摩爾定律問世40余年來，人們業(yè)已看到半導(dǎo)體芯片制造工藝水平以一種令人目眩的速度在提高，Intel微處理器的最高主頻甚至超過了4G。雖然主頻的提升一定程度上提高了程序運(yùn)行效率，但越來越多的問題也隨之出現(xiàn)，耗電、散熱都成為阻礙設(shè)計(jì)的瓶頸所在，芯片成本也相應(yīng)提高。當(dāng)單獨(dú)依靠提高主頻已不能實(shí)現(xiàn)性能的高效率時(shí)，雙核乃至多核成為了提高性能的唯一出路。隨著AMD率先打破摩爾定律、終結(jié)頻率游戲后，Intel和AMD都開始逐步推出了基于雙核、四核甚至八核的處理器，工程師們逐漸投入到基于多核處理器的新型應(yīng)用開發(fā)中去時(shí)，大家開始發(fā)現(xiàn)，借助這些新的多核處理器，并在應(yīng)用開發(fā)中利用并行編程技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)最佳的性能和最大的吞吐量，大大提高應(yīng)用程序的運(yùn)行效率。
      然而，業(yè)界專家們也同時(shí)認(rèn)識(shí)到，對(duì)于實(shí)際的編程應(yīng)用，多核處理器的并行編程卻是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。比爾蓋茨是這樣論述的：
       “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(fā)性問題。但正如任何一位編寫過多線程代碼的開發(fā)者告訴你的那樣，這是編程領(lǐng)域最艱巨的任務(wù)之一。”
      比如用C++寫一個(gè)多線程的程序，程序員必須要非常熟悉 C++，了解如何將C++程序分成多個(gè)線程和并在各個(gè)線程間進(jìn)行任務(wù)調(diào)度，此外還要了解 Windows 多線程的機(jī)制，熟悉 Windows API 的調(diào)用方法和MFC 的架構(gòu)等等。在 C++ 上調(diào)試多線程程序，更是被很多程序員視為噩夢(mèng)。
      所以，對(duì)于測(cè)試測(cè)量行業(yè)的工程師來說，在傳統(tǒng)開發(fā)環(huán)境下要想獲得多核下的效率提升意味著大量而復(fù)雜的多線程編程任務(wù)，而使得工程師脫離了自動(dòng)化測(cè)試及其信號(hào)處理任務(wù)本身，于是，要想在當(dāng)前的多核機(jī)器上充分利用其架構(gòu)和并行運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)，反而成為工程師們“不可能”完成的任務(wù)。
      LabVIEW降低并行編程的復(fù)雜性，快速開發(fā)并行構(gòu)架的信號(hào)處理應(yīng)用
幸運(yùn)的是，NI LabVIEW圖形化開發(fā)平臺(tái)為我們提供了一個(gè)理想的多核處理器編程環(huán)境。作為一種并行結(jié)構(gòu)的編程語言，LabVIEW能將多個(gè)并列的程序分支自動(dòng)分配成多個(gè)線程并分派到各個(gè)處理核上，讓一些計(jì)算量較大的數(shù)學(xué)運(yùn)算或信號(hào)處理應(yīng)用得以提高運(yùn)行效率，并獲取最佳性能。
      我們以自動(dòng)化測(cè)試中最常見的多通道信號(hào)處理分析為例。由于多通道中的頻率分析是一項(xiàng)占用處理器資源較多的操作，如果能夠讓程序并行地將每個(gè)通道的信號(hào)處理任務(wù)分配至多個(gè)處理器核，對(duì)于提高程序執(zhí)行速度來說，就顯得尤為重要。而目前，從LabVIEW編程人員的角度來看，要想獲得這一原本“不可能”的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，唯一需要改變的只是算法結(jié)構(gòu)的細(xì)微調(diào)整，而并不需要復(fù)雜且耗時(shí)耗力的代碼重建工作。
      以雙通道采樣為例，我們需要分別對(duì)高速數(shù)字化儀的兩個(gè)通道上的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅立葉變換(FFT)。假設(shè)我們采用的高速數(shù)字化儀的兩個(gè)通道均以100 MS/s采樣率采集信號(hào)并實(shí)時(shí)分析。首先，我們來看LabVIEW中對(duì)于這一操作的傳統(tǒng)順序編程模型。

 

 
圖1. 利用順序執(zhí)行的LabVIEW代碼

      和其他文本編程語言一樣，處理多通道信號(hào)的傳統(tǒng)方法是將各個(gè)通道信號(hào)按順序讀入并逐通道的進(jìn)行分析，上面基于LabVIEW的順序編程模型很好的說明了這點(diǎn)，0、1兩通道的數(shù)據(jù)被按順序讀入后，整合為一路數(shù)組，并由一個(gè)FFT函數(shù)進(jìn)行信號(hào)分析并輸出。雖然順序結(jié)構(gòu)能夠順利地在多核機(jī)器上運(yùn)行，但確不能使得CPU負(fù)擔(dān)得到有效的分?jǐn)?，因?yàn)榧词乖陔p核的機(jī)器上， FFT程序也只能在一個(gè)CPU上被執(zhí)行，而此時(shí)另一個(gè)CPU卻被閑置了。

      實(shí)際上，兩個(gè)通道的FFT運(yùn)算相互獨(dú)立，如果程序能夠?qū)蓚€(gè)FFT自動(dòng)分配到一臺(tái)雙核機(jī)器上的的兩個(gè)CPU上，那么理論上程序的運(yùn)行效率將提高一倍。在LabVIEW的圖形化編程平臺(tái)上，情況正是如此，我們可以通過并行化處理這兩個(gè)通道來真正提高算法性能。圖2表示了一種采用并行結(jié)構(gòu)的LabVIEW代碼，從圖形化編程的角度來看，僅僅是增加了一路并行的FFT函數(shù)而已。

 

 
圖2. 利用并行執(zhí)行的LabVIEW代碼

      由于數(shù)據(jù)量越大，信號(hào)處理運(yùn)算在工程應(yīng)用中所占的處理器時(shí)間就越長(zhǎng)，所以通過簡(jiǎn)單的程序改動(dòng)將原來的信號(hào)處理程序并行化，可以改善程序性能，減少了總的執(zhí)行時(shí)間。
 

 

圖3. 對(duì)于大于1M采樣（100 Hz精度帶寬）的數(shù)據(jù)塊，并行方式實(shí)現(xiàn)了80%或更高的性能增長(zhǎng)。

 

      圖3描述了性能隨采集數(shù)據(jù)塊大?。ㄒ圆蓸訑?shù)為單位）增大而提高的精確百分比。事實(shí)上，對(duì)于更大的數(shù)據(jù)塊，并行算法方法確實(shí)實(shí)現(xiàn)了近2倍的性能改進(jìn)。工程師們不需要?jiǎng)?chuàng)建特殊的代碼來支持多線程，在多核處理器環(huán)境下，只需通過最少的編程調(diào)整，利用LabVIEW自動(dòng)分配每一個(gè)線程到多核處理器的特性，可以方便的實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理能力的大幅度提升，從而達(dá)到了自動(dòng)化測(cè)試應(yīng)用的性能改進(jìn)。

      程序性能的進(jìn)一步優(yōu)化
      LabVIEW并行的信號(hào)處理算法不僅幫助工程師提高程序性能，而且可以更清楚的劃分多個(gè)處理器核在項(xiàng)目中的不同用途。比如，將控制采樣輸入，顯示輸出和信號(hào)分析的模塊獨(dú)立分開。
      以HIL(Hareware-in-the-loop)或在線信號(hào)處理應(yīng)用為例。首先，使用高速數(shù)字化儀或高速數(shù)字I/O模塊來采集信號(hào)，并在軟件中執(zhí)行數(shù)字信號(hào)處理算法。然后，通過另一個(gè)模塊化儀器生成結(jié)果。常見HIL應(yīng)用包括在線數(shù)字信號(hào)處理（如濾波、插值等等）、傳感器仿真和定制組件模擬等等。
      一般來說，HIL可以使用兩種基本的編程結(jié)構(gòu)來完成，單循環(huán)結(jié)構(gòu)和帶有隊(duì)列的流水線式多循環(huán)結(jié)構(gòu)。單循環(huán)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)于小數(shù)據(jù)塊具有較低時(shí)延，但單循環(huán)結(jié)構(gòu)受限于各個(gè)環(huán)節(jié)的順序結(jié)構(gòu)而無法實(shí)現(xiàn)并發(fā)性，例如，由于處理器只能執(zhí)行一個(gè)函數(shù)，在處理數(shù)據(jù)的同時(shí)就無法執(zhí)行儀器IO，所以單循環(huán)結(jié)構(gòu)無法有效利用多核CPU的優(yōu)勢(shì)。相比之下，多循環(huán)結(jié)構(gòu)則能夠更好的利用到多核處理器，從而支持高得多的吞吐量。
      對(duì)于一項(xiàng)多循環(huán)結(jié)構(gòu)的HIL應(yīng)用來說，可以通過三個(gè)獨(dú)立的while循環(huán)和兩個(gè)隊(duì)列結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)其間的數(shù)據(jù)傳遞。在此情況下，第一個(gè)循環(huán)從儀器采集數(shù)據(jù)，第二個(gè)循環(huán)專門執(zhí)行信號(hào)處理分析，而第三個(gè)循環(huán)將數(shù)據(jù)寫入到另一臺(tái)儀器。這樣的處理方式，也被稱之為流水線式信號(hào)處理(pipeline)。

 

 

圖4.帶有多個(gè)循環(huán)與隊(duì)列結(jié)構(gòu)的流水線式信號(hào)處理。

 

      圖4中，最上面的循環(huán)是一個(gè)生產(chǎn)者（Producer）循環(huán)，它從一個(gè)高速數(shù)字化儀采集數(shù)據(jù)，并將其傳遞至第一個(gè)隊(duì)列結(jié)構(gòu)（FIFO）。中間的循環(huán)同時(shí)作為生產(chǎn)者和消費(fèi)者（Consumer）工作。每次迭代中，它從隊(duì)列結(jié)構(gòu)中接收（消費(fèi)）若干個(gè)數(shù)據(jù)集，并以流水線的方式獨(dú)立為四個(gè)不同數(shù)據(jù)塊的內(nèi)容進(jìn)行7階低通濾波的處理，同時(shí)中間的循環(huán)也作為一個(gè)生產(chǎn)者工作，將處理后的數(shù)據(jù)傳遞至第二個(gè)隊(duì)列結(jié)構(gòu)。最后，最下面的循環(huán)將處理后的數(shù)據(jù)寫入至高速數(shù)字I/O模塊。于是，在多核的系統(tǒng)下， LabVIEW能夠自動(dòng)地將上面的程序結(jié)構(gòu)中獨(dú)立運(yùn)行的的不同循環(huán)分配在不同的處理器上，同時(shí)，還可以根據(jù)CPU的運(yùn)行情況將中間循環(huán)中四個(gè)數(shù)據(jù)塊的信號(hào)處理任務(wù)也分配在不同的處理器上，實(shí)現(xiàn)了在多核處理器環(huán)境下的性能改進(jìn)。
      并行處理算法改善了多核CPU的處理器利用率。事實(shí)上，總吞吐量取決于兩個(gè)因素，處理器利用率和總線傳輸速度。通常，CPU和數(shù)據(jù)總線在處理大數(shù)據(jù)塊時(shí)工作效率最高。而且，我們可以進(jìn)一步使用具有更快傳輸速度的PXI(PCI) Express儀器，來減小數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。
      利用NI強(qiáng)大的并行性計(jì)算的優(yōu)勢(shì)以及PCIe高速數(shù)據(jù)流傳輸加上Intel的多核技術(shù)，在DELL的PowerEdge 2950八核處理器上，以10KHz(2.56MB/s)的速率同步采樣并處理128個(gè)通道的數(shù)據(jù)，NI幫助ASDEX Tokamak——德國最先進(jìn)的核聚變裝置，完成了“不可能完成的任務(wù)”——為了保證Tokamak裝置中等離子體的高速穩(wěn)定的運(yùn)轉(zhuǎn)，將其裝置外壁上的88個(gè)磁感應(yīng)器上的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成64*128個(gè)點(diǎn)格上的偏微分方程組，并同時(shí)在短短的1ms內(nèi)完成了整個(gè)計(jì)算過程！
      正如德國開發(fā)負(fù)責(zé)人Dr. Louis Giannone所說的：“利用LabVIEW編程所完成的并行化應(yīng)用控制，我們?cè)?核機(jī)器上將速度提高了5倍，使得我們成功達(dá)到1ms閉環(huán)控制速率的要求！”。