基于多核技术的并行计算平台的实现与应用

摘要

大众多核化的今天，多核处理器在人们的日常生活中随处可见。多核处理器就是在一个处理器上集成两个或多个运算核心，在并行性能提升的情况下，相对于单核它能够以更低的频率处理更高的工作负载，这样就能够在低功耗、小散热量以及低成本的情况下提升处理器的性能。
　　处理器从单核发展到多核，传统的、适用于单核的串行编程模式与多核的并行架构之间的矛盾越发明显。为了充分利用多核性能，就需要设计一种并行编程模型来编写更高效的应用程序。另一方面，多媒体和网络技术的迅速发展与普及。这种数据量大、对实时性要求高、计算处理具有高度可并行的任务，在传统串行架构上优化的有限性，给多核的并行化带来了新的机遇。
　　如何在多核环境下更好的发挥处理器的性能优势，满足图像和流媒体应用的需求就成了当前面临的主要困难。为了解决这个问题，本文设计和实现了一种新的基于多核架构的并行计算平台，应用于大计算量的程序性能的优化。它以任务为最小的运行单位，便于程序员将现有的程序改成并行的程序。同时使用任取窃取结合动态负载均衡算法，使任务更加均衡的分配到多核处理器的各个计算核心上，更加有效的利用处理器的计算资源，从而使并行性和计算性能得到很大的提升。
　　本文的主要贡献如下:
　　(1)在详细剖析了多核处理器体系结构和并行算法特点的基础上，分析影响多核并行计算性能的主要因素，探讨适合于发挥多核性能的算法和编程技术。
　　(2)提出了一种基于任务的、同时结合负载平衡算法的任务窃取多核并行计算平台模型。
　　(3)实现了一个针对多媒体和图像等大数据计算的并行计算平台。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 计算机的发展

1．2 多媒体和网络应用

1．3 多核处理器

1．4 并行编程带来的新挑战

1．5 本文工作

2 多核处理器

2．1 计算机常见体系分类

2．2 并行处理的分析

2．2．1 超线程技术(Hyper-Threading)

2．2．2 对称多处理器(SMP)

2．2．3 多核处理器(Multi-Core)

2．2．4 多核处理器的发展

2．3 多核处理器的特性

2．3．1 多核处理器对比单核处理器

2．3．2 多核体系结构中的超线程技术

2．4 小结

3 并行程序设计与分析

3．1 常见的并行程序设计

3．1．1 扩展编译器

3．1．2 扩展串行编程语言

3．1．3 编程模型的新生

3．2 评价并行处理算法的性能

3．2．1 程序运行的时间

3．2．2 加速比和三大定律

3．2．3 并行度的定义

3．2．4 可扩展性分析和并行性的提高

3．3 小结

4 并行多核计算平台模型的分析

4．1 现有的多核并行处理任务调度算法

4．2 存在的问题

4．3 解决办法

4．4 多核处理器并行计算模型的设计

4．4．1 任务是最小的处理对象

4．4．2 基于动态负载均衡的任务分配策略

4．4．3 任取窃取的负载调整策略

4．5 小结

5 多核的并行计算平台实现

5．1 平台的实现

5．2 任务模型的实现

5．3 动态负载均衡任务分配算法的实现

5．4 任取窃取的实现

5．5 具体问题任取窃取策略的实现

5．6 小结

6 实验和数据分析

6．1 实验环境介绍

6．2 实验结果分析

6．2．1 CPU运行性能分析

6．2．2 VTune计数器监控实验

6．2．3 优化之后性能对比

6．2．4 串行与并行时间的对比

6．2．5 加速比性能的对比

6．3 小结

7 总结与展望

7．1 总结

7．2 创新与贡献

7．3 展望

参考文献

9 攻读硕士学位期间发表论文情况

致谢