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《多核与并行程序设计》课程教学大纲（Multicore and ParallelProgramming）编写单位：计算机与通信工程学院计算机科学与技术系编写时间：2021年7月《多核与并行程序设计》课程教学大纲一、基本信息课程名称：多核与并行程序设计英文名称：Multicore and Parallel Programming课程类别：专业教育课程课程性质：选修课课程编码：0809000040学分：1.5总学时：24。
其中，讲授16学时，实验0学时，上机8学时，实训0学时适用专业：计算机科学与技术先修课程与知识储备：程序设计、算法与数据结构后继课程：云计算二、课程简介本课程是介绍多核并行计算领域理论和实践问题的一门核心课程，是计算机科学与技术的一门选修课程，也是软件工程及计算机技术相关专业的重要选修课程。
本课程的目标是让学生掌握并行计算技术在开发中的应用，能够根据自己的需要选择合适的并行计算环境与并行计算编程技术，独立完成针对多核计算环境具体任务的并行算法，并能够独立完成并行应用程序的编制、调试与部署。
三、教学目标1、课程思政教学目标：以知识传授为主线，围绕计算机科学知识进行思政教育，以培养学生积极的态度，培养学自学、自省、自控能力，养成学生坚持做好每一件事的品德为目标。
其次，在我国并行计算领域现状介绍中要激发学生们的爱国情怀，立志发展我国高性能计算产业的信心。
最后，以专业技能知识为载体,以实现增强学生“四个自信”为育人目标,将知识传授、价值引领和思想政治教育有机融合,做到课程教学全过程育人。
2、课程教学总目标：课程教学目标是让学习本课程的同学了解多核计算机体系结构、并行算法设计方法、多线程编程、OpenMP/MPI并行编程方法，掌握基本的并行程序设计技术，为未来的工作或者应用打好基础。
其次，学习并行计算的一些基本开发方法。
最后，能够独立开展并行计算领域的应用开发工作。
3、课程目标与学生能力和素质培养的关系：课程思政目标的实施有利于培养学生爱国精神、职业责任感，团队合作、组织、沟通等社会能力。
uC/OS-II是源码开放、可固化、可移植、可裁剪、可剥夺的实时多任务OS 内核，适用于任务多、对实时性要求较高的场合。
uC/OS-II适合小型系统，具有执行效率高、占用空间小、实时性优良和可扩展性等特点，最小内核可编译至2K。
uC/OS-II内核提供任务调度与管理、时间管理、任务间同步与通信、内存管理和中断服务等功能。
所谓RTOS移植，就是使一个实时内核能在某个微处理器或微控制器上运行。
大部分的uC/OS-II代码试用C写的，但仍需要用C和ASM写一些与处理器相关的代码，这是因为uC/OS-II在读写处理器寄存器时只能通过ASM实现。
要是uC/OS-II正常运行，处理器必须满足一定的条件：处理器的C编译器能产生可重入代码；用C语言就可以打开和关闭中断；处理器支持中断，并能产生定时中断；处理器支持能够容纳一定量数据的硬件堆栈；处理器有将SP和其他CPU reg读出和存储到堆栈或内存中的指令；uC/OS-II移植工作主要包括以下三个方面的内容：(1)修改与处理器核编译器相关的代码：主要在includes.h中，修改数据类型定义说明，OS_ENTER_CRITICAL()、OS_EXIT_CRITICAL()和堆栈增长方向定义OS_STK_GROWTH。
(2)用C语言编写10个移植相关的函数：主要在OS_CPU_C.C中，包括堆栈初始化OSTaskStkInit()和各种回调函数。
(3)编写4个汇编语言函数：主要在OS_CPU_A.ASM中，包括：_OSTickISR //时钟中断处理函数_OSIntCtxSW //从ISR中调用的任务切换函数_OSCtxSW //从任务中调用的任务切换函数_OSStartHighRdy //启动最高优先级的任务uC/OS-II移植的关键问题：(1)临界区访问：uC/OS-II需要先禁止中断再访问代码临界段，并且在访问完毕后重新允许中断，这就使得uC/OS-II能够保护临界段代码免受多任务或ISR的破坏。
多核处理器系统的任务调度优化算法设计1. 引言多核处理器系统在现代计算机体系结构中发挥着至关重要的作用。
通过利用多个核心同时执行任务，多核处理器可以提供更高的效率和性能。
然而，为了充分利用多核处理器的潜力，需要设计高效的任务调度算法，以平衡负载、避免资源竞争，并最大限度地发挥多核处理器的并行性能。
2. 现有的任务调度算法目前已经有很多任务调度算法被提出和应用于多核处理器系统。
其中，最常见和经典的算法包括负载均衡调度算法、静态分配算法、动态分配算法和基于进程优先级的调度算法等。
负载均衡调度算法：负载均衡调度算法旨在将任务均匀地分配给多个核心，以使每个核心的负载尽可能平衡。
这些算法通常基于任务的执行时间、优先级等因素进行任务分配，如轮转调度、最小作业优先法等。
静态分配算法：静态分配算法在任务启动之前将任务静态地分配给各个核心，以充分利用处理器资源。
这些算法适用于任务有固定的执行次序或依赖关系的情况。
动态分配算法：动态分配算法根据任务的执行情况和处理器的负载状况，动态地将任务分配给处理器核心。
这些算法通常包括任务窃取和任务迁移等策略，以实现负载均衡和充分利用处理器资源。
基于进程优先级的调度算法：基于进程优先级的调度算法通过给任务分配优先级来决定任务的执行次序。
这些算法可以根据任务的优先级和各个处理器核心的负载情况动态地调整任务的执行次序，以实现最优的任务调度。
3. 任务调度优化算法设计为了进一步提高多核处理器系统的性能和效率，可以设计一种综合考虑负载均衡、资源利用率和响应时间等因素的任务调度优化算法。
下面是一个基于进程优先级和动态负载均衡策略的任务调度优化算法设计。
步骤1：初始化任务队列和处理器核心队列。
将所有待执行的任务和多个处理器核心分别放入两个队列中。
步骤2：计算任务优先级。
根据任务的属性、执行时间和依赖关系等因素计算每个任务的优先级，并按照优先级进行排列。
步骤3：负载均衡策略。
从任务队列中选择一个任务，根据处理器核心的负载情况将该任务分配给合适的处理器核心。
VxWorks SMP多核编程指南本文摘自vxworks_kernel_programmers_guide_6.8 第24章1.介绍VxWorks SMP是风河公司为VxWorks设计的symmetric multiprocessing（SMP）系统。
它与风河公司的uniporcessor（UP）系统一样，具备实时操作系统的特性。
本章节介绍了风河VxWorks SMP系统的特点。
介绍了VxWorks SMP的配置过程、它与UP编程的区别，还有就是如何将UP代码移植为SMP代码.2.关于VxWorks SMP多核系统指的是一个系统中包含两个或两个以上的处理单元。
SMP是多核技巧中的一个，它的主要特点是一个OS运行在多个处理单元上,并且内存是共享的.另一种多核技巧是asymmetric multiprocessing（AMP)系统，即多个处理单元上运行多个OS。
（1）技术特点关于CPU与处理器的概念在很多计算机相关书籍里有所介绍。
但是，在此我们仍要对这二者在SMP系统中的区别进行详细说明。
CPU：一个CPU通常使用CPU ID、物理CPU索引、逻辑CPU索引进行标示。
一个CPU ID通常由系统固件和硬件决定。
物理CPU索引从0开始，系统从CPU0开始启动,随着CPU个数的增加，物理CPU索引也会增加。
逻辑CPU索引指的是OS实例。
例如,UP系统中逻辑CPU的索引永远是0；对于一个4个CPU的SMP系统而言,它的CPU逻辑索引永远是0到3，无论硬件系统中CPU的个数.处理器（processor）：是一个包含一个CPU或多个CPU的硅晶体单元.多处理器(multiprocessor）:在一个独立的硬件环境中包含两个以上的处理器。
单核处理器(uniprocessor)：一个包含了一个CPU的硅晶体单元。
例如：a dual—core MPC8641D指的是一个处理器上有两个CPU；a quad-core Broadcom 1480指的是一个处理器上有四个CPU.在SMP系统上运行UP代码总会遇到问题，即使将UP代码进行了更新，也很难保证代码很好的利用了SMP系统的特性。
《基于FPGA的多核处理器系统的研究与设计》篇一一、引言随着科技的快速发展，处理器性能的需求不断提升，传统单核处理器已经难以满足日益增长的计算需求。
因此，多核处理器系统成为了研究的热点。
本文以基于FPGA（现场可编程门阵列）的多核处理器系统为研究对象，对其进行了详细的研究与设计。
二、研究背景及意义FPGA作为一种可编程的硬件设备，具有高度的并行性、灵活性和可定制性，因此被广泛应用于高性能计算、信号处理等领域。
而多核处理器系统则通过集成多个处理器核心，实现了更高的计算性能和更快的处理速度。
将FPGA和多核处理器系统相结合，可以构建出高性能、高灵活性的多核处理器系统，对于提高计算性能、降低功耗、增强系统稳定性等方面具有重要的意义。
三、FPGA多核处理器系统的设计（一）系统架构设计基于FPGA的多核处理器系统主要由多个FPGA芯片组成，每个FPGA芯片上集成了多个处理器核心。
系统采用共享内存的方式，实现了各个处理器核心之间的数据交换和通信。
此外，系统还包含了控制模块、接口模块等部分，以实现系统的整体控制和外部接口的连接。
（二）处理器核心设计处理器核心是FPGA多核处理器系统的核心部分，其设计直接影响到整个系统的性能。
在处理器核心设计中，需要考虑指令集设计、数据通路设计、控制单元设计等方面。
指令集设计需要考虑到指令的兼容性、可扩展性和执行效率；数据通路设计需要考虑到数据的传输速度和带宽；控制单元设计则需要考虑到处理器的控制流程和时序。
（三）系统通信设计系统通信是FPGA多核处理器系统中非常重要的一部分，它涉及到各个处理器核心之间的数据交换和通信。
在系统通信设计中，需要考虑到通信协议的设计、通信接口的选择、通信速度和带宽等方面。
常用的通信协议包括总线协议、消息传递协议等，需要根据具体的应用场景进行选择和设计。
四、系统实现与测试（一）硬件实现在硬件实现阶段，需要根据设计要求选择合适的FPGA芯片和开发工具，完成电路设计和布局布线等工作。
多核与gpu编程——工具、方法及实现
多核cpu及gpu编程包括以下几个工具、方法及实现：
1. 并行软件库：对于多核cpu编程，多核库主要通过提供常用算法、优化后的代码以及控制函数，来实现多核编程，常见的多核库有Intel TBB，OpenMP，PTHREADS等；对于gpu编程，CUDA，OpenCL等常用的库框架，也可以帮助我们实现高效的gpu编程。
2. 汇编语言：汇编语言是程序员在编程时，有时候可以使用的底层程序语言，通过X86、ARM等汇编指令，能有效进行多核处理。
3. 编译器与运行库：编译器作用于代码，可以有效地完成代码编码、优化以及封装成可执行文件，而常用的编译器包括Intel、Microsoft、GCC等；而运行库则是提供一些常用的函数、接口等，以方便用户对程序进行定制和调节，常见的运行库包括Intel MKL(Math Kernel Library)、Intel
IPP(IntegratedPerformance Primitives)。
4. 框架与API：近来，为了实现多核及gpu编程，社区提出了许多开源的框架以及API，以方便应用于实际情况中，常见的框架包括Intel Cilk Plus、ARM AcC、NVIDIA CUDA AS等，而常用的api则有OpenCL、CUDA，方便用户对gpu 的指令集和操作进行定制开发。
总之，多核及gpu编程所涉及的工具、方法及实现繁多，以上只是其中的一部分，选择合适的工具以及方法，才能实现性能较优的多核及gpu编程技术。
多核处理器下的并行计算模型设计随着计算机技术的发展，单核处理器已经不能满足日益增长的计算需求。
为了提高计算机系统的性能，多核处理器成为了当代计算机系统的主流选择。
多核处理器通过同时执行多个任务来提高计算性能，并且在并行计算领域有着广泛的应用。
本文将介绍在多核处理器下设计并行计算模型的相关内容。
在设计多核处理器下的并行计算模型时，需要考虑以下几个关键因素：任务划分与调度、数据共享与同步、负载均衡与性能优化。
首先，任务划分与调度是并行计算模型设计的基础。
任务划分是将原来的串行计算任务划分成若干个并行的子任务，以便能够在多核处理器上同时执行。
任务调度是将这些子任务分配给不同的核心进行执行，确保每个核心都能得到充分利用。
在任务划分时，需要考虑任务间的依赖关系，合理划分子任务的粒度以提高计算效率。
在任务调度时，需要考虑核心之间的负载平衡，避免某个核心负载过重而导致性能下降。
其次，数据共享与同步是多核处理器下并行计算模型设计的关键问题。
多核处理器上的不同核心共享一定的内存空间，因此需要设计合适的数据共享机制。
常用的数据共享机制包括共享内存和消息传递。
共享内存是指所有核心可以直接访问同一块内存，需要通过锁等机制来实现数据的同步。
消息传递是指核心间通过发送消息来进行数据通信，需要设计消息传递的协议和接口。
在设计数据共享与同步机制时，需要考虑数据一致性和并发冲突的问题，确保数据的正确性和计算的准确性。
最后，负载均衡与性能优化是设计多核处理器下并行计算模型的关键目标。
负载均衡是指在多核处理器上均匀分配任务，使得每个核心的负载尽量平衡，以提高整体的计算性能。
常用的负载均衡算法包括静态负载均衡和动态负载均衡。
静态负载均衡是在任务划分时就确定任务的分配策略，适用于任务负载稳定的情况。
动态负载均衡则是根据任务的执行情况实时调整任务的分配策略，适用于任务负载变化较大的情况。
在性能优化方面，可以通过调整任务的划分粒度、调整数据共享机制、优化任务调度算法等方式来提高计算性能。
C语言的多核编程与并行执行概述C语言是一种广泛使用的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序。
在当今计算机硬件技术的快速发展中，多核处理器已经成为主流。
多核处理器具有多个独立的CPU核心，可以同时执行多个任务。
为了充分利用多核处理器的潜力，开发人员需要使用适当的技术和编程模型来进行多核编程和并行执行。
本文将介绍C语言中的多核编程和并行执行的基本概念和技术，并提供一些实例来帮助读者理解。
什么是多核编程和并行执行多核编程是指在多核处理器上编写代码以利用多个CPU核心并行执行任务的过程。
在单核处理器上，程序的执行是线性的，即一次只能执行一个指令。
而在多核处理器上，不同的CPU核心可以同时执行不同的代码片段，从而加快程序的执行速度。
并行执行是指多个任务同时进行，每个任务在一个独立的线程中执行。
通过在不同的CPU核心上创建线程，可以实现多个任务的并行执行。
多核编程的挑战虽然多核处理器有助于提高计算机系统的性能，但多核编程也带来了一些挑战。
以下是一些常见的挑战：数据共享和同步在多核编程中，多个线程可以同时访问和修改共享的数据。
这可能导致数据竞争和不一致的结果。
为了解决这个问题，开发人员需要使用同步机制来确保线程之间的正确协同工作，例如使用互斥锁、条件变量等。
负载平衡在多核处理器上，任务的负载应该平衡在不同的CPU核心上。
如果负载不平衡，某些核心可能一直处于空闲状态，而其他核心却忙于处理更多的任务。
开发人员需要设计和实现合适的调度算法来平衡任务的负载。
可扩展性多核编程要求程序能够有效地扩展到多个CPU核心上。
如果程序的设计和实现不具备可扩展性，增加CPU核心的数量可能无法提高性能。
开发人员需要使用可扩展的算法和数据结构来实现可扩展的程序。
C语言中的多核编程技术C语言提供了一些用于多核编程的技术和库。
以下是一些常用的技术：线程库C语言提供了线程库（pthread）来创建和管理线程。
线程库提供了创建线程、销毁线程、同步线程等功能。
