多核机群系统中数据密集型应用的并行性能优化

"本文主要探讨了如何在异构多核机群系统上优化数据密集型应用的并行程序性能。通过动态调度数据任务块和全锁定技术，文章提出了一种兼顾节点内主存和共享二级缓存的并行编程机制，旨在解决数据密集型应用频繁访问主存和二级缓存的问题，提高并行效率。实验结果证明，所提出的多核并行程序设计和优化策略在解决随机序列多关键字查找等任务时表现出可行性与高效性。然而，现有的研究仍存在局限，如未充分利用多核架构的一级缓存、二级缓存和主存的特性，以及未充分进行细粒度并行化。作者黄华林和钟诚分别来自广西大学计算机与电子学院和广西电网南宁供电局，他们的工作发表在2012年的《计算机工程与应用》期刊上，文章号48(30)页73-77。 针对多核处理器平台上的数据密集型应用，传统的只读共享数据和复制策略虽然能降低一致性开销，减少存取冲突，但在面对频繁的主存和二级缓存访问时效果有限。文献[7]提出的全锁定和缓存敏感的锁定方法虽有一定优化，但仍然基于SMP机群系统设计，未能充分利用多核技术的潜力。 本文提出的新机制考虑了多核架构的层次存储特性，试图在进程级和线程级实现更精细的并行化。通过动态调度数据任务块，可以根据当前系统状态，如主存和二级缓存的可用性，灵活分配和调整任务执行，以减少数据交换和访问延迟。全锁定技术则旨在提高并发执行时的数据一致性，防止因竞争条件导致的性能下降。 实验部分，作者在多核机群上并行求解随机序列多关键字查找问题，验证了新策略的有效性。结果显示，这一方法能够显著提升并行程序的执行效率，证明了其在实际应用中的价值。然而，未来的研究还需要进一步探索如何在保持性能的同时，实现更高的并行度，以及如何适应不同类型的异构多核架构，以应对更多样化的数据密集型应用需求。"