9、多核软件开发:从线程分析到标量优化的全面指南

多核软件开发:从线程分析到标量优化的全面指南

在多核软件开发领域,有许多关键环节需要我们深入了解和掌握。下面将从线程执行信息展示、标量优化的重要性以及编译器优化等方面进行详细介绍。

线程执行信息展示

线程执行过程中会产生大量信息,这些信息的有效展示对于开发者理解程序运行状态至关重要。通常有两种主要的视图来展示这些信息:
- Profile View(概要视图) :位于屏幕上半部分,以直方图的形式呈现从关键路径获取的数据。通过不同的过滤器,如并发级别(关键路径上活跃的线程数量)、对象视图(线程遇到的同步对象)和线程视图(每个线程在关键路径上花费的时间),用户可以了解应用程序执行期间的并行程度,定位线程之间的负载不平衡,并确定哪些同步对象导致了线程之间的最大争用。
- Timeline View(时间线视图) :位于屏幕下半部分,展示应用程序运行期间的关键路径。用户可以看到关键路径如何从一个线程切换到另一个线程,以及线程执行或等待其他线程持有的同步对象所花费的时间。

标量优化的重要性

在进行并行优化之前,标量优化是一个不可忽视的环节。以一个假设的性能优化项目为例,要求并行优化后的性能比应用程序的标量版本提高 30%。有两个开发团队参与:
- Team M :开发采用并行优化和多核处理器的应用程序原型。
- Team S :研究标量优化技术能在多大程度上提高性能。

最终结果显示,Team M 使性能比原始代码提高了 43%,Team S 使性能比原始代码

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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