マルチコアCPUのための最適化-データ構造の最適化

マルチコアCPU向けに最適化する場合、CPUキャッシュが複数ある事を踏まえて、データ構造を工夫する必要があります。
・CPUキャッシュメモリの動作
CPUにはキャッシュメモリがあり、プログラムの使用するデータがキャッシュされています。複数のCPUコアがある場合、CPUコアごとにキャッシュメモリを持っています。もしCPU Aがメモリにデータを書き込んだ時に、同じメモリをCPU Bがキャッシュしていた場合、そのままではCPU AとCPU Bがそれぞれ持つキャッシュメモリの一貫性(キャッシュコヒーレンシ)が失われてしまいます。そこで多くのCPUではキャッシュメモリと実データの一貫性が失われた事を他のCPUに通知し、キャッシュデータを破棄して再取得するための仕組みが用意されています。しかしその為には低速なCPU外部バスにアクセスしなければならず、プログラムの実行速度を大きくそこないます。マルチコアCPUの性能を引き出すためには、メモリの一貫性を破壊しないようにデータ構造を最適化しておく必要があるのです。
原則はスレッド毎の独立性を高めることです。各スレッド間で交換しなければならないデータ量を減らします。その上で各スレッドから変更する可能性のある変数が、同一メモリブロックに配置されないように、なおかつ、最小で済むようにデータ構造を工夫します。多くのCPUではキャッシュメモリを64バイト~128バイト程度のメモリブロック(キャッシュライン)に分けて管理していますから、このサイズも意識する必要があります。
注意が必要なデータ構造
・変数の共有
同一の変数を複数のスレッドから参照するのは、もっとも容易で安易な方法です。ですが変数を参照する箇所が少なかったり、あるいは更新頻度が少ない場合には必要十分な方法です。
ただし、その変数の前後で宣言されている変数が同一のキャッシュメモリブロックに配置される可能性が高い事を考慮する必要があります。もし変数に頻繁に書き込みをおこなえば、その前後で宣言された参照しかしていない変数も同時に影響を受けることになります。
影響を防ぐにはスレッドの初期処理でスタック変数に値をコピーし、スレッド内部ではコピーした値を使用します。スタックは各スレッドごとに用意され、他のスレッドと同じキャッシュメモリに配置される可能性はありません。これにより書き換えられる変数と同一のキャッシュメモリブロックに配置される可能性がなくなり、キャッシュのミスマッチに伴う動作速度の低下をなくせます。
・配列の使用
各スレッドが配列の異なる要素を参照している場合です。異なるデータに対して同じ計算を繰返しおこなう場合、データの管理や状況の管理が容易なので良く行われる方法です。
ただし配列の要素サイズが小さい場合、前後の要素が同じキャッシュメモリブロックに属する可能性があります。もし要素1の内容を書き換えた場合、他のスレッドで参照していた要素2でのキャッシュミスマッチが発生してしまいます。
メモリに余裕がある場合には配列の要素サイズがキャッシュメモリブロックの整数倍になるようにパディングをおこないます。キャッシュメモリブロックのサイズはCPUの種類ごとに異なるため、128バイトか256バイト程度の切の良いサイズにすることになります。
メモリに余裕が無い場合にはリンクリストなどを使い、要素ごとにヒープメモリ領域に格納します。コンパイラのメモリマネジメントにより同一メモリブロックに配置されてしまう可能性もありますが、回避できない要因として無視します。

typedef struct{
DWORD val1;
DWORD val2;
BYTE padding[xxx]; // 要素サイズが128バイトになるようにパディング
}PARAM;

int target = 16;
int param1;
int param2;
PARAM data[16];

void ThreadA(void)
{
int localParam1 = param1; // 変数をスタックに複製
int localParam2 = param2; //
int localTarget;
while (target > 0)
{
localTarget = target – 1;
target –;
data[localTarget].xxxx = ….;
}
}

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