23、数组的动态并行化：片上多处理器中的优化策略

数组的动态并行化：片上多处理器中的优化策略

1. 引言

随着嵌入式系统的发展，尤其是图像和视频处理领域的进步，片上多处理器（CMP）逐渐成为提升性能的关键技术。CMP通过在单个硅片上集成多个处理器核心，能够在多个维度上提供显著的性能提升。然而，为了充分利用这些多核架构的优势，必须有效地解决应用程序在运行时的并行化问题。本文将探讨如何在片上多处理器环境中，通过对数组操作的动态并行化来优化性能和能量消耗。

2. 动态并行化策略

2.1 运行时循环并行化

在片上多处理器环境中，确定最佳的处理器数量是至关重要的。静态分析方法往往无法充分考虑运行时的具体情况，因此提出了一种基于运行时的循环并行化策略。该策略的核心思想是利用给定循环的初始迭代来决定执行剩余迭代时应使用的最佳处理器数量。具体步骤如下：

1. 选择训练集 ：从给定循环的迭代集中选取一个小的子集作为训练集。训练集的大小应与迭代集相比非常小，通常为总迭代次数的10%左右。
2. 评估不同处理器数量 ：在训练集中，尝试使用不同数量的处理器执行循环迭代，并记录每次试验的性能和能量消耗。
3. 确定最佳处理器数量 ：根据试验结果，选择性能最优或能量消耗最低的处理器数量作为最终的并行化策略。
4. 应用并行化策略 ：将选定的处理器数量应用于剩余的迭代，以优化整体性能和能量消耗。

2.2 示例

为了更好地理解这一过程，我们来看一