测试多线程对多核cpu的分支预测的影响

本文通过实测Intel Core i5处理器在多线程环境下的分支预测性能,揭示了在多线程场景下分支预测的复杂性和挑战。详细分析了不同测试情况下的分支预测结果,并探讨了预测器的历史表、不同核心间的预测差异及避免多个线程执行同一代码段的重要性。

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前言:

现代的cpu都有流水线,分支预测功能,CPU的分支预测准确性可以达到98%以上,但是如果预测失败,则流水线失效,性能损失很严重。

CPU使用的分支预测技术可以参考:

处理器分支预测研究的历史和现状.pdf

同时多线程处理器上的动态分支预测器设计方案研究.pdf


正确地利用这些特性,可以写出高效的程序。

比如在写if,else语句时,应当把大概率事件放到if语句中,把小概率事件放到else语句中。

但是通常这种考虑都是基于单线程的,在多线程下有可能出现意外情况,比如多个线程同时执行同一处的代码。

测试:

下面基于Intel Core i5的一些多线程分支预测的测试。

测试思路(真实测试时发现不止以下三种情况,详细见下面的测试结果):

两个线程执行同一处代码,而if判断总为true。

两个线程执行同一处代码,一个的if判断总为true,另一个的if判断时为true,时为false。

两个线程执行不同的代码(逻辑功能一样,只是位置不同),一个的if判断总为true,另一个的if判断时为true,时为false。

代码如下:

其中test1测试的是同一处代码,当传入偶数参数时,则if判断总为true,当传入奇数参数时,if判断时为true时为false。

test2函数测试的是不同一处的代码,当传入偶数参数时,则if判断总为true,当传入奇数参数时,if判断时为true时为false。

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class Test {
	public static int loop = 1000000000;
	public static int sum = 0;
	public static CountDownLatch startGate;
	public static CountDownLatch endGate;
	
	public static void test1(int x1, int x2) throws InterruptedException{
		startGate = new CountDownLatch(1);
		endGate = new CountDownLatch(2);
		new Thread(new T1(x1)).start();
		new Thread(new T1(x2)).start();
		Test.startGate.countDown();
		Test.endGate.await();
	}
	public static void test2(int x1, int x2) throws InterruptedException{
		startGate = new CountDownLatch(1);
		endGate = new CountDownLatch(2);
		new Thread(new T1(x1)).start();
		new Thread(new T2(x2)).start();
		Test.startGate.countDown();
		Test.endGate.await();
	}
}

class T1 implements Runnable{
	int xxx = 0;
	public T1(int xxx){
		this.xxx = xxx;
	}
	@Override
	public void run() {
		try {
			int sum = 0;
			int temp = 0;
			Test.startGate.await();
			long start = System.nanoTime();
			for(int i = 0; i < Test.loop; ++i){
				temp += xxx;
				if(temp % 2 == 0){
					sum += 100;
				}else{
					sum += 200;
				}
			}
			Test.sum += sum;
			long end = System.nanoTime();
			System.out.format("%s, T1(%d): %d\n", Thread.currentThread().getName(), xxx, end - start);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			Test.endGate.countDown();
		}
	}
}
class T2 implements Runnable{
	int xxx = 0;
	public T2(int xxx){
		this.xxx = xxx;
	}
	@Override
	public void run() {
		try {
			int sum = 0;
			int temp = 0;
			Test.startGate.await();
			long start = System.nanoTime();
			for(int i = 0; i < Test.loop; ++i){
				temp += xxx;
				if(temp % 2 == 0){
					sum += 100;
				}else{
					sum += 200;
				}
			}
			Test.sum += sum;
			long end = System.nanoTime();
			System.out.format("%s, T2(%d): %d\n", Thread.currentThread().getName(), xxx, end - start);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}finally{
			Test.endGate.countDown();
		}
	}
}

因为测试的情况多种,简洁表述如下:

一个test1函数会有两个结果,如test1(2, 3)得到两个结果2.1s,2.2s,表示两个线程执行同一份代码,一个的if判断总是true(2是偶数),另一个的总是false(3是奇数),其中第一个线程平均执行一次计算的时间是2.1s,第二个线程平均执行一次计算的时间是2.2s。

测试的main函数中有两个for循环,每个10次。在表述测试结果时,用简略表示,如:

一行数据表示执行一次main函数的结果,后面的时间是粗略平均计算得到的

test1(2,3) 2.1s 2.1s test1(2,4) 2.1s 2.1s


main函数:

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		for(int i = 0; i < 10; ++i){
			test1(2, 3);
		}
		System.out.println("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!");
		for(int i = 0; i < 10; ++i){
			test1(2, 4);
		}		
	}

测试结果如下:

1 test1(2,3) 2.0s 2.0s test1(2,4) 1.8s 2.0s
2 test1(2,4) 1.3s 1.3s test1(2,3) 1.3s 1.8s
3
4 test2(2,3) 1.3s 1.7s test2(2,4) 1.3s 1.9s
5 test2(2,4) 1.3s 1.3s test2(2,3) 1.3s 1.8s


先来分析第1行数据,test1(2,3)的结果是最坏的,显然这是因为两个线程执行同一份代码,且两者的分支预测结果互相干扰,导致总是不准。

但是为什么后面的test1(2,4)的结果也是比较差?尽管两个线程执行的是同一份代码,但是两个线程中if的判断都总是true,为什么会出现耗时比较多的情况?

简单推测1:可能是之前的test1(2,3)影响了test1(2,4)的分支预测的结果,分支预测器中有历史表,前面执行的分支预测历史会影响后面的选择。

再来分析第2行,显然test1(2,4)是最好的结果,两个线程执行同一份代码,且if总是为true。再看第2行的test(2,3)结果,比第1行的要好,为什么这个和第1行的数据差这么多?

简单推测2:应该是不同的核有自己的分支预测器。

再来看test2函数的测试结果,从第4行来看,test2(2,3)的结果符合预期,但是显然test2(2,4)的结果不理想,为什么两个线程执行不同地方的代码,if判断总是true,结果会不同?

简单推测3:受test(2,3)的结果的影响,结合简单推测1和2,就可以理解为什么test(2,4)的前一个结果是1.3s,后一个是1.9s了。

再来分析第5行数据,这行数据完全符合预期。


总结:

推测:i5的分支预测器是一个混合的分支预测器。每个核都有历史表,每一个核都有自己的分支预测器。

多线程下的分支预测并不是很乐观,如果可以避开多个线程执行同一份代码,且分支预测条件的结果总是变化,则尽量避开。

<think>嗯,用户问多核CPU如何做到并行的,这个问题看起来挺常见的,但得仔细梳理清楚才能讲明白。首先,我得回忆一下多核CPU的基本结构。多核CPU是指一个处理器芯片上集成多个独立的处理核心,每个核心都能执行指令,这样它们可以同时处理不同的任务。 接下来,用户可能想知道的是这些核心是如何协作的。这里可能需要分几个方面来考虑:硬件层面的并行机制、操作系统的任务调度、以及软件层面的支持。比如,硬件上每个核心有自己的运算单元和缓存,而共享更大的缓存或者内存。操作系统负责将不同的线程或进程分配到各个核心上运行,这样多个任务就能同时进行。 然后,可能要考虑并行和并发的区别。并发是多个任务交替执行,而并行是同时执行。多核CPU真正实现了并行,而单核则只能并发。不过用户可能对这点不太清楚,需要简单说明一下。 还有,缓存一致性的问题。多个核心有自己的缓存,如何保证它们看到的内存数据是一致的?这里可能需要提到MESI协议之类的机制,确保数据同步,避免错误。 另外,软件方面,多线程编程如何利用多核,比如通过多线程、多进程,或者使用并行计算框架。这里可能需要举例子,比如视频渲染同时处理不同帧,或者服务器同时处理多个请求。 用户可能的背景是什么?如果是普通用户,可能需要通俗的例子,比如同时打开多个程序不卡顿;如果是技术人员,可能需要更深入的硬件和调度机制。所以回答时需要平衡,先基础再深入。 还要注意提到的LaTeX格式,比如在解释多核结构时,如果有公式或变量,需要用$...$包裹。比如每个核心的频率$f$,或者并行加速比等,但可能这个问题不需要太多数学公式,但如果有提到阿姆达尔定律之类的,可能需要用独立公式块。 检查是否有错误的地方,比如多核CPU是否每个核心都有独立的ALU、缓存层次结构是否正确。然后确保逻辑连贯,从硬件结构到操作系统调度,再到软件应用,层层递进。 最后,总结多核并行的优势和应用场景,帮助用户理解实际效果。比如提升计算效率,支持复杂任务处理等。</think>多核CPU实现并行的核心机制可分为以下几个层级: $$ \text{并行性} = \text{硬件架构} + \text{操作系统调度} + \text{软件支持} $$ ### 一、硬件基础结构 1. **多核设计** 每个CPU核心包含独立组件: - $ALU$(算术逻辑单元) - $FPU$(浮点运算单元) - $L1/L2$缓存(独立缓存区) - 共享$L3$缓存和内存控制器 2. **总线通信** 通过环形总线(Ring Bus)或网状结构(Mesh)实现: $$ \text{核心间延迟} \propto \frac{\text{物理距离}}{\text{总线频率}} $$ ### 二、操作系统调度 1. **对称多处理(SMP)** - 每个核心平等访问内存 - 通过`CFS`(完全公平调度器)分配线程 2. **核间中断机制** 使用`IPI`(处理器间中断)协调任务: ```plaintext 核心A → 发送中断信号 → 核心B ↘ 唤醒休眠线程 ``` ### 三、并行实现方式 | 并行类型 | 实现场景 | 示例 | |----------------|---------------------------|--------------------------| | 指令级并行(ILP) | 单个核心流水线 | 分支预测+乱序执行 | | 数据级并行(DLP) | SIMD指令集(如AVX512) | 矩阵运算加速 | | 任务级并行(TLP) | 多线程/多进程 | 浏览器渲染+插件同时运行 | ### 四、关键技术挑战 1. **缓存一致性** 采用`MESI协议`维护数据一致性: - Modified(已修改) - Exclusive(独占) - Shared(共享) - Invalid(无效) 2. **伪共享问题** 当不同核心访问同一缓存行的不同数据时,通过内存对齐优化: $$ \text{缓存行大小} = 64\text{B} \Rightarrow \text{填充字节隔离变量} $$ ### 五、实际应用效果 - **阿姆达尔定律**揭示加速上限: $$ S_{\text{max}} = \frac{1}{(1-p) + \frac{p}{n}} $$ 其中$p$为并行代码比例,$n$为核数 当前主流CPU(如Intel i9-13900K的24核32线程)通过以上机制,可实现: - 视频编码速度提升$8\times$ - 科学计算吞吐量增加$15\times$ - 游戏物理引擎响应延迟降低$40\%$ 这种设计使得现代计算机能同时处理: $$ \text{系统服务} \parallel \text{用户程序} \parallel \text{后台任务} $$ 真正实现"同时做多件事"的计算体验。
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