TBB多核编程及其混合编程模型的研究

多核处理器越来越普及,如何通过软件技术最大提升CPU每个核心的使用率,成为热点问题.引入多核并行编程模型Threading Building Blocks,并与raw threads、OpenMP进行各方面详细比较,分析了其优劣.并研究了TBB结合MPI在SMP集群系统上实现高效的混合并行计算应用的方法.最终发现TBB在多核编程方面有显著的优势.TTB和MPI的结合,又为多核处理器结点集群提供了并行层次化结构,大大优化集群的性能.     

支持推测并行化的事务存储硬件模拟系统

多核处理器通过增加处理器核数提高计算能力,虽然可以通过同时运行多道程序的方式利用处理器资源,但是多核处理器真正的成功取决于解决并行应用开发中的难题.为此,处理器体系结构和编程模型的协同开发是必须的.而随着核数的增多,传统上使用的软件模拟器因为软件的串行性而性能越来越差,无法支持这种软硬件协同开发.FPGA天生的并行性使它在模拟多核处理器时具有较高的模拟性能和高度的可扩放性,成为处理器体系结构研究的理想工具.本文介绍了基于FPGA的多核模拟系统,RAMP-Pink.该系统基于HASim实现,同时支持事务存储和线程级推测,用于对事务存储和线程级推测的软硬件协同开发.该模拟系统可配置不同的FPGA开发平台,也可以以软件模拟方式运行.     

多核环境下边缘提取并行算法研究

随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升。通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据。针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型。基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行。实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率。     

Research on Parallel Algorithm of Fdge Extraction Based on Multi-processor

随着处理器由高主频的单核处理器逐步转向片上多核处理器(CMP),计算机并行处理能力不断提升.通过分析GIS串行算法面临的性能瓶颈,利用CMP的优势,采用线程级并行处理栅格数据.针对边缘提取算法,深入分析和比较了MPI、OpenMP等当前主流的并行编程模式,提出了并行性能估计模型.基于OpenMP编程模型分析线程数、调度方式和分块大小对算法并行性能的影响,实现边缘提取最优并行.实验证明,性能评估模型能够准确预测CMP环境下的并行性能,基于OpenMP实现的边缘提取并行算法能够提高图像边缘提取效率.     

一种挖掘多核处理器存储级并行的算法

多核处理器中,各个处理器核之间可以并发地进行外部存储访问,提供不同于单处理器的存储级并行(memory level parallelism)能力.不规则应用中的循环,传统的并行方法难以识别其并行性,不能充分利用多核处理器存储级并行能力和并行计算能力.对基于软件开发多核处理器存储级并行进行了讨论,提出一种前瞻并行多线程算法LLSM(loop level speculative mssultithreading).LLSM对不规则应用中的循环进行并行化,在多核处理器上的测试数据表明:该算法能够有效地挖掘多核处理器的存储级并行能力和计算能力,同时指出多核环境下存储级并行计算公式需要考虑线程同步开销.     

基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法

基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)是一种计算量大且通用性强的新型进化算法,其传统计算形式不能充分利用目前主流的多核处理器。为提高算法效率,提出了基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法(Parallel Gene Expression Programming Based on General Multi-core Processor, PGEP-MP)。主要工作包括:O)分析通用多核处理器平台下并行基因表达式编程算法的机理;(2)利用MPI和()pcnMP混合编程模型设计基于通用多核处理器平台的基因表达式编程算法的粗粒度与细粒度相结合的并行模型;(3)提出改进PEEP-MP算法效率的进化策略;(4)通过对函数挖掘和分类的实验证明,PEEP-Ml〕算法提高了函数挖掘和分类的效率,在并行双核处理器数为4的情况下,PEEP-MP的平均并行加速比分别是传统GEP算法的4. 22倍和 4. 06倍。     

基于多核处理器并发计算软件构架设计与实现

目前在诸多IT应用领域中,对处理器芯片的实时并发处理能力的要求越来越高,促使多核处理器芯片以及以多核处理器为核心的高性能应用系统迅猛发展.本文提出的基于异构多核处理器系统在高性能并发处理应用中的三层软件构架,充分利用了异构处理器的多核结构,为并发处理应用进行加速;同时,该构架大大简化了异构多核平台的应用开发编程.该软件构架的有效性在基于Cell处理器平台的面向电信应用的语音会议原型系统中得到了初步试验验证.     

基于多核处理器的并行编程模型

为解决传统编程模型与并行架构间存在的矛盾,针对多媒体和网络应用程序的特点,提出一种基于多核处理器的并行编程模型,该模型采用节点化的并行程序描述方式,将并行编译器划分到多个核上运行。实验结果表明,这种新的并行编程模型能有效提高程序的执行效率。     

面向层次化NoC的混合并行编程模型

为更好发挥多核处理器的硬件性能,针对层次化的片上网络架构,提出MPI/OpenMP混合并行编程模型。运用基于MPI的任务级并行模型实现片内簇间的高效通信,采用OpenMP模型实现簇内四核的通信、同步和数据交换。实验结果表明,与单一并行编程模型相比,混合并行编程模型加速比提高了20%~50%。     

基于OpenMP的事务存储同步语义研究

多核处理器环境下必须解决多核处理器的并行编程问题,才能够充分发挥多核处理器的性能.事务存储(Transactional Memory)机制提供了一种在多核环境下程序并行执行和同步的方法.已有的工作已将事务存储扩展到了OpenMP,为程序员提供满足事务原子性、一致性和隔离性的共享存储访问.但当前事务存储的语义并不完善,事务间不能交换中间结果,不能实现锁的部分语义.提出并实现了一种基于开放嵌套的事务存储的同步语义,从而解决了事务间不能交换中间结果的问题,增强了扩展事务存储后OpenMP的并行编程能力.     

连通域标记并行算法在多核处理器上的设计和实现

为满足全方位视觉运动目标检测跟踪系统中检测和跟踪实时性的要求,采用多核程序设计和并行处理技术,对系统中连通域标记算法,重新进行了设计和实现。为解决由图像分割造成的连通域的分离,应用边界处的游程码,将两个不同任务块中分割处的连通域合并成一个连通域。最后通过实验证明该并行算法比传统算法在多核处理器上运行更快,更好地解决了多核处理器饥饿问题,让多核处理器发挥了更高的效率。     

Parallel Option Price Valuations with the Explicit Finite Difference Method

We show how computations such as those involved in American or European-style option price valuations with the explicit finite difference method can be performed in parallel. Towards this we introduce a latency tolerant parallel algorithm for performing such computations efficiently that achieves optimal theoretical speedup p, where p is the number of processor of the parallel system. An implementation of the parallel algorithm has been undertaken, and an evaluation of its performance is carried out by performing an experimental study on a high-latency PC cluster, and at a smaller scale, on a multi-core processor using in addition the SWARM parallel computing framework for multi-core processors. Our implementation of the parallel algorithm is not only architecture but also communication library independent: the same code works under LAM-MPI and Open MPI and also BSPlib, two sets of library frameworks that facilitate parallel programming. The suitability of our approach to multi-core processors is also established.     

嵌入式多核平台调试技术

多核处理器因其处理能力和功耗的潜在优势,逐渐应用于嵌入式系统中．而多核体系的并行程序调试难度将直接影响到产品的释放周期,其调试过程的复杂度将随着片上核数的增加而呈指数上升．本文针对多核平台中常见的异常问题,通过分析MIPS架构的软硬件平台工作原理,介绍了一种嵌入式多核系统的调试方法,实现对简单程序的跟踪分析,方便了多核系统的调试．     

事务存储研究

为了研究多核处理器系统上的并行编程问题,开展了对事务存储模型的研究.阐述了事务存储,介绍了事务存储系统的实现方法,利用4种事务存储系统详细阐述了事务存储的实现;重点讨论了6种影响事务存储发展的关键技术,即实现方式、数据结构组织、并发控制,冲突检测、争用管理等;提出了事务存储将向着软硬件结合、提升性能、提高正确性和满足多核应用需求的方向发展.     

多处理器架构下提高软件性能方法

随着单处理器架构遇到了硬件发展的瓶颈,各大处理器厂商自2004年以来,已经逐步向多线程及多核架构发展,到了现在基本已是多核处理器的天下,而多核架构的实施对软件的开发必将带来巨大的变革,要改变传统的编程思想及方式,要积极尝试采用并行软件设计方法开发应用程序,这样才能在硬件多核架构下实现软件发展提升性能.     

多核处理器并行程序的确定性重放研究

多核处理器并行程序的确定性重放是实现并行程序调试的有效手段,对并行编程有重要意义。但由于多核架构下存在共享访存不同步问题,并行程序确定性重放的研究依然面临多方面的挑战,给并行程序的调试带来很大困难,严重影响了多核架构下并行程序的普及和发展。分析了多核处理器造成并行程序确定性重放难以实现的关键因素,总结了确定性重放的评价指标,综述了近年来学术界对并行程序确定性重放的研究。根据总结的评价指标,从纯软件方式和硬件支持方式对目前的确定性重放方法进行了分析与对比,并在此基础上对多核架构下并行程序的确定性重放未来的研究趋势和应用前景进行了展望。     

多核微机基于OpenMP的并行计算

随着四核微机走向市场和八十核处理器在实验室研制成功,多核正引领软件研发发生基础性变化。开发人员需要在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。文中探讨在多核微机上进行并行计算的实现技术。介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数,以及Intel C 编译器9.1和Microsoft Visual Studio 2005等对OpenMP的支持;着重探讨了二维离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术;展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。