多核系統效率與任務屬性關系的優化策略
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如上分析，指令級并行度與多核CPU支持的系統效率緊密關聯。如何利用軟硬件技術去最大限度地開發處理機中的指令級并行性，關鍵在于要知道何時及如何改變指令順序。在實際運用中，這種改變過程必須由編譯器或硬件正確實現。顯而易見，多核系統如果不能保證多核多線程平行推進，則更多的核可能更影響多核系統的整體效率，這成為目前對多核CPU結構研究的重點。
3 不同屬性的任務對多核CPU處理能力與效率的影響分析
應用系統對計算力或計算機的處理能力的需求是可以標定的。尤其是對于給定的科學計算問題，所需要的處理時間幾乎能預估。而面向非科學計算問題的處理，處理系統要開銷的時間往往不可預知。比如，在一個大型網絡數據庫系統內完成相應的知識發現，需要開銷的時間可能各不相同，因待發現問題的算法(約束方程)而異。產生“不同”的原因其實與發現問題(處理任務)的屬性相關，如果任務(Task)是可細粒度劃分的，則由多核CPU支持的并行系統處理效率高。由于細粒度劃分算法的工作開銷(Workload)，保證了多核CPU的多線程能平行推進，實現高的并行效率。
考慮一種理想狀態，被處理任務可劃分為均勻的四大模塊，且并行系統由四核CPU支持，宏觀上生成四條平行的流水線，由于每條流水線上的指令序列不存在任何相關性，則四核的指令級線程將平行推進，處理效率最高。如果Task客觀上只能分成均勻的兩大模塊(分成均勻的四塊將出現相關)，且同樣在四核CPU系統上運行，其系統效率將可以如下計算：
設四核處理均勻四模塊的時間為T4，則兩核處理均勻兩模塊的時間為2T4。
如果由四核處理均勻兩模塊任務序列，且指令級并行過程中存在的相關性產生的線程阻塞花費的吸收開銷為TP，當且僅當TP≤2T4時，該并行系統才是功能上與四核處理四模塊等價的，但性價比則大大降低。
因此，明晰應用系統的屬性更能指導并行系統的選擇或構建，科學地分析系統整體效率或系統結構選擇，在并行系統不斷發展進程中應該具有重要意義。
4 任務屬性與系統效率實際仿真實例
本文采用VC6.0編程對多核并行處理進行仿真，仿真結果如圖1和圖2所示。
比較圖1、圖2，可以得到以下結論：
動態效率(圖中第二條曲線)始終低于靜態效率(理想效率)。動態效率是多核改變原指令執行順序，同時受核自身的空間、當前任務量影響。
靜態效率(圖中第一條曲線)是任務在隨機生成時，靜態順序執行，運用Amdahl定律計算出來的。第二曲線低于第一曲線原因分析如下：
(1)動態執行中多核之間協同發生同步等待延時，系統效率下降；
(2)某時刻處理單元空閑，產生等待延時，系統效率下降；
(3)改變指令原有的執行順序，引起效率變化。
第二曲線比第一曲線長是因為產生延時等待。當系統中核的負載均衡，即線程可平行推進時，動態效率更接近靜態的理想效率，這與實際非常吻合，說明了基于Amdahl定律計算系統效率是可行的。當系統中有一個或多個核長時間空閑時，則整個系統效率明顯下降。當任務分配不均勻，指令相關產生的等待或吸收，則動態效率非常不穩定。
以上結論基于最初的指令級抽象、分配、執行策略，但由于是靜態調度，Krste Asanovic的工作[5]指出了其4個主要的缺點：
(1)不可預料的轉移；
(2)可變的內存延遲(無法預料的cache不命中)；
(3)代碼大小的爆炸；
(4)編譯器的復雜性。
所以，仿真證明了任務屬性與多核CPU支持的并行系統效率之間存在的緊密關系，是指導提高應用系統性價比的重要因素。
多核處理器是處理器發展的必然趨勢。無論是移動或嵌入式應用、桌面應用還是服務器應用，都將采用多核的架構[6]。
多核處理器要想發揮出威力，關鍵在于并行化軟件支持，多核設計帶動并行化計算的推進，而給軟件帶來的影響更是革命性的[7]。面對多核系統，需要有并行編程的思想才有可能充分利用資源，而人類的思維模型習慣于線性思維，對“面”或者更為復雜的立體編程模式，效率會下降很多。
仿真結果證明了多核CPU支持的并行系統效率提升與確定系統所面向的任務屬性至關重要，它將有效地指導業界的應用系統優化設計。
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