多核技术和并行计算99页PPT
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2019年-多核处理器体系结构及并行程序设计-PPT精选文档
2 threads can be executed at the same time (per processor) if they’re not competing for the same execution resource
11
Single core , With HT
point threads in a P4P architecture)
• Ex 2: 一个integer线程与一个floating point线程
– 性能大幅度提升 – 没有资源冲突
10
Single core , With HT
( Eg. Pentium 4 Processor With HT )
Integer and Floating Point Threads
State State Execution Cache Bus
2 Threads 1 Package
State Execution
Cache Bus
State Execution
Cache Bus
2 Threads 2 Packages
8
State Execution
4
为什么要采用多核技术？
5
最终目标: 提升用户的体验
• 摩尔定律 —— 不断发展和改进处理器的性能
• 最大限度地利用越来越多的晶体管
– 实现最优的价值 – 缩减处理时间，提高计算能力 – 开发平台的新特性和新功能
BTB & I-TLB Decoder
Trace Cache
Floating Point
uCode ROM
2 threads CANNOT be executed at the same time (per processor) if
并行计算PPT课件
C
Shell P
C
Shell P
互连网络
互连网络
(a)无共享
互连网络 共享磁盘
共享存储器 共享磁盘
(c)共享存储
(b)共享磁盘
2020/9/16
5
五种结构特性一览表
属性 结构类型 处理器类型 互连网络 通信机制 地址空间 系统存储器 访存模型 代表机器
2020/9/16
PVP MIMD 专用定制
SMP MIMD 商用
HP/Convex Exemplar)
分 布 存 储 器 NCC-NUMA (Cray T3E)
MIMD
DSM
NORMA
Cluster
(IBM SP2,DEC TruCluster Tandem Hymalaya,HP,
Microsoft Wolfpack,etc)
（ 松散耦合）
(TreadMarks, Wind Tunnel, IVY,Shrimp,
etc.)
多计算机 (多 地 址 空 间 非 共 享 存 储 器 )
MPP (Intel TFLOPS)
（ 紧耦合）
2020/9/16
7
SMP\MPP\机群比较
系统特征 节点数量(N) 节点复杂度 节点间通信
节点操作系统
支持单一系统映像 地址空间 作业调度 网络协议 可用性 性能/价格比 互连网络
S
MP
(Intel SHV,SunFire,DEC 8400, SGI PowerChallenge,IBMR60,etc.)
多处理机 （ 单地址空间
共享存储器 ）
NUMA
COMA (KSR-1,DDM)
CC-NUMA
(Stanford Dash, SGI Origin 2000,Sequent NUMA-Q,
了解计算机系统中的多核处理器和并行计算
了解计算机系统中的多核处理器和并行计算计算机技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
为了满足不断增长的计算需求，人们开发了各种技术来提高计算机系统的性能。
其中，多核处理器和并行计算是最重要的两个方向。
本文将深入探讨多核处理器和并行计算的原理、应用以及未来发展趋势。
多核处理器指的是在一颗处理器芯片上集成多个处理核心。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时执行多个任务，大大提高了计算性能。
多核处理器的原理基于并行计算的概念。
并行计算指的是将任务分解为多个子任务，并在不同的处理器核心上同时执行这些子任务。
通过合理地划分任务，可以充分利用处理器的计算能力，提高计算效率。
多核处理器和并行计算的应用十分广泛。
在科学计算领域，很多复杂的计算问题需要大量的计算资源。
多核处理器可以将这些计算任务划分为多个子任务，并在多个核心上同时运行，从而提高计算速度。
比如，在天气预报领域，用多核处理器进行并行计算可以快速模拟和预测天气的变化。
在图像处理和视频编码领域，多核处理器可以并行处理图像和视频数据，提高处理速度和质量。
此外，多核处理器还可以应用于数据库管理、网络传输和数据分析等领域，提高系统的响应速度和吞吐量。
然而，多核处理器和并行计算也面临一些挑战。
首先，任务的划分和调度是一个复杂的问题。
如何将任务划分为合理的子任务，并将它们调度到不同的核心上执行，是一个需要深入研究的问题。
同时，多核处理器的并行计算需要良好的内存访问和数据共享机制，以避免数据冲突和竞争条件。
此外，多核处理器的功耗和散热问题也需要解决。
随着核心数量的增加，处理器的功耗和温度会迅速上升，对散热设计提出了更高的要求。
未来，多核处理器和并行计算还有很大的发展空间。
随着技术的进步，芯片制造工艺将逐渐提高，核心数量将继续增加。
同时，新的并行编程模型和工具将被开发出来，使开发者能够更方便地利用多核处理器的性能。
此外，人工智能和深度学习等新兴领域对计算性能的需求也将推动多核处理器和并行计算的发展。
(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
执行路径相互独立的执行路径。操作系统的工作 就是讲软件线程映射到硬件执行资源上。 • 每个线程有自己的：
– 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
– 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
中科大多核并行计算课件
Remark:
• 划分重点在于:子问题易解,组合成原问题的解方便; • 有别于分治法
常见划分方法
• 均匀划分 • 方根划分
• 对数划分
• 功能划分(补)
2013-6-26
《并行与分布计算》 3 / Ch6
6.1.4 功能划分
方法: n个元素A[1..n]分成等长的p组，每组满足 某种特性。 示例: (m, n)选择问题(求出n个元素中前m个最小者)
2013-6-26
《并行与分布计算》 6 / Ch6
6.1.4 功能划分
2.2 奇偶归并示例：m=n=4 A=(2,4,6,8) B=(0,1,3,5)
(4, 4)2×(2, 2)4×(1, 1)
2 4 6
8 0 1 3
2 0 6
3 4 1 8
0 2 3
6 1 4 5
0 2 3
6 1 4 5
0 1 2 3 4 5 6 8 交叉比较
- 功能划分：要求每组元素个数必须大于m；
- 算法是基于Batcher排序网络，下面先介绍一些预备知识 ：
1.Batcher比较器
2.奇偶归并及排序网络: 网络构造、奇偶归并网络、奇偶排序网络
3.双调归并及排序网络:
定义与定理、网络构造、双调归并网络、双调排序网络
《并行与分布计算》 4 / Ch6
1
3
Circuit for 4 inputs
1 2 3 4 15 21 28
《并行与分布计算》 24 / Ch6
6
10 10 5 + 11 10 10
Circuit for 4 inputs
+ 10 18 +
26
• 划分重点在于:子问题易解,组合成原问题的解方便; • 有别于分治法
常见划分方法
• 均匀划分 • 方根划分
• 对数划分
• 功能划分(补)
2013-6-26
《并行与分布计算》 3 / Ch6
6.1.4 功能划分
方法: n个元素A[1..n]分成等长的p组，每组满足 某种特性。 示例: (m, n)选择问题(求出n个元素中前m个最小者)
2013-6-26
《并行与分布计算》 6 / Ch6
6.1.4 功能划分
2.2 奇偶归并示例：m=n=4 A=(2,4,6,8) B=(0,1,3,5)
(4, 4)2×(2, 2)4×(1, 1)
2 4 6
8 0 1 3
2 0 6
3 4 1 8
0 2 3
6 1 4 5
0 2 3
6 1 4 5
0 1 2 3 4 5 6 8 交叉比较
- 功能划分：要求每组元素个数必须大于m；
- 算法是基于Batcher排序网络，下面先介绍一些预备知识 ：
1.Batcher比较器
2.奇偶归并及排序网络: 网络构造、奇偶归并网络、奇偶排序网络
3.双调归并及排序网络:
定义与定理、网络构造、双调归并网络、双调排序网络
《并行与分布计算》 4 / Ch6
1
3
Circuit for 4 inputs
1 2 3 4 15 21 28
《并行与分布计算》 24 / Ch6
6
10 10 5 + 11 10 10
Circuit for 4 inputs
+ 10 18 +
26
多核技术PPT
多核并行处理在景象匹配算法中的应用
对于基准图上的任意一点(i，J)按照式(3)进行相似度计算，当 D(i，J)取得最大值时，其像素点就是最佳匹配点。由于模板匹配算法要 对子图和模板图中每个像素点的灰度值都进行相似度计算，当子图和模 板图的尺寸增大时像素点增多，匹配效率随着计算量的增大而降低。而 各个像素点的计算是相互独立的。在多核计算机上运行时非常适合应用 多核并行处理技术实现计算的并行化，大大提高景象匹配评估平台的运 行效率。
多核并行处理在景象匹配算法中的应用
一、景象匹配算法：
景象匹配是指通过某种匹配算法在两幅或多幅图像之间把一个图像 区域从目标区域中识别出来,找到它们之间的识别同名点的图像分析与处 理技术.该技术在许多领域发挥重要的作用,如军事领域的导弹制导系统, 医药领域的生理病变检测等等。 匹配算法通常基于灰度的特征来进行。匹配算法的基本原理是在基 准图中提取子图并且与匹配模板进行相似度比较的过程，与匹配模板相 似度最高的子图也就是匹配点所在的位置。 有多种测量相似度的计算方式,本实验采用如下方式:
多核并行处理技术简述
OpenMP
Open MP应用程序接口是针对共享内存多处理器体系结构的可移植 并行编程模型，能够支持并行计算时对线程和变量的灵活设置和控制。 对比于操作系统平台上的多线程编程的步骤，应用OpenMP的过程要更 为简便。
TBB
TBB是Intel推广的支持多核处理器的C++线程并行编程模型，它相对 于OpenMP的最大优势就在于其面向对象特性的实现。而且具有支持复 杂的并行模式、可扩展的线程嵌套并行等特点。但TBB应用灵活性的增 加也使得用户应用的难度增大，需要基于TBB提供的并行算法模板类(如 parallel—for等）编写程序，以支持复杂的并行模式。
多核计算机系统结构概述PPT
芯片组对多核的支持——固件 芯片组对多核的支持——固件
EFI，在Framework中定义了两类处理器 ， 中定义了两类处理器
– BSP（boot strap processor），执行 （ ），执行 的初始化代码， ），执行EFI的初始化代码，设置 的初始化代码 设置APIC环 环 建立系统范围的数据结构，开始并初始化AP。 境，建立系统范围的数据结构，开始并初始化 。 – AP （application processor），在系统上电或重启之后，AP会自己进 ），在系统上电或重启之后 ），在系统上电或重启之后， 会自己进 行一个简单的设置，然后就等待BSP发出 发出Startup信号。 信号。 行一个简单的设置，然后就等待 发出 信号
从第一台电子计算机问世到 年代的最初25年， 从第一台电子计算机问世到70年代的最初 年 年代的最初 计算机的性能以每年25%的速率提高。 的速率提高。 计算机的性能以每年 的速率提高 70年代末，集成电路技术的进步和微处理器的出 年代末， 年代末 的速率提高。 现使得计算机性能以每年35%的速率提高 现使得计算机性能以每年35%的速率提高。
同构和异构多核
按计算内核的对等与否，CMP可分为同构多核和 按计算内核的对等与否， 可分为同构多核和 可分为 异构多核。 异构多核。 CPU核心数据共享与同步 核心数据共享与同步
– 总线共享Cache结构：每个CPU内核拥有共享的二级 结构：每个 总线共享 结构 内核拥有共享的二级 或三级Cache，用于保存比较常用的数据，并通过连 或三级 ，用于保存比较常用的数据， 接核心的总线进行通信。 接核心的总线进行通信。 – 基于片上互连的结构：每个CPU核心具有独立的处理 基于片上互连的结构：每个 核心具有独立的处理 单元和Cache，各个 单元和 ，各个CPU核心通过交叉开关或片上网 核心通过交叉开关或片上网 络等方式连接在一起。 络等方式连接在一起。
多核技术与并行计算
动与嵌入式应用、桌面应用还是服务器应用，
都将采用多核的架构。
多核编程将成为程序员必须掌握的技术。
33
多核平台上的应用软件开发
多核平台上的应用软件开发不同于以前的
软件编写思想
首先设计者必须认识底层多核的存在
把软件设计成多进程或多线程
并将这些进程或线程与底层的多核处理
器绑定
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如何将软件分成多个进程或线程，发挥多
6
直到1992年出现32位的Windows 3.1时，32 位的80x86处理器才有了一个广泛使用的 32位系统结构的操作系统和开发环境，而 32位机的应用软件一直到1997年才广泛上 市。 目前进入主流系统结构的是64位计算机系统。 而多核处理器的出现又使单核处理器逐渐 退出市场。
7
3、计算机系统结构分类
次的计算技术。
一种新的系统结构的诞生——多核处理器。
多核的出现是技术发展和应用需求的必然
产物。
18
第二部分
多核技术
19
一、 多核计算机概述
1.1 多核计算
1.单核CPU的发展限制
目前，单核CPU的主频速度已经超过
4GHZ，提高主频带来的最大问题是高热，
导致芯片运行不稳定，功耗以及设计复
机到计算机机群（集群) ，而微机又是以微
处理器的更新换代为标志的。
软件编程方式从串行程序设计发展到并行程
序设计。（MPI、OpenMP）
3
2、系统结构的生命周期
任何一种计算机系统结构，从诞生、发展、
成熟到消亡，都是有生命周期的。生命周期和
硬件、系统软件、应用软件的发展密切相关。
一种新的系统结构的诞生，往往以硬件为标
理学中科大多核并行计算课件
使用HiPPI通道和开关构筑的 LAN主干网
超级计算机
帧缓冲器 RGB 显示器
300米 HiPPI 串行
Байду номын сангаас25米
存储器 服务器
25米 HiPPI HiPPI 交换开关
直至10千米
光纤扩展器
光纤扩展器
HiPPI 交换开关
25米
文件 服务器
串行
HiPPI
300米
300米 串行
大规模并行 处理系统
小型机
工作站 工作站
系统互连
▪ 不同带宽与间隔 的互连技术: 总线、SAN、LAN、MAN、WAN
100 Gb/s
MIN 或 交叉开关
10 Gb/s
局部总线 SCI
HiPPI
网络带宽
1 Gb/s
Myrinet 千兆位 以太网
100
I/O 总线
光纤 通道
FDDI
Mb/s
快速以太网
100 Base T
ATM
10 Mb/s
▪ 环网可完美嵌入到2-D环绕网中 ▪ 超立方网可完美嵌入到2－D环绕网中
嵌入〔2〕
1000
1001
1011
1010
1100
1101
1111
1110
0100
0101
0111
0110
0000
0001
0011
0010
0100
0110 0101
0111
0000
0010 0001
0011
1100
1110 1101
1111
1000
1010 1001
1011
静态互连网络特性比较
【大学课件】基于多核的并行程序设计
来实现
主频超过2GHz 时功耗超过 100W
平衡性能与功耗
封装和测试占总成 本的20%-50%, I/O 通常占晶片面积的
15-20%
双核共享封装和I/O 时,总成本下降
2020/11/3
ppt课件
8
多核处理器的基本架构
2.片上多核处理器体系结构
定义：片上多核处理器（Chip Multi-Processor,CMP）就是 将多个计算内核集成在一个处理器芯片中，从而提高计算能 力。
2020/11/3
ppt课件
9
多核处理器的基本架构
2.片上多核处理器体系结构
硬件结构：由于CMP处理器的各CPU核心执行的程序之间有时 需要进行数据共享与同步，故硬件结构必须支持核间通信。
总线共享cache结构：是指每个CPU内核拥有共享的二级或三级 cache，用于保存比较常用的数据，并通过连接核心的总线进行通 信。优点：结构简单、通信速度高。缺点：基于总线的结构可扩 展性较差。
2020/11/3
ppt课件
14
认识并行计算
2020/11/3
ppt课件
15
What Is Parallel Computing?
Attempt to speed solution of a particular task by
基于多核的并行程序设计
ppt课件
1
outline参考资料/google 课本并行编程模式（清华大学出版社） 并行程序设计（机械工业出版社）
老师/助教
预备知识
计算机组成原理 操作系统 c/c++
2020/11/3
ppt课件
2
课程安排
并行体系与多核体系结构 多核计算机系统的操作系统 基于多核计算机系统的软件开发工具 基于多核的软件设计 基于多核平台的程序调试和优化技术
主频超过2GHz 时功耗超过 100W
平衡性能与功耗
封装和测试占总成 本的20%-50%, I/O 通常占晶片面积的
15-20%
双核共享封装和I/O 时,总成本下降
2020/11/3
ppt课件
8
多核处理器的基本架构
2.片上多核处理器体系结构
定义：片上多核处理器（Chip Multi-Processor,CMP）就是 将多个计算内核集成在一个处理器芯片中，从而提高计算能 力。
2020/11/3
ppt课件
9
多核处理器的基本架构
2.片上多核处理器体系结构
硬件结构：由于CMP处理器的各CPU核心执行的程序之间有时 需要进行数据共享与同步，故硬件结构必须支持核间通信。
总线共享cache结构：是指每个CPU内核拥有共享的二级或三级 cache，用于保存比较常用的数据，并通过连接核心的总线进行通 信。优点：结构简单、通信速度高。缺点：基于总线的结构可扩 展性较差。
2020/11/3
ppt课件
14
认识并行计算
2020/11/3
ppt课件
15
What Is Parallel Computing?
Attempt to speed solution of a particular task by
基于多核的并行程序设计
ppt课件
1
outline参考资料/google 课本并行编程模式（清华大学出版社） 并行程序设计（机械工业出版社）
老师/助教
预备知识
计算机组成原理 操作系统 c/c++
2020/11/3
ppt课件
2
课程安排
并行体系与多核体系结构 多核计算机系统的操作系统 基于多核计算机系统的软件开发工具 基于多核的软件设计 基于多核平台的程序调试和优化技术
《并行计算概述》PPT课件
Model
Project
Clip
Rasterize
2019/5/16
48
Processing One Data Set (Step 4)
Model
Project
Clip
Rasterize
The pipeline processes 1 data set in 4 steps
2019/5/16
49
Processing Two Data Sets (Step 1)
2019/5/16
23
并行化方法
域分解（Domain decomposition） 任务分解（Task decomposition） 流水线（Pipelining）
2019/5/16
24
域分解
First, decide how data elements should be divided among processors
2019/5/16
并行计算
3
并行的层次
程序级并行
粗
子程序级并行
并 行
语句级并行
粒 度
操作级并行
微操作级并行
细
2019/5/16
4
FLOPS
Floating point number Operations Per Second --每个时钟周期执行浮点运算的次数
理论峰值＝CPU主频＊每时钟周期执行浮点运 算数＊CPU数目
并行计算 Parallel Computing
基本概念
如何满足不断增长的计算力需求？
用速度更快的硬件，也就是减少每一条指令所 需时间
优化算法（或者优化编译） 用多个处理机(器)同时解决一个问题
计算机体系结构中的多核处理器与并行计算
计算机体系结构中的多核处理器与并行计算随着计算机技术的不断发展，多核处理器和并行计算成为了计算机体系结构中的重要组成部分。
多核处理器是指在一块芯片上集成多个处理核心，可以同时处理多个任务，提高了计算机的运行效率。
而并行计算则是指通过同时进行多个计算任务，将计算工作分配给多个处理单元来加速计算过程。
多核处理器的出现，是为了解决单核处理器在面对复杂的计算任务时效率低下的问题。
单核处理器一次只能处理一个任务，而多核处理器可以同时处理多个任务，大大提高了计算机的整体性能。
多核处理器可以通过并行计算的方式，将不同的子任务分配给不同的处理核心进行处理，从而提高了计算效率。
而在实际应用中，多核处理器的性能往往优于单核处理器，因此被广泛应用在各种计算机系统中。
除了多核处理器，还有并行计算技术，它是指通过将计算任务分解为多个子任务，分配给多个处理单元同时进行处理，将计算时间大大降低，提高了计算效率。
并行计算技术常用于科学计算、数据处理、图像处理等领域，在这些领域中，通常需要进行大量的计算任务，利用并行计算技术可以大大缩短计算时间，提高计算效率。
并行计算技术通常应用于超级计算机、服务器集群等高性能计算环境中。
多核处理器和并行计算技术的结合，使得计算机在面对复杂计算任务时有了更加强大的计算能力。
通过将计算任务分解为多个子任务，并利用多核处理器的多个核心同时进行处理，可以大大提高计算效率，缩短计算时间。
在日常生活中，我们可以看到多核处理器和并行计算技术的应用，比如在智能手机、笔记本电脑、个人电脑等设备中，都使用了多核处理器来提高计算能力，加速响应速度。
而在科学研究、工程设计、金融分析等领域，也广泛应用了并行计算技术来提高计算效率，加速计算过程。
总之，多核处理器和并行计算技术的应用，使得计算机在处理复杂计算任务时有了更加强大的计算能力，大大提高了计算效率，加速了计算过程。
随着计算机技术的不断发展，多核处理器和并行计算技术的应用将会更加广泛，为人们的生活和工作带来更多便利。
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