多核架構及編程技術(編輯修改稿)
2025-06-19 23:21 本頁面
【文章內容簡介】 極少的全局信號，因此線延遲對其影響比較小，因此，在同等工藝條件下，單芯片多處理器的硬件實現要獲得比超標量微處理器和超長指令字微處理器更高的工作頻率。 *低通信延遲：由于多個處理器集成在一塊芯片上，且采用共享 Cache或者內存的方式，多線程的通信延遲會明顯降低，這樣也對存儲系統提出了更高的要求。 *低功耗：通過動態(tài)調節(jié)電壓／頻率、負載優(yōu)化分布等，可有效降低 CMP功耗。 *設計和驗證周期短：微處理器廠商一般采用現有的成熟單核處理器作為處理器核心，從而可縮短設計和驗證周期，節(jié)省研發(fā)成本。 多核架構下的編程技術 多核架構下的多線程程序設計與傳統的單核下的多線程程序設計有著一定的差別，在單 CPU下，是多個線程在同一個 CPU上并發(fā)地執(zhí)行，而在多核下，則是由多個線程在多個核上并行地執(zhí)行。目前的程序設計中對于多核的利用并沒有達到預期的效果。要做到這一點，就必須將應用程序看作是眾多相互依賴的任務的集合，將應用程序劃分成多個獨立的任務，并確定這些任務之間的相互依賴關系，這就稱為分解 (deposition)。 分解的類別 *任務分解：對應用程序根據其執(zhí)行的功能進行分解的過程稱為任務分解陽（ taskdeposition)。根據這種方法，就能夠對眾多的獨立的任務進行分類。如果其中兩個任務能夠同時運行，那么開發(fā)人員就應該對其進行調度，形成二者之間的并行執(zhí)行。 *數據分解：數據分解也稱為數據級并行 (datalevel parallelism)。是將應用程序根據各個任務所處理的數據而非按任務來進行分解的方法，即以數據為中心。一般而言，能夠按照數據分解方式進行分解的應用程序都包含多個線程，這些線程分別對不同的數據對象執(zhí)行相同的操作。 *數據流分解：在很多情況下，當對
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