并行计算简介和多核CPU编程Demo

tag:多线程,并行计算,OpenMP,多核编程,工作线程池

( 2008.01.19 更新  鉴于读者反映代码阅读困难，重新改写了文章和实现，使文章更易读 )

( 2007.09.04 更新  把用事件控制的线程启动更新为临界区的实现 )

    2006年是双核的普及年，双核处理器出货量开始超过单核处理器出货量；2006年的11月份Intel开始供货4核；AMD今年也将发布4核，并计划今年下半年发布8核；
     按照Intel一个文档所说:"假定22纳米处理时帧上有一枚13毫米大小的处理器，其上有40亿个晶体管、48MB高速缓存，功耗为100W。利用如此数量的晶体管，我们可设计拥有12个较大内核、48个（多核）中型内核、或144个小型内核（许多个内核）的处理器。"
而且Intel已经开发完成了一款80核心处理器原型，速度达到每秒一万亿次浮点运算。

      随着个人多核CPU的普及，充分利用多核CPU的性能优势摆在了众多开发人员的面前；
以前的CPU升级，很多时候软件性能都能够自动地获得相应提升，而面对多核CPU，免费的午餐没有了，开发人员必须手工的完成软件的并行化，以从爆炸性增长的CPU性能中获益；
(ps:我想，以后的CPU很可能会集成一些专门用途的核(很可能设计成比较通用的模式)，比如GPU的核、图象处理的核、向量运算的核、加解密编解码的核、FFT计算的核、物理计算的核、神经网络计算的核等等:D  )

先来看一下单个CPU上的并行计算:
  单CPU上常见的并行计算：多级流水线(提高CPU频率的利器)、超标量执行(多条流水线并同时发送多条指令)、乱序执行(指令重排)、单指令流多数据流SIMD、超长指令字处理器(依赖于编译器分析)等

并行计算简介
  并行平台的通信模型: 共享数据(POSIX、windows线程、OpenMP)、消息交换(MPI、PVM)
  并行算法模型: 数据并行模型、任务依赖图模型、工作池模型、管理者-工作者模型、消费者模型
  对于并行计算一个任务可能涉及到的问题： 任务分解、任务依赖关系、任务粒度分配、并发度、任务交互
  并行算法性能的常见度量值：  并行开销、加速比、效率(加速比/CPU数)、成本(并行运行时间*CPU数)

A:一个简单的计算Demo
  演示中主要完成的工作在Sum0函数(工作本身没有什么意义，主要是消耗一些时间来代表需要做的工作:),然后分别用OpenMP工具(vc和icc编译器支持)和一个自己手工写的线程工具来并行化该函数，来看看多核优化后的效果； 我测试用的编译器是vc2005;CPU是双核的AMD64x2 4200+(2.37G)；内存2G双通道DDR2 677MHz；

原始代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>

//一个简单的耗时任务
double Sum0(double* data,long data_count);

int main()
{
    long data_count=200000;
    double* data=new double[data_count];
    long i;

    //初始化测试数据 
    for (i=0;i<data_count;++i)
        data[i]=(double)(rand()*(1.0/RAND_MAX));

    const long test_count=200*2;//为了能够测量出代码执行的时间，让函数执行多次
    double sumresult=0;
    double runtime=(double)clock();
    for( i=0; i<test_count; ++i ) 
    {
        sumresult+=Sum0(data,data_count);
    }
    runtime=((double)clock()-runtime)/CLOCKS_PER_SEC;
    printf ("< Sum0 >  ");
    printf ("  最后结果     = %10.4f  ",sumresult);
    printf ("  执行时间(秒) = %f  ",runtime);

    delete [] data;
    return 0;
}


double Sum0(double* data,long data_count)
{
    double result=0;
    for (long i=0;i<data_count;++i)
    {
        data[i]=(double)sin(cos(data[i]));
        result+=data[i];
    }
    return  result;
}

在我的电脑上运行输出如下:

< Sum0 > 
  最后结果     = 55590743.4039 
  执行时间(秒) = 6.156000 

B:使用OpenMP来优化(并行化)Sum0函数

  OpenMP是基于编译器命令的并行编程标准，使用的共享数据模型，现在可以用在C/C++、Fortan中；OpenMP命令提供了对并发、同步、数据读写的支持；

(需要在项目属性中打开多线程和OpenMP支持,并要在多核CPU上执行才可以看到多CPU并行的优势)
  OpenMP的实现如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>

//需要在项目属性中打开多线程和OpenMP支持
#include <omp.h>

//用OpenMP实现
double Sum_OpenMP(double* data,long data_count);

int main()
{
    long data_count=200000;
    double* data=new double[data_count];
    long i;

    //初始化测试数据 
    for (i=0;i<data_count;++i)
        data[i]=(double)(rand()*(1.0/RAND_MAX));

    const long test_count=200*2;//为了能够测量出代码执行的时间，让函数执行多次
    double sumresult=0;
    double runtime=(double)clock();
    for( i=0; i<test_count; ++i ) 
    {
        sumresult+=Sum_OpenMP(data,data_count);
    }
    runtime=((double)clock()-runtime)/CLOCKS_PER_SEC;
    printf ("< Sum_OpenMP >  ");
    printf ("  最后结果     = %10.4f  ",sumresult);
    printf ("  执行时间(秒) = %f  ",runtime);

    delete [] data;
    return 0;
}

double Sum_OpenMP(double* data,long data_count)
{
    double result=0;
    #pragma omp parallel for schedule(static) reduction(+: result)
    for (long i=0;i<data_count;++i)
    {
        data[i]=(double)sin(cos(data[i]));
        result+=data[i];
    }
    return  result;
}

  Sum_OpenMP函数相对于Sum0函数只是增加了一句"#pragma omp parallel for schedule(static) reduction(+: result)" ; 它告诉编译器并行化下面的for循环，并将多个result变量值用+合并；(更多的OpenMP语法请参阅相关资料)； 

  程序运行输出如下:

< Sum_OpenMP > 
  最后结果     = 55590743.4039 
  执行时间(秒) = 3.078000 

在我的双核电脑上，OpenMP优化的并行代码使程序速度提高了约100%！

C:利用多线程来并行化Sum0函数(使用了我的CWorkThreadPool多线程工具类,完整源代码在后面)

  需要在项目属性中打开多线程支持； 多线程并行实现如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <vector>
#include "WorkThreadPool.h" //使用CWorkThreadPool类

double Sum_WorkThreadPool(double* data,long data_count);

int main()
{
    long data_count=200000;
    double* data=new double[data_count];
    long i;

    //初始化测试数据 
    for (i=0;i<data_count;++i)
        data[i]=(double)(rand()*(1.0/RAND_MAX));

    const long test_count=200*2;//为了能够测量出代码执行的时间，让函数执行多次
    double sumresult=0;
    double runtime=(double)clock();
    for( i=0; i<test_count; ++i ) 
    {
        sumresult+=Sum_WorkThreadPool(data,data_count);
    }
    runtime=((double)clock()-runtime)/CLOCKS_PER_SEC;
    printf ("< Sum_WorkThreadPool >  ");
    printf ("  最后结果     = %10.4f  ",sumresult);
    printf ("  执行时间(秒) = %f  ",runtime);

    delete [] data;
    return 0;
}


double Sum0(double* data,long data_count)
{
    double result=0;
    for (long i=0;i<data_count;++i)
    {
        data[i]=(double)sin(cos(data[i]));
        result+=data[i];
    }
    return  result;
}

struct TWorkData
{
    double* part_data;
    long    part_data_count;
    double  result;
};

void sum_callback(TWorkData* wd)
{
    wd->result=Sum0(wd->part_data,wd->part_data_count);
}

double Sum_WorkThreadPool(double* data,long data_count)
{
    long work_count=CWorkThreadPool::best_work_count();
    std::vector<TWorkData>   work_list(work_count);
    std::vector<TWorkData*>  pwork_list(work_count);
    long i;
    
    //给线程分配任务
    long part_data_count=data_count/work_count;
    for (i=0;i<work_count;++i)
    {
        work_list[i].part_data=&data[part_data_count*i];
        work_list[i].part_data_count=part_data_count;
    }
    work_list[work_count-1].part_data_count=data_count-part_data_count*(work_count-1);
    for (i=0;i<work_count;++i)
        pwork_list[i]=&work_list[i];

    //利用多个线程执行任务  阻塞方式的调用
    CWorkThreadPool::work_execute((TThreadCallBack)sum_callback,(void**)&pwork_list[0],pwork_list.size());

    double result=0;
    for (i=0;i<work_count;++i)
        result+=work_list[i].result;

    return result;
}

  用多线程来把代码并行化从而利用多个CPU核的计算能力,这种方式具有比OpenMP更好的灵活性；但容易看出这种方式没有OpenMP的实现简便； Sum_WorkThreadPool函数更多的代码在处理将计算任务分解成多个独立任务，然后将这些任务交给CWorkThreadPool执行； 程序执行输出如下:

< Sum_WorkThreadPool > 
  最后结果     = 55590743.4039 
  执行时间(秒) = 3.063000 

在我的双核电脑上，多线程优化的并行代码使程序速度提高了约101%！

D: 附录: CWorkThreadPool类的完整源代码

   (欢迎改进CWorkThreadPool类的代码，使它满足各种各样的并行需求)

//CWorkThreadPool的声明文件 WorkThreadPool.h

//WorkThreadPool.h
/////////////////////////////////////////////////////////////
//工作线程池 CWorkThreadPool
//用于把一个任务拆分成多个线程任务,从而可以使用多个CPU
//[e-mail]
////////////////////////////
//todo:改成任务领取模式
//要求：1.任务分割时分割的任务量比较接近
//      2.任务也不要太小，否则线程的开销可能会大于并行的收益
//      3.任务数最好是CPU数的倍数

#ifndef _WorkThreadPool_H_
#define _WorkThreadPool_H_

typedef void (*TThreadCallBack)(void * pData);

class CWorkThreadPool
{
public:
    static long best_work_count();  //返回最佳工作分割数,现在的实现为返回CPU个数
    static void work_execute(const TThreadCallBack work_proc,void** word_data_list,int work_count);  //并行执行工作，并等待所有工作完成    
    static void work_execute_multi(const TThreadCallBack* work_proc_list,void** word_data_list,int work_count); //同上，但不同的work调用不同的函数
    static void work_execute_single_thread(const TThreadCallBack work_proc,void** word_data_list,int work_count)  //单线程执行工作，并等待所有工作完成;用于调试等  
    {
        for (long i=0;i<work_count;++i)
        work_proc(word_data_list[i]);
    }
    static void work_execute_single_thread_multi(const TThreadCallBack* work_proc_list,void** word_data_list,int work_count)  //单线程执行工作，并等待所有工作完成;用于调试等  
    {
        for (long i=0;i<work_count;++i)
        work_proc_list[i](word_data_list[i]);
    }
};

#endif //_WorkThreadPool_H_

 //CWorkThreadPool的实现文件 WorkThreadPool.cpp

/////////////////////////////////////////////////////////////
//工作线程池 TWorkThreadPool

#include <process.h>
#include <vector>
#include "windows.h"
#include "WorkThreadPool.h"

//#define _IS_SetThreadAffinity_  
//定义该标志则执行不同的线程绑定到不同的CPU，减少线程切换开销； 不鼓励


class TCriticalSection
{
private:
    RTL_CRITICAL_SECTION m_data;
public:
    TCriticalSection()  { InitializeCriticalSection(&m_data); }
    ~TCriticalSection() { DeleteCriticalSection(&m_data); }
    inline void Enter() { EnterCriticalSection(&m_data); }
    inline void Leave() { LeaveCriticalSection(&m_data); }
};

class TWorkThreadPool;

//线程状态
enum TThreadState{ thrStartup=0, thrReady,  thrBusy, thrTerminate, thrDeath };

class TWorkThread
{
public:
    volatile HANDLE             thread_handle;
    volatile enum TThreadState  state;
    volatile TThreadCallBack    func;
    volatile void *             pdata;  //work data     
     TCriticalSection*  CriticalSection;
     TCriticalSection*  CriticalSection_back;
    TWorkThreadPool*            pool;
    volatile DWORD              thread_ThreadAffinityMask;

    TWorkThread() { memset(this,0,sizeof(TWorkThread));  }
};

void do_work_end(TWorkThread* thread_data);


void __cdecl thread_dowork(TWorkThread* thread_data) //void __stdcall thread_dowork(TWorkThread* thread_data)
{
    volatile TThreadState& state=thread_data->state;
    #ifdef _IS_SetThreadAffinity_
        SetThreadAffinityMask(GetCurrentThread(),thread_data->thread_ThreadAffinityMask);
    #endif
    state = thrStartup;

    while(true)
    {
        thread_data->CriticalSection->Enter();
        thread_data->CriticalSection->Leave();
        if(state == thrTerminate)
            break;

        state = thrBusy;
        volatile TThreadCallBack& func=thread_data->func;
        if (func!=0)
            func((void *)thread_data->pdata);
        do_work_end(thread_data);
    }
    state = thrDeath;
    _endthread();
    //ExitThread(0);
}

class TWorkThreadPool
{
private:
    std::vector<TCriticalSection*>  CriticalSections;
    std::vector<TCriticalSection*>  CriticalSections_back;
    std::vector<TWorkThread>       work_threads;
    mutable long                   cpu_count;
    inline long get_cpu_count() const { 
        if (cpu_count>0) return cpu_count;

        SYSTEM_INFO SystemInfo; 
        GetSystemInfo(&SystemInfo);
        cpu_count=SystemInfo.dwNumberOfProcessors; 
        return cpu_count;
    }
    inline long passel_count() const { return (long)work_threads.size()+1; }
    void inti_threads() 
    {
        long best_count =get_cpu_count();

        long newthrcount=best_count - 1;
        work_threads.resize(newthrcount);
        CriticalSections.resize(newthrcount);
        CriticalSections_back.resize(newthrcount);
        long i;
        for( i= 0; i < newthrcount; ++i)
        {
            CriticalSections[i]=new TCriticalSection();
            CriticalSections_back[i]=new TCriticalSection();
            work_threads[i].CriticalSection=CriticalSections[i];
            work_threads[i].CriticalSection_back=CriticalSections_back[i];
            CriticalSections[i]->Enter();
            CriticalSections_back[i]->Enter();
            work_threads[i].state = thrTerminate;
            work_threads[i].pool=this;
            work_threads[i].thread_ThreadAffinityMask=1<<(i+1);
            work_threads[i].thread_handle =(HANDLE)_beginthread((void (__cdecl *)(void *))thread_dowork, 0, (void*)&work_threads[i]); 
            //CreateThread(0, 0, (LPTHREAD_START_ROUTINE)thread_dowork,(void*) &work_threads[i], 0, &thr_id);
            //todo: _beginthread 的错误处理
        }
        #ifdef _IS_SetThreadAffinity_
            SetThreadAffinityMask(GetCurrentThread(),0x01);
        #endif
        for(i = 0; i < newthrcount; ++i)
        {
            while(true) { 
                if (work_threads[i].state == thrStartup) break;
                else Sleep(0);
            }
            work_threads[i].state = thrReady;
        }
    }
    void free_threads(void)
    {
        long thr_count=(long)work_threads.size();
        long i;
        for(i = 0; i <thr_count; ++i)
        {
            while(true) {  
                if (work_threads[i].state == thrReady) break;
                else Sleep(0);
            }
            work_threads[i].state=thrTerminate;
        }
        for (i=0;i<thr_count;++i)
        {
            CriticalSections[i]->Leave();
            CriticalSections_back[i]->Leave();
        }
        for(i = 0; i <thr_count; ++i)
        {
            while(true) {  
                if (work_threads[i].state == thrDeath) break;
                else Sleep(0);
            }
        }
        work_threads.clear();
        for (i=0;i<thr_count;++i)
        {
            delete CriticalSections[i];
            delete CriticalSections_back[i];
        }
        CriticalSections.clear();
        CriticalSections_back.clear();
    }
    void passel_work(const TThreadCallBack* work_proc,int work_proc_inc,void** word_data_list,int work_count)    {
        if (work_count==1)
            (*work_proc)(word_data_list[0]);
        else
        {
            const TThreadCallBack* pthwork_proc=work_proc;
            pthwork_proc+=work_proc_inc;
   
            long i;
            long thr_count=(long)work_threads.size();
            for(i = 0; i < work_count-1; ++i)
            {
                work_threads[i].func  = *pthwork_proc;
                work_threads[i].pdata  =word_data_list[i+1];
                work_threads[i].state = thrBusy;
                pthwork_proc+=work_proc_inc;
            }
            for(i =  work_count-1; i < thr_count; ++i)
            {
                work_threads[i].func  = 0;
                work_threads[i].pdata  =0;
                work_threads[i].state = thrBusy;
            }
            for (i=0;i<thr_count;++i)
                CriticalSections[i]->Leave();

            //current thread do a work
            (*work_proc)(word_data_list[0]);

            //wait for work finish  
            for(i = 0; i <thr_count; ++i)
            {
                while(true) {  
                    if (work_threads[i].state == thrReady) break;
                    else Sleep(0);
                }
            }
            CriticalSections.swap(CriticalSections_back);
            for (i=0;i<thr_count;++i)
                CriticalSections_back[i]->Enter();
        }
    }
    void private_work_execute(TThreadCallBack* pwork_proc,int work_proc_inc,void** word_data_list,int work_count)    {        
     while (work_count>0)
        {
            long passel_work_count;
            if (work_count>=passel_count())
                passel_work_count=passel_count();
            else
                passel_work_count=work_count;

            passel_work(pwork_proc,work_proc_inc,word_data_list,passel_work_count);

            pwork_proc+=(work_proc_inc*passel_work_count);
            word_data_list=&word_data_list[passel_work_count];
            work_count-=passel_work_count;
        }
    }
public:
   explicit TWorkThreadPool():work_threads(),cpu_count(0) {   inti_threads();    }
    ~TWorkThreadPool() {  free_threads(); }
    inline long best_work_count() const { return passel_count(); }
    inline void DoWorkEnd(TWorkThread* thread_data){ 
        thread_data->func=0;
        thread_data->state = thrReady;
        std::swap(thread_data->CriticalSection,thread_data->CriticalSection_back);
    }

    inline void work_execute_multi(TThreadCallBack* pwork_proc,void** word_data_list,int work_count)    {   
        private_work_execute(pwork_proc,1,word_data_list,work_count);
    }
    inline void work_execute(TThreadCallBack work_proc,void** word_data_list,int work_count)    {   
        private_work_execute(&work_proc,0,word_data_list,work_count);
    }
};
void do_work_end(TWorkThread* thread_data)
{
    thread_data->pool->DoWorkEnd(thread_data);
}

//TWorkThreadPool end;
////////////////////////////////////////

TWorkThreadPool g_work_thread_pool;//工作线程池

long CWorkThreadPool::best_work_count() {  return g_work_thread_pool.best_work_count();  }

void CWorkThreadPool::work_execute(const TThreadCallBack work_proc,void** word_data_list,int work_count)
{
    g_work_thread_pool.work_execute(work_proc,word_data_list,work_count);
}

void CWorkThreadPool::work_execute_multi(const TThreadCallBack* work_proc_list,void** word_data_list,int work_count)
{
    g_work_thread_pool.work_execute_multi((TThreadCallBack*)work_proc_list,word_data_list,work_count);
}