2009并行计算与多核程序设计13-14多核多线程研讨课
多核处理器体系结构及并行程序设计
13
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
14
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
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
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 、Ｐ Ｃ
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) {
27
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
计算机系统结构课程中多核实验的设计
计算机系统结构课程中多核实验的设计于永斌;徐洁;王华;张凤荔;廖建明;周世杰【摘要】本文在现有最新文献的基础上,设计了计算机系统结构课程中的多核实验,体现在多核技术知识点在课程中的设计安排和多核实验的构建,并探讨了多核实验的设计目标。
%According to the latest literature,this paper designs Multi-core experiment in the course of Computer Architecture,which pays attention to the arrangement of multi-core knowledge points and the construction of multi-core experiment,and probes into the purpose of multi-core experiment design.【期刊名称】《计算机教育》【年(卷),期】2011(000)019【总页数】4页(P40-42,50)【关键词】计算机系统结构;多核;FPGA【作者】于永斌;徐洁;王华;张凤荔;廖建明;周世杰【作者单位】电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054;电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054;电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054;电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054;电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054;电子科技大学计算机工程学院,四川成都610054【正文语种】中文【中图分类】G642随着计算需求的不断增长，由于复杂的芯片工艺与功耗成本限制，处理器的性能提升从原有的主频提高转为多内核发展。
很快，一些大型机制造厂商，如IBM、Sun 开始利用并行计算设计出了多核处理器(例如：IBM推出的CELL异构多核处理器，Sun公司推出的OpenSparc T1开源多核处理器[1])，这些处理器在一块芯片上集成多个计算内核，成倍地提高了计算速度。
多核处理器任务并行调度算法设计与优化
多核处理器任务并行调度算法设计与优化随着计算机技术的快速发展，多核处理器成为了当前计算机系统的主要设计方向之一。
多核处理器拥有多个处理核心，可以同时处理多个任务，提高计算机的处理性能和并行计算能力。
然而，如何有效地调度和管理多核处理器上的任务，成为了一个重要的课题。
本文将介绍多核处理器任务并行调度算法的设计与优化。
首先，我们需要了解多核处理器任务并行调度算法的基本原理。
多核处理器上的任务调度是指将不同的任务分配到不同的处理核心上，以最大程度地提高处理器的利用率和性能。
而并行调度算法则侧重于如何将任务分配到不同的处理核心上，并保持任务之间的并行执行，以实现更高效的任务处理。
在多核处理器上，任务并行调度算法需要考虑以下几个关键因素。
首先是任务之间的依赖关系。
如果一个任务依赖于另一个任务的结果，那么在调度时需要确保被依赖的任务先于依赖任务调度执行。
其次是处理核心之间的负载均衡。
为了实现最佳的性能，需要确保每个处理核心上的任务负载平衡，避免出现某个处理核心负载过高而其他核心空闲的情况。
最后是通信开销。
在多核处理器上，任务之间的通信会引入额外的开销，调度算法需要尽量减少通信开销，提高整体的执行效率。
在设计多核处理器任务并行调度算法时，可以采用以下的一些经典算法。
首先是最短作业优先（SJF）调度算法。
该算法将任务按照执行时间进行排序，先执行执行时间最短的任务，从而减少任务的等待时间，提高整体的处理效率。
其次是先来先服务（FCFS）调度算法。
该算法按照任务到达的顺序进行调度，保证任务的公平性，但不能有效地利用处理器资源。
再次是最高响应比优先（HRRN）调度算法。
该算法通过计算任务等待时间和服务时间的比值，选择具有最高响应比的任务进行调度，以提高任务的响应速度和处理器利用率。
最后是多级反馈队列（MFQ）调度算法。
该算法将任务分为多个队列，根据任务的优先级进行调度，优先处理优先级高的任务，并逐渐降低任务的优先级，以实现负载均衡。
matlab多核并行计算使用方法_概述及解释说明
matlab多核并行计算使用方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将详细介绍如何在MATLAB中使用多核并行计算。
随着计算机硬件的发展，现代计算机普遍采用多核处理器技术来提高计算速度和效率。
而MATLAB作为一种强大的数值计算软件，也支持多核并行计算技术，能够充分利用多核处理器的优势。
1.2 文章结构本文共分为五个部分：引言、多核并行计算介绍、MATLAB多核并行计算方法、实例应用与案例分析、结论与展望。
首先，我们将对多核并行计算进行简要介绍，了解相关概念和技术。
然后，我们将详细讲解在MATLAB中如何启用并配置多核并行计算工具箱，并介绍常用的并行语法和指令使用方法以及创建和管理并行任务的技巧。
接下来，我们将通过几个实例应用展示如何利用多核并行计算加速矩阵运算、图像处理和数据分析等任务。
最后，我们将对全文进行总结，并展望多核并行计算在MATLAB中的未来发展方向。
1.3 目的本文旨在帮助读者深入理解MATLAB中的多核并行计算使用方法，并能够灵活应用于实际问题的解决中。
通过学习本文，读者将能够充分利用MATLAB提供的多核并行计算技术，提高计算效率和性能，加速矩阵运算、图像处理和数据分析等任务。
同时，本文也对多核并行计算在MATLAB中的应用前景和挑战进行了探讨，并提出未来发展方向的展望。
2. 多核并行计算介绍:2.1 并行计算概念:在传统的串行计算中，任务按照线性顺序执行，每个任务依赖于前一个任务的完成。
而并行计算是指将大型问题划分为多个子问题，并同时进行处理，以提高计算效率和速度。
并行计算可以通过拆分任务并在多个处理单元上并行执行来实现。
2.2 多核处理器技术:多核处理器是一种芯片设计模式，其中集成了多个CPU核心。
每个核心都可以独立地执行指令流，并与其他核心共享内存和其他资源。
使用多核处理器可以有效地利用资源，提高计算速度和性能。
2.3 MATLAB中的多核并行计算支持:MATLAB作为一种强大的科学计算工具，在最新版本中提供了对多核并行计算的全面支持。
并行程序设计导论PPT课件
消息传递编程模型
特点
各个并行部分之间通过发送和接收消 息来进行通信和同步。
优点
可扩展性好，适用于分布式内存系统 。
缺点
编程复杂，需要显式地管理通信和同 步。
应用场景
适用于大规模并行处理系统、集群计 算等。
数据并行编程模型
特点
优点
将相同的操作同时应用于不同的数据元素 ，实现数据级别的并行性。
编程简单，易于实现并行化。
04
常用并行算法介绍
并行排序算法
如并行快速排序、并行归并排序等，用于大规模数据的排序。
并行图算法
如并行广度优先搜索、并行最短路径算法等，用于图论问题的求解。
并行矩阵运算
如矩阵乘法、矩阵分解等，是科学计算和工程应用中常见的并行算法。
并行数值计算
如并行蒙特卡罗方法、并行有限元方法等，用于数值计算问题的求解。
06
并行程序设计实践
并行程序设计实验环境搭建
硬件环境
选择适合并行计算的硬件设备，如多 核CPU、GPU或分布式计算集群。
网络环境
确保实验环境中的网络连接稳定，以 便进行分布式并行计算。
软件环境
安装并行程序设计所需的操作系统、 编译器、调试器和性能分析工具。
并行程序设计实验项目介绍
矩阵乘法
通过并行计算加速矩阵乘 法运算，提高计算效率。
Intel VTune Amplifier
针对NVIDIA GPU的并行程序性 能分析工具，可以对CUDA程序 进行性能分析和优化。
并行程序优化策略
任务划分与负载均衡
将并行任务划分为多个子任务，并分配 给不同的处理单元，实现负载均衡，提
高并行效率。
数据局部性优化
【软件学报】_并行算法_期刊发文热词逐年推荐_20140727
推荐指数 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
科研热词 连续模型 贪婪集合配置 贪婪集合覆盖 蚁群算法 网络编码 无线自组网 无线传感器网络 数据复制 异步时钟 序列比对算法 广播 并行 实时查询处理 分布式交互仿真 优化 众核 交互效率 一致性
推荐指数 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
2011年
2012年 科研热词 推荐指数 序号 有向随机网络 2 1 对等计算 2 2 锁同步 1 3 遗传算法 1 4 逼真绘制 1 5 衰落bloom filter 1 6 衰减bloom filter 1 7 虚拟化技术 1 8 能量优化 1 9 能耗 1 10 细粒度并行 1 11 电压/频率调节 1 12 环境光遮挡 1 13 片上系统 1 14 概率路由 1 15 数据驱动 1 16 数据中心 1 17 弱状态路由 1 18 嵌入式系统 1 19 实时绘制 1 20 多核 1 21 多媒体处理 1 22 多处理器片上系统 1 23 在线重配置 1 24 图像空间 1 25 噪音 1 26 副本复制 1 27 全局光照 1 28 介度中心 1 29 openmp,循环调度 1 30 ieoss (improved energy-optimal1 static scheduling) 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
[续]Matlab并行编程——多核多线程
![[续]Matlab并行编程——多核多线程](https://img.taocdn.com/s3/m/4f0d6b5f76232f60ddccda38376baf1ffc4fe322.png)
[续]Matlab并⾏编程——多核多线程发表于 2009-3-11 08:57关于MATLAB多线程计算（单核下和双核下的）曾在⼀下帖⼦中看到如下讨论。
本⼈没有搜索到‘多线程’的相关贴⼦，能请⾼⼈在此指点⼀下吗？不胜感激！/html/y2010/2306.html这个不能这样想！1：是否多核执⾏任务，是由操作系统分配任务，跟Matlab本⾝没有关系。
2：你的并⾏计算，其实是多线程计算。
Matlab 2007以后版本⽀持这些。
要想并⾏计算，⾸先你要写这样的程序(我们论坛已经讨论过这个），然后程序交给Matlab, Matlab交给系统。
也就是说，即使是单核，也可能多线程。
明⽩区别？发表于 2009-3-11 20:47对于楼上的说法，我还想补充：1.对于多核运⾏，需要编写合适的程序，这个我同意，但是，通过编写程序以及设置相关的系统环境，可以实现多核同时执⾏任务，所以不是和matlab没有关系，只是现在matlab对于多核的⽀持还有限，仅能实现部分程序的多核运算。
总之，多核运算的实现和matlab是有关系的，对于编程者和matlab开发者来说，实现多核运算都是必然的趋势。
2.原帖说的是多核并⾏计算，不再是简单的多线程，⽽是多个物理核⼼。
对于matlab这样经常是CPU占⽤100%的程序来说，在单核⼼上同时开多个线程⼏乎没什么意义，实际上不是真正的并⾏计算，因为哪个线程运⾏起来其它的线程都得等待。
⽽多核运算，即使每个核⼼开⼀个线程，也是真正的多个线程同时运⾏，即所谓并⾏计算。
所以多核⼼并⾏计算是能够提升运算效率的，是不能和单核⼼的多线程并论的。
以上说法可能还不成熟，欢迎讨论。
发表于 2009-3-18 17:28最好使⽤ MDCS来计算，在单机上，可这样设置1. 点 “我的电脑", 选择 "属性”.2. 点击⾼级3. 点击环境变量4. 添加如下系统变量变量名称值---------- -------BLAS_VERSION mkl.dllOMP_NUM_THREADS 2详细的⽂件看blas.spec⽂件的配置发表于 2009-6-11 20:17我的环境变量中有⼀项:NUMBER_OF_PROCESSORS 2发表于 2010-3-9 14:10怎么没有⼀个结果呢？？⼩弟的电脑就是双核的，计算⼀个东西要两个⼩时，可看到cpu都是50%的运⾏，有什么⽅法提⾼cpu的利⽤率呢？？发表于 2010-5-10 15:12由于要搜索多核运⾏，找到这个帖⼦⾥来了刚才试了⼀下，我使⽤的MATLAB2010可以多核运⾏的。
【微电子学与计算机】_多核处理器_期刊发文热词逐年推荐_20140725
科研热词 高精度定时 非对称多核处理器 负载均衡 编译器 细菌觅食优化算法 组件化软件 片间通信 片上路由器 片上网络 数据驱动 指定分发中断 指令调度 指令并行 扩展接口 并行软件 嵌入式系统 多核通信 多处理器 内核可加载模块 任务调度 rapidio llvm linux实时性
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
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6
科研热词 科学计算 指令集扩展 异构多核 并行编程模型 tensilica多线程 mapreduce
推荐指数 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
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 多核处理器 数据通信 多核dsp 多媒体 体系结构 仿真模型 任务队列 任务调度机制 互联节点 tms320c6678 gals
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 142 23
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 多核处理器 访存 综合安全网关 统一计算设备架构 细粒度并行计算 线速 突发调度 深度检测 带宽 多核 图形处理器的通用计算 图形处理器 四核dsp 动态分配 共享内存 共享cache划分 uma mips64 ipc-cp cell
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
多核平台下的多线程并行编程
立 的 Ｃｃｅ以及 一组相关 硬件资 源 。 当并 行 的线 程 ａｈ
在 多个 内核上执 行 时 ， 彼此 之 间不 受干 扰和影 响 ， 这
下的 Ｐ ＳＸ ｔ ｅｄ 等 ， Ｏ Ｉ ｒａｓ 然而 由于实 际可操限制 ， 这些 低 层 次 的 多
能和资源优 势 ， 多 核 系 统 中必 须 以并行 计 算 的思 在
维方 式来设 计算法 。 目前 已有多种 多核 平 台下 的并 行编 程方 法和技 术， 大都是基 于多线 程编 程思 想 ， 过创建 多个 线程 通 将 一个 规模较 大 的任 务划 分为 几个小 任务 分配 到多 个 核上 同时并 行执 行 ， 升处 理 器 的 利用 率 。较 常 提
３ ３
编程模 型来编写 更高效 的 多核 程序 。常见 的并行 编 程模 型主要 是消息传递 模 型和共享存 储模 型 。消 息 传递模 型 由多个进 程组 成 ， 个进 程 都有 自己的控 每
程、 管理线 程 和终 止线程 等接 口， 使用 Ｗｉ ｏｓ ｎ ｗ 事件 ｄ
２１ ０ ０年 ９月
阴 山 学 刊
ＹＩ Ｓ Ｎ ＨＡＮ ＡＣ ＥＭＩ ＯＵ ＡＤ Ｃ Ｊ ＲＮＡＬ
Ｓｐ２ ０ ｅ ． ０１ Ｖｏ ２ １． ４ Ｎｏ ３ ．
第２ ４卷
第 ３期
多 核 平 台 下 的 多 线 程 并 行 编 程
于 方
（ 包头师范学院 信息科学与技术学院 ， 内蒙古 包头 ０ ４ ３ ） １０ ０
线 进入 市场 ， 算机 多 核 时 代 开 始 真 正到 来 。在 未 计
来 的 几 年 里 ， 理 核 的 数 目 会 越 来 越 多 。 多 核 处 （ ｌ —Ｃ ｒ ） 般 是 指 单 个 裸 片 上具 有 多 个 可见 Ｍｕｔ ｏｅ 一 ｉ 的处理器 ， 并且 这些 处 理 器 各 自拥 有 独立 的控 制 和
《并行计算》教学大纲
教学大纲课程名称：并行计算预修课程：计算机体系结构、数据结构等开课学期：总学时：60学分：大纲撰写人：陈国良、徐云、孙广中一、教学目标及要求本课程是为计算机科学与技术专业的高年级本科生开设的专业课，也可作为面向科学和工程计算的非计算机专业的高年级本科生和研究生的选修课程。
通过此课程的学习，可使学生了解和掌握计算机学科中以及大型科学与工程问题中的基本的并行与分布计算方法及其软硬基础。
二、教学重点和难点重点：并行计算机系统结构、模型、互连方式和性能评价，并行计算模型，并行算法设计策略、基本设计技术和PCAM设计方法学，典型的并行数值算法，并行程序设计等。
难点：并行结构模型和计算模型的理解，并行算法基本设计技术，并行数值算法等。
三、教材及主要参考书教材陈国良，《并行计算：结构，算法，编程》，北京：高教出版社，1999(初版)，2003(修订版)主要参考书：1.陈国良等，《并行计算机体系结构》，北京：高教出版社，20022.陈国良，《并行算法的设计与分析》，北京：高教出版社，2002 (修订版)3.陈国良等，《并行算法实践》，北京：高教出版社，20034.Barry Wilkinson等，陆鑫达等译，《并行程序设计》，北京：机械工业出版社，2001四、课程章节及学时分配第一部分并行计算硬件基础1.并行计算机系统结构和模型4课时(1)并行计算机系统结构(PVP、SMP、MPP、DSM、COW)。
(2)并行计算机存储器访问模型(UMA、NUMA、COMA、NORMA)。
2.并行计算机系统互连4课时(1)系统互连技术(节点内的互连：总线，开关，Buses，switches；节点间的互连：SAN；系统间的互连：LAN，MAN，WAN）。
(2)互连网络拓扑(静态互连网络：LA，RC，MC，TC，HC，CCC；动态互连网络：Buses，crossbar，MINI)。
标准网络（FDDI、ATM、SCI）。
3.并行系统性能评价4课时(1)加速比（Amdahl负载固定加速定律；Gustafson负载可扩放加速定律；Sun和Ni存储受限加速定律）。
并行计算-哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
063820并行计算32学时/2学分英文译名：Parallel Computing and Distributed Computing适用领域：计算机科学与技术，科学、工程计算开课单位：计算机科学与技术学院教学目的：当今，计算科学已成为与理论科学和实验科学并列的第三门科学，学生有必要了解、初步掌握高性能计算（并行与分布计算）的理论、技术及应用。
预备知识或先修课程要求：算法设计与分析，计算机系统结构，操作系统。
教学主要内容以及对学生的要求：并行计算系统结构介绍，并行计算性能评测，并行算法设计基础及一般设计方法。
分布式系统模型，通信、进程、命名和复制。
内容摘要：高性能计算的应用需求极为广泛，以美国等国家为代表已制订长远发展规划。
本课程将介绍并行计算机结构模型、系统互联技术，当代并行机系统：SMP、MPP和COW。
介绍并行计算性能评测方法与标准，并行算法的基础知识及模型。
并行算法的一般设计方法，包括串行算法的直接并行化，从问题描述开始设计并行算法，借用已有算法求解新问题。
并行算法的基本设计技术，并行算法的一般设计过程及PCAM设计方法学。
分布式系统的目标，分布式计算模型，远程过程调用，远程对象调用，消息通信，代码迁移，软件代理，移动实体的定位，时钟同步，分布式事务，以数据为中心的一致性模型，以客户为中心的一致性模型，分发协议，一致性协议。
基于协作的分布式系统：TIB/Rendezvoas，Jini，及二者的比较，协作模型。
协作系统中心通信、命名、同步、缓存和复制，容错性、安全性等。
考核方式：大作业；平时成绩(出勤情况+研讨情况)占20%。
课程主要教材：[1] 并行计算.陈国良.高等教育出版社，2011[2]分布式系统原理与范型（第2版）. Andrew S. Tanenbaum Maarten Van Steen著，辛春生，陈宗斌等译.清华大学出版社，2008主要参考书目：[1]网络并行计算与分布式编程环境，孙家祖等，科学出版社，1996。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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