通過LabVIEW圖形化開發(fā)平臺(tái)有效優(yōu)化多核處理器環(huán)境
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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(lái)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(lái)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(lái)說(shuō)，HIL可以使用兩種基本的編程結(jié)構(gòu)來(lái)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(wú)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(wú)法執(zhí)行儀器IO，所以單循環(huán)結(jié)構(gòu)無(wú)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(lái)說(shuō)，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(lái)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(guó)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(guó)開發(fā)負(fù)責(zé)人Dr. Louis Giannone所說(shuō)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！”。
評(píng)論