为计算密集型应用选择最佳多核架构

　　对于SMP架构的编程来说，同样有好多种选择。在这种情况下，同一个 OS Domain内包含了多个相同架构的CPU.选择之一是采用操作系统内部可用的线程模式。在标准线程的OS环境中，通常有多种语言可供选择，例如：OpenMP、OpenCL和Cilk/Cilk++等。每种编程环境都有不同的语法，有些比较简单，但提供的控制水平有所差异。相对于典型的C语言语法，有些需要扩展性的改变。有些则并不支持所有的架构，所以你需要仔细检查所选的语言、编译器与操作系统是否可以很好地相互匹配和支持。

　　如果你有兴趣和能力将编程技艺发挥到极致，以便充分调动系统中的每一个“门”,可以考虑采用GPGPU (通用GPU编程，General Purpose GPU programming)。那么你需要注意到这些因素：语言、驱动程序和带宽。GPU是专门设计用来在像素级对图形进行操作，计算数据矢量，以及复杂的3D视图高帧速处理。因此，它们具备针对小数据集快速进行复杂计算的能力。

　　驱动程序对于GPGPU来说，绝不是无关紧要的琐事，必须从操作系统方面获得很好的支持。许多GPU提供商并不提供源代码，因为这属于他们知识产权的一部分。同时，他们通常也只是针对比较流行的操作系统才提供驱动程序。可能有些操作系统他们并不支持。

　　接下来你要考虑GPGPU语言的选择。OpenCL出自 Khronos标准。CUDA专用于Nvidia GPU。它们都采用了类似的方法来实现并行编程，而性能基准测试指标则有所不同，在不同硬件环境中的表现有些差异。由于OpenCL是一个开放标准，所以在大多数平台中都可以使用，它带有编译器，而且不需要修改代码就可以应用于CPU与GPU混合的系统。这显然是值得注意到的优势。

　　最后，远程GPU需要处理的数据量有多大，需要经过何种类型的总线，也会影响你的决定。越是数据密集型的应用，GPU就应该越靠近CPU。如果两者之间必须经过PCIe 总线，那就必须与外设分享带宽，这很可能会使性能受到较大的影响。如果GPU与CPU比较接近，由此造成的影响会相对降低。

　　特别是对于消费电子产品来说，如可穿戴设备、移动手持设备、数字成像设备、家用网关以及宽带接入等设备，面临的一个重要挑战就是以小体积、低功耗的运行环境来处理越来越大量的图像、声音甚至人体生理特征数据。为了针对这类运行环境在较短的时间内开发出优异的多核系统，开发平台如何选择就显得尤为关键。

　　风河公司最近针对最新版的VxWorks 7实时操作系统推出了面向各个行业的行业领域。这些Profile针对VxWorks 7扩充了一系列非常有价值的功能，帮助客户满足不断演变的市场和技术要求，从而抓住物联网所带来的新的市场发展机遇，其中就包括消费电子领域，专门针对小体积联网设备，如可穿戴设备、移动手持设备、数字成像设备、家用网关以及宽带接入设备等，提供快速启动、小体积、低功耗的运行环境，还特别强调对于GPU和2D/3D图形用户界面的支持能力，因而可以将多核处理器的优势最大限度地发挥出来。

　　总之，在这里并不存在点石成金的魔法棒。你必须深入研究每一种架构选择，包括硬件、软件、语言以及编译器，才能准确地评估每一部分对整体性能的影响，才能针对特定的算法进行最佳的优化。一劳永逸，这在高性能计算系统中是不存在的，至少到目前为止是如此!

　　图2:MCAPI 是一个消息传递应用的接口，带有协议和语义规范，规定了其功能特性在任何应用实现中都必须遵循的行为规范。