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五种主要多核并行编程方法分析与比较

2019-07-13 15:17发布

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五种主要多核并行编程方法分析与比较

　　随着多核时代的到来与流行，传统的单线程串行程序的编程模式必将改变，取而代之的将是并行编程。目前已经有五种主要并行编程模型，下面将对此五种模型进行概括性的分析与比较： 1. MPI 　　MPI(Message Passing Interface)消息传递接口是MPI论坛发布的一个库，而不是一门实现语言，支持C/C++/Fortran。是一种消息传递编程模型，为进程间通信服务。MPI提供了一种与平台无关，可以被广泛使用的编写消息传递程序的标准。用它来编写消息传递程序，不仅实用、可移植、高效和灵活，而且和当前已有的实现没有太大的变化。目前MPI的主要实现有以下三种：  
  　　优点：可以在集群上使用，也可以在单核/多核CPU上使用，它能协调多台主机间的并行计算，因此并行规模上的可伸缩性很强，能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。 　　缺点：第一，基于消息传递，需要显示划分和分布计算任务，显示进行消息传递与同步，且不易增量开发串行程序的并行性；第二，使用进程间通信的方式协调并行计算，这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。 　　参考资料：MPI论坛 2. OpenMP 　　OpenMP(Open Multi Processing)是由Open ARB发布的一种用于并行编程的规范，是建立在串行语言上的扩展，目前可以在C/C++/Fortran中使用。 　　OpenMP由三部分组成：编译指导(compiler directive)、运行库(runtime library)和环境变量(environment variables)。其语言模型基于以下假设：执行单元是共享一个地址空间的线程，即OpenMP是基于派生/连接(fork/join)的编程模型。Fork/join的并行机制如下图所示：
　　Fork/join并行机制：并行区前，串行命令派生出多条并行命令并行执行，执行到并行区末等待，等所有并行任务都结束，再转到串行执行。 　　OpenMP有两种常用的并行开发形式：一是通过简单的fork/join对串行程序并行化；二是采用单程序多数据对串行程序并行化。 　　优点：第一，共享存储模型，使得程序员不必进行数据划分和分布，使得开发并行程序比较容易；第二，更适合于SMP系统；第三，主要面向循环级的并行开发，可以容易地实现增量性的并行化。 　　缺点：第一，OpenMP只适用于SMP结构；第二，OpenMP主要开发循环级的并行程序，受此限制，对某些应用并不适合；第三，OpenMP的编写、正确性调试和性能调度复杂。 　　参考资料：Open ARB - OpenMP 3. Intel IPP 　　Intel IPP(Integrated Performance Primitives)，Intel集成性能基元是Intel函数库的第二代。Intel为每种新的多核处理器都发布一个IPP函数库（C/C++ API），专用于多核架构，提供了调度优化的函数库，其中涉及的领域有数学、信号处理、音频视频、图像处理与编码、字符串、密码学。 IPP的组成如下图所示：  
  　　优点：是经过性能高度优化的库，执行效率高。 　　缺点：专用于Intel处理器和某些领域，不方便移植。 　　参考资料：Intel IPP产品介绍 4. Intel TBB 　　Intel TBB(Threading Building Blocks)，Intel线程构建模块，是一个为创建可靠的、可移植的和可扩展的并行程序的C++模板库。专用于编写高层抽象的C++程序，和可移植的程序。 　　优点：可移植、可扩展。 　　缺点：性能没有IPP高。 　　参考资料：Intel TBB产品介绍 5. MapReduce 　　  MapReducesh是Google的人研究出来的一个模型，开发的一个针对大规模群组中的海量数据处理的分布式编程模型。 　　参考资料：http://www.mapreduce.org/ 　　此外，并行编程模式还有X3H5, Phreads, HPF等，但都不常用。

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