多線程編程的挑戰

　　迄今為止，處理器技術的創新為我們帶來了配有工作于更高時鐘速率的CPU的計算機。然而，隨著時鐘速率逼近其理論上的物理極限，人們開始投入到具備多個處理核的新型處理器的開發。借助這些新型多核處理器，工程師們在自動化測試應用開發中利用并行編程技術，可以實現最佳的性能和最大的吞吐量。愛德華×李博士——加州大學伯克利分校電氣與計算機工程教授——闡述了并行處理的技術優勢。

　　“許多技術專家預言，對于摩爾定律的終結回應，將是日趨并行的計算機架構。如果我們希望繼續提高計算性能，計算機程序必須能夠利用這種并行機制。”

　　而且，業界專家業已認識到，對于編程應用，如何利用多核處理器將是一個巨大的挑戰。比爾×蓋茨——微軟公司的締造者——是這樣論述的：

　　“要想充分利用并行工作的處理器的威力，…軟件必須能夠處理并發性問題。但正如任何一位編寫過多線程代碼的開發者告訴你的那樣，這是編程領域最艱巨的任務之一。”

　　幸運的是，NI LabVIEW軟件，通過一個直觀的、用于創建并行算法的API，為我們提供了一個理想的多核處理器編程環境，所創建的并行算法可以將多個線程動態分配至一

項給定的應用。事實上，您可以利用多核處理器優化自動化測試應用，以獲取最佳性能。

　　而且， PXI Express的模塊化儀器增強了這一技術優勢，因為這些儀器利用了PCI Express總線所能支持的高數據傳輸速率。得益于多核處理器和PXI Express儀器的兩個具體應用是：多通道信號分析和在線處理（硬件在環）。在此白皮書中，我們將評估各種并行編程技術，并描述每項技術所帶來的性能優勢。

　　實現并行測試算法

　　一項常見的得益于并行處理的自動化測試應用便是多通道信號分析。由于頻率分析是一項占用處理器運行時間較多的操作，您可以并行運行測試代碼，將每個通道的信號處理分配至多個處理器核，提高執行速度。從編程人員的角度來看，為獲得這一技術優勢，唯一需要改變的只是測試算法結構的細微調整。

　　為描述這一過程，現比較用于多通道頻率分析（快速傅立葉變換或FFT）的兩個算法的執行時間，它們分別位于一個高速數字化儀的兩個通道上。NI PXIe-5122 14-位高速數字化儀的兩個通道均以最高采樣率（100 MS/s）采集信號。首先，我們察看LabVIEW中對應于這一操作的傳統順序編程模型。

　　圖1. 利用順序執行的LabVIEW代碼

　　采集來自數字化儀的兩個通道的信號

　　圖1中，兩個通道的頻率分析均在一個FFT快速VI中完成，它順序分析每個通道信號。雖然上述算法也可以在多核處理器環境下有效執行，但是，您還可以通過并行處理每個通道來進一步提高算法性能。

　　如果您剖析上述算法，就會發現完成FFT所需的時間要比從高速數字化儀采集數據長得多。通過每次獲取各個通道的數據并且并行執行各個通道的FFT，可以顯著降低處理時間。圖2表示了一個采用并行方法的新的LabVIEW模塊框圖。

　　圖2. 利用并行執行的LabVIEW代碼

　　順序獲取數字化儀的每個通道的數據。值得注意的是如果兩次數據獲取均來自不同的儀器，那么您可以徹底并行完成這些操作。然而，由于FFT占用大量的處理器時間，您仍可以僅通過將信號并行處理來改善性能，減少了總的執行時間。圖3顯示了兩種實現的執行時間：

　　圖3. 隨著數據塊大小的增加，通過并行處理節約的處理時間愈為顯著。

　　事實上，對于更大的數據塊，并行算法方法實現了近2倍的性能改進。圖4描述了性能隨采集數據塊大小（以采樣數為單位）增大而提高的精確百分比。

　　圖4. 對于大于1百萬采樣（100 Hz精度帶寬）的數據塊，并行方式實現了80%或更高的性能增長。

　　在多核處理器環境下，可以方便地實現自動化測試應用的性能改進，因為您可以使用LabVIEW動態地分配每一個線程。事實上，您不需要創建特殊的代碼以支持多線程，而是通過最少的編程調整，利用多核處理器來達到并行測試。

　　配置定制的并行測試算法

　　并行信號處理算法幫助LabVIEW在多個處理器核中劃分處理器的用途。圖5按順序描述了CPU處理算法每一部分。

　　圖5. LabVIEW能夠并行處理許多采集數據，從而節省了執行時間。

　　并行處理要求LabVIEW拷貝（或克隆）每個信號處理子例程。缺省情況下，LabVIEW的許多信號處理算法配置為“可重入執行”。這就意味著LabVIEW將動態分配給每個子例程唯一的實例，包括獨立線程和存儲空間。因而，您必須將定制的子例程的配置，工作于可重入方式。您可以通過LabVIEW中一個簡單的配置步驟完成這一工作。欲設置這一屬性，選擇文件菜單下VI屬性并選中“執行”欄；然后，選中“可重入執行”標記（如圖6所示）。

　　圖6. 通過這一簡單步驟，您可以并行執行多個定制的子例程，就如同標準的LabVIEW分析函數。