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解析嵌入式ARM多核處理器并行化方法

作者: 時間:2018-08-07 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201808/385635.htm

2.4 緩存優(yōu)化

緩存優(yōu)化(Cache friendly)的目標(biāo)是減少數(shù)據(jù)在內(nèi)存和緩存之間的拷貝。對于220個整型數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)大小為4 MB,本文的測試平臺()MAP4430的二級緩存為1 MB,需要將數(shù)據(jù)劃分為4個部分。

如下所示,算法將4部分?jǐn)?shù)據(jù)分為4個快速排序任務(wù),4部分任務(wù)并行執(zhí)行,完成后每部分?jǐn)?shù)據(jù)序列排序完成,需要將4部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行合并形成完成數(shù)據(jù)序列,因此在并行任務(wù)結(jié)束后,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并排序。

3 并行化性能分析

3.1 實驗環(huán)境介紹

本文采用德州儀器(Texas Instruments)的OMAP4430開發(fā)平臺。OMAP443O為,擁有對稱多處理雙核 處理器(Dual-core Cortex-A、一級緩存32 KB、二級緩存1 MB,操作系統(tǒng)采用Ubuntul2.O4內(nèi)核,編譯器為arm-linux-gnueabihf-gcc,使用GNU gprof獲取算法執(zhí)行時間。

3.2 性能測試

如下式所示,采用計算加速比的方式來分析并行優(yōu)化的性能,加速比數(shù)值越大表示算法的并行程度越高,最低為1.性能測試采用4個算法版本,包括串行版本、并行2線程、并行4線程和緩存優(yōu)化版,從不同角度來分析性能。

如圖4所示,從折線圖可以看出,3種并行化優(yōu)化算法相對于串行版本,算法的并行性能都有較大提升,如表1所列,其并行加速比分別為1.30、1.29和 1.21.對任務(wù)并行優(yōu)化方案而言,分別使用2線程和4線程版本進(jìn)行測試,從加速比的分析結(jié)果看來,2線程版本較4線程版本略好。理論上并行線程的數(shù)目越多性能越好,但本文采用OMAP443O只有兩個對稱多處理核心,即使算法擁有4個并行線程,但實際執(zhí)行的線程只有2個,同時4個線程在獲取2個物理處理器時存在競爭關(guān)系,因而造成性能較之2線程版本有所下降。

圖4 算法執(zhí)行時間

評價并行算法優(yōu)劣還需考慮算法的負(fù)載均衡性,如表1、表2所列,緩存優(yōu)化方案標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于任務(wù)并行化方案。究其原因,對于任務(wù)并行化方案而言,不同的測試數(shù)據(jù)以及劃分算法(partition)對區(qū)間的劃分有重要影響,從而造成任務(wù)執(zhí)行時間變化范圍很大;對于緩存優(yōu)化方案而言,其實質(zhì)是數(shù)據(jù)并行,其每一個任務(wù)都是根據(jù)緩存大小進(jìn)行劃分,因此每一個任務(wù)處理的數(shù)據(jù)規(guī)?;疽恢?,每一個任務(wù)執(zhí)行的時間更確定,但由于并行任務(wù)執(zhí)行完成后,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并,造成一定的性能下降。

結(jié)語

本文通過對嵌入式硬件結(jié)構(gòu)的分析,從對稱多處理角度對串行快速排序算法進(jìn)行并行化優(yōu)化,取得了很好的效果。

雙核處理器(OMAP4430)作為測試平臺,從任務(wù)并行和緩存優(yōu)化實現(xiàn)并行優(yōu)化,從性能測試的結(jié)果看,任務(wù)并行具有良好的加速比,但負(fù)載均衡性差,并行線程數(shù)目不應(yīng)超過物理處理器核的數(shù)目,過多的并行線程競爭處理器資源,造成性能下降。緩存優(yōu)化具有良好的負(fù)載均衡性,但需要后續(xù)進(jìn)行歸并操作,造成性能有所下降。

總之,在嵌入式上進(jìn)行并行化優(yōu)化,一方面要充分發(fā)掘嵌人式多核處理器的并行性能,提高程序的并行性;另一方面也要考慮程序算法的負(fù)載均衡性,確保在不同應(yīng)用環(huán)境中程序性能一致。


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