并行计算之多核处理器.doc

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1、并行计算之多核处理器近几年来，世界上和我国高性能并行计算机的发展取得长足进展，每秒数百亿次、数干亿次乃至数万亿次计算能力的高端并行机已相继研制成功并投入使用，使得以前许多无法靠手工计算解决的，或者对计算能力要求非常高的问题现在已经可以通过高性能计算机来计算解决。随着计算技术和计算方法的飞速发展进步，定量化和精确化已经成为几乎所有学科的发展趋势，并由此而产生了许多交叉性学科，如计算物理、计算化学、计算地质学、计算生物学、计算气象学等新兴学科，在世界上逐渐形成了所谓的计算科学与工程的计算性学科分支。计算，使人们人事科学研

2、究的能力得到增强，使人们洞察自然的视野得到扩展，使科技转化为生产的过程得到加速。计算深刻地改变着人类认识世界和改造世界的方法与途径。如今科学家们普遍认为，与依赖理论推导的理论科学和依赖实验的实验科学相并列，依赖于计算的计算科学已经成为第三门科学。这三大门类科学彼此促进，相辅相成，为人类科技发展和社会进步起着重大的推动作用。人类的生产生活越来越复杂，所需解决的问题的规模也越来越大，对高性能计算能力的需求永无止境。这极大地推动了并行计算的发展。关于并行计算的定义，简单而言，是指在多台处理机上同时进行的计算。这种计算也可被

3、称作高性能计算或超级计算。并行计算本身而言是一个非常复杂的系统问题，主要涉及到并行计算机系统结构、并行程序模型和支持并行程序设计和运行的软件系统等诸多方面的问题。大型并行机系统一般可按照程序的控制流、数据流以及存储组织方式等简单分成六类[Hwang1998]：单指令多数据流(SIMD，SingleInstructionMultipleData)、并行向量处理机(PVP，ParallelVectorProcessor)、对称多处理机(SMP，SymmetricMultiprocessor)、大规模并行处理机(MPP，M

4、assivelyParallelProcessor)、工作站集群(COW，ClusterofWorkstations)，和分布式共享存储多处理机DSM(DSM，DistributedSharedMemory)。SI舳机器多为专用，其余五种属于多指令多数据流(MIMD，MultipleInstructionMultipleData)计算机。由于半导体技术的飞速发展，在过去几十年里固定面积的芯片上可以集成的晶体管数目越来越多，集成度越来越高，且价格越来越便宜。相应的，处理器的性能不断提高。其原因除了物理技术的进步之外(如

5、主频不断得到提高，等)，因应不同物理技术的计算机系统结构技术也走到很大作用，如：加大流水线的深度和指令发射宽度、乱序执行和推测多线程，等。今天的单核处理器的性能几乎是十五年前的100倍左右[Neil2005]。与处理器性能提升相伴的是，功耗的不断增加几乎到了无法忍受的地步，同时硬件复杂度的加大也为处理器的设计造成困难。接下来继续通过提高主频、增加流水线级数等手段来挖掘指令级并行性已经很难更进一步提高处理器性能。因此，工业界和学术界开始转向片上多核处理器(ChipMultiprocessor，CMP)结构。目前多核处理

6、器设计基本都是将多个相对简单、同构的处理器核集成到同一块芯片上，且这些处理器核往往共享某些片上高速缓存(Cache)。这种设计方法的一大好处是可以充分利用已有成熟的设计，降低研发的风险、周期和成本。多核处理器本身的系统结构特性，也为性能的挖掘提供了新的机遇，如：芯片内互连网络的通信速度一般远高于片外网络速度：片内共享调整缓存为进程问通信带来方便；等。但另一方面，多核处理器本身的系统结构特性也带来了挑战，如：受制于芯片面积，处理器引脚个数无法增加，使得片外访存成为系统性能瓶颈，等。一般每个集成到多核处理器片内的处理器核

7、，都拥有较完整的资源，如运算器、控制器、私有Cache，等。这些处理器核能够并行的执行多个线程，相较于以往的单核处理器的并发执行方式，多核处理器给挖掘线程级并行提供了巨大空间。