目前，嵌入式多核處理器已經在嵌入式設備領域得到廣泛運用，但嵌人式系統軟件開發技術還停留在傳統單核模式，并沒有充分發揮多核處理器的性能。程序并行化優化目前在PC平臺上有一定運用，但在嵌入式平臺上還很少，另外，嵌入式多核處理器與PC平臺多核處理器有很大不同，因此不能直接將PC平臺的并行化優化方法應用到嵌人式平臺。本文分別從任務并行和緩存優化兩方面進行并行化優化的研究，探索在嵌人式多核處理器上對程序進行并行化優化的方法。

1嵌入式多核處理器結構

嵌人式多核處理器的結構包括同構(Symmetric)和異構(Asymmetric)兩種。同構是指內部核的結構是相同的，這種結構目前廣泛應用在PC多核處理器;而異構是指內部核的結構是不同的，這種結構常常在嵌入式領域使用，常見的是通用嵌入式處理器+DSP核。本文探究的嵌入式多核處理器采用同構結構，實現同一段代碼在不同處理器上的并行執行。

圖1 ARM SMP處理器結構

在目前嵌入式領域中，使用最為廣泛的為ARM處理器，因此以ARM雙核處理器OMAP4430作為研究對象。ARM對稱多處理(Symmetric Multi-Processing，SMP)結構如圖1所示，根據程序的局部性原理，每一個處理器都具有私有的內存(Local Memory)，常見的是一級緩存(L1Cache)。然而，多個處理器之間又涉及到相互通信問題，因此在常見的ARM處理器中使用二級緩存(L2 Cache)來解決這一問題?；趯ΨQ多處理器結構，所有的處理器(通常為2的倍數)在硬件結構上都是相同的，在使用系統資源上也是平等的。更重要的是，由于所有的處理器都有權利去訪問相同的內存空間，在共享內存區域中，任何一個進程或者線程都可以運行在任意一個處理器之上，這樣就使得程序的并行化成為可能。2在嵌入式多核平臺上進行并行化優化，需要考慮以下問題：

①并行化程序的性能取決于程序中串行化部分，程序性能不會隨著并行線程數目的提升而不斷提升;

②嵌入式多核處理器相對于PC處理器而言，其總線速度較慢，并且緩存(Cache)更小，會造成大量數據在內存(Memory)和緩存(Cache)問不斷拷貝，因此在進行并行化優化的過程中，應考慮緩存友好性(Cache friendly);

③程序并行化執行線程數目應當小于或等于物理處理器的數目，線程過多會造成線程間搶占處理器資源，致使并行化性能下降。

2 OpenMP并行化優化

2.1 0penMP工作原理簡介

OpenMP是一個基于共享內存模式的跨平臺多線程并行的編程接口。主線程生成一系列的子線程，并將任務映射到子線程進行執行，這些子線程并行執行，由運行時環境將線程分配給不同的物理處理器。默認情況下，各個線程獨立執行并行區域的代碼?？梢允褂脀ork-sharingconstructs來劃分任務，使每個線程執行其分配部分的代碼。通過這種方式，使用OpenMP可以實現任務并行和數據并行。

圖2任務并行模型

任務并行模式創建一系列獨立的線程，每一個線程運行一個任務，線程之間相互獨立，如圖2所示。OpenMP使用編譯原語session directive和task directive來實現任務分配，每個線程可以獨立運行不同的代碼區域，同時支持任務的嵌套和遞歸。一旦創建任務，該任務就可能會在線程池(其大小等于物理線程數目)中空閑的線程上執行。

數據并行也就是數據級并行，對任務中處理的數據進行分塊并行執行，如圖3所示。C語言中的for循環最適合使用數據并行。

圖3數據并行模型

2.2快速排序算法原理

快速排序算法是一種遞歸分治算法，算法中最為關鍵的就是確定哨兵元素(pivot data)。數據序列中小于哨兵的數據將會放在哨兵元素的左側，序列中大于哨兵的數據將會被放在哨兵元素的右側。當完成數據掃描后，哨兵元素分成的左右兩個部分就會調用快速排序算法遞歸進行。

快速排序算法中涉及算法的遞歸調用，會產生大量任務，并且這些任務相互獨立，非常適合OpenMP的任務并行模式;另外，就一次快速排序搜索算法而言，哨兵元素對于左右子區間數據容量大小具有決定性作用，考慮到嵌入式平臺的緩存(Cache)空間較小，需要對哨兵元素篩選算法進行優化，盡量使得劃分出來的左右子區間更均衡，滿足負載均衡的要求。

2.3任務并行化優化

通過對快速排序算法的分析，快速排序是一個遞歸調用算法，算法的執行過程中會產生大量重復函數調用，并且函數的執行相互獨立。對于快速排序的一次掃描運算而言，算法首先確定哨兵元素(pivot)，并對數據序列進行一次調整，然后對哨兵元素的左右區間再次進行遞歸調用算法。

如下所示，對任務并行化優化針對每次掃描調整后的左右子區間，將每個子區間的運算抽象為一個任務，并通過OpenMP中的任務并行化原語#pragma omp task實現任務的并行化執行，從而實現了快速排序的任務并行化優化。

任務空間中的數據大小取決于哨兵元素，因此，算法選取的劃分算法(Partition Algorithm)應盡量將數據序列的劃分均衡化，本文使用簡單劃分算法和三元中值法(Median-of-Three Method)進行測試。

2.4緩存優化

緩存優化(Cache friendly)的目標是減少數據在內存和緩存之間的拷貝。對于220個整型數據而言，數據大小為4 MB，本文的測試平臺()MAP4430的二級緩存為1 MB，需要將數據劃分為4個部分。

如下所示，算法將4部分數據分為4個快速排序任務，4部分任務并行執行，完成后每部分數據序列排序完成，需要將4部分數據進行合并形成完成數據序列，因此在并行任務結束后，需要對數據進行歸并排序。

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