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第３０卷２００８年６月第３期２８ｌ一２８５页世界科技研究与发展ＷＯＲＬＤＳＣｌ－ＴＥＣＨＲ＆ＤＶ０１．３０Ｎｏ．３Ｊａｎ．２００８ｐｐ．２８１—２８５基于ＯｐｅｎＭＰ多线程动态负载均衡技术研究任小西‘唐玲张杰（湖南大学计算机与通信学院，长沙４１００８２）摘要：本文指出了并行编程模型在多核处理器时代的重要性，探讨了目前对ＯｐｅｎＭＰ在性能分析、线程锁同步与竞争、模型扩展与改进等方面的研究。
以ＯｐｅｎＭＰ中的负裁均衡为对象，提出了实现动态负载均衡的关键技术及方法，综合考虑处理器中核的数量、操作系统线程调度策略、系统当前和历史负载情况等因素。
选用开发源代码的Ｌｉｎｕｘ作为操作系统，以及支持ＯｐｅｎＭＰ的Ｃ，ＣＣ一４．２．３作为编译器。
通过分析和修改ＧＣＣ中支持ＯｐｅｎＭＰ功能的源代码实现动态负裁均衡。
关键词：多核处理器；ＯｐｅｎＭＰ；并行计算；动态负载均衡中图分类号：Ｔｅａｌｌ文献标识码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＭｕｌｔｉ・ｔｈｒｅａｄＬｏａｄＢａｌａｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄＯｎＯｐｅｎＭＰＰＥＮＸＪａｏ＇ｄ‘ＴＡＮＧＬｉｎｇＺＨＡＮＧＪｉｅ（ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｎ础ａ４１００８２）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｏｉｎｔｓｏｕｔｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｐａｒａ／ｌｅｌｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｍｏｄｅｌａｔｔｈｅｅｒａｏｆｍｕｍ—ｃｍｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ａｎｄｇｉＶ∞ａｄｅｅｐｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｖｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｒｅａｄＳｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ，ａｎｄｍｏｄｅｌｅｘｔｅｎｓｉｏｎｆｏｒＯｐｅｎＭＰ．ＴｈｅｐａｐｅｒａｉｍｓａｔｔｈｅｌｏａｄｂａｌａｎｃｅｏｆＯｐｅｎＭＰ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓａｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｂａｌａｎｃｅｂｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｃｏｒＰｎｕｉｌｌｂｅｒｆｉｏｆｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ＯＳｔｈｒｅａｄｓｃｈｅｄｕｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｙｓｔｅｍｌｏａｄｖａｒｉａｔｉｏｎｈｉｓｔｏｒｉｅｓ．ＬｉｎｕｘｉＳｃｈｏｓｅｎａｓｔｈｅＯＳａｎｄＧＣＣｗｉｔｈｖｅｒｓｉｏｎ４．２．３ｔｈａｔｓｕｐｐｏｒｔＯｐｏｎＭＰｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｂａｓｅｆｏｒｃｏｍｐｉｌｅｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｂｙａｎａｌｙｓｉｎｇａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅ聊ｍｒｃｅｃｏｄｅｓｏｆＣ，ＣＣｒｅｌａｔｅｄｔｏＯｐｅｎＭＰ．ｉｔｉｓｐｏｓｓｉｂｌｅｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｂａｌａｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ—ｃｏｒｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＯｐｅｎＭＰ；ｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｂａｌａｎｃｅｌ引言２００５年上半年，Ｉｎｔｅｌ和ＡＭＤ相继推出了自己的双核处理器，随后推出了各自的多核发展计划，宣告了多核时代的来临。
《针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，高性能计算需求日益增长，OpenMP作为一种并行编程模型，在多核处理器上具有显著的优势。
然而，随着数据规模的不断扩大和计算复杂度的增加，OpenMP程序面临着多类型资源分配与扩展的挑战。
本文旨在研究针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展策略，以提高程序的性能和资源利用率。
二、背景与意义多核处理器的广泛应用为OpenMP并行编程提供了广阔的舞台。
然而，在实际应用中，OpenMP程序面临着内存、CPU、网络等多种资源的分配和扩展问题。
这些资源的有效利用和扩展对于提高程序的性能、降低能耗、提高资源利用率具有重要意义。
因此，针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展研究具有重要的理论和实践价值。
三、相关研究综述目前，关于OpenMP程序资源扩展的研究主要集中在以下几个方面：1. 内存资源扩展：通过增加内存容量或使用内存管理技术来提高程序的内存利用率。
2. CPU资源扩展：通过增加处理器核心数或使用任务调度策略来提高程序的并行度。
3. 网络资源扩展：通过优化网络通信策略或使用分布式计算技术来降低通信开销。
然而，现有研究在多类型资源弹性扩展方面还存在一定的局限性，如缺乏对多种资源综合利用的考虑、缺乏动态调整策略等。
因此，本文将针对这些问题展开研究。
四、多类型资源弹性扩展策略本文提出一种针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展策略，包括以下几个方面：1. 内存资源扩展：采用动态内存管理技术，根据程序运行时的内存需求动态分配和释放内存，避免内存浪费和溢出。
同时，结合编译器优化技术，减少内存访问延迟。
2. CPU资源扩展：使用任务调度策略，根据处理器核心数和负载情况动态调整任务分配，实现负载均衡。
此外，采用并行算法优化技术，提高程序的并行度和执行效率。
3. 网络资源扩展：通过优化网络通信策略，减少通信开销。
采用消息传递接口（MPI）等分布式计算技术，实现节点间的数据传输和协同计算。
openmp的使用OpenMP是一种用于并行编程的编程模型，它可以帮助开发人员在共享内存系统中并行化程序。
它是一种基于指令集架构的并行编程模型，因此可以在多种平台上使用。
OpenMP的主要目标是通过利用多核处理器的并行计算能力来提高程序的性能。
在OpenMP中，程序员使用指令集来标识并行区域，并指定如何将工作分配给不同的线程。
通过使用指令集，程序员可以指定哪些部分的代码应该并行执行，以及应该有多少线程参与并行计算。
OpenMP提供了一套指令和库函数，用于管理线程的创建、同步和通信。
在使用OpenMP进行并行编程时，程序员可以使用不同的指令来指定并行区域。
例如，可以使用#pragma omp parallel指令来标识一个并行区域，其中的代码将由多个线程并行执行。
可以使用#pragma omp for指令来指定一个循环应该以并行方式执行。
还可以使用其他指令来指定线程之间的同步和通信操作。
OpenMP还提供了一些库函数，用于处理线程的创建、同步和通信。
例如，可以使用omp_get_num_threads函数来获取当前并行区域中线程的数量。
可以使用omp_get_thread_num函数来获取当前线程的编号。
还可以使用omp_barrier函数来同步线程的执行。
OpenMP还提供了一些环境变量和编译器选项，用于控制并行程序的行为。
例如，可以使用OMP_NUM_THREADS环境变量来设置并行计算时使用的线程数。
可以使用OMP_SCHEDULE编译器选项来指定循环调度策略。
这些环境变量和编译器选项可以帮助程序员优化并行程序的性能。
使用OpenMP进行并行编程时，程序员需要注意一些问题。
首先，程序员需要确保并行化的代码是可重入的，即不依赖于全局状态。
其次，程序员需要避免竞争条件，即多个线程同时访问共享数据时可能导致不确定的结果。
为了避免竞争条件，可以使用锁、原子操作或其他同步机制。
程序员还可以使用OpenMP的一些高级特性来进一步优化程序的性能。
《针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展研究》篇一一、引言随着计算任务的复杂性和规模的日益增长，高性能计算的需求也在不断增加。
OpenMP作为一种并行编程模型，被广泛应用于多核处理器和共享内存系统的程序开发中。
然而，在面对不断变化的任务负载和资源需求时，如何实现OpenMP程序的弹性扩展成为了一个重要的研究课题。
本文旨在研究针对OpenMP程序的多类型资源弹性扩展，包括硬件资源的动态扩展、任务负载的动态分配以及并行算法的优化。
二、OpenMP的概述与现状OpenMP是一种并行编程模型，用于编写跨平台和多线程的并行程序。
通过使用OpenMP，开发者可以在多核处理器和共享内存系统中实现高效的并行计算。
然而，随着任务复杂性和规模的不断增长，传统的固定资源分配模式已经无法满足日益增长的计算需求。
因此，研究多类型资源的弹性扩展对于提高OpenMP 程序的性能和效率具有重要意义。
三、多类型资源弹性扩展的必要性多类型资源弹性扩展对于OpenMP程序至关重要。
首先，硬件资源的动态扩展可以提高计算能力和系统的可靠性。
其次，任务负载的动态分配可以根据程序的实时需求动态调整计算资源的分配，从而实现高效的计算资源利用。
此外，并行算法的优化可以进一步提高程序的并行性能和效率。
因此，研究多类型资源弹性扩展对于提高OpenMP程序的性能和效率具有重要意义。
四、硬件资源动态扩展研究硬件资源的动态扩展是解决计算需求变化的关键手段之一。
在OpenMP程序中，可以通过动态调整线程数、增加处理器核心数或使用分布式计算节点等方式实现硬件资源的动态扩展。
此外，还可以通过虚拟化技术实现计算资源的灵活分配和共享，从而提高系统的可靠性和可用性。
在硬件资源动态扩展的过程中，需要考虑资源的分配策略、调度算法以及负载均衡等问题。
五、任务负载动态分配研究任务负载的动态分配是实现多类型资源弹性扩展的关键技术之一。
在OpenMP程序中，可以通过任务调度算法实现任务负载的动态分配。
openmp原理OpenMP（Open Multi-Processing）是一种并行编程模型，可简化共享内存编程中多线程编程的任务。
该编程模型利用编译器扩展语法和库等工具提供并行性，使得程序员无需显式地用锁和信号量等同步机制来管理线程。
OpenMP是一个针对共享内存多处理器（SMP）系统的编程打包标准。
OpenMP允许应用程序开发者通过为程序添加特殊的编译指示来创建线程。
这些线程可以并行运行，而不需要开发者显式地进行线程管理。
这种方法可以减少开发时间和代码复杂性，并且可以简化并行化过程。
OpenMP 的原理主要基于以下三个方面：1.编译器扩展语法OpenMP允许编译器对代码进行扩展，以便在代码中添加并行化的指令。
这些指令用于指示编译器在编译期间将计算分割成子任务，并在多线程环境中执行这些子任务。
该指令可以被嵌入到C、C++和Fortran程序中。
以下是OpenMP实现的一个简单的并行 for 循环示例：```c#include <omp.h>#include <stdio.h>int i;#pragma omp parallel for num_threads(4)for (i = 0; i < 8; i++) {printf("Thread %d is running for i=%d.\n", omp_get_thread_num(), i);}return 0;}```omp_get_thread_num（）指示当前线程的编号，num_threads（）指定使用 4 个线程，使 for 循环分配给这 4 个线程进行并行处理。
在运行上述代码时，将看到 4 个线程交替运行。
2.运行时库OpenMP 运行时库负责管理线程、同步和共享内存访问等操作。
它位于编译器和操作系统之间，是连接应用代码的关键。
在启动程序后，运行时库会自动创建相应数量的线程，根据代码中OpenMP指令控制线程数、同步和并行化任务等。
