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【转】浅谈多核CPU、多线程、多进程

时间:2019-06-15 15:34:51      阅读:118      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:共同点   编码解码   nbsp   部分   增加   语言   单总线   ==   切换   

1.CPU发展趋势

核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进。笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力。而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器。

 

2.多线程与并行计算的区别

(1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作用。

还在单核时代,多线程就有很广泛的应用,这时候多线程大多用于降低阻塞(意思是类似于

while(1)

{

if(flag==1)

break;

sleep(1);

}

这样的代码)带来的CPU资源闲置,注意这里没有浪费CPU资源,去掉sleep(1)就是纯浪费了。

阻塞在什么时候发生呢?一般是等待IO操作(磁盘,数据库,网络等等)。此时如果单线程,CPU会干转不干实事(与本程序无关的事情都算不干实事,因为执行其他程序对我来说没意义),效率低下(针对这个程序而言),例如一个IO操作要耗时10毫秒,CPU就会被阻塞接近10毫秒,这是何等的浪费啊!要知道CPU是数着纳秒过日子的。

所以这种耗时的IO操作就用一个线程Thread去代为执行,创建这个线程的函数(代码)部分不会被IO操作阻塞,继续干这个程序中其他的事情,而不是干等待(或者去执行其他程序)。

同样在这个单核时代,多线程的这个消除阻塞的作用还可以叫做“并发”,这和并行是有着本质的不同的。并发是“伪并行”,看似并行,而实际上还是一个CPU在执行一切事物,只是切换的太快,我们没法察觉罢了。例如基于UI的程序(俗话说就是图形界面),如果你点一个按钮触发的事件需要执行10秒钟,那么这个程序就会假死,因为程序在忙着执行,没空搭理用户的其他操作;而如果你把这个按钮触发的函数赋给一个线程,然后启动线程去执行,那么程序就不会假死,继续相应用户的其他操作。但是,随之而来的就是线程的互斥和同步、死锁等问题,详细见有关文献。

现在是多核时代了,这种线程的互斥和同步问题是更加严峻的,单核时代大都算并发,多核时代真的就大为不同,为什么呢?具体细节请参考有关文献。我这里简单解释一下,以前volatile型变量的使用可以解决大部分问题,例如多个线程共同访问一个Flag标志位,如果是单核并发,基本不会出问题(P.S.在什么情况下会出问题呢?Flag有多个,或者是一个数组,这时候只能通过逻辑手段搞定这个问题了,多来几次空转无所谓,别出致命问题就行),因为CPU只有一个,同时访问这个标志位的只能有一个线程,而多核情况下就不太一样了,所以仅仅volatile不太能解决问题,这就要用到具体语言,具体环境中的“信号量”了,Mutex,Monitor,Lock等等,这些类都操作了硬件上的“关中断”,达到“原语”效果,对临界区的访问不被打断的效果,具体就不解释了,读者可以看看《现代操作系统》。

(2)并行计算还可以通过其他手段来获得,而多线程只是其中之一。

其他手段包括:多进程(这又包括共享存储区的和分布式多机,以及混合式的),指令级并行。

ILP(指令级并行),x86架构里叫SMT(同时多线程),在MIPS架构里与之对应的是super scalar(超标量)和乱序执行,二者有区别,但共同点都是可以达到指令级并行,这是用户没法控制的,不属于编程范围,只能做些有限的优化,而这有限的优化可能只属于编译器管辖的范畴,用户能做的甚少。

(3)典型的适于并行计算的语言

Erlang和MPI:这两个前者是语言,后者是C++和Fortran的扩展库,效果是一样的,利用多进程实现并行计算,Erlang是共享存储区的,MPI是混合型的。

C#.NET4.0:新版本4.0可以用少量代码实现并行For循环,之前版本需要用很繁琐的代码才能实现同样功能。这是利用了多线程实现并行计算。Java和C#3.5都有线程池(ThreadPool),也是不错的很好用的多线程管理类,可以方便高效的使用多线程。

CUDA,还是个初生牛犊,有很大的发展潜力,只不过就目前其应用领域很有限。其目前只能使用C语言,而且还不是C99,比较低级,不能使用函数指针。个人感觉这由于硬件上天生的局限性(平均每个核心可用内存小,与系统内存通讯时间长),只适用于做科学计算,静态图像处理,视频编码解码,其他领域,还不如高端CPU。等以后GPU有操作系统了,能充分调度GPU资源了,GPU就可以当大神了。游戏中的物理加速,实际上多核CPU也能很好的做到。

其他语言。。。恩。。留作将来讨论。

 

3.线程越多越好吗?什么时候才有必要用多线程?

线程必然不是越多越好,线程切换也是要开销的,当你增加一个线程的时候,增加的额外开销要小于该线程能够消除的阻塞时间,这才叫物有所值。

Linux自从2.6内核开始,就会把不同的线程交给不同的核心去处理。Windows也从NT.4.0开始支持这一特性。

什么时候该使用多线程呢?这要分四种情况讨论:

a.多核CPU——计算密集型任务。此时要尽量使用多线程,可以提高任务执行效率,例如加密解密,数据压缩解压缩(视频、音频、普通数据),否则只能使一个核心满载,而其他核心闲置。

b.单核CPU——计算密集型任务。此时的任务已经把CPU资源100%消耗了,就没必要也不可能使用多线程来提高计算效率了;相反,如果要做人机交互,最好还是要用多线程,避免用户没法对计算机进行操作。

c.单核CPU——IO密集型任务,使用多线程还是为了人机交互方便,

d.多核CPU——IO密集型任务,这就更不用说了,跟单核时候原因一样。

 

4.程序员需要掌握的技巧/技术

(1)减少串行化的代码用以提高效率。这是废话。

(2)单一的共享数据分布化:把一个数据复制很多份,让不同线程可以同时访问。

(3)负载均衡,分为静态的和动态的两种。具体的参见有关文献。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/kira2will/p/11027351.html

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