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本篇內(nèi)容主要講解“怎么理解多核編程中的負(fù)載平衡”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“怎么理解多核編程中的負(fù)載平衡”吧!
多核CPU中,要很好地發(fā)揮出多個(gè)CPU的性能的話,必須保證分配到各個(gè)CPU上的任務(wù)有一個(gè)很好的負(fù)載平衡。否則一些CPU在運(yùn)行,另外一些CPU處于空閑,無法發(fā)揮出多核CPU的優(yōu)勢(shì)來。
要實(shí)現(xiàn)一個(gè)好的負(fù)載平衡通常有兩種方案,一種是靜態(tài)負(fù)載平衡,另外一種是動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡。
1、靜態(tài)負(fù)載平衡
靜態(tài)負(fù)載平衡中,需要人工將程序分割成多個(gè)可并行執(zhí)行的部分,并且要保證分割成的各個(gè)部分能夠均衡地分布到各個(gè)CPU上運(yùn)行,也就是說工作量要在多個(gè)任務(wù)間進(jìn)行均勻的分配,使得達(dá)到高的加速系數(shù)。
靜 態(tài)負(fù)載平衡問題從數(shù)學(xué)上來說是一個(gè)NP完全性問題,Richard M. Karp, Jeffrey D. Ullman, Christos H. Papadimitriou, M. Garey, D. Johnson等人相繼在1972年到1983年間證明了靜態(tài)負(fù)載問題在幾種不同約束條件下的NP完全性。
雖然NP完全性問題在數(shù)學(xué)上是難題,但是這并不是標(biāo)題中所說的難題,因?yàn)镹P完全性問題一般都可以找到很有效的近似算法來解決。
2、動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡
動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡是在程序的運(yùn)行過程中來進(jìn)行任務(wù)的分配達(dá)到負(fù)載平衡的目的。實(shí)際情況中存在許多不能由靜態(tài)負(fù)載平衡解決的問題,比如一個(gè)大的循環(huán)中,循環(huán)的次數(shù)是由外部輸入的,事先并不知道循環(huán)的次數(shù),此時(shí)采用靜態(tài)負(fù)載平衡劃分策略就很難實(shí)現(xiàn)負(fù)載平衡。
動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡中對(duì)任務(wù)的調(diào)度一般是由系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的,程序員通常只能選擇動(dòng)態(tài)平衡的調(diào)度策略,不能修改調(diào)度策略,由于實(shí)際任務(wù)中存在很多的不確定因素,調(diào)度算法無法做得很優(yōu),因此動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡有時(shí)可能達(dá)不到既定的負(fù)載平衡要求。
3、負(fù)載平衡的難題在那里?
負(fù)載平衡的難題并不在于負(fù)載平衡的程度要達(dá)到多少,因?yàn)榧词乖诟鱾€(gè)CPU上分配的任務(wù)執(zhí)行時(shí)間存在一些差距,但是隨著CPU核數(shù)的增多總能讓總的執(zhí)行時(shí)間下降,從而使加速系數(shù)隨CPU核數(shù)的增加而增加。
負(fù)載平衡的困難之處在于程序中的可并行執(zhí)行塊很多要靠程序員來劃分,當(dāng)然CPU核數(shù)較少時(shí),比如雙核或4核,這種劃分并不是很困難。但隨著核數(shù)的增加,劃分 的粒度將變得越來越細(xì),到了16核以上時(shí),估計(jì)程序員要為如何劃分任務(wù)而抓狂。比如一段順序執(zhí)行的代碼,放到128核的CPU上運(yùn)行,要手工劃分成128 個(gè)任務(wù),其劃分的難度可想而知。
負(fù)載劃分的誤差會(huì)隨著CPU核數(shù)的增加而放大,比如一個(gè)需要16個(gè)時(shí)間單位的程序分到4個(gè)任務(wù)上執(zhí)行,平均每個(gè)任務(wù)上的負(fù)載執(zhí)行時(shí)間為4個(gè)時(shí)間單位,劃分誤 差為1個(gè)時(shí)間單位的話,那么加速系數(shù)變成 16/(4+1)=3.2,是理想情況下加速系數(shù) 4的80%。但是如果放到一個(gè)16核CPU上運(yùn)行的話,如果某個(gè)任務(wù)的劃分誤差如果為0.5個(gè)時(shí)間單位的話,那么加速系數(shù)變成16/(1+0.5) = 10.67,只有理想的加速系數(shù)16的66.7%,如果核數(shù)再增加的話,由于誤差的放大,加速系數(shù)相比于理想加速系數(shù)的比例還會(huì)下降。
負(fù)載劃分的難題還體現(xiàn)在CPU和軟件的升級(jí)上,比如在4核CPU上的負(fù)載劃分是均衡的,但到了8核、16核上,負(fù)載也許又變得不均衡了。軟件升級(jí)也一樣, 當(dāng)軟件增加功能后,負(fù)載平衡又會(huì)遭到破壞,又需要重新劃分負(fù)載使其達(dá)到平衡,這樣一來軟件設(shè)計(jì)的難度和麻煩大大增加了。
如果使用了鎖的話,一些看起來是均衡的負(fù)載也可能會(huì)由于鎖競(jìng)爭(zhēng)變得不平衡起來
4、負(fù)載平衡的應(yīng)對(duì)策略
對(duì)于運(yùn)算量較小的軟件,即使放到單核CPU上運(yùn)行速度也很快,負(fù)載平衡做得差一些并沒有太大影響,實(shí)際中負(fù)載平衡要考慮的是大運(yùn)算量和規(guī)模很大的軟件,這些軟件需要在多核上進(jìn)行負(fù)載平衡才能較好地利用多核來提高性能。
對(duì)于大規(guī)模的軟件,負(fù)載平衡方面采取的應(yīng)對(duì)策略是發(fā)展劃分并行塊的宏觀劃分方法,從整個(gè)軟件系統(tǒng)層面來進(jìn)行劃分,而不是象傳統(tǒng)的針對(duì)某些局部的程序和算法來進(jìn)行并行分解,因?yàn)榫植康某绦蛲ǔ6己茈y分解成幾十個(gè)以上的任務(wù)來運(yùn)行。
另外一個(gè)應(yīng)對(duì)策略是在工具層面的,也就是編譯工具能夠協(xié)助人工進(jìn)行并行塊的分解,并找出良好的分解方案來,這方面Intel已經(jīng)作出了一些努力,但是還需要更多的努力讓工具的功能更強(qiáng)大一些才能應(yīng)對(duì)核數(shù)較多時(shí)的情況。
到此,相信大家對(duì)“怎么理解多核編程中的負(fù)載平衡”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
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