8、多核计算系统的操作系统：挑战与解决方案

多核计算系统的操作系统：挑战与解决方案

1. 异构计算资源管理

在多核计算中，异构计算资源的管理是一个重要问题。例如，GPU 通常以高度并行的单指令多数据（SIMD）方式执行代码，一般通过用户空间框架（如 OpenCL 或 CUDA）进行编程。主机 CPU 上运行的顺序应用代码会将并行部分放在 GPU 上执行。

然而，这种软件架构存在缺点，操作系统无法完全控制 GPU 资源。这可能导致 GPU 资源调度与 CPU 调度策略冲突，且操作系统无法利用 GPU 执行自身的计算密集型任务。

为解决这些问题，研究人员提出了一些方案：
- PTasks ：Rossbach 等人提出的 PTasks 是一种通用计算模型，每个 PTask 是数据流图中的一个节点，可以细粒度地调度到 GPU 或 CPU 上，有助于操作系统做出优化的调度决策。
- Gdev ：Gdev 解决了操作系统利用 GPU 的问题，通过在操作系统中实现加密文件系统的原型，利用 GPU 加速实现了 2 倍的速度提升。

2. 可靠性挑战及应对措施

2.1 可靠性挑战的来源

多核芯片的发展导致芯片尺寸增大和结构密度增加，同时为控制热量产生，供电电压需保持在最低水平。这增加了瞬态硬件故障的概率，如宇宙粒子撞击导致的位翻转。此外，芯片活跃区域的热应力会导致老化效应，引发永久性硬件故障。

2.2 硬件层面的应对措施

• ECC 技术 ：RAM 可配备 SEC - DED ECC 或更昂