Введение в QNX/Neutrino 2. Руководство по программированию приложений реального времени в QNX Realtime Platform

Кёртен Роб

Несколько потоков при одиночном процессоре

Предположим, что мы слегка изменили наш пример так, чтобы можно было проиллюстрировать, почему иногда хорошо иметь несколько потоков даже в системе с одиночным процессором.

В таком модифицированном примере один узел на сети ответственен за вычисление строк растра (как и в примере с графикой, рассмотренном выше). Однако, когда строка рассчитана, ее данные должны быть отправлены по сети другому узлу, который выполняет функцию отображения. Ниже приведена соответствующая модифицированная функция main (на основе первоначального примера без потоков):

int main(int argc, char **argv) {

 int x1;

 ... // выполнить инициализации

 for (x1 = 0; x1 < num_x_lines; x1++) {

do _one_line(x1); //

Область «С» на схеме

tx_one_line_wait_ack(x1); // Области «X» и «W» на схеме

 }

}

Обратите внимание на то, что мы исключили отображающую часть программы и вместо этого добавили функцию tx_one_line_wait_ack. Далее предположим, что мы имеем дело с достаточно медленной сетью, но процессор в действительности не занимается передачей данных — он просто отдает их некоторым аппаратным средствам, которые уже сами позаботятся об их передаче. Функция tx_one_line_wait_ack потребует немного процессорного времени на то, чтобы обеспечить передачу данных аппаратным средствам, и после этого, пока не получит подтверждения о получении данных от удаленного узла, не будет потреблять процессорное время вообще.

Ниже представлена диаграмма, иллюстрирующая загрузку процессора в данном случае (графические вычисления на ней обозначены как «С», передача — как «X», а ожидание подтверждения — как «W»).

Последовательное выполнение, один процессор.

Минуточку! Мы тратим впустую драгоценные секунды, ожидая, пока аппаратура сделает свое дело!

Если мы сделали бы это в многопоточном варианте, мы смогли бы добиться более эффективного использования процессора, так?

Многопоточное выполнение, один процессор

Это уже намного лучше, потому что теперь, даже при том, второй поток затрачивает немного времени на ожидание, мы добились уменьшения суммарного времени вычислений.

Если бы в нашем примере тратилось T_compute единиц времени на вычисления, T_tx — на передачу и T_wait — на ожидание аппарату средств, тогда для первого случая в нашем примере общие затраты времени на обработку были бы равны:

(T_compute + T_tx + T_wait) ∙ num_x_lines,

тогда как затраты времени при использовании двух потоков были бы равны:

(T_compute + T_tx) ∙ num_x_lines + T_wait,

что меньше на величину:

T_wait ∙ (num_x_lines – 1),

в предположении, конечно, что T_wait ≤ T_compute.

Отметим, что мы изначально будем ограничены интервалом времени, равным:

T_compute + T_tx ∙ num_x_lines,

потому что мы должны будем завершить по меньшей мере одно полное вычисление, а также еще и передать данные. Иными словами, мы можем использовать многопоточность для распараллеливания вычислений, но аппаратный ресурс для передачи данных у нас все равно есть только один.

А если бы мы разработали вариант системы с четырьмя потоками и выполнили это в SMP-системе с четырьмя процессорами, это выглядело бы примерно так:

Четыре потока, четыре процессора.

Обратите внимание, насколько каждый из этих четырех центральных процессоров недоиспользован (см. незаштрихованные

прямоугольники в строках «Загрузка»). На представленном выше рисунке имеются две интересные зоны. Когда все четыре потока стартуют одновременно, все они вычисляются. К сожалению, когда потоки заканчивают вычисления, они начинают конкурировать за право обладания аппаратными средствами передачи данных (зоны «X» на диаграмме смещены одна относительно другой, поскольку, имея только один передающий ресурс, можно вести только одну передачу одновременно). Это дает нам небольшую аномалию на начальном этапе. После того как потоки отработали этот этап, они оказываются естественным образом синхронизированы по отношению к работе аппаратных средств, так как время передачи данных намного меньше, чем ¼ времени вычислительного цикла. Если игнорировать эту небольшую аномалию в работе системы на начальном этапе, значения временных интервалов в данной системе можно оценить по формуле:

(T_compute + T_tx + T_wait) ∙ num_x_lines / num_cpus

Из этой формулы следует, что применение четырех потоков на четырех процессорах обеспечивает сокращение затрат времени приблизительно в 4 раза по сравнению с аналогичным временем в модели с единственным потоком, т.е. по сравнению с данным! примера, с которого мы начали обсуждение этой проблемы.

Суммируя все то, что мы узнали из анализа примера с использованием многопоточного варианта с одиночным процессором, в идеале мы желали бы иметь больше потоков, чем процессоров, чтобы дополнительные потоки могли «подобрать» время простоя процессоров, которое естественным образом возникает из интервалов ожидания подтверждения (а также из интервалов ожидания, связанных с конкуренцией за передатчик) В этом случае у нас бы получилось примерно вот что: (см. рис. «Восемь потоков, четыре процессора»).

Восемь потоков, четыре процессора.

На этом рисунке предполагается следующее:

• потоки 5, 6, 7 и 8 привязаны к процессорам 1, 2, 3, и 4 (для упрощения);

• передача данных выполняется с более высоким приоритетов чем вычислительные операции;

• прервать передачу нельзя.

Из диаграммы видно, что хоть мы теперь и имеем в два раза больше потоков, чем процессоров, мы по-прежнему сталкиваемся с временными интервалами, в течение которых процессоры «недоиспользованы». На рисунке показаны три таких интервала времени. Эти интервалы обозначены числами, соответствующими номеру процессора, и указаны на временных диаграммах загрузки процессоров в строках «Загрузка»:

1. Поток 1 ожидает подтверждения (состояние «W»), при этом поток 5 завершил вычисления и ждет доступности передатчика.

2. Потоки 2 и 6 ожидают подтверждения.

3. Поток 3 ожидает подтверждения, при этом поток 7 завершил вычисления и ждет доступности передатчика.

Этот пример для нас — важный урок. Бессмысленно просто увеличивать количество процессоров в надежде, что все ваши дела пойдут быстрее, поскольку имеются также и ограничивающие факторы. В некоторых случаях эти ограничивающие факторы определяются просто конструкцией материнской платы мультипроцессорной системы, то есть структурой подсистемы разрешения конфликтов за устройства в память, когда несколько процессоров пытаются обратиться по одному и тому же адресу. В нашем случае обратите внимание, что строка «Использование порта передачи данных» стала все больше заполняться. Если бы мы просто увеличили число процессоров, то в конечном счете столкнулись бы с проблемами, связанными с тем, что соответствующие потоки простаивали бы в ожидании передатчика.

В любом случае, используя потоки-«мусорщики» для сбора неиспользованных ресурсов процессоров, мы сможем обеспечить намного более эффективное использование процессоров. Это время приближенно оценивается по формуле:

(T_compute + T_tx + T_wait) ∙ num_x_lines / num_cpus

При выполнении только вычислений мы ограничены только количеством процессоров; ни один процессор не будет простаивать в ожидании подтверждения. Впрочем, это был бы идеальный случай. Как вы видели из диаграммы, реально периодически возникают временные интервалы, когда один процессор простаивает. Также, как отмечалось ранее, мы в любом случае ограничены по скорости значением: