如何創(chuàng)建及諧調(diào)支持多核的LabVIEW x86客戶DLL
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The Challenge:
對NI LabVIEW軟件自動生成的外部代碼進(jìn)行最優(yōu)化，在x86構(gòu)架下獲得最大性能，進(jìn)而測量目標(biāo)系統(tǒng)中DLL性能。
The Solution:
在不修改源代碼的條件下，通過Intel C++ 編譯器在單核PC上實現(xiàn)2.5 倍提速，通過編譯器中的各類最優(yōu)化選項在雙核PC 上實現(xiàn)超過4.5 倍提速。
"VTune能夠監(jiān)測許多不同種類的構(gòu)架事件。VTune調(diào)諧助手能夠給出如何更好使用這些事件的建議。"
本應(yīng)用包括了兩個組件——用于計算Pi 值的DLL、調(diào)用DLL 庫函數(shù)的LabVIEW 應(yīng)用，可將結(jié)果顯示在圖形用戶界面中。
為計算Pi 值，我們采用了近似綜合技術(shù)，需要在單個循環(huán)中完成數(shù)百萬次浮點計算。選擇該范例是因為它是CPU 密集型的，并且是可優(yōu)化的應(yīng)用。如下所示為外部代碼的主循環(huán)結(jié)構(gòu)，CPU的主要計算量是處理CalcSum 函數(shù)。
for（i=0; i<num_steps; i++）
｛
sum = CalcSum（i, sum, step）;
｝
我們的目標(biāo)是通過編譯器中的優(yōu)化選項以最快速度完成上述計算。
應(yīng)用中有4 個函數(shù)，均包含于獨立源文件中。我們采用不同優(yōu)化開關(guān)來編譯每個源文件。如圖1 所示。
表1.應(yīng)用中的函數(shù)
“即插即用”的Intel C++ 編譯器
我們采用即插即用的Intel C++ 來代替Microsoft 編譯器，它可以輕松地集成到現(xiàn)有Microsoft Visual Studio DLL 工程中。更多關(guān)于Intel 編譯器，請訪問intel.com/software。
默認(rèn)設(shè)置
測量首先以/O2選項創(chuàng)建應(yīng)用，許多優(yōu)化都是在這個層面上進(jìn)行的。本文在此不討論其細(xì)節(jié)問題。表2顯示了/O2選項集成的各個優(yōu)化設(shè)置。
表2./O2 選項中集成的最優(yōu)化列表
自動向量化
自動向量化得益于新一代CPU 中集成的復(fù)雜指令集。多數(shù)現(xiàn)代CPU構(gòu)架可擴(kuò)展支持?jǐn)?shù)據(jù)操作及多數(shù)據(jù)計算。擴(kuò)展包括支持以單一指令實現(xiàn)多重計算（單指令多數(shù)據(jù)流，或稱SIMD）。Intel 編譯器能夠分析代碼，并通過SIMD 指令顯著提高代碼的效率。
本范例中，編譯器通過\QT 選項生成適合Core 2 構(gòu)架的代碼，編譯器報告以下創(chuàng)建時間信息：
注釋：循環(huán)未作向量化處理
反匯編生成代碼后可看到編譯器插入了SIMD擴(kuò)展指令集（SSE）。該指令集的使用直接提升了應(yīng)用的運行性能，代碼運行速度提高了2倍。
這類優(yōu)化可應(yīng)用于目前大多數(shù)CPU 上，這里我們在Core 2 處理器上運行，當(dāng)然您也可以在單核或早期CPU 上應(yīng)用。
自動并行化
因為采用多核PC，我們會更感興趣如何通過\QParallel 選項，讓代碼在兩核上同時運行，以獲得進(jìn)一步提速。該選項在編譯目標(biāo)中插入了庫調(diào)用。庫調(diào)用提供了運行時所需的控制，使應(yīng)用中的組件得以并行。
在首次運行中，編譯器并未顯著提高運行性能。通過開啟編譯器的報告功能，可以看到它并未進(jìn)行優(yōu)化。
注釋：循環(huán)未作并行化處理，循環(huán)無需并行化
Intel編譯器要對一段代碼進(jìn)行自動并行化時，首先決定是否有值得進(jìn)行并行化的代碼部分。在我們的代碼中由一個主循環(huán)完成所有工作。編譯器不能確定循環(huán)的重復(fù)次數(shù)，循環(huán)計數(shù)值只有在運行時得到。于是編譯器采取謹(jǐn)慎選擇，不對循環(huán)進(jìn)行并行化處理。
我們可以通過在命令行輸入/Qpar-threshold:n 來進(jìn)行試探優(yōu)化，這里n 是介于0（總是并行處理）到100（不進(jìn)行并行處理）的數(shù)，這個值決定了試探優(yōu)化的程度。
輸入/Qpar-threshold:0 后，編譯器對代碼并行化，并輸出報告：
注釋：循環(huán)已作自動并行化處理
使用該優(yōu)化后，程序的運行速度比默認(rèn)設(shè)置下提高了近2 倍。
其它優(yōu)化選項
本范例中，我們關(guān)注自動向量化及自動并行化。Intel C++ 編譯器利用一系列其它優(yōu)化技術(shù)，包括高層優(yōu)化、交叉過程優(yōu)化、配置向?qū)?yōu)化、速度優(yōu)化、代碼大小優(yōu)化、快速浮點處理等。
Intel 編譯器同時支持OpenMP 這個基于pragma 的標(biāo)準(zhǔn)，用于實現(xiàn)應(yīng)用代碼的并行化。
測量性能
本范例中我們采用Win32 API 的定時函數(shù)，并將定時計算嵌入外部代碼。計算時間在LabVIEW 應(yīng)用GUI 中顯示。
作為備選，我們還可采用LabVIEW的定時工具，或采用外部工具，如Intel VTune 性能分析器。
VTune能夠監(jiān)測許多不同種類的構(gòu)架事件。VTune調(diào)諧助手能夠給出如何更好使用這些事件的建議。
結(jié)論
不同開關(guān)的優(yōu)化結(jié)果在表3 中列出。我們在雙核PC 上運行，并通過默認(rèn)優(yōu)化（/O2）作為基準(zhǔn)來計算提速。
表3.不同優(yōu)化方式下的速度提高
在應(yīng)用自動向量化時可達(dá)到2.5倍速，該優(yōu)化專用于非多核處理器，可用于目前多數(shù)CPU。
在應(yīng)用自動并行化后可實現(xiàn)接近2 倍的提速。結(jié)合兩種優(yōu)化更可達(dá)到4.6 倍。
以上結(jié)果是在不修改源代碼的前提下實現(xiàn)的。盡管我們選擇了模擬應(yīng)用（計算Pi值），但這類優(yōu)化技術(shù)能夠用于各類實際應(yīng)用。從Intel編譯器用戶反饋中了解到，使用這些優(yōu)化方式可顯著提高代碼執(zhí)行速度。
如果您有任何問題,請留言給NI工程師，我們會盡快給您回電！
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