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一个常见的数据结构以便它可以与多核芯片配合使用

发布时间:2019-05-01 19:09 来源:未知 编辑:admin

  每个本科计算机科学专业都会学习数据结构课程,该课程描述了在计算机内存中组织数据的不同方法。每个数据结构都有其自身的优点:一些有利于快速检索,一些用于高效搜索,一些用于快速插入和删除,等等。

  如今,硬件制造商通过为其提供更多内核或处理单元,使计算机芯片更快。但是,虽然一些数据结构很好地适应了多核计算,但其他数据结构却没有。原则上,核心数量加倍应该使计算效率翻倍。对于使用称为优先级队列的通用数据结构的算法,对于大约八个核心来说这是真的 - 但添加更多核心实际上会导致性能直线月,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员将在计算机协会关于并行编程原理与实践的研讨会上介绍一种实现优先级队列的新方法,以便跟上新核心的增加步伐。在模拟中,使用其数据结构的算法通过添加新内核(最多总共80个内核)继续展示性能改进。

  优先级队列是一种数据结构,正如其名称所暗示的那样,根据存储时分配的优先级对数据项进行排序。在任何给定时间,只能检索队列前面的项目 - 最高优先级项目。优先级队列是标准算法的核心,用于查找网络中的最短路径和模拟事件,并且它们已被用于从数据压缩到网络调度的许多其他应用程序。

  但是,对于多核系统,当多个核心同时尝试访问优先级队列的前端时,会出现冲突。现代芯片依赖于高速缓存 - 高速内存库,其核心存储常用数据的本地副本,使问题更加复杂。

  麻省理工学院电子工程和计算机科学研究生,以及新论文的共同作者之一贾斯汀科平斯基说:“当你正在阅读队列的前面时,队列的整个前端都会在你的缓存中。” “所有这些人都试图将第一个元素放在他们的缓存中,然后用它做一堆东西,但后来有人写了它,它会使其他人的缓存无效。这就像一个数量级的减速 - 可能是多个数量级。“

  为了避免这个问题,Kopinsky; 研究生Jerry Li; 他们的顾问,计算机科学与工程教授Nir Shavit; 和微软研究院的Shavits的前学生Dan Alistarh放宽了每个核心必须访问队列中第一个项目的要求。如果队列前面的项目可以并行处理 - 无论如何必须是多核计算工作的情况 - 它们可以随意分配给核心。

  但核心必须知道在何处找到它所分配的数据项,这比听起来更难。数据结构通常易于插入和删除,以便于寻址。例如,您可以为队列中的每个位置分配自己的内存地址:要查找第五个项目,您只需转到第五个地址即可。

  但是,如果你想在第四和第五项之间插入一个新项目,你必须将队列中的最后一项复制到第一个空地址,然后将倒数第二项复制到地址中你刚离开,等等,直到你腾出地址五。优先级队列不断更新,因此这种方法非常不切实际。

  另一种方法是使用所谓的链表。链表的每个元素都包含一个数据项和一个指向下一个元素的内存地址的“指针”。在元素四和五之间插入一个新元素只需要更新两个指针。

  但是,在链表中查找特定项目的唯一方法是从第一项开始,然后按照随后的指针序列进行操作。如果多个核心试图同时修改数据项,则会出现此问题。假设核心已分配元素五。它进入列表的头部并开始向下工作。但另一个核心已经在修改元素三的过程中,所以第一个核心必须坐下来等待它完成。

  麻省理工学院的研究人员通过重新利用另一种称为跳过列表的数据结构来打破这种类型的僵局。跳过列表以链表开始,并在其上构建链接列表的层次结构。只有,例如,根列表中的一半元素包含在层次结构中的一层中的列表中。第二层中只有一半的元素包含在第三层中,依此类推。

  跳过列表旨在提高链接列表的移动效率。要在根列表中查找给定项目,请按照顶部列表中的指针进行操作,直到找到它所落入的间隙,然后向下移动一层并重复该过程。

  但麻省理工学院研究人员的算法在层次结构中开始走得更远; 多远取决于尝试访问根列表的核心数量。然后每个核心移动一些随机数量的步骤并跳转到层次结构的下一层。它重复该过程,直到它到达根列表。碰撞仍然可能发生,特别是当核心正在修改出现在层次结构的多个级别的数据项时,但它们变得更加罕见。

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