双核ARMv7处理器中的并行处理

Question

我正在开发Zedboard，它包含双核ARM A9处理器并运行Linux。该电路板与外部I/O设备通信。

我有两个用“C”语言编写的函数，我必须并行运行。

一个函数调用while循环，连续地将数据转储到外部设备，并将处理后的数据接收回内存指针。

另一个函数从指针位置读取数据，创建它的副本，并执行计算密集型过程(如FFT、信号对齐等，这很慢)。

外部设备需要每秒1500万个样本的数据。如果我只运行第一个函数，并且只需要一个ARM内核的70%，我就能够实现这一点。当我运行这两个函数时，两个ARM内核都达到了极限，并且我发现无法以所需的采样速度向外部设备提供数据。

有没有一种方法可以将两个函数限制在独立的内核中(第二个函数速度很慢，但第一个函数的性能不会受到影响)，并且仍然能够在它们之间共享数据？

我尝试使用OpenMP，但它不能达到所需的性能。我读到过关于SCHED_SETAFFINITY的文章，但在理解它的实现时遇到了问题。

我已经使用霓虹灯构造/库和ARM处理器的自动矢量化特性尽可能地优化了我的每个函数。

Answer 1

您可以使用以下命令将每个单独的线程设置为不同的核心：

 int sched_setaffinity(pid_t pid,size_t cpusetsize,cpu_set_t *mask);

从手册页：

描述

进程的CPU关联掩码决定了它有资格在其上运行的CPU集。在多处理器系统上，设置CPU关联掩码可用于获得性能优势。例如，通过将一个CPU专用于特定进程(即，将该进程的亲和性掩码设置为指定单个CPU，并将所有其他进程的亲和性掩码设置为排除该CPU)，可以确保该进程的最大执行速度。将进程限制为在单个CPU上运行还可以避免因缓存失效而导致的性能损失，当一个进程停止在一个CPU上执行，然后在另一个CPU上重新执行时，就会发生这种情况。

但是，如果您的代码在输入和输出线程之间具有硬数据关系，则多线程作为单核心使用可能会更慢！这与内存/缓存几乎没有关系，尤其是在内核/内存/缓存和外部总线系统之间的所有桥上的arm上。你应该玩弄优先级，亲和力，也许还有其他参数。

顺便说一句：“每秒1500万个样本”和在1 GHZ Arm上并行IO的FFT和Linux。哇!热门话题;)