异构多核处理器并行代价模型优化加速并行循环

"面向异构多核处理器的并行代价模型是针对现有并行计算模型在处理异构多核环境中的局限性而提出的一种优化方案。该模型旨在精确量化计算核心的运算能力、存储访问延迟以及数据传输成本对循环并行执行时间的影响，从而提升加速并行循环的识别准确性。通过实验验证，该模型能够有效地识别出可以加速的并行循环，并为后端生成并行代码提供依据，进而提升并行程序在异构多核处理器上的运行效率。此研究发表于《计算机应用》2013年第33卷第6期，由黄品丰等人完成，并被中国分类号1714和文献标志码A标识。" 本文深入探讨了并行计算领域的一个重要问题，即如何适应异构多核处理器的特性来优化并行程序。传统的并行代价模型通常基于共享内存或分布式内存架构，对于异构多核处理器——这种包含不同类型的计算核心（如高性能CPU核心和低功耗GPU核心）的架构——它们可能无法提供最佳的性能预测。因此，作者提出了一种新的并行代价模型，这个模型特别考虑了异构环境下的计算核心差异、存储访问特性和数据传输开销。 模型的核心在于量化这些关键因素对并行执行时间的影响。计算核心的运算能力包括其处理速度和指令集的复杂性，这些都会影响到并行任务的执行效率。存储访问延迟是指从内存读取或写入数据所需的时间，这是影响并行性能的重要因素，特别是在数据密集型任务中。数据传输开销则涉及到不同核心间的数据交换，这在异构环境中尤为显著，因为不同的核心可能拥有不同的缓存层次和通信机制。 通过这个模型，研究人员能够更准确地识别出那些可以通过并行化来加速的循环，这些循环可能是程序性能瓶颈的关键所在。一旦识别出来，这些信息可以被用来指导编译器生成优化的并行代码，减少不必要的数据传输，提高计算效率。实验结果证明了该模型的有效性，它成功地提升了并行程序在异构多核处理器上的执行速度。 这篇论文提供了一个重要的工具，有助于开发人员和研究人员更好地理解和优化异构多核环境下的并行程序，为未来并行计算技术的发展奠定了坚实的基础。这个模型不仅适用于学术研究，也对工业界开发高效并行应用具有实际意义。