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  • 异构计算

    2019-10-27 10:52:05
    异构计算基本概念 异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器...

    异构计算基本概念

    异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。

    概括来说,理想的异构计算具有如下的一些要素:
    (1)它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力,如simd、mimd、向量、标量、专用等;(2)它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型;(3)它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行;(4)它既要开发应用问题中的并行性,更要开发应用问题中的异构性,即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务(或子任务)类型之间的匹配性;(5)它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。
    可见,异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型(代码类型)与机器能有效支持的计算类型(即机器能力)最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。

    异构计算的基本工作原理

    异构计算需求在析取计算任务并行性类型基础上,将具有相同类型的代码段划分到同一子任务中,然后根据不同并行性类型将各子任务分配到最适合执行它的计算资源上加以执行,达到使计算任务总的执行时间为最小。下面通过一个简单例子来说明异构计算的基本工作原理。在这里插入图片描述
    假设:在某一基准串行计算机上执行某一给定计算任务的时间为ts,其中向量、mimd、simd以及sisd各类子任务所占执行时间的百分比分别为30%、36%、24%和10%。假设某向量机执行上述各类子任务相对于基准串行机的加速比分别为30、2、8和1.25,则在该向量机上执行此任务所需的总时间为
    tv=30%ts/30+36%ts/2+24%ts/8+10%ts/1.25=0.30ts,
    故相应的加速比为sv=ts/tv=ts/0.3ts=3.33

    若上述向量机与其他的mimd机、simd机以及一台高性能工作站(sisd型)构成一个异构计算系统,并假设mimd机、simd机以及工作站执行相匹配子任务的加速比分别为36、24和10,则在该异构计算系统上执行同样任务所需时间就变为
    thet=30%ts/30+36%ts/36+24%ts/24+10%ts/10+tc
    其中tc为机器间交互开销时间,假设需2%ts时间,则thet=0.06ts,从而相应的加速比为shet=ts/0.06ts=16.67。
    由上例可见,异构计算系统可比同构计算系统获取高得多的加速比。这主要是因为同构计算系统中的加速比只是靠并行性开发获取的,而异构计算系统中的加速比除了并行性之外,更主要的是靠开发异构性获得的(即不同类型子任务与相应类型的计算资源相匹配),尽管此时会有相应的交互开销。交互开销越小,异构计算的优越性就越加明显。

    https://blog.csdn.net/liyasong666888/article/details/50761594

    异构计算的英文名称是Heterogeneouscomputing,主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。
    有点看不懂,没关系,有位大神给了一个通俗的解释:“异构计算的理念,个人认为就是:兄弟们 一起上。能干重活的 干重活;智力超群的 干巧活”
    我们知道,电脑中有个部件,叫做cpu,要想让电脑运行的快,必须要有一个速度杠杠的cpu。可是,cpu的性能不是可以无限提升的,它有一个散热和能耗的瓶颈。这时,就出现了这么一种东东——gpu。Gpu,Graphics Processing Unit图形处理器,或者说是显示核心。就是我们说的显卡。
    人们将显卡从cpu中独立出来,如果CPU想画一个二维图形,只需要发个指令给GPU,如“在坐标位置(x, y)处画个长和宽为a×b大小的长方形”,GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素,并在显示器上指定位置画出相应的图形,画完后就通知CPU “我画完了”,然后等待CPU发出下一条图形指令。
    通过将某一部分功能独立出去的方式,使cpu的计算更加单一,从而减轻cpu的负担,提升cpu的速度。有时候,我们同学们没有在电脑上装入显卡,可能会出现屏幕显示抖动的现象。这就是因为cpu把一部分的计算量分出来,作为显卡使用了。而由于频率不一致,导致了屏幕的抖动。
    CPU的长项是整数计算,GPU的优势则是浮点计算。
    对于整机性能而言,CPU和GPU都是性能的保障,合理的搭配才是重中之重,才能给用户带来最强的综合性能。
    现在,我们又将cpu和gpu结合起来,这种东东叫做apu(加速处理器)将中央处理器和独显核心做在一个晶片上(在一个晶片上,但是功能依然是分离的。),它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能,可以更好地提升电脑的运行效率。而且由于不需要安装独立显卡,apu更加的节约空间。

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  • OpenCL异构计算

    2018-09-01 11:39:17
    《opencl异构计算》提供opencl的第一手资料,详尽阐述了如何在异构环境下进行并行编程。第1章首先介绍如何在并行系统下编程,定义异构编程需要理解的概念。第2~4章循序渐进地介绍opencl的基本架构。第5章和第6章对...
  • OPENCL异构计算

    2018-11-20 10:25:51
    提供opencl的第一手资料,...本书可帮助学生和研究人员更好地理解通用异构计算(尤其是opencl提供的解决方案),尤其是适合不同经验水平的学生,可以作为opencl课程的教材或其他课程的参考,例如并行编程课程和高级课程。
  • 异构计算及其详解

    2016-05-10 15:18:19
    计算机 并行计算 网格计算 云计算 异构计算
  • 异构计算编程

    2021-05-28 17:45:48
    异构计算编程 异构计算系统通常由通用处理器和许多特定于域的处理器组成:通用处理器作为控制设备(称为主机),用于复杂的控制和调度;特定于域的处理器作为子设备(称为MLU),用于大规模并行计算和特定于域的计算...

    异构计算编程
    异构计算系统通常由通用处理器和许多特定于域的处理器组成:通用处理器作为控制设备(称为主机),用于复杂的控制和调度;特定于域的处理器作为子设备(称为MLU),用于大规模并行计算和特定于域的计算任务。主机和MLU合作完成计算任务。对于异构计算系统,原始的同构并行编程模型不再适用。因此,异构并行编程模型在学术界和工业界受到越来越多的关注。本文简要介绍了MLU异构编程。
    编译链接过程
    异构编程包括Host和MLU。对于主机,主要包括设备获取,数据/参数准备,执行流创建,任务描述,内核启动,输出获取等。Entry函数是MLU上的程序项,可以调用MLU函数。MLU程序使用异构编程模型的C / C ++语言扩展。二进制文件由MLU的指定编译器编译。
    在这里插入图片描述

    MLU异构程序的编译和链接过程
    MLU异构程序如图2所示。MLU异构程序。采用单独的编程方法,即主机程序和MLU程序位于不同的文件(即主机文件和内核文件)中。Host程序和MLU程序的异构并行程序需要由编译器进行编译。
    主机程序是常见的C / C ++程序,用户可以使用任何C / C ++编译器,例如GCC,CLANG等。MLU程序是基于C / C ++语言的扩展,可以通过以下方式进行编译: Cambricon提供的指定编译器CNCC。主机链接器通过链接主机和MLU中的两个目标文件,Runtime库和其他文件来形成可执行程序。
    平行模型
    执行模型
    启动执行任务时,MLU270根据taskDimX以1个单元的并行度发出并执行指令,即最小并行粒度为taskDimX = clusterDim * coreDim。对于MLU270,coreDim = 4,用户可以通过指定Union类型来控制并行最小粒度taskDimX。下表中显示了此限制。当用户指定联合类型时,如果指定的taskDimX不是clusterDim * coreDim的正整数倍,则CNRTRuntime将引发错误。
    限制MLU的软件和硬件并行大小
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    MLU270并行执行模型
    如图所示,主机上有三种不同的内核功能,这些功能被传输到MLU270设备以执行。

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  • 关于异构计算

    2019-12-10 14:58:13
    计算种类有很多,边缘计算、异构计算,量子计算等等不胜枚举。不同计算有不同的聚焦领域和特定用途,各自发展历程也有极大差异,不过总体来说,计算是现代及未来世界解决问题的主要方法。 异构计算的意义是什么? ...

    计算种类有很多,边缘计算、异构计算,量子计算等等不胜枚举。不同计算有不同的聚焦领域和特定用途,各自发展历程也有极大差异,不过总体来说,计算是现代及未来世界解决问题的主要方法。

    异构计算的意义是什么?

    说到异构计算,其实对于了解电脑行业的人来说并不陌生。随着计算向多元化发展,越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算,由此,异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字,说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题,这就是异构计算。

     

    多元化的计算需求催生异构计算

    Tips:异构计算的百科定义:异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。

    为什么要用异构计算?

    那么为什么要用不同制程架构的硬件,而不用同一制程架构的硬件来解决问题呢?

    这其中其实可能有不少人存在一定的误解,把半导体芯片与CPU划等号。但其实半导体芯片制程、工艺包含的不只是处理器,还包括存储、通信、图形等芯片。而每一种芯片并不完全是由一家厂商设计、生产、封装,各家技术实力不同,那么在各自领域推进芯片制程工艺的速度就不同。比如处理器芯片进入14nm制程节点,但GPU芯片可能还在22nm制程节点,通信芯片可能还在28nm制程节点,且不同芯片之间的架构不同,所以如果没有异构技术的话,很难将这些不同规格的芯片封装到一个主板上使用。

    异构计算有哪些种类?(构成方式来看)

    异构计算并非什么新兴技术,从上世纪80年代开始,异构计算就已经出现并开始逐渐被尝试投入到实际应用领域。以往异构计算主要分为两种:

    一种是芯片级(SoC)异构计算;

    另外一种是板级集成异构计算。

    二者顾名思义,芯片级(SoC)异构计算就是将不同制程、不同架构的芯片进行异构来解决计算问题。比如去年英特尔在冥王峡谷上推出的KabyLake-G平台,就是将英特尔处理器与AMD Radeon RX Vega M GPU进行异构,来解决运算和图形计算问题。

    板级异构计算同样很好理解,就是将不同功能的主板进行异构,通过高带宽连接来解决计算问题。

    传统异构计算有什么优势和不足

    不过,传统异构计算各自之间都存在一些优势和不足。

    芯片级异构计算在功耗和性能方面有着不错的优势,但它要求设计人员对应用负载有非常深的理解,同时在设计SoC异构之前要考量耗费至少18个月的时间去做一个异构芯片到底是不是值得。另外,芯片级异构一旦完成就无法更改,如果18个月的时间里客户需求有所变化,那么就得又花费相当长的周期去重新设计、制作一颗异构芯片,整体的人力成本、时间成本非常高,且在灵活性上明显不足。

    相比芯片级异构,板级异构计算的优势是比前者更加灵活。但缺点也很明显,毕竟主板和主板之间连接起来使用,一是体积天生比较大,再者就是板与板之间连接的带宽和功耗都很难达到最优解。

    所以,异构计算想要有所突破,或者说是适应现在以及未来的应用需求,就需要有新的技术来支持。

    重提异构计算的背景

    另外可能有人会问:“以PC为例,非异构计算才是现阶段的主流,为何要考虑在异构计算上做文章呢?”

    其实这里要简单交代一下半导体芯片制程的背景。大家都知道,近一年时间以来,半导体行业正在从14nm制程节点向10nm、7nm节点演进,前段时间更是有消息曝出苹果已经在布局5nm芯片了。那么大家有没有想过,在制程节点演进到5nm、3nm甚至1nm之后,微缩技术的发展还能否满足如此快速的节点迭代演进呢?如果无法满足,那么有没有其它技术可以弥补呢?

    其实这就是现阶段行业重提异构计算的一个大的背景。即当制程节点演进速度放缓、新架构研发成本增高,那么要解决更大规模、更高负载的计算时,异构是一种非常不错、且行之有效的解决方案。

    一直以来,半导体芯片行业的发展都聚焦在前沿技术和不断推进制程节点演进方面,但当制程工艺临近物理极限,且技术短时间内无法突破之时,我们就应该换一种思路去满足计算的要求,而非钻牛角尖般的一味“向前冲”。

    所以在这种背景之下,英特尔不仅重新开始关注异构计算,而且在其基础之上提出了超异构计算概念。

    超异构计算“超”在哪?

    相对于芯片级和板级异构计算,超异构计算的核心点在于高灵活性和可客制化。英特尔中国研究院院长宋继强在解释超异构计算的“超”字时说:“‘超’就超在可以把很多现有的、不同节点上已经验证得挺好的Chiplet集成在一个封装里,在这个层级下可以保证体积是小的,能把它的功耗控制的再低一些的话就可以享有更高的带宽和更短的延迟。成本上一定比板集组合便宜很多,而且既快又灵活,甚至可能会比SoC还便宜。如果SoC都做10nm芯片异构,那么成本可能并不便宜,但现在是把一些10nm和14nm,甚至22nm的芯片整合使用,这样就可以很好的控制成本。”

    因此,英特尔提出的“超异构计算”概念,主要是通过封装技术实现不同计算模块的系统集成,通过EMIB、Foveros这些2D、3D封装技术将多个Chiplet(小芯片)装配到一个封装模块中,一方面不像SoC异构技术那么复杂,也规避了长周期造成的灵活性不足的问题;另一方面则比传统板级异构的体积更小。

     

    英特尔首款Foveros 3D堆叠设计的异构主板芯片LakeField

    如果关注年初CES的话可能还记得,英特尔在公布10nm IceLake平台的同时,还公布了一款通过最新的3D封装技术Foveros打造的LakeField异构主板,这块小巧的主板上集成了英特尔10nm IceLake CPU和22nm Atom小核心。前者负责高负载计算处理,后者负责低负载运算,可以合理的分配算力与功耗。而且可以看到,通过这种方式异构的主板,在具备完整PC功能的同时,又能够保证小尺寸的设计。同时集成在一个主板之上,也可以规避带宽限制,达到更高的效率。

     

    LakeField异构主板

    异构计算本身要解决的主要问题

    异构计算需要解决很多问题,但最主要的是不同芯片之间的互连互通,以及把不同芯片放在一起之后,如何解决功耗和散热问题。目前来看,英特尔通过Foveros 3D封装打造的LakeField给出了具有参考价值的答案。

    结语

    超异构计算概念的提出,很大程度上是英特尔对于制程节点演进速度放缓,半导体研发成本逐渐增高的一种有效应对策略。超异构方式由于更加灵活、可客制化特性,可以将不同制程的芯片整合在一起,因此在成本节约方面会发挥极大的作用。

    在实际操作中,超异构技术是将以往已经测试过、验证过、产业都适应过的芯片立刻拿来使用,因此也规避了验证阶段的风险。比如现在22nm、28nm制程芯片已经非常成熟,通过与14nm、10nm芯片做异构封装,整体的成熟度和性能方面都不会给行业造成困扰。这是超异构计算的价值所在。

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  • 异构计算分析

    2020-06-05 18:13:39
    异构计算分析 一. 基本概念 异构计算技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。 随着通信和网络技术...

    异构计算分析

    一. 基本概念

    异构计算技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。

    随着通信和网络技术的迅速发展,网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起,接着很快涌现出异构网络计算系统,从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。
    在这里插入图片描述
    人工智能有三要素:算法,计算力,数据。我们今天主要来讲讲计算力。

    计算力归根结底由底层芯片提供。按照计算芯片的组成方式,可以分成:

    同构计算:使用相同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。

    异构计算:使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、ASIC、FPGA等。

    在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义,综合起来我们给出如下定义:异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。

    概括来说,理想的异构计算具有如下的一些要素:

    (1)它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力,如simd、mimd、向量、标量、专用等;
    (2)它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型;
    (3)它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行;
    (4)它既要开发应用问题中的并行性,更要开发应用问题中的异构性,即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务(或子任务)类型之间的匹配性;
    (5)它追求的最终目标是使计算任务的执行具有最短时间。

    可见,异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型(代码类型)与机器能有效支持的计算类型(即机器能力)最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。

    二.CPU&GPU

    1. CPU  
        CPU(Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”,也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。

    CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

    简单来说就是:计算单元、控制单元和存储单元。
    在这里插入图片描述
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    2. GPU

    在正式讲解GPU之前,我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。

    并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

    并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

    时间上的并行是指流水线技术,比如说工厂生产食品的时候分为四步:清洗-消毒-切割-包装。

    如果不采用流水线,一个食品完成上述四个步骤后,下一个食品才进行处理,耗时且影响效率。但是采用流水线技术,就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行,在同一时间启动两个或两个以上的操作,大大提高计算性能。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    三.基本原理

    1、异构计算系统。

    它主要由以下三部分组成:
    (1)一组异构机器。
    (2)将各异构机器连接起来的高速网络。它可以是商品化网络,也可以是用户专门设计的。
    (3)相应的异构计算支撑软件。
    在这里插入图片描述
    2、异构计算的基本工作原理。

    异构计算需求在析取计算任务并行性类型基础上,将具有相同类型的代码段划分到同一子任务中,然后根据不同并行性类型将各子任务分配到最适合执行它的计算资源上加以执行,达到使计算任务总的执行时间为最小。下面通过一个简单例子来说明异构计算的基本工作原理。

    假设在某一基准串行计算机上执行某一给定计算任务的时间为ts,其中向量、mimd、simd以及sisd各类子任务所占执行时间的百分比分别为30%、36%、24%和10%。假设某向量机执行上述各类子任务相对于基准串行机的加速比分别为30、2、8和1.25,则在该向量机上执行此任务所需的总时间为

    tv=30%ts/30+36%ts/2+24%ts/8+10%ts/1.25=0.30ts,

    故相应的加速比为sv=ts/tv=ts/0.3ts=3.33

    若上述向量机与其他的mimd机、simd机以及一台高性能工作站(sisd型)构成一个异构计算系统,并假设mimd机、simd机以及工作站执行相匹配子任务的加速比分别为36、24和10,则在该异构计算系统上执行同样任务所需时间就变为

    thet=30%ts/30+36%ts/36+24%ts/24+10%ts/10+tc

    其中tc为机器间交互开销时间,假设需2%ts时间,则thet=0.06ts,从而相应的加速比为shet=ts/0.06ts=16.67。

    由上例可见,异构计算系统可比同构计算系统获取高得多的加速比。这主要是因为同构计算系统中的加速比只是靠并行性开发获取的,而异构计算系统中的加速比除了并行性之外,更主要的是靠开发异构性获得的(即不同类型子任务与相应类型的计算资源相匹配),尽管此时会有相应的交互开销。交互开销越小,异构计算的优越性就越加明显。
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    3. 分类

    异构计算按以何种形式来提供计算类型多样性,可分为系统异构计算(shc-system heterogeneous computing)和网络异构计算(nhc-network heterogeneous computing)两大类。shc以单机多处理器形式提供多种计算类型,而nhc则以网络连接的多计算机形式提供多种计算类型。

    根据异构性实现方式不同,即是空间异构性还是时间异构性,shc和nhc各自又可进一步分为两类。shc分为单机多计算方式和单机混合计算方式两大类,前者在同一时刻允许以多种计算方式执行任务,后者在同一时刻只允许以一种计算方式执行任务,但在不同时刻计算可从一种方式自动切换到另一种方式,如simd和mimd方式间的切换。前者的实例有美国hughes研究实验室和mit共同研制的图像理解系统结构(iua),它是多层异构系统结构,按图像理解层次要求设计每一层,低层是simd位串网络(4096),用来处理像素级操作(如图像增强),中层是由64个数字信号处理(dsp)芯片构成的,以spmd或mimd(中粒度)方式执行模式分类等操作,顶层是一个通用mimd(粗粒度)机器,完成场景和动作分析等知识处理操作。后者的实例为美国普渡大学研制的pasm系统原型,由16个pe(处理单元)组成的系统,它们可动态地加以划分以形成各种大小的独立的混合方式子机器,执行方式可按需要在simd和mimd之间自动切换。

    nhc可进一步分为同类异型多机方式和异类混合多机方式两类。同类异型多机方式中所使用的多机,它们的结构属同一类,即支持同一种并行性类型(如simd、mimd、向量等类型之一),但型号可能不同,因此性能可以各有差异。通常的now或cow为同类同型多机方式,因此可看成是同类异型多机方式中的特例。异类混合多机方式中所使用的多机,它们的结构则属不同类型。
    在这里插入图片描述
    4. 层次结构

    网络异构计算系统主要由一组异构计算机、一个连接所有机器的高速网络和一个并行编程环境所组成。逻辑上这种系统可分为三个层次:网络层、通信层和处理层。如图1所示。

    网络层主要用来连接在不同地点的计算机,如图1中的计算站a和计算站b,并考虑其中消息传递的路由选择、网络流优化和网络排队理论等问题,这与传统的计算机网络设计类似。

    通信层工作于网络层之上,主要为系统中各种不同的计算机提供能够相互通信的机制。通信工具软件应提供使众多异构计算机集合可视为是一个单一的系统映像、单个虚拟异构并行机的机制。这将方便用户编程。这种通信工具通常提供一组原语来提供各种通信。典型流行的通信工具是pvm(并行虚拟机)和mpi(消息传递标准接口)。

    处理层主要用来管理异构机器组并保证任务的高效执行。它所提供的主要服务包括编程环境和语言支持、应用任务的类型分析和任务划分、任务的映射与调度以及负载平衡等。

    1. 主要问题

    异构计算处理过程本质上可分为三个阶段:并行性检测阶段、并行性特征(类型)析取阶段以及任务的映射和调度阶段。并行性检测不是异构计算特有的,同构计算也需要经历这一阶段。可用并行和分布计算中的常规方法加以处理。并行性特征析取阶段是异构计算特有的,这一阶段的主要工作是估计应用中每个任务的计算类型参数,包括映射及对任务间通信代价的考虑。任务映射和调度阶段(也称为资源分配阶段)主要确定每个任务(或子任务)应映射哪台机器上执行以及何时开始执行。

    从用户来看,上述的异步计算处理过程可用两种方法来实现。第一种是用户指导法,即由用户用显式的编译器命令指导编译器完成对应用代码类型分析及有关任务的分解等工作,这是一种显式开发异构性和并行性方法,较易于实现,但对用户有一定要求,需将异构计算思想融入用户程序中。另一种是编译器指导法,需将异构思想融入编译器中,然后由具有“异构智力”的编译器自动完成应用代码类型分析、任务分解、任务映射及调度等工作,即实现自动异构计算。这是一种隐式开发异构性和并行性方法,是异构计算追求的终极目标,但难度很大,对编译器要求很高。

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