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多核体系结构高产能任务并行编程模型研究汇报人：2024-01-14REPORTING2023WORKSUMMARY

目录CATALOGUE引言多核体系结构概述高产能任务并行编程模型设计高产能任务并行编程模型实现高产能任务并行编程模型优化多核体系结构高产能任务并行编程模型应用总结与展望

PART01引言

123随着半导体工艺技术的极限逼近，单纯提高单核处理器性能已无法满足日益增长的计算需求，多核处理器成为发展趋势。摩尔定律失效大数据、人工智能等应用领域对计算能力提出更高要求，需要借助并行计算提升处理速度。并行计算需求传统的串行编程模型已无法充分发挥多核处理器的性能优势，需要研究适用于多核体系结构的并行编程模型。编程模型挑战研究背景与意义

国外研究现状01国外在多核处理器设计、并行编程模型、任务调度算法等方面已取得显著成果，如Intel的ThreadingBuildingBlocks（TBB）、Microsoft的ParallelPatternsLibrary（PPL）等。国内研究现状02国内在多核处理器设计方面相对落后，但在并行编程模型和任务调度算法方面也有一定研究，如中科院计算所的并行编程框架、国防科大的银河飞腾处理器等。发展趋势03随着多核处理器的普及和并行计算需求的增加，未来研究将更加注重编程模型的易用性、可移植性和性能优化等方面。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究将针对多核体系结构下的高产能任务并行编程模型展开深入研究，包括任务划分、任务调度、数据同步等关键技术。研究目的旨在提出一种适用于多核体系结构的高效能任务并行编程模型，提高多核处理器的利用率和程序的执行效率，满足大数据、人工智能等领域对高性能计算的需求。研究方法采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先建立多核体系结构下的任务并行编程模型的理论框架，然后通过实验验证模型的有效性和性能优势。研究内容、目的和方法

PART02多核体系结构概述

多核处理器基本概念多核处理器定义多核处理器是指在一个芯片上集成多个处理器核心，每个核心都可以独立执行指令，实现并行处理。多核与多线程多核处理器支持多线程并行执行，每个核心可以处理一个或多个线程，提高处理器的整体性能。

对称多处理（SMP）多个处理器核心共享内存和I/O设备，通过高速缓存一致性协议保证数据一致性。分布式共享内存（DSM）处理器核心拥有独立的本地内存，通过互联网络实现内存共享和通信。异构多核集成不同类型、不同功能的处理器核心，以满足不同应用场景的需求。多核处理器体系结构030201

进程间通过发送和接收消息进行通信和同步，适用于分布式内存系统。消息传递模型共享内存模型数据并行模型任务并行模型多个线程共享同一块内存空间，通过锁、信号量等机制实现同步和互斥。将数据划分为多个部分，在多个处理器核心上并行处理，适用于数据密集型应用。将任务划分为多个子任务，在多个处理器核心上并行执行，适用于计算密集型应用。多核处理器编程模型

PART03高产能任务并行编程模型设计

编程模型需求分析针对大规模数据处理、科学计算等高性能计算任务，需要提供高效的并行编程模型以充分利用多核处理器的计算能力。易用性和可移植性编程模型应提供简洁易懂的编程接口，降低并行编程的难度，同时支持跨平台和可移植性，方便开发者在不同多核处理器架构上进行开发和部署。可扩展性和灵活性编程模型应具备良好的可扩展性，能够支持不断增加的处理器核心数量和更复杂的并行计算场景，同时提供灵活的编程方式，以满足不同应用领域的特定需求。高性能计算需求

分层架构设计采用分层架构设计，将编程模型划分为核心层、扩展层和应用层，分别负责提供基本的并行计算功能、扩展功能和面向特定应用领域的优化。并行计算抽象通过引入并行计算抽象概念，如任务、线程、数据并行等，简化并行编程的复杂度，并提供统一的编程接口。运行时支持系统设计高效的运行时支持系统，负责任务的调度、资源的分配和管理等，以优化并行程序的执行性能。编程模型总体设计

设计合理的任务划分机制，将大规模计算任务划分为多个小任务，并采用动态调度策略实现任务的均衡分配和高效执行。任务划分与调度利用多核处理器的并行计算能力，设计数据并行的处理方式，如数组操作、循环并行化等，提高数据处理效率。数据并行处理提供线程同步和通信机制，如锁、条件变量、消息传递等，以确保并行程序的正确性和高效性。线程同步与通信采用多种性能优化技术，如缓存优化、指令级并行、向量化等，进一步提高多核处理器的计算性能。性能优化技术编程模型详细设计

PART04高产能任务并行编程模型实现

选用适合多核体系结构的编程环境，如OpenMP、CUDA等，以便充分利用多核处理器的并行计算能力。编程环境选择根据所选编程环境的要求，配置相应的编译器、库文件、运行环境等，确保编程环境的