ARC321 - 多核时代 并行计算进军主流_CHS.pptVIP

多核时代: 并行计算进军主流 ARC321 日程 我们为什么需要并行计算? 为什么现在需要? 主要问题 微软为此做了些什么? Visual Studio 2010 中的并行支持 并行运行库 编程模型 工具 摩尔定律 “芯片中晶体管的数量大约每24个月翻一番.” Gordon Moore – 英特尔 CPU正在接近极限 点击此处修改二级标题 将幻灯片标题设置为 “Title Case” 标题字号为 40分或类似尺寸，并尽可能不换行 将二级标题设置为 “sentence case” 二级标题的字体颜色已经在PPT模板中定义 功率密度(W/cm2) CPU 功率密度 4004 8080 8085 8086 286 386 486 奔腾® 处理器 1 10 100 1,000 10,000 ’70 ’80 ’90 ’00 ’10 多核时代 “在经历几十年的单核时代后，主流处理器工业在最近两年中从单核，到双核再到四核。按照摩尔定律，我们会在10年或者更短的时间内在主流市场达到80核.” Justin Rattner, 英特尔CTO(2007.2) “如果你还没有这么做，那么现在是时候认真审视一下你的应用程序设计。看看现在或者不远的将来有没有什么操作是对CPU资源敏感的，看看这些操作如何从并行计算中受益。” Herb Sutter, 微软C++架构师(2005.3) 代码示例: 矩阵乘积 void MatrixMult( int size, double** m1, double** m2, double** result) {     for (int i = 0; i size; i++) {         for (int j = 0; j size; j++) {             result[i][j] = 0;             for (int k = 0; k size; k++) {                 result[i][j] += m1[i][k] * m2[k][j];             }         }     } } void MatrixMult( int size, double** m1, double** m2, double** result) {   int N = size;                             int P = NUMPROCS;   int Chunk = N / P;                     HANDLE hEvent = CreateEvent(NULL, TRUE, FALSE, NULL);   long counter = P;                       for (int c = 0; c P; c++) {    std::thread t ([,c] {        for (int i = c * Chunk;        i (c + 1 == P ? N : (c + 1) * Chunk); i++) { for (int j = 0; j size; j++) { result[i][j] = 0; for (int k = 0; k size; k++) { result[i][j] += m1[i][k] * m2[k][j]; } } }       if (InterlockedDecrement(counter) == 0)         SetEvent(hEvent);     });   }   WaitForSingleObject(hEvent,INFINITE); CloseHandle(hEvent); } 需要线程同步知识 容易出错 频繁使用同步 静态任务分配 没有线程重用 小技巧 很多样本代码 手动实现平行计算的解决方案 开发者!开发者! Visual Studio 2010工具/编程模型/运行时 并行模式库 资源管理器 任务调度器 基于任务的并行库 PLINQ 托管库 非托管库 图例: 线程 操作系统 并行运行时 编程模型 线程池 任务调度器 资源管理器 数据结构 数据结构 工具 工具 并行调试工具窗口 并行程序性能分析 Agents库 Win7: UMS 线程 Visual Studio 2010工具/编程模型/运行时 并行模式库 资源管理器 任务调度器 基于任务的并行库 PLINQ 托管库 非托管库 图例: 线