Презентация Управление центральным процессором. Тенденции развития современных процессоров онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Управление центральным процессором. Тенденции развития современных процессоров абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 55 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Устройства и комплектующие » Управление центральным процессором. Тенденции развития современных процессоров
Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:55 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.74 MB
- Просмотров:79
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№2 слайд
![AMD Opteron серии AMD Opteron](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img1.jpg)
Содержание слайда: AMD Opteron серии 6200
AMD Opteron серии 6200
6284 SE 16 ядер @ 2,7 ГГц, 16 МБ L3 Cache
6220 8 ядер @ 3,0 ГГц, 16 МБ L3 Cache
6204 4 ядра @ 3,3 ГГц, 16 МБ L3 Cache
встроенный контроллер памяти (4 канала памяти DDR3)
4 канала «точка-точка» с использованием HyperTransport 3.0
№4 слайд
![Intel Core i - X Extreme](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img3.jpg)
Содержание слайда: Intel Core i7-3960X Extreme Edition
Intel Core i7-3960X Extreme Edition
3,3 ГГц (3,9 ГГц)
6 ядeр
12 потоков с технологией Intel Hyper-Threading
15 МБ кэш-памяти Intel Smart Cache
встроенный контроллер памяти (4 канала памяти DDR3 1066/1333/1600 МГц )
технология Intel QuickPath Interconnect
№6 слайд
![Тенденции развития](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img5.jpg)
Содержание слайда: Тенденции развития современных процессоров
Темпы уменьшения латентности памяти гораздо ниже темпов ускорения процессоров + прогресс в технологии изготовления кристаллов => CMT (Chip MultiThreading).
Опережающий рост потребления энергии при росте тактовой частоты + прогресс в технологии изготовления кристаллов => CMP (Chip MultiProcessing, многоядерность).
И то и другое требует более глубокого распараллеливания для эффективного использования аппаратуры.
№8 слайд
![Распараллеливание на уровне](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img7.jpg)
Содержание слайда: Распараллеливание на уровне задач
Распараллеливание на этом уровне является самым простым и при этом самым эффективным. Такое распараллеливание возможно в тех случаях, когда решаемая задача естественным образом состоит из независимых подзадач, каждую из которых можно решить отдельно.
Распараллеливание на уровне задач нам демонстрирует операционная система, запуская на многоядерной машине программы на разных процессорах.
№10 слайд
![Распараллеливание отдельных](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img9.jpg)
Содержание слайда: Распараллеливание отдельных процедур и алгоритмов
Следующий уровень, это распараллеливание отдельных процедур и алгоритмов.
Сюда можно отнести алгоритмы параллельной сортировки, умножение матриц, решение системы линейных уравнений.
Подобный принцип организации параллелизма получил наименование «вилочного» (fork-join) параллелизма.
№11 слайд
![Параллелизм на уровне](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img10.jpg)
Содержание слайда: Параллелизм на уровне инструкций
Наиболее низкий уровень параллелизма, осуществляемый на уровне параллельной обработки процессором нескольких инструкций. На этом же уровне находится пакетная обработка нескольких элементов данных одной командой процессора (MMX, SSE, SSE2 и так далее).
Программа представляет собой поток инструкций выполняемых процессором. Можно изменить порядок этих инструкций, распределить их по группам, которые будут выполняться параллельно, без изменения результата работы всей программы. Это и называется параллелизмом на уровне инструкций. Для реализации данного вида параллелизма используется несколько конвейеров команд, такие технологии как предсказание команд, переименование регистров.
№13 слайд
![Стандарт OpenMP Стандарт](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img12.jpg)
Содержание слайда: Стандарт OpenMP
Стандарт OpenMP был разработан в 1997г. как API, ориентированный на написание портируемых многопоточных приложений. Сначала он был основан на языке Fortran, но позднее включил в себя и C/C++. Последняя версия OpenMP - 3.1.
http://www.microsoft.com/Rus/Msdn/Magazine/2005/10/OpenMP.mspx
№15 слайд
![Достоинства OpenMP Целевая](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img14.jpg)
Содержание слайда: Достоинства OpenMP
Целевая платформа является многопроцессорной или многоядерной. Если приложение полностью использует ресурсы одного ядра или процессора, то, сделав его многопоточным при помощи OpenMP, вы почти наверняка повысите его быстродействие.
Выполнение циклов нужно распараллелить. Весь свой потенциал OpenMP демонстрирует при организации параллельного выполнения циклов. Если в приложении есть длительные циклы без зависимостей, OpenMP – идеальное решение.
Перед выпуском приложения нужно повысить его быстродействие. Так как технология OpenMP не требует переработки архитектуры приложения, она прекрасно подходит для внесения в код небольших изменений, позволяющих повысить его быстродействие.
Приложение должно быть кроссплатформенным. OpenMP – кроссплатформенный и широко поддерживаемый API.
№18 слайд
![Активизация OpenMP Прежде чем](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img17.jpg)
Содержание слайда: Активизация OpenMP
Прежде чем заниматься кодом, вы должны знать, как активизировать реализованные в компиляторе средства OpenMP. Для этого служит появившийся в Visual C++ 2005 параметр компилятора /openmp.
Встретив параметр /openmp, компилятор определяет символ _OPENMP, с помощью которого можно выяснить, включены ли средства OpenMP. Для этого достаточно написать #ifndef _OPENMP.
№19 слайд
![Параллельная обработка в](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img18.jpg)
Содержание слайда: Параллельная обработка в OpenMP
Работа OpenMP-приложения начинается с единственного потока (основного). В приложении могут содержаться параллельные регионы, входя в которые, основной поток создает группы потоков (включающие основной поток).
В конце параллельного региона группы потоков останавливаются, а выполнение основного потока продолжается.
В параллельный регион могут быть вложены другие параллельные регионы, в которых каждый поток первоначального региона становится основным для своей группы потоков. Вложенные регионы могут в свою очередь включать регионы более глубокого уровня вложенности.
№23 слайд
![Функции run-time OpenMP](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img22.jpg)
Содержание слайда: Функции run-time OpenMP
Функции библиотеки run-time OpenMP позволяют:
контролировать и просматривать параметры параллельного приложения (например, функция omp_get_thread_num возвращает номер потока, из которого вызвана);
использовать синхронизацию (например, omp_set_lock устанавливает блокировку доступа к критической секции).
Чтобы задействовать эти функции библиотеки OpenMP периода выполнения (исполняющей среды), в программу нужно включить заголовочный файл omp.h. Если вы используете в приложении только OpenMP-директивы pragma, включать этот файл не требуется.
№25 слайд
![Формат директивы pragma Для](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img24.jpg)
Содержание слайда: Формат директивы pragma
Для реализации параллельного выполнения блоков приложения нужно просто добавить в код директивы pragma и, если нужно, воспользоваться функциями библиотеки OpenMP периода выполнения.
Директивы pragma имеют следующий формат:
#pragma omp <директива> [раздел [ [,] раздел]...]
№26 слайд
![Директивы pragma OpenMP](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img25.jpg)
Содержание слайда: Директивы pragma
OpenMP поддерживает директивы parallel, for, parallel for, section, sections, single, master, critical, flush, ordered и atomic, которые определяют или механизмы разделения работы или конструкции синхронизации.
Далее мы рассмотрим простейший пример с использованием директив parallel, for, parallel for.
№28 слайд
![Реализация параллельной](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img27.jpg)
Содержание слайда: Реализация параллельной обработки
Директива parallel сообщает компилятору, что структурированный блок кода должен быть выполнен параллельно, в нескольких потоках.
Создается набор (team) из N потоков; исходный поток программы является основным потоком этого набора (master thread) и имеет номер 0.
Каждый поток будет выполнять один и тот же поток команд, но не один и тот же набор команд - все зависит от операторов, управляющих логикой программы, таких как if-else.
№30 слайд
![Пример параллельной обработки](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img29.jpg)
Содержание слайда: Пример параллельной обработки (2)
В двухпроцессорной системе вы, конечно же, рассчитывали бы получить следующее:
Hello World Hello World
Тем не менее, результат мог быть другим:
HellHell oo WorWlodrl d
Второй вариант возможен из-за того, что два выполняемых параллельно потока могут попытаться вывести строку одновременно.
№31 слайд
![Директива pragma omp for](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img30.jpg)
Содержание слайда: Директива #pragma omp for
Директива #pragma omp for сообщает, что при выполнении цикла for в параллельном регионе итерации цикла должны быть распределены между потоками группы.
Следует отметить, что в конце параллельного региона выполняется барьерная синхронизация (barrier synchronization). Иначе говоря, достигнув конца региона, все потоки блокируются до тех пор, пока последний поток не завершит свою работу.
№34 слайд
![Распараллеливание при помощи](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img33.jpg)
Содержание слайда: Распараллеливание при помощи директивы sections
При помощи директивы sections выделяется программный код, который далее будет разделен на параллельно выполняемые секции.
Директивы section определяют секции, которые могут быть выполнены параллельно.
#pragma omp sections [<параметр> ...]
{
#pragma omp section <блок_программы>
#pragma omp section <блок_программы>
}
№35 слайд
![Директива single При](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img34.jpg)
Содержание слайда: Директива single
При выполнении параллельных фрагментов может оказаться необходимым реализовать часть программного кода только одним потоком (например, открытие файла).
Данную возможность в OpenMP обеспечивает директива single.
#pragma omp single [<параметр> ...] <блок_программы>
№37 слайд
![Задание числа потоков Чтобы](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img36.jpg)
Содержание слайда: Задание числа потоков
Чтобы узнать или задать число потоков в группе, используйте функции omp_get_num_threads и omp_set_num_threads.
Первая возвращает число потоков, входящих в текущую группу потоков. Если вызывающий поток выполняется не в параллельном регионе, эта функция возвращает 1.
Метод omp_set_num_thread задает число потоков для выполнения следующего параллельного региона, который встретится текущему выполняемому потоку (статическое планирование).
№40 слайд
![Директивы указания области](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img39.jpg)
Содержание слайда: Директивы указания области видимости переменных
Для явного указания области видимости используются следующие параметры директив:
shared(имя_переменной, …)
общие переменные
private(имя_переменной, …)
частные переменные
Примеры:
#pragma omp parallel shared(buf)
#pragma omp for private(i, j)
№43 слайд
![Алгоритмы планирования По](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img42.jpg)
Содержание слайда: Алгоритмы планирования (1)
По умолчанию в OpenMP для планирования параллельного выполнения циклов for применяется алгоритм, называемый статическим планированием.
При статическом планировании все потоки из группы выполняют одинаковое число итераций цикла.
Кроме того OpenMP поддерживает и другие механизмы планирования:
динамическое планирование (dynamic scheduling);
планирование в период выполнения (runtime scheduling);
управляемое планирование (guided scheduling);
автоматическое планирование (OpenMP 3.0) (auto).
№45 слайд
![Динамическое планирование При](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img44.jpg)
Содержание слайда: Динамическое планирование
При динамическом планировании каждый поток выполняет указанное число итераций (по умолчанию равно 1).
После того как поток завершит выполнение заданных итераций, он переходит к следующему набору итераций. Так продолжается, пока не будут пройдены все итерации.
Последний набор итераций может быть меньше, чем изначально заданный.
№48 слайд
![Пример динамического](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img47.jpg)
Содержание слайда: Пример динамического планирования
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 15)
for(int i = 0; i < 100; i++)
Пусть программа запущена на 4-х ядерном процессоре:
Поток 0 получает право на выполнение итераций 1-15.
Поток 1 получает право на выполнение итераций 16-30.
Поток 2 получает право на выполнение итераций 31-45.
Поток 3 получает право на выполнение итераций 46-60.
Поток 3 завершает выполнение итераций.
Поток 3 получает право на выполнение итераций 61-75.
Поток 2 завершает выполнение итераций.
Поток 2 получает право на выполнение итераций 76-90.
Поток 0 завершает выполнение итераций.
Поток 0 получает право на выполнение итераций 91-100.
№50 слайд
![Пример управляемого](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img49.jpg)
Содержание слайда: Пример управляемого планирования
#pragma omp parallel for schedule(guided, 10)
for(int i = 0; i < 100; i++)
Пусть программа запущена на 4-х ядерном процессоре.
Поток 0 получает право на выполнение итераций 1-25.
Поток 1 получает право на выполнение итераций 26-44.
Поток 2 получает право на выполнение итераций 45-59.
Поток 3 получает право на выполнение итераций 60-69.
Поток 3 завершает выполнение итераций.
Поток 3 получает право на выполнение итераций 70-79.
Поток 2 завершает выполнение итераций.
Поток 2 получает право на выполнение итераций 80-89.
Поток 3 завершает выполнение итераций.
Поток 3 получает право на выполнение итераций 90-99.
Поток 1 завершает выполнение итераций.
Поток 1 получает право на выполнение 99 итерации.
№52 слайд
![Сравнение динамического и](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img51.jpg)
Содержание слайда: Сравнение динамического и управляемого планирования
Динамическое и управляемое планирование хорошо подходят, если при каждой итерации выполняются разные объемы работы или если одни процессоры более производительны, чем другие.
При статическом планировании нет никакого способа, позволяющего сбалансировать нагрузку на разные потоки.
Как правило, при управляемом планировании код выполняется быстрее, чем при динамическом, вследствие меньших издержек на планирование.
№53 слайд
![Планирование в период](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img52.jpg)
Содержание слайда: Планирование в период выполнения
Планирование в период выполнения – это способ динамического выбора в ходе выполнения одного из трех описанных ранее алгоритмов.
Планирование в период выполнения дает определенную гибкость в выборе типа планирования, при этом по умолчанию применяется статическое планирование.
Если в разделе schedule указан параметр runtime, исполняющая среда OpenMP использует алгоритм планирования, заданный для конкретного цикла for при помощи переменной OMP_SCHEDULE.
Переменная OMP_SCHEDULE имеет формат «тип[,число итераций]», например:
set OMP_SCHEDULE=dynamic,8
№54 слайд
![Автоматическое планирование](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img53.jpg)
Содержание слайда: Автоматическое планирование
Способ распределения итераций цикла между потоками определяется реализацией компилятора.
На этапе компиляции программы или во время ее выполнения определяется оптимальный способ распределения.
#pragma omp parallel for schedule (auto)
for(int i = 0; i < 100; i++)
№55 слайд
![Дополнительная литература](/documents_6/49b774b388c0f97a80b64c815d3ed0eb/img54.jpg)
Содержание слайда: Дополнительная литература
Стандарт OpenMP 3.1
http://www.openmp.org/mp-documents/OpenMP3.1.pdf
Антонов А.С. Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP: Учебное пособие.-М.: Изд-во МГУ, 2009.
http://parallel.ru/info/parallel/openmp/OpenMP.pdf
Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002.
Презентация ftp://ftp.keldysh.ru/K_student/MSU2012/MSU2012_MPI_OpenMP.ppt
Скачать все slide презентации Управление центральным процессором. Тенденции развития современных процессоров одним архивом:
Похожие презентации
-
Операционные системы. Управление центральным процессором и объединение ресурсов
-
Управление центральным процессором и объединение ресурсов. Объекты windows управления цп и объединения ресурсов
-
Управление центральным процессором. API Win32 для создания и завершения процессов
-
Разработка микропроцессорной системы управления и разработка и исследование модели локальной вычислительной сети
-
Моделирование в среде табличного процессора. Расчёт геометрических параметров объекта
-
Язык Ада в современной программной индустрии
-
Управление в автоматизированном производстве (01)
-
Управление 2D персонажем
-
Системы программного управления промышленными установками
-
Управление процессами. Системы управления