四位的报告题目：

1. 丁晨：并行编程与编译技术
2. 谢源：新型半导体器件与工艺
3. 胡子昂：通信与多核计算
4. 范东睿：Godson-T与众核体系结构

鉴于这个讲习班是要收费的，CCF会员都要600，普通老百姓1000. 所以无缘这四个报告，但有幸去蹭了一下最后的技术讨论环节。

这篇介绍与会的几个牛人，本博有所了解的：丁晨、胡子昂和范东睿，还有这次会议的组织者清华大学的陈文光教授。

• 丁晨：虽然是副教授，但的确是牛人。据说华人的首篇PLDI，PPOPP都出自他。他带领的课题组基本上每年都会有N多顶级会议的文章。PPOPP，PLDI，CGO，CC等等。目前主要从事复杂计算机系统中的综合和突发性行为研究，包括并行性和局域性、内存访问亲和性和程序阶段分析等。曾获得美国国家能源部的青年科学家奖励和美国国家自然科学基金委的杰出青年教授奖。曾经是微软研究院的客座研究员、麻省理工学院电子工程和计算机系的客座副教授。现在是IBM研究院的高级研究员。目前他领导的研究小组正在研究一系列软件技术，用于自适应的缓存与内存管理、基于建议的程序并行性和优化，以及支持分布式系统的编程
• 胡子昂：高光荣老师的学生，曾在高老师门下做过很多牛工程，现在在华为负责编译技术与编译工具的研发。曾经是国防科大银河-1，银河-2的编译器开发小组成员，银河-3和银河-4的编译器开发小组组长。曾经领导IBM Cyclops-64超级计算机系统软件项目，参加了NVidia CUDA编译器的开发。现在的研究兴趣是多核架构下的编译技术和编译工具。
• 范东睿：中国科学院计算所副研究员。参与了多款龙芯处理器的涉及，现在负责CISC指令集的超标量处理器设计和Godson-T众核处理器涉及。他的研究小组活力充沛，而且在国内科研团队引导国际合作方面积累了很多人气和经验。
• 陈文光:清华大学教授。研究领域：并行计算编程模型、并行化编译和操作系统。陈老师是一个很有活力的人，在很多国内外交流场合都能应对自如：）
• 谢源:美国宾夕法尼亚州立大学计算机科学与工程系副教授。曾在IBM微电子研究部全球设计中心做研究院。获得过美国国家自然科学基金杰出青年教授奖、IBM教授奖。研究项目包括：三维集成电路设计、电子设计自动化、系统结构、新兴的存储技术、低功耗和热可知的电路设计、可靠的电路与系统结构、嵌入式系统综合。

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1. 《关于并行貌似正确的废话–串行已经尽力了》
2. 《关于并行貌似正确的废话-程序语言发展的启示》
3. 《关于并行貌似正确的废话-程序员是优秀的管理者》

封装这一永恒的主题，在多核的时代还会永恒下去吗？答案是肯定的!

既然四个核的存储一致性都很难通过高效的机制保证，众核时代，更是如此。这众核肯定是若干个小的，结构简单的，功能不同的核的集合体。未来的程序，单单的串行，这么多核，很难充分的利用。功耗已经很高了，多少个核，就至少是多少倍的功耗提升，仅仅依靠投机也是不行的。

未来的编程是什么样子的？我想至少每个高级程序员都要是优秀的管理者，像一个经理一样，他很清除这个任务需要一步步到怎么怎么完成，很清楚任务要怎么划分为很多个子任务。子任务之间相对独立，子任务间接口清晰。子任务有各自的特点，计算密集、还是IO密集，浮点运算还是整点运算。这些子任务最好能和已有的一些程序或者算法匹配，这样省去很多不必要的串行开发。

子任务之间不能再靠简单的if else来解决问题，应该是一种单纯的依赖关系约束。A需要B，B需要D和E，E可以直接执行。类似于Makefile中的规定。编译器或者某种程序会根据这个任务划分迅速做拓扑排序，得到想要的并行执行序列。

一个优秀的管理者，知道如何将任务细分，将合适划分的任务给合适的人去做，让任务和任务之间在协调时尽量的简单，清晰。这也是程序员未来的工作之一吧。

还是一个永恒的主题：封装！

单个任务内部的工作，串行的部分，还是必不可少的。而且依然是最主要的，因为它是根基。它是人思考问题最基本的方式。任何时候，人只会想要计算机适应人类。所以未来的并行编程要像串行一样简单，或者能提供令人兴奋的性能加速，若二者不占其一，那死路一条。

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1. 《关于并行貌似正确的废话–串行已经尽力了》
2. 《关于并行貌似正确的废话-程序语言发展的启示》
3. 《关于并行貌似正确的废话-程序员是优秀的管理者》

怎么办？解铃还需系铃人。既然自动的做不了，程序员就需要有并行的头脑，用并行的语言和开发方式，设计，实现。怎么并行？

或许计算机和程序语言的发展史能给我们一些启发。

先说最原始的图灵机，一个执行器，一个纸带，一个指针，一个状态。执行器根据当前状态，指针对应纸袋位置的符号，决定机器的下一个状态。后来有了冯诺依曼结构。纸袋和状态存在存储器中，执行器就是控制器，计算器负责计算下一个状态。我们可以把那时候对计算机的操作看作状态序列的跳转操作。

后来有了操作系统控制作业的输入、控制计算机执行作业、控制计算机输出结果。后来发现输入输出的时候，计算部分在空闲。计算的时候，输入输出空闲。花这么多钱买的噪音这么大的破铁箱子就这点本事？专家们忍不住了，要多任务！于是每个任务在计算机内部被细化为输入输出和计算三个部分。但任务有长有短，还是有空闲，于是多进程系统诞生。每个任务只能在独立的存储区内工作，一个单独的守护进程代替人做调度，谁做完了谁撤，谁在等待，就让谁执行。

后来有了编程语言，程序员使用C语言告诉计算机，你先这么这么做，如果满足这个条件，就从A语句开始往下做。如果不满足走B。然后到C点开始，如果满足条件，就反复执行C到D之间的代码，直到条件不满足。慢慢的，提倡在C语言中不使用Goto，只是函数调用，循环，判断，直线语句解决所有问题。主张重复的功能多写成函数。再后来，程序越来越大，提倡不同功能的函数放到不同的文件中，再后来有了变量，常用库函数，库文件。主张函数和变量的声明，复杂的头文件包含和宏定义放到头文件中。

Unix出现了，Unix的设计理念是模块化。模块化设计和实现至今还影响着我们。每个模块都完成独立的功能，提供清晰的接口。模块之间有依赖关系。将这些模块划分为内核态和用户态，限制权限。

后来有了面向对象语言，C++，C#,JAVA, python，Lua等等，有了类，有了模板，有了例外，有了继承,有了虚函数。一个类封装一类对象，C中的struct只是封装了属性，而C++中的class可以封装针对对象的动作。这个类只能做这些动作，这个类中的某些动作只能在它自己的其他动作中用到(private)。再把一些不同类中的类似操作合并成模板(template)，这几个类的某个动作可以用一个函数来完成。如果除了错，不管你是在什么函数调用，什么类中，只要仍出一个信号告诉某一级的某个运行中的函数说，我出错了，出了什么错。它就能把这个信息输出出来，这样就把错误处理也做了封装。继承和虚函数也一样，封装，然后扩展。

其实我们一直在做的就是封装！把我们不关心的东西通通封装起来，只给出要使用这个东西必须的那部分内容就行了。这是计算机人机交互这几十年进化的永恒主题。让人尽可能简单的使用计算机。

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1. 《关于并行貌似正确的废话–串行已经尽力了》
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3. 《关于并行貌似正确的废话-程序员是优秀的管理者》

在没有革命性的芯片制造技术之前，咱们必须得接受要想快，只能并行！即使出来了新的CPU制造技术，只要有计算，就需要时间，只要有时间需求，人就想要程序跑的越快越好。这是必须的，除了程序员，没有人会享受程序运行的过程。用计算机的人只想要结果！所以性能，将是永恒的主题。

怎么提升性能?咱们从下往上看。

单核CPU已经差不多了，流水线，多发射，延迟槽，超线程，单指令流多数据流(SIMD),能用的技术全都用上了。 频率也不能再升了，访存速度也已经差不多了，卖出去的CPU，一半都是在卖Cache，计算单元占的面积在慢慢变小。于是，我们不得不使用多核，众核。

编译器也很为难，从几十年前开始，吭哧吭哧到现在，能用的招全都用上了，先在汇编里找，不行就在源程序分析中找，有没有公共的子表达式可以删除，有没有常数可以传播。再不行，转SSA形式，找出每个变量在哪儿定义的，在哪儿使用的，有没有多余的定义和使用，有没有可以传播下去的公共子表达式和常数。还觉得不够？过程间并行，要编译的函数，要编译的文件，通通拿过来，搅到一起，在仔细分析！接着，部分冗余删除！在IF条件里面的定义先挪到外面，再对两个分支分别做处理。循环能向量化的向量化，能合并的合并，能展开的展开。能做软流水的软流水。弄了半天，发现寄存器不够用了，于是图着色分配寄存器。几十年就这样过去了，性能有所提升，但不高。一不小心还会出错。明明觉得是个优化，增加之后，发现性能却降了不少。颠倒颠倒做优化的顺序都会给性能和正确性造成很大影响。而且编译时间也会增加不少，搞开发的人不乐意了，哥要写程序，写的过程中，编译一次，你丫要我等十几分钟？！几十年了，静态编译优化做到现在也尽力了。

静态优化不行，用反馈。程序给我，编译器用我的，编出的程序给你运行，收集你使用程序的信息，我再用这些信息决定怎么做优化。优化做了，性能提升了，可是程序输入一变，傻了。性能比不做反馈优化又降了不少。怎么办？投机！我把你的程序拆，编译器拆，不知道怎么拆就使劲做依赖分析，能拆多少拆多少，拆出来的部分，能并行的就并行，增加个运行时支持，拆出来的部分先并行执行着，程序需要的时候，就直接把结果奉上。但是问题又来了，有投机就有失败，有失败就有代价。更何况盲目的投机还会造成cache 污染，存储一致性问题。投机失败的恢复问题。每次投机带来的能耗问题。。。。。

串行皱起眉头，一脸苦涩：大哥，我尽力了，已经不行了！

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日后，编译点滴将添加更多和编译器构建，原理相关的内容，资料和实践。力图做成每个编译爱好者都想订阅的站点：）
任重道远！

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前四名具体排名

前20名

卡内基-梅隆大学(CMU)

CMU的实力排序：编程语言、人工智能、计算机系统、计算理论。李开复、沈向洋、洪小文、黄学东、徐峰雄这些微软牛人清一色来自CMU。CMU的CS在算法、计算机网络、分布式系统、并行处理、程序语言、机器人、自然语言处理和软件工程等领域都有不俗的表现。包括Computer Science Department、Human-Computer Interaction Inst(人机交互相关)、Institute for Software Research(软件工程相关研究)、Lane Ctr for Computational Biology(生物计算相关研究)、Language Technologies Institute(自然语言处理)、Machine Learning Department(统计机器学习)、Robotics Institute、Entertainment Technology Cente(计算机娱乐相关技术，貌似很有意思哈)。CMU的编译研究：Programming Language Research(貌似比较老的网页)

麻省理工学院(MIT)

MIT的实力排序：人工智能、计算理论、计算机系统、编程语言。GNU，WWW标准组织，One laptop per Child就最早发源自MIT。MIT的牛人们为计算机科学方面的控制论、人工智能、计算机语言、机器学习、机器人、公钥加密上都起到了奠基作用。别忘了《算法导论》就来自MIT。MIT在CS方向的实验室最大的就是CSAIL了：Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL，有50多个组，研究方向有三，人工智能，系统结构和计算机理论)。其中系统结构方面包括：计算机结构、安全、数据库、网络、并行、程序分析、编译等等方向。

斯坦福大学(Stanford U)

斯坦福的实力排序：编程语言，人工智能，计算机系统，计算理论。相对于前四名的其他大学，斯坦福的这几个方面排名相对靠后，可谁让人家身在硅谷，又出了很多大公司呢。斯坦福的CS研究方向:人工只能，机器人，计算理论，科学计算，计算机系统等。(抱歉搜到的资料太少).不过大名鼎鼎的《计算机系统结构–量化研究方法》的第一作者就是斯坦福大学的校长。MIPS也最早起源于斯坦福，还有曾经的Sun。

加州大学伯克利分校(UC Berkely)

UC Berkely的实力排序：计算机系统、编程语言、计算理论、人工智能。研究方向都差不多，包括人工智能，计算机体系结构与工程，图形学，人机交互，计算机操作系统和网络，编程系统，科学计算，计算机安全和计算理论。UC Berkely在CS上的实验室有：Center for Hybrid and Embedded Software Systems (CHESS，异构平台上的实时软件技术研究) 、Center for Intelligent Systems (CIS，研究计算机交互，人工智能，图形学等)、Parallel Computing Laboratory (ParLab，并行计算研究，本博翻译的并行计算前景系列文章来自此实验室。)、Video and Image Processing Lab (VIP Lab，视频图像处理)、Wireless Embedded Systems (WEBS，物联网，无线传感网)。

总结：

计算机牛，也就是那几个方向牛：编程语言，计算理论，计算机系统和人工智能。Google了一圈，大家都这么说。都说的挺玄乎，可苦了我这种努力想对比几大高校的人。对比来对比去，也没对比出什么好东西。不过好歹，咱也神游了一把名校，长了见识。尤其是MIT，真是牛！

参考：

http://www.cs.cmu.edu/

http://en.wikipedia.org/wiki/Carnegie_Mellon_School_of_Computer_Science

http://www.eecs.mit.edu/

http://en.wikipedia.org/wiki/Massachusetts_Institute_of_Technology

http://www.csail.mit.edu/

http://www-cs.stanford.edu/

http://en.wikipedia.org/wiki/MIPS_architecture

http://www.cs.berkeley.edu/

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Standard Performance Evaluation Corporation:标准性能测试协会，一个致力于发布管理计算机性能标准化测试的组织.建立于1988年，会员包括Apple，Dell，IBM，Intel，Microsoft和Sun。Spec的测试例子被光感应用于计算机系统的性能测试中。

SPEC的测试例子是为了测试实际生活中的场景，如SPEC web2005通过并发HTTP请求测试web服务器的性能.SPEC CPU通过多个例子的运行时间长短衡量CPU的性能。SPEC的测试例子都采用平台无关代码编写，以便能使用各种编译器和平台来测试。现在的工业界更是针对SPEC中的测试例子做优化来证明编译器，CPU，web服务器等等的性能提升。

SPEC发布了以下性能测试集：

• SPEC CPU2006/2000用来测试CPU，存储和编译器的性能
• SPEC jms 2007,用于测试JAVA消息服务的性能
• SPEC web 2005 用于测试PHP或者JSP的性能
• SPEC Viewperf，用于测试OpenGL 3D图形系统的性能
• SPEC apc，用于测试给定系统中多个3D交互应用的性能
• SPEC OMP2001 使用OpenMP测试并行系统的性能
• SPEC MPI2007 使用MPI测试并行系统的性能
• SPEC JVM 2008,测试Java Runtime Environment(JAVA运行时环境，JRE)在不同客户和服务器系统上的JAVA性能
• SPEC jAppServer2004, 测试JAVA 2 Enterprise Edition应用服务器的性能
• SPEC jbb2005，同样测试JAVA系统的性能，但测试的是a three-tier client/server system (with emphasis on the middle tier)
• SPEC Mail2001，测试邮件服务器的
  

SPEC CPU 2000：

SPEC CPU 2000是SPEC用于测试CPU，编译器和存储性能的，包括整点CINT2000和浮点CFP2000两部分，选取了常用的一些应用作为测试标准，SPEC PU 2000曾是CPU，编译器和存储研究人员证明自己成果的标准，现在已经被SPEC CPU 2006代替，关于2006，本博以后也将会有文章介绍之，敬请期待。

CINT2000

这是用于整点测试的，测试整点算术的性能，包括编译器，压缩，象棋等程序。具体包括以下几个例子：

• 164.gzip：C语言编写，很流行的数据压缩程序，使用Lempel-Ziv coding(LZ77)作为压缩算法。SPEC中的gzip除了读入集外没有其他文件I/O操作，所有压缩和解压都在主存中进行，方便测试CPU和存储子系统。输入：SPEC中的gzip有五个输入，一个TIFF图像，一个web服务器的log，一个程序二进制文件，一个随机数据和一个源码tar包。每个输入集都使用多个不同的压缩级别压缩解压，每次完成之后都会做输入输出对比。
• 175.vpr:C语言编写，FPGA中的电路定位和路由程序,用于计算机辅助电路设计领域。它自动在一个FPGA芯片上实现技术映射，在算法上属于组合优化类的程序。VPR在电路定位中使用了模拟退火法(simulated annealing),初始的随机定位通过本地的被当前位置的干扰反复修正来提高定位质量，这种方式和金属通过自然冷却来增强韧性比较相似。路由在最内层路由循环使用Dijkstra算法的变种来将一个网中的多个终点连接起来。冲突检测与避免在该最内层算法的上层用于解决不同 电路信号连接超过FPGA内部连接上限的问题。输入：net.in文件提供一个电路网表，包括电路的定位和路由信息，该网表来自MCNC电路公司的benchmark。arch.in文件描述FPGA的架构，也就是电路将要基于的。place.in文件提供电路定位，VPR将用它执行路由。在VPR执行定位时，该文件被屏蔽。输出：place_log.out,route_log.out,route.out,place,out.SPEC将会根据前三个文件判断是否输出正确，第四个文件因为随机数会有不同，所以无法判断。VPR被执行两侧，第一次执行定位，第二次执行路由。
• 176.gcc:C语言编写，C语言优化编译器。该GCC基于GCC 2.7.2.2版本，为摩托罗拉88100处理器生成机器码.该gcc就是一个实际运行的编译器，并开启了很多优化。输入：有5个输入，都是预处理过的C代码，integrate.i和expr.i来自GCC自身，166.i通过并置SPEC int2000中的一个Fortran源文件并使用f2c转换为c代码,200.i以同样的方式产生自SPEC fp2000的200.sixtrack,scilib.i以同样的方式产生自Scilib某个版本中。输出：88100行汇编代码文件.
• 181.mcf:C语言编写，组合优化/单点轮换调度(Single-depot vehicle scheduling),派生自使用单站轮换调度的公共物流应用程序。
• 186.crafty：C语言编写，国际象棋游戏程序。这是一个在64位机上设计的高性能计算机国际象棋程序，在32位机上可以使用long long来表示该数据类型。主要是一个整点程序，大量的逻辑运算。通过配置，能生成不同的搜索集，可以对处理器的整点运算，转移预测和流水线等做测试。输入：搜索5个不同的国际象棋残局，并有不同的搜索深度。输出：由搜索树每一层可能的移动集合组成。
• 197.parser:C，字处理程序。连接语法分析器(Link Grammar Parser)是一个基于连接语法的英语句法分析器。连接语法时英语语法的较早理论。给定一个句子，系统能给它赋予一个词法结构，这个结构是两个词之间被标记的连接。该分析器有大约60000个词表的字典.输入：一个给定的句串，一行一个句子。输出：对给定输入句子的分析结果，保罗一个连接集合，和标号集合。
• 252.eon：C++，计算机可视化。eon是一个基于概率的射线跟踪程序，基于Kajiya 1986 ACM SIGGRAPH会议的论文。它将一定数量的3D射线发射到一个3D多面体中，计算射线和多边形的交点，并通过计算入射光和交点生成新射线。最终的计算结果时一个能在照相机内看到的图片。程序中的计算需求和基本计算机图形学中介绍的传统确定性射线跟踪程序很相似，但是它有较少的存储一致性需求，因为很多在同一个位置生成的随机射线横切3D空间中完全不同的区域.输入：eon渲染一个150×150像素的一把椅子在房间前脚的图片。输入文件通过定义位置，大小，发射率和亮度指定空间中的目标。eon会被运行3遍，每边都渲染相同的场景，只是渲染算法不同，渲染算法包括kajiya,Cook,Rushmeier。输出：三个输出文件是ppm格式的图片分别对应三个算法。
• 253.perlbmk:C,Perl语言解释器。这是一个Perl v5.005_03版本的删减版，删除了很多操作系统相关的特性，并增加了一些第三方的模块，包括MD5 v1.7, MHonArc v2.3.3, IO-stringy v1.205,MailTools v1.11,TimeData v1.08。输入：由四个perl脚本组成，一个email-to-HTML 转换器，占用时间最长；一个spec CPU2000用来对比较输出的diff脚本，一个通过迭代算法寻找合格数字的脚本，一个用于测试伪随机数按照预定顺序生成的脚本。输出分别对应各个输入。
• 254.gap:C，群论，解释器中常用。它实现一个语言和库用于做群论计算。GAP是(Groups,Algorithms和Programming的缩写)。输入：有多个部分，先是标准gab速度测试，通过执行组合函数和库，然后有限域，置换群，子群指数计算的中的测试函数；接着时比较寻找可解群正规化子的算法，最后执行一个所谓的ag-group搜集器，这是解释器的一部分，但其容积还没有被很好的计算出来(?)。输出：以上测试的输出。
• 255.vortex,C,单用户面向对象数据库中事务处理的benchmark。SPEC中的vortex来自完整面向对象数据库程序VORTEx的一个子集。输入和输入数据库的事务都会被转换成一个方案。输入：预先配置用于邮件列表，零件目录表和几何数据的三个方案。
• 256.bzip2：C，压缩。基于Julian Seward的bzip2 v0.1，唯一的不同是SPEC中的bzip2除了输入外，无文件I/O。所有的压缩和解压都在内存中进行。输入，输出都和gzip的相似。
• 300.twolf：C，定位和路由模拟。twolf来自TimberWolfSC定位和全局路由，它被用于创建微处理器产品印刷电路布局的流程中，确定晶体管的位置和组内的全局连接。定位问题是一个排列，穷举法耗时太长，TimberWolfSC程序则使用模拟退火作为启发来找到较优解。有三个输入

以上就是SPEC 2000 CINT的所有例子，包括两个压缩程序(gzip,bzip2)，两个电路设计程序(vpr,twolf),两个编程语言相关程序(gcc,perlbmk),一个组合优化(mcf),一个象棋搜索(crafty),一个词处理(parser),一个计算机图形(eon),一个群论(gap),一个数据库(vortex).

每个程序都有其自己的热点，在实际的编译优化中就可以根据自己的优化，选择合适的例子作为衡量标准。或根据例子的特点做优化。跟SPEC例子死磕的方式做编译优化，是否得当现在还有争议。但目前这可能是唯一可行的路了。因为普适性，原理性的优化几乎已经做完了，除了多面体模型用于循环优化。剩下的一类是机器相关的优化，比如CPU中的特殊指令，SIMD指令等。

编译优化未来的路在何方？并行？异构？还是更精彩的未知？

参考：

http://www.spec.org/cpu2000/CINT2000/

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_Performance_Evaluation_Corporation

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