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(中原工學(xué)院，鄭州 450007)

近半個(gè)世紀(jì)以來，處理器的計(jì)算速度基本上每18到24個(gè)月都要提升一倍。然而，由于單核處理器功耗和散熱等問題的存在，通過提升芯片時(shí)鐘頻率來無限制地提升性能已不再可能，于是科學(xué)家們又開始了對多核、眾核處理器技術(shù)的探索。

多核芯片是通過在單個(gè)芯片上集成多個(gè)核心而成的，但這種架構(gòu)受到物理規(guī)律的限制，即受到功耗、互連線延時(shí)和設(shè)計(jì)復(fù)雜性等因素的制約。在這種背景下，眾核[1]應(yīng)運(yùn)而生。所謂眾核，是指在單個(gè)處理器中集成多個(gè)簡單的處理器核，即指芯片中擁有大于等于8個(gè)核心的處理器。與單核和多核處理器相比，眾核處理器計(jì)算資源密度更高，片上通信開銷更低，更多的晶體管和能量可以勝任更為復(fù)雜的并行處理應(yīng)用[2]。

從存儲方式上劃分，并行編程模型分為共享存儲模型和分布式存儲模型。而在多核處理器的實(shí)際系統(tǒng)中，通用計(jì)算又造就了異構(gòu)并行編程模型。

本文就基于多核和眾核體系結(jié)構(gòu)的并行編程模型——共享存儲編程模型、消息傳遞模型、異構(gòu)編程模型和混合編程模型進(jìn)行分析研究。

1 共享存儲編程模型

在共享存儲編程模型中，各個(gè)處理器可以對共享存儲器中的數(shù)據(jù)進(jìn)行存取，數(shù)據(jù)對每個(gè)處理器而言都是可訪問的，不需要在處理器之間進(jìn)行傳送，即數(shù)據(jù)通信是通過讀寫共享存儲單元來完成的。常見的共享內(nèi)存編程模型有：POSIX Threads、OpenMP[3]。

1.1 POSIX Threads

POSIX(Portable Operating System Interface of UNIX) Threads，簡稱為Pthreads，是一個(gè)可移植的多線程庫，它提供了在多個(gè)操作系統(tǒng)平臺上一致的程序設(shè)計(jì)接口。在該模型中，有一些能夠被單獨(dú)控制的并行執(zhí)行線程。Pthreads現(xiàn)已成為Linux操作系統(tǒng)中多線程接口的標(biāo)準(zhǔn)，并已被UNIX平臺使用。Pthreads的主要功能集中在線程的生成、退出、互斥、同步以及一些輔助功能上。例如：

(1)線程的創(chuàng)建與退出 (create & exit)。任何進(jìn)程在啟動(dòng)時(shí)就已有了一個(gè)主線程，如果需要再生成線程則使用pthread_create函數(shù)，在該函數(shù)中可以指定線程屬性、線程例程、傳給線程例程的參數(shù)。線程例程是線程執(zhí)行的代碼,是一個(gè)用戶自定義的函數(shù)。當(dāng)線程例程返回時(shí)，線程則結(jié)束運(yùn)行，也可以通過調(diào)用pthread_exit來退出。

(2)線程間互斥(mutex)?；コ獠僮?，就是在對某段代碼或某個(gè)變量修改時(shí)只能有一個(gè)線程執(zhí)行這段代碼，而其他線程不能同時(shí)進(jìn)入這段代碼或同時(shí)修改變量.Pthreads常用pthread_mutex互斥體來實(shí)現(xiàn)線程互斥操作。

pthread_mutex_init函數(shù)用于初始化一個(gè)互斥體變量；pthread_mutex_lock函數(shù)用于給互斥體變量上鎖，如果上鎖時(shí)互斥體已經(jīng)被其他線程鎖住，那么調(diào)用該函數(shù)的線程將被阻塞，直到互斥體被解鎖為止；pthread_mutex_trylock函數(shù)的作用是試圖鎖住互斥體，但在互斥體已經(jīng)被加鎖時(shí)不會(huì)造成阻塞，而是迅速返回；pthread_mutex_unlock函數(shù)是對互斥體解鎖；pthread_mutex_destroy函數(shù)是用來釋放互斥體所占資源。

(3)線程同步(cond)。線程同步就是若干個(gè)線程等待某個(gè)事件的發(fā)生，當(dāng)該事件發(fā)生時(shí)，這些線程同時(shí)執(zhí)行各自代碼。在Linux線程中用條件變量來實(shí)現(xiàn)同步。函數(shù)pthread_cond_init用來創(chuàng)建一個(gè)條件變量。

pthread_cond_wait和pthread_cond_timewait用來等待條件變量被設(shè)置，值得注意的是這兩個(gè)等待調(diào)用的函數(shù)需要一個(gè)已經(jīng)上鎖的互斥體mutex，這是為了防止在真正進(jìn)入等待狀態(tài)之前別的線程有可能設(shè)置該條件變量而產(chǎn)生競爭；pthread_cond_broadcast用于設(shè)置條件變量，即使事件發(fā)生，也使所有等待該事件的線程不再阻塞；pthread_cond_signal用于解除某一個(gè)等待線程的阻塞狀態(tài)；pthread_cond_destroy用來釋放一個(gè)條件變量的資源[4]。

1.2 OpenMP

OpenMP(open multi-processing)編程模型是基于線程的并行編程模型，是一個(gè)共享存儲應(yīng)用編程接口(API)。OpenMP多線程接口被特別設(shè)計(jì)，用來支持高性能并行計(jì)算程序，它包含許多編譯制導(dǎo)指令，具有移植性好和可擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)。OpenMP是由指導(dǎo)性注釋、編譯指令以及線程池管理和庫例程結(jié)合在一起實(shí)現(xiàn)的，它與Pthreads不同，不是作為一個(gè)庫來實(shí)現(xiàn)的。這些指令指示編譯器創(chuàng)建線程、執(zhí)行同步操作和管理共享內(nèi)存等。

OpenMP中的常用函數(shù)有：

①void omp_set_num_threads(int num_threads)：設(shè)置線程數(shù)目。通過該函數(shù)來指定其后用于并行計(jì)算的線程數(shù)目，其中參數(shù)num_threads就是指定的線程數(shù)目。

②int omp_get_num_threads()：獲取線程數(shù)目。通過該函數(shù)可以獲取當(dāng)前運(yùn)行組中的線程數(shù)目，如果在并行結(jié)構(gòu)中使用該函數(shù)，返回的就是現(xiàn)在并行計(jì)算中的所有的線程總數(shù)；如果在串行中使用該函數(shù)，其返回值就為1。

③int omp_get_max_threads()：獲取最多線程數(shù)目。該函數(shù)將返回最多可以用于并行計(jì)算的線程數(shù)目。

④ int omp_get_num_procs()：獲取程序可用的處理器數(shù)目。該函數(shù)將返回可用于程序的處理器數(shù)目(其實(shí)是線程數(shù)目)。

⑤ int omp_in_parallel()：判斷線程是否處于并行狀態(tài)。該函數(shù)返回值為0時(shí)表示線程處于串行程序中，返回值為1時(shí)表示線程處于并行程序中。

2 分布式存儲線程模型

消息傳遞模型是一種最常用的分布式存儲編程模型，它是通過處理器之間的信息交換來實(shí)現(xiàn)通信的，適用于分布式存儲系統(tǒng)。在該模型中，駐留在不同節(jié)點(diǎn)上的進(jìn)程可以通過網(wǎng)絡(luò)傳遞消息相互通信。它常用于開發(fā)大粒度和粗粒度的并行性。

MPI(Message Passing Interface)是一個(gè)消息傳遞接口的標(biāo)準(zhǔn)，用于開發(fā)基于消息傳遞的并行程序，其目的是為用戶提供一個(gè)實(shí)際可用的、可移植的、高效和靈活的消息傳遞接口庫。因此，使用MPI，必須要和特定的語言如FORTRAN和C語言等結(jié)合起來[5]。

POSIX Pthreads、OpenMP和MPI等3種并行編程模型屬于共享存儲模型或分布式存儲模型。表1概括了3種編程模型在通常實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)特性[6]。

表1 3種并行編程模型實(shí)現(xiàn)特性

3 異構(gòu)并行編程模型

異構(gòu)并行編程模型主要是針對異構(gòu)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的并行編程。異構(gòu)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是由功能或性能相異的處理器通過一定的互聯(lián)結(jié)構(gòu)連接起來的計(jì)算系統(tǒng)，一般由通用微處理器和專用加速器構(gòu)成。通常實(shí)際應(yīng)用較多的異構(gòu)并行編程模型有：CUDA、Opencl。

3.1 CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))是NVIDIA公司開發(fā)的一種并行編程模型，它是一種將GPU作為數(shù)據(jù)并行計(jì)算設(shè)備的軟硬件體系。此外，CUDA提供了一個(gè)允許開發(fā)者使用C語言或者更高級語言的軟件環(huán)境。對于CUDA來說，一個(gè)并行系統(tǒng)包含一個(gè)主機(jī)(Host)和計(jì)算資源或者設(shè)備(device)。CUDA編程模型通常將CPU作為主機(jī)，GPU作為設(shè)備或者協(xié)處理器(co-processor)。計(jì)算任務(wù)是在GPU中依靠一組并行執(zhí)行的線程來完成的。CUDA將計(jì)算任務(wù)映射為大量的可以并行執(zhí)行的線程，通過硬件動(dòng)態(tài)調(diào)度來執(zhí)行這些線程。

CUDA的線程結(jié)構(gòu)包含2個(gè)層次結(jié)構(gòu)：Grid(線程網(wǎng)格)和Block(線程塊)。由圖1所示的CUDA存儲結(jié)構(gòu)可以看出，這2個(gè)層次內(nèi)也存在并行，即Grid中的Block間并行和Block中的Thread間并行。

圖1 CUDA存儲結(jié)構(gòu)

CUDA的體系結(jié)構(gòu)是以Grid的形式組織的，每個(gè)Grid由若干個(gè)Block組成，而每個(gè)Block又由若干個(gè)Thread組成，它們都擁有自己的ID，用以和其他線程相區(qū)分。在圖1的底部，Global Memory(全局存儲器)和Constant Memory(常數(shù)存儲器)能夠被主機(jī)代碼寫入和讀取。常數(shù)存儲器允許設(shè)備只讀訪問，在Block里，可以有共享存儲器、寄存器或本地存儲器，共享存儲器能夠在Block里被所有的線程訪問，而寄存器則對每一個(gè)線程都是獨(dú)立的。同一個(gè)Block中的線程通過共享存儲器交換數(shù)據(jù)，并通過柵欄同步保證線程間能夠正確地共享數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)Block內(nèi)通信。

通常情況下，一個(gè)完整的CUDA程序包括在Host上執(zhí)行的串行代碼以及在GPU上并行執(zhí)行的程序(kernel函數(shù))。在圖1中，每進(jìn)行一次GPU計(jì)算，需要在多種存儲器之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，這會(huì)消耗大量的時(shí)間，造成延遲，因此，單獨(dú)的CUDA并不適合于一些對實(shí)時(shí)性要求很高的應(yīng)用，往往還需要與CPU搭配協(xié)同運(yùn)行[7]。

3.2 OpenCL

OpenCL(Open Computing Language，開放計(jì)算語言)是一個(gè)在由CPU、GPU和其他類型處理器組成的異構(gòu)平臺上進(jìn)行通用并行編程的免費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)。它是由用于編寫kernels(在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù))的基于C99的語言和一組用于定義并控制平臺的API組成。

OpenCL操作規(guī)范模型可描述成4個(gè)相關(guān)的模型：平臺模型、執(zhí)行模型、內(nèi)存模型、編程模型。

平臺模型：描述了協(xié)同執(zhí)行的單個(gè)處理器及能執(zhí)行OpenCL代碼的處理器，定義了一個(gè)抽象的硬件模型，讓開發(fā)者能夠編寫在這些設(shè)備上執(zhí)行的kernel。

執(zhí)行模型：定義了如何在主機(jī)上配置OpenCL環(huán)境，以及如何在設(shè)備上執(zhí)行kernel。

內(nèi)存模型：定義了被kernel所用的抽象內(nèi)存層次。

編程模型：定義了如何將并發(fā)模型映射到物理硬件上。

上述4個(gè)模型，提供了基于任務(wù)和基于數(shù)據(jù)的2種并行計(jì)算機(jī)制，極大地?cái)U(kuò)展了GPU的應(yīng)用范圍，而且由于它是跨平臺的基于異構(gòu)的編程模型，在今后很長一段時(shí)期，還將會(huì)持續(xù)得到發(fā)展[8]。

4 混合編程模型

混合編程模型是將共享存儲和分布式存儲編程相結(jié)合的一種方法，它在節(jié)點(diǎn)之間使用消息傳遞來發(fā)送和接受數(shù)據(jù)，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)通過共享內(nèi)存來進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，充分利用了兩種編程模型的優(yōu)點(diǎn)[6]。這種混合編程模型也非常符合當(dāng)今混合硬件體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢。實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的主要混合并行編程模型有：MPI+OpenMP，CUDA+OpenMP，CUDA+MPI等。

4.1 MPI+OpenMP

MPI可以解決多處理機(jī)間的粗粒度通信，而OpenMP提供的輕量級線程可以更好地解決每個(gè)多處理器計(jì)算機(jī)內(nèi)部各處理器間的交互，通常在用MPI實(shí)現(xiàn)的原始程序中加入OpenMP編譯制導(dǎo)語句，就能使程序轉(zhuǎn)化為MPI和OpenMP混合編程模式的程序，原理如圖2所示。

圖2 MPI+OpenMP混合編程模型

下面給出簡單的細(xì)粒度混合編程模型代碼：

......

MPI_INIT_THREAD();//初始化進(jìn)程，使其具有多線程功能

MPI_COMM_RANK();

MPI_COMM_SIZE();

.....MPI communiaciton and some computation

#pragma omp parallel//調(diào)用OpenMP

#pragma omp for//多個(gè)線程并行地執(zhí)行for循環(huán)的代碼

for(...)

{.......computation

}

......computation and MPI communication

MPI_FINALIZE();

3.1.3 進(jìn)樣精密度與重復(fù)性 取“2.4.5”項(xiàng)下中間濃度對照品溶液，按“2.1”項(xiàng)下方法進(jìn)行檢測，連續(xù)進(jìn)樣6次，硫酸鹽峰面積的RSD為0.5%（n=6），表明儀器精密度良好。精密稱取注射用硫酸核糖霉素樣品，共6份，按“2.4.2”項(xiàng)下方法配制供試品溶液，同法檢測，6份樣品硫酸鹽含量的RSD為0.9%（n=6），表明重復(fù)性良好。

4.2 CUDA+OpenMP

該混合模型是在CUDA模型的基礎(chǔ)上，通過在執(zhí)行主程序時(shí)加入OpenMP編譯制導(dǎo)語句，在CPU端產(chǎn)生大量的線程，這些線程一方面控制GPU，調(diào)動(dòng)kernel函數(shù)并行執(zhí)行分配給GPU的計(jì)算任務(wù)，另一方面也能夠并行化處理在主機(jī)上的串行程序，因此在整體上提高了程序的執(zhí)行效率。其不足之處是CPU和GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸將會(huì)影響到GPU的計(jì)算效率。這種模型通常適合多GPU的系統(tǒng)。該模型的簡單代碼框架如下：

//主機(jī)端程序

#include

#include

#include

_global_[......]//CUDA內(nèi)核程序kernel

......

Main Program

cudaGetDeviceCount(&num_gpus);//獲得系統(tǒng)中支持CUDA的GPU數(shù)量

//顯示GPU與CPU的信息

printf("number of host CPUs: %d ",omp_get_num_procs());

printf("number of CUDA devices: %d ",num_gpus);

......

#pragma omp parallel

...... //并行執(zhí)行kernel

......

parallel_execute_host_code//執(zhí)行host上的串行代碼

......

...correctsult()//檢查對比CPU和GPU的結(jié)果

4.3 CUDA+MPI

這種模型也是一種基于CPU和GPU的異構(gòu)模型，充分利用了MPI在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行消息傳遞和在節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行大量線程計(jì)算的特點(diǎn)，非常適合實(shí)現(xiàn)集群或者超級計(jì)算機(jī)中的多節(jié)點(diǎn)多GPU并行計(jì)算。在這個(gè)模型中，MPI用于控制程序、節(jié)點(diǎn)間通信和數(shù)據(jù)調(diào)度以及CPU之間的交互，而CUDA負(fù)責(zé)在GPU中的計(jì)算任務(wù)。

下面為該混合模型的部分關(guān)鍵代碼：

/*聲明對MPI以及標(biāo)準(zhǔn)庫的引用*/

#include"mpi.h"

#include

......

//啟動(dòng)CUDA函數(shù)

#if_DEVICE_EMULATION_

Bool InitCUDA(int myid){return true;}

#else

.......

//獲得CPU所在節(jié)點(diǎn)中的CUDA設(shè)備數(shù)量，沒有則返回

cudaGetDeviceCount(&count);

if(count==0){

fprintf(stderr,"There is no device. ");

return false;

}

......

_global_[......]//設(shè)備端kernel函數(shù)的定義和調(diào)用

......

//啟動(dòng)MPI環(huán)境

MPI_Init(&argc,&argv);

MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numprocs);

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&myid);

......

execute_kernel();//執(zhí)行內(nèi)核函數(shù)

......

MPI_Finalize();

}

從上面幾種模型中不難發(fā)現(xiàn),沒有一種混合編程模型完全適用于當(dāng)今所有的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。因此，只能選擇那些最適合于硬件宿主特性的編程模型，才能最大程度地提高并行程序的性能。

5 結(jié) 語

隨著未來計(jì)算機(jī)微處理器朝著眾核處理器方向的發(fā)展，以及大規(guī)模機(jī)群的不斷出現(xiàn)，原來單一的編程模型已很難適應(yīng)這種新的體系結(jié)構(gòu)，因此，基于異構(gòu)平臺的混合并行編程在今后的大規(guī)模并行應(yīng)用中必將成為主流。

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