嵌入式ARM多核处理器并行化方法
① 并行化程序的性能取决于程序中串行化部分，程序性能不会随着并行线程数目的提升而不断提升；
② 嵌入式多核处理器相对于PC处理器而言，其总线速度较慢，并且缓存（Cache）更小，会造成大量数据在内存（Memory）和缓存（Cache）问不断拷贝，因此在进行并行化优化的过程中，应考虑缓存友好性（Cache friendly）；
③ 程序并行化执行线程数目应当小于或等于物理处理器的数目，线程过多会造成线程间抢占处理器资源，致使并行化性能下降。
2 OpenMP并行化优化
2.1 0penMP工作原理简介
OpenMP是一个基于共享内存模式的跨平台多线程并行的编程接口。主线程生成一系列的子线程，并将任务映射到子线程进行执行，这些子线程并行执行，由运行时环境将线程分配给不同的物理处理器。默认情况下，各个线程独立执行并行区域的代码。可以使用work-sharingconstructs来划分任务，使每个线程执行其分配部分的代码。通过这种方式，使用OpenMP 可以实现任务并行和数据并行。
图2 任务并行模型
任务并行模式创建一系列独立的线程，每一个线程运行一个任务，线程之间相互独立，如图2所示。 OpenMP使用编译原语session directive和task directive来实现任务分配，每个线程可以独立运行不同的代码区域，同时支持任务的嵌套和递归。一旦创建任务，该任务就可能会在线程池（其大小等于物理线程数目）中空闲的线程上执行。
数据并行也就是数据级并行，对任务中处理的数据进行分块并行执行，如图3所示。C语言中的for循环最适合使用数据并行。大电流电感
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