面向众核系统的多并发优化

并行计算已成为计算机体系结构中的主要范式，主要以多核处理器的形式出现。首先简单了解下串行计算和并行计算概念。

串行计算： 一个问题被分解成为一系列指令；这些指令被顺次执行；所有指令均在一个处理器上被执行；在任何时刻，最多只有一个指令能够被执行。

 

并行计算： 一个问题被分解成为多个可以同时执行的部分；每个部分进一步被分解成为一系列指令；每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行。

在一个计算集群种，计算资源包括多处理器/多核(multiple processors/cores)的计算机；或者任意数量的被连接在一起的计算机。例如：NP是一个典型的并行处理系统，每个报文都可以并行处理。

并行处理的唯一目的就是节省时间，度量指标：线性度，或者说加速比(speedup)。加速比Amdahl\'s law ：

 

从理论上讲，一个程序在n 个并行处理机上的执行速度是在单一处理机上执行速度的n 倍。假如一个组件1个核处理的性能是P，k核应该为kP；1个核处理时间为T，K核应该下降为T/K，这是完全线性加速，实际上很难做到，4 cores以上能做到85%的线性度加速比可以算非常优秀了。

 

所以，并行处理可以在整个系统来考虑，也可以单组件内部来考虑，目的就是回答一个问题：多核能力发挥到极致了吗。那每个模块都应该问一下自己：给你K个核，你的性能能提升K倍吗？

Speedup上限是：1/(1-P）

 

程序并行化的速度受到可以并行化多少程序的限制。如果可以并行化90％的程序，则无论使用多少个处理器，使用并行计算的理论最大加速将是10倍。

在项目实战中，常常可以采用不同方法提升多核性能，今天重点分享何王全老师的“面向众核系统的多核编译优化”，材料比较老，但并行编译知识讲解很全面。

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