嵌入式ARM多核处理器并行化方法

3并行化性能分析

3.1实验环境介绍

本文采用德州仪器(Texas Instruments)的OMAP4430嵌入式开发平台。OMAP443O为嵌入式多核处理器，拥有对称多处理双核ARM处理器(Dual-core ARM Cortex-A、一级缓存32 KB、二级缓存1 MB，嵌入式操作系统采用Ubuntul2.O4内核，编译器为arm-linux-gnueabihf-gcc，使用GNU gprof获取算法执行时间。

3.2性能测试

如下式所示，采用计算加速比的方式来分析并行优化的性能，加速比数值越大表示算法的并行程度越高，最低为1.性能测试采用4个算法版本，包括串行版本、并行2线程、并行4线程和缓存优化版，从不同角度来分析性能。

如图4所示，从折线图可以看出，3种并行化优化算法相对于串行版本，算法的并行性能都有较大提升，如表1所列，其并行加速比分别为1.30、1.29和1.21.对任务并行优化方案而言，分别使用2线程和4线程版本进行测试，从加速比的分析结果看来，2线程版本较4线程版本略好。理论上并行线程的数目越多性能越好，但本文采用OMAP443O只有两个对称多处理核心，即使算法拥有4个并行线程，但实际执行的线程只有2个，同时4个线程在获取2个物理处理器时存在竞争关系，因而造成性能较之2线程版本有所下降。

图4算法执行时间

评价并行算法优劣还需考虑算法的负载均衡性，如表1、表2所列，缓存优化方案标准差远远小于任务并行化方案。究其原因，对于任务并行化方案而言，不同的测试数据以及划分算法(partition)对区间的划分有重要影响，从而造成任务执行时间变化范围很大;对于缓存优化方案而言，其实质是数据并行，其每一个任务都是根据缓存大小进行划分，因此每一个任务处理的数据规模基本一致，每一个任务执行的时间更确定，但由于并行任务执行完成后，需要对数据进行归并，造成一定的性能下降。

结语

本文通过对嵌入式多核处理器硬件结构的分析，从对称多处理角度对串行快速排序算法进行并行化优化，取得了很好的效果。

以ARM双核处理器(OMAP4430)作为测试平台，从任务并行和缓存优化实现并行优化，从性能测试的结果看，任务并行具有良好的加速比，但负载均衡性差，并行线程数目不应超过物理处理器核的数目，过多的并行线程竞争处理器资源，造成性能下降。缓存优化具有良好的负载均衡性，但需要后续进行归并操作，造成性能有所下降。

总之，在嵌入式多核处理器上进行并行化优化，一方面要充分发掘嵌人式多核处理器的并行性能，提高程序的并行性;另一方面也要考虑程序算法的负载均衡性，确保在不同应用环境中程序性能一致。