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为计算密集型应用选择最佳多核架构

作者: 时间:2018-09-03 来源:网络 收藏

  从微小而且集成度非常高的片上系统,到大型数据中心,多核革命已经呈现出烽火燎原之势。那么,当你在设计自己的系统时,怎样才能把多核技术发挥到极致呢?另外需要注意的是,要在一个多核系统中把每一份计算能力都充分利用起来,并不是一件容易的事。

本文引用地址:https://www.eepw.com.cn/article/201809/388262.htm

  当今的多核处理器绝不仅仅是把多个处理器放进同一个芯片那么简单。领先的处理器提供商在其产品中植入了很多有用的特殊功能。例如,散列(hashing)、高速缓存(caching)、处理器间通信、中断管理和内存管理等。这些功能特性如果能够善加利用,就会让AMP架构高效率地运行起来,这就需要在软件上进行专门的优化。

  我们知道,多核处理架构基本上可以分为对称多处理(SMP)和非对称多处理(AMP)两种。SMP架构的特征是同等地看待每一个处理器内核,不会特别指定哪个内核或者哪些内核去执行哪个特定的任务,完全由操作系统来平均地分配和协调内核之间的工作。AMP架构的特征是与SMP相反,不是同等地看待每一个处理器内核,而是把特定的任务分配给特定的内核来运行。这样做的好处是减少了重复性工作的相关数据切换,从而获得较高的运行效率。

  例如,你可以拿到某一款典型的多核处理器--例如Freescale T4240,它具备12个多线程的内核,每个内核可供2个线程来调度共享。12个内核被分为3组,每4个内核为一组,共享2MB的Cache。相信你已经感觉到,这个系统还是挺复杂的。那么,你要让所有的内核都来运行单一一个OS Domain,并由它来调度所有的线程,还是把全部的计算能力划分成多个独立的OS Domain,各自承担不同的任务?哪一种方案会比较好呢?实际上,这必须根据应用类型来进行取舍。这个应用在并行处理时是否足够安全?它属于数据密集型应用吗?能否发挥共享Level 2 Cache所具备的优势,很可能是你做出判断时应该重点考虑的一个因素。

  采用内置GPU的一组标准CPU,例如Intel Core i7,也是常用的硬件方案。这类系统可在4个内核中实现8个超线程,并且利用GPU来实现复杂的通用计算。对于典型的计算密集型应用来说,尽管开发这种CPU-GPU混合异构架构会增加系统的复杂度,但由此带来的性能提升仍然具有很大的吸引力,这让我们不厌其烦地进行尝试。

  一旦理解了对应用如何进行分解,我们就有了选择何种方法和语言来开发这个应用的依据。如果采用多操作系统架构,不论是SMP还是AMP,通常都必须利用共享内存在不同OS Domain之间传递数据。虽然这不是仅有的方式,但却是常用方式--把带有一些数据的命令传递给某个OS Domain,然后由一个中断程序来做出相应的处理。但是,有什么API可以使用呢?

  这里有好几种选择。多核联盟(Multicore Association)推出了MCAPI (Multicore Communication API)标准,如图1所示。这是专为multi-OS环境而设计的,可以建构在相关的技术规范和MRAPI (Multicore Resource API)之上。MRAPI作为一种资源,为多OS Domain之间提供了共享内存。

  

  图1:基本的多核软件配置

  对于这种架构,其他可供选择的架构是类似的自带专用API。无论你做出何种选择,都希望它是便于配置和维护的,这样才是最有利于长远发展的最佳方案。其中一个重要的影响因素是所选接口自身的资源消耗情况。系统中众多的内核通常都是共享内存的,其数据传输速度远远高于以太网。如果你把应用分割为在多个OS Domain中运行的原因之一是防止Cache Thrashing (多个线程在执行中读写同一个cache line,进入竞争状态),那么降低接口对资源的消耗占用就显得尤为必要。


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