? NI LabVIEW多核分析和稀疏矩陣工具包提供了高性能的LabVIEW多線程分析庫，是在線或離線的大數據集處理應用的理想工具。實際上，許多現實世界的問題可以表示為大型線性代數計算，而該工具包可以為這些運算減少所需的資源和總體的計算時間。此外，該工具包包括稀疏線性代數函數，并支持單精度和雙精度數據類型。本文介紹了LabVIEW多核分析和稀疏矩陣工具包的用途和推薦用法。

1. 高性能多線程分析

如前所述，NI LabVIEW多核分析和稀疏矩陣工具包提供了一系列高性能、多線程分析庫，可以用來處理大型數據集。這些庫是專為基于英特爾?數學內核函數庫(Intel? MKL)的Windows 操作系統而設計的。該內核庫是一個高度優化、多線程化的數學計算函數庫，滿足最高性能需求的應用。此外，當您將這個工具包與LabVIEW實時模塊一同使用時，這些庫可以被擴展到LabVIEW實時（ETS）的目標中。因此，用戶能夠使用多線程線性代數、基本線性代數子程序（BLAS）和基于快速傅立葉變換（FFT）的函數。

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圖1.多核分析和稀疏矩陣函數選板包含高性能、多線程分析以及稀疏矩陣代數函數。

該工具包提供了各種函數庫，每個函數可以更好地利用多核CPU。而且它還包含一組線程管理函數，因此用戶可以調整應用程序的線程行為特性。

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圖2.線程管理函數選板包含有效管理線程的函數。

2. 管理線程

本節以兩個矩陣相乘為例來介紹管理線程的方法。管理線程時，首要考慮的是執行函數的系統中可用的內核數。要獲得目標系統的CPU特性，可以使用 CPU Information 函數。此外，線程管理函數選板中 的 Get Threads 函數可以在之后立即添加以獲取可用線程的最大數量。此函數提供了線性代數、轉置以及其它函數相關的可用線程的最大數量信息。這為每個線程或者線程組定義了作用域，并根據具體應用需求提供進一步的管理功能。

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圖 3. 獲取處理器特性可以知道可用線程的最大數目

用戶必須注意，LabVIEW使用線程的實際數量取決于具體問題的大小、系統資源，和其它因素。除非您指定一個較小的數值，在默認情況下，多核分析和稀疏矩陣VI使用物理內核數量作為線程的最大數。鑒于此，使用Set Threads函數可以設置任意數量的線程，但這一設置必須在并行執行實際代碼之前完成。也就是說，程序的流程必須順序執行，以便更好地控制為執行某一段代碼所使用的線程數。我們不建議并行執行多個多核分析和稀疏矩陣庫的函數。因此，在管理線程時需要密切觀察，以避免出現類似于”超額認購”問題；當試圖運行的線程數量超過可用的邏輯內核的數量時，就會出現這種問題。

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圖 4. 線程管理必須按照一定的順序進行，以避免并行運行產生的性能問題

這種編程架構可以繼續擴展，以包含在其它函數域中的線程，或者為一段給定的代碼重新分配線程。下圖顯示了在一臺具有Intel i7 2600 四核 CPU的計算機上，對有不同線程數的矩陣相乘問題進行的性能基準測試。

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圖 5.在一臺具有Intel i7 2600 四核CPU的計算機上為矩陣相乘運算進行計算時間和性能改進的基準測試

此外，對于序列中不同的函數域，可以明確劃分線程。例如，在一個四核系統中，有兩個線程，一個可以分配給轉置函數，另一個可以分配給除了轉置函數以外的所有的其它函數。

圖6.線程可以定義在不同的函數域中