發(fā)布時間：2020-04-13 21:02

【摘要】：隨著多核處理器的普及,如何有效利用多核處理器資源,成為了并行計算領(lǐng)域的研究熱點�，F(xiàn)在很多應(yīng)用程序都是在單核單線程環(huán)境下開發(fā)的,在多核環(huán)境下還是以單線程形式執(zhí)行,導(dǎo)致了多核資源的浪費。為了能夠充分發(fā)揮多核潛力,提升應(yīng)用程序的性能。本文在深入分析多核并行技術(shù)的前提下,研究了基于任務(wù)并行策略的多核程序優(yōu)化技術(shù)。任務(wù)并行的優(yōu)勢在于它是輕量級的組件,調(diào)度任務(wù)的開銷要比調(diào)度進程和線程的開銷小。 通過研究Intel線程構(gòu)建模塊(TBB),本文提出了基于任務(wù)調(diào)度器的的并行優(yōu)化方法。該方法是通過任務(wù)調(diào)度器創(chuàng)建線程池管理任務(wù),采用任務(wù)密取技術(shù)負(fù)載均衡地把任務(wù)自動地映射到多個邏輯線程上并行執(zhí)行,從而提高多核資源的使用效率和應(yīng)用程序的性能。針對多核集群環(huán)境提出了一種層次任務(wù)并行化方法,上層MPI提供節(jié)點間進程級的任務(wù)并行,下層TBB提供多核節(jié)點內(nèi)部的任務(wù)并行。結(jié)合兩者的優(yōu)勢,實現(xiàn)進程和處理節(jié)點以及線程和多處理核的兩級并行。為了驗證以上兩種方法的高效性,以N皇后經(jīng)典算法為例,分別在共享存儲模型TBB和混合并行編程模型MPI+TBB環(huán)境下進行了循環(huán)迭代的并行化測驗。實驗結(jié)果表明,共享存儲模型并行化的加速比和CPU利用率都能達到一個可觀的數(shù)值,體現(xiàn)了任務(wù)調(diào)度器并行化的優(yōu)越性;采用任務(wù)劃分的混合并行編程模型不但可以減少程序執(zhí)行時間,獲得更好的加速比和執(zhí)行效率,而且明顯地提高了多核集群并行性能。 最后本文以模糊C均值算法為例,運用OpenMP工作分區(qū)編碼,實現(xiàn)了多核平臺下的串行程序熱點區(qū)域的任務(wù)并行化。運用Intel parallel studio高性能工具對并行化結(jié)果進行驗證,從執(zhí)行時間和并發(fā)性方面進行了比較,其性能都有了很大的提高。體現(xiàn)了任務(wù)并行策略通用性和可靠性的特點,對多核應(yīng)用程序的性能優(yōu)化有很好的實用性。
【圖文】：

圖 2.1 多核集群結(jié)構(gòu)Fig. 2.1 Multi-core cluster structure能指標(biāo)]是衡量并行性能的一個指標(biāo)，簡單的說是并行程序的并行執(zhí)行速快了多少，它是并行計算的核心。并行加速比=并行后整個任務(wù)的運行時間并行前整個任務(wù)的運行時間是隨著處理器核數(shù)的增加，并行執(zhí)行速度也相應(yīng)的倍增。在實際很難符合理論的數(shù)值，主要有兩大定律與加速比有關(guān)。hl 定律[12]：在問題規(guī)模一定的前提下，加速比不能隨著處理器數(shù)升，而是受限于程序的可并行比例，加速比極限是可并行比例的一個任務(wù)在并行前的執(zhí)行時間是 200s，可以被并行的時間是 100=50%，也就是說并行加速比的上限是 1/50%=2。因此我們可以一個方法是減少代碼中串行部分的比例，增加并行部分的比例。

- 7 -圖 2.3 細(xì)粒度任務(wù)劃分Fig.2.3 Fine granularity task partitioning務(wù)之間有兩種相關(guān)性：一種是順序相關(guān)性，指的計算結(jié)果。也就是說必須保證執(zhí)行一個任務(wù)這種潛在的數(shù)據(jù)競爭問題，我們在分配任務(wù)的程上，并且能保證線程執(zhí)行的順序；另一種是的共同操作。在大多數(shù)情況下，，我們使用鎖或
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP332

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本文編號：2626437