멀티 코어 칩은 업계에서 다음으로 큰 도전 과제

서버 및 PC 칩의 성능을 향상시키는 주요 방법으로 프로세싱 코어를 추가하는 방법이 있지만 산타 클라라의 Multicore Expo 참가자는 특정 하드웨어 및 프로그래밍 문제를 해결할 수없는 경우 이점이 크게 줄어 듭니다., 캘리포니아, 이번주에 발표했다.

오늘날 대부분의 소프트웨어는 싱글 코어 칩용으로 작성되었으며, 인텔, 썬 마이크로 시스템즈 및 다른 칩 제조업체들이 추가하고있는 코어 수가 증가함에 따라 재 작성되거나 업데이트되어야 할 것이다 The Linley Group의 Linley Gwennap 사장 겸 수석 애널리스트는 말했다.

상용 응용 프로그램은 프로세서 코어가 최대 4 개인 CPU에서 성능이 향상되지만 그 성능 더 많은 코어가 추가됨에 따라 성능이 떨어지고 심지어 열화 될 수 있다고 그는 말했다. 가트너 (Gartner)의 최근 보고서에서도이 문제에 대해 강조했다.

칩 제조업체와 시스템 빌더는 개발자를 교육시키고 멀티 코어 프로그래밍을위한 더 나은 도구를 제공하기위한 노력에 착수했다. 1 년 전 인텔과 마이크로 소프트는이 문제를 해결하기 위해 미국 대학에 2 개의 연구소를 설립하기 위해 2 천만 달러를 투자 할 것이라고 밝혔다. Gwennap은 주류 개발자를위한 멀티 코어 프로그래밍 도구가 부족하다는 사실이 오늘날 업계가 직면 한 가장 큰 도전 일 것이라고 말했습니다. Gwennap은 "수학 문제를 해결하거나 이미지를 렌더링하는 등의 컴퓨팅 작업의 다른 부분을 허용하는 방식으로 응용 프로그램을 작성하는 것은, 분할되어 여러 코어에서 동시에 실행되는 것은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 종종 병렬 컴퓨팅이라고 불리는이 모델은 주로 전문화 된 고성능 컴퓨팅 환경에 국한되어 왔습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 Intel과 Advanced Micro Devices는 코어를 전력 효율이 높은 방법으로 추가하여 성능을 향상 시켰습니다 칩 성능은 클럭 속도를 높이는 전통적인 관행에서 현저한 변화를 가져온다. 인텔은 곧 Nehalem-EX 칩에 8 개의 코어를, AMD는 서버용 12 코어 칩을 설계하고있다. 또한 멀티 스레딩 기능을 추가하여 각 코어가 동시에 여러 줄의 코드에서 작동 할 수있게합니다. 즉, 사용 가능한 추가 코어를 활용하려면 메인 스트림 응용 프로그램을 다른 방식으로 작성해야합니다.. 이 작업은 수행하기 어렵고 소프트웨어 버그에 대한 새로운 유형의 잠재력을 창출합니다. 가장 일반적인 것 중 하나는 "경쟁 조건"입니다. 여기서 계산 결과는 특정 순서로 완료되는 작업의 다양한 요소에 따라 달라집니다. 그렇지 않은 경우 오류가 발생할 수 있습니다.

인텔의 Parallel Studio for C 및 C ++와 같은 몇 가지 병렬 프로그래밍 도구를 사용할 수 있습니다. 이 분야의 다른 벤더는 Codeplay, Polycore Software 및 Clik Arts입니다. Khronos Group이 개발하고 Apple, Intel, AMD, Nvidia 등이 지원하는 OpenCL이라는 새로운 C 기반 병렬 프로그래밍 모델도 있습니다.

그러나 사용 가능한 도구는 여전히 진행 중이며, Multicore Expo는 말했다. 임베디드 칩의 벤치 마크를 개발하는 비영리 단체 인 EEMBC의 소프트웨어 엔지니어링 책임자 인 셰이 갈 온 (Shay Gal-on)은 소프트웨어 컴파일러가 병렬화가 가능한 코드를 식별하고 프로그래머의 수동 개입없이이를 병렬화하는 작업을 수행 할 수 있어야한다고 말했다. 도구 부족에도 불구하고 일부 소프트웨어 공급 업체는 이미지 및 비디오 처리와 같은 간단한 컴퓨팅 작업에 대해 병렬 코드를 만드는 것이 비교적 쉽다는 사실을 발견했다고 Gwennapp은 말했습니다. Adobe는 특정 x86 코어에 확대 및 이미지 필터링과 같은 업무를 할당 할 수있는 방식으로 Photoshop을 다시 작성하여 성능을 3 ~ 4 배 향상 시켰다고 그는 전했다. "비디오 또는 그래픽을 수행하는 경우, 픽셀을 할당하고이를 다른 CPU에 할당하면 그런 방식으로 많은 병렬 처리를 수행 할 수 있습니다. " 그러나 더 복잡한 작업의 경우 병렬 처리가 가능한 계산 시퀀스를 식별 한 다음이를 나눌 수있는 단일 접근법을 찾는 것이 어렵습니다.

프로그래밍 측면에서 가장 큰 과제가 제시 될 수 있지만 메모리 대기 시간 및 느린 버스 속도와 같은 문제를 극복하기 위해 하드웨어 변경이 필요합니다. Gwennap은 "칩에 더 많은 CPU를 추가하면 백업 할 메모리 대역폭이 필요합니다."라고 Gwennap은 말합니다.

다중 코어에서 단일 메모리 캐시 또는 데이터 버스를 공유하면 병목 현상이 생겨 추가 코어가 크게 낭비된다. "CPU가 여섯 개나 여덟 개에 이르면 서로 대화하면서 일을 끝내지 않고 시간을 보낸다"고 말했다.

개발자들과의 궁극적 인 격차는 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 더 나은 병렬 프로그램을 작성하십시오. 많은 코더들이 하드웨어 디자인의 최신 개발 속도를 높이 지 못했다고 Gal-on은 말했습니다. 데이터 시트를 열고 칩 아키텍처를 연구하여 코드의 성능을 이해해야한다고 그는 말했다.