的应用。
例如，在深度学习中，利用GPU加速可以大幅提高训练速度和模型的精度。
在自然语言处理和语音识别领域，FPGA加速可以实现低延迟的实时处理。
在强化学习和机器人领域，ASIC加速可以提高决策的速度和效率。
五、并行计算与加速技术在大数据分析领域的应用大数据分析是另一个需要大规模计算的领域，而并行计算和加速技术可以极大地提高数据处理和计算的速度。
多核程序设计02 并行程序设计基础(并行计算基础)
并行编程环境
3类并行编程环境的主要特征的比较总结
特征 典型代表 可移植性 并行粒度 并行操作方式 数据存储模式 数据分配方式 学习入门难度 可扩展性 消息传递 MPI, PVM 共享存储 OpenMP 所有主流并行计 SMP, DSM 算机 进程级大粒度 异步 分布式存储 显式 较难 好 线程级细粒度 异步 共享存储 隐式 容易 较差 数据并行 HPF SMP, DSM, MPP 进程级细粒度 松散同步 共享存储 半隐式 偏易 一般
优点：
• 适合于并行算法的表达、分析和比较； • 使用简单，很多诸如处理器间通信、存储管理和进程同步等并行计算
机的低级细节均隐含于模型中； • 易于设计算法和稍加修改便可运行在不同的并行计算机上； • 且有可能加入一些诸如同步和通信等需要考虑的方面。
同步并行计算模型
SIMD分布存储模型
• 采用一维线性连接的SIMD模型，简记为SIMD-LC • 采用网孔连接的SIMD模型，简记为SIMD-MC • 采用树形连接的SIMD模型，简记为SIMD-TC • 采用树网连接的SIMD模型，简记为SIMD-MT • 采用立方连接的SIMD模型，简记为SIMD-CC • 采用立方环连接的SIMD模型，简记为SIMD-CCC • 采用洗牌交换连接的SIMD模型，简记为SIMD-SE • 采用蝶形连接的SIMD模型，简介为SIMD-BF • 采用多级互联网络连接的SIMD模型，简记为SIMD-MIN
MIMD异步计算模型——BSP模型
特点：
• 将处理器和路由器分开，强调了计算任务和通信任务的分
开，而路由器仅施行点到点的消息传递，不提供组合、复 制或广播等功能，这样做既掩盖了具体的互联网络拓扑， 又简化了通信协议； • 采用路障方式的以硬件实现的全局同步是在可控的粗粒度 级，从而提供了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式， 而程序员并无过分的负担； • 在分析BSP模型的性能时，假定局部操作可在一个时间步 内完成，而在每一超级步中，一个处理器至多发送或接受 h条消息（h-relation）
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内容细节
学时
并行体系与多核体系结构的起源和特点； 典型多核芯片Cell、Intel、AMD双核芯片体系分析； 多核系统软件对并行编程的支持。
并行计算机体系结构； 并行计算模型； 并行环境、编程语言与并行编译器； 几种常用并行算法与算法评估方法。 进程、线程的概念； 用户级线程、内核级线程和多线程的映射模型； 多线程的互斥、同步的基本概念。 Windows平台下的线程库，包括Win32 线程库、MFC线程库以及.Net Framework线程库； 重点介绍如何使用Win32 API来创建线程、管理线程； 如何实现线程间同步，包括MFC和.Net Framework进行多线程同步的方法； 使用调试工具对多线程程序进行调试。 POSIX 线程操作的一系列的相关的函数，包括基本线程创建、撤销、退出函 数； 线程之间的互斥和同步的操作； 使用GDB 调试多线程程序。 对比Linux、windows平台，对比各种线程库，对比各种同步机制，与学生探 讨多线程程序的性能分析与调优方法 结合具体实例，剖析线程工具的使用方法
2
2
2
/fatlab
Windows多 线程编程及 调优
4
2
Linux 多线 程编程 多线程性能 研讨
2
5
浙 化 江 大 学 OpenMP研讨 软 硬 件 MPI编程及性能 协 优化 同 设 计 实 MPI研讨 验 室
OpenMP编程优
OpenMP简介； OpenMP多线程编程方法； 性能分析。 对比OMP与多线程，研究多线程适应于哪些应用环境，OMP适应于哪些环 境，OMP的各种编程方法适应于哪些场合 结合高性能计算实例，剖析OMP对核的利用率 MPI简介； MPI程序特点和多核MPI软件包安装配置； MPI程序框架与标准的点对点通信、群集通信和排错； 性能分析优化。 分析MPP上与CMP上MPI的差异性 对比MPI与多线程、OMP的编程思想的差异性 以曙光5000A为例，分析现有超级计算机上的软件设计方法以及CPU利用率 硬件性能评测工具； 多线程程序的性能评测方法； 评测优化工具使用，包括C++编译器、VTune性能分析器、MKL数学核心函 数库、Thread Checker线程检查器和Thread Profiler线程档案器。 Parallel studio工具。 对比SMT（SUN）、CMP（intel&AMD）、CELL（IBM）的性能调试 谈论硬件级支持的性能监控手段、OS级性能检测方法 分析现有工具的不足 学生设计与实现综合性的并行计算与多核程序设计实验。鼓励与科研项目 想结合，学生将设计过程和结果做汇报
/fatlab
3
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
课件、工具、录像、代码、答疑
资源网站
ftp://
仅限校内 随着课程更新
/fatlab
4
2
2
2
/fatlab
4
多核软件工具
Байду номын сангаас
性能调优研讨
2
综合创新实验 及经验交流
2
6
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
实验环境
地点：曹西501 时间：冬学期每周三晚上6:30-8:10 硬件：英特尔双核酷睿2 软件：
并行计算与多核程序设计
理论课0 课程概述
陈天洲，施青松，胡威 {tzchen, zjsqs, ehu}@ 2009年11月25日，玉泉校区曹西101
1
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
教师
理论课老师：陈天洲、施青松、胡威
{tzchen, zjsqs, ehu}@
/fatlab
Visual studio 2003/2005 Intel C++ compiler 11.0.069 C toolkit 3.2.017 Intel Math Kernel Library MKL 10.1.0.015 Thread Profiler 3.1 for Windows Integrated Performance Primitives (IPP) 6.0.0.063; Math Kernel Library MKL 10.1.0.015; TBB 2.1.009 Thread Check 3.1.009 trace 7.2.011 vtune 9.1 Parallel Studio 1.0 (Parallel Composer, Parallel Inspector, Parallel Amplifier, Parallel Advisor Lite), 2009年5月26日推出
7
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
学完本课程的结果
学会如何编写多核计算机上的软件
实验课助教：马建良博士
majl@
/fatlab
均为fatlab成员
/fatlab
2
浙 江 大 学 软 硬 件 协 同 设 计 实 验 室
教材
多核计算与程序设计，周伟明，华中科技大学出版社 多核程序设计，陈天洲等，清华大学出版社， 2007 年8月 多核程序设计技术-通过软件多线程提升性能,电子工 业出版社,2007年3月
/eln/200805131515180671/index. jsp?cosid=1423 时间：周五上午 地点：曹西404
答疑
4
理论
浙 江 多核技术导 论 大 学 软 并行计算基 硬 础 件 协 同 设 计 实 线程的基本 验 概念 室