◆ マルチ・スレッドとマルチ・プロセス 作成 2024.01.03 更新 2024.03.17
 
  《 Multi Thread & Multi Process、CPU新アーキテクチャー 》

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 近年、進化した多機能・高性能で低価格なマルチ・コアMPUやMCUの種類も年々増えており、計測と制御関係で応用できる低消費電力で低価格なマルチ・コア・ボード( MPU Board & MPU Board ) や疎結合マルチCPUボード、密結合マルチCPUボードを利用でき、マルチ・スレッドやマルチ・プロセス関係を取りあげていきたいと考えております。2024.01.03

 計測制御関係で利用するマルチ・コアMPUやMCUは低価格で低消費電力なコンパクトなサイズのMCU Boardであることが重要な要素であり、某OA-OS用PCと同等なコンパクトなミニサイズの高性能GPU内蔵ボードでは、CPUに冷却ファンを必要とし、その消費電力が500W〜1kWにも達するようなボードは敬遠され、熱暴走によるシステム・ダウンやフリーズが発生すると制御システム誤動作による重大な人身事故や設備損傷等の損害が発生します。2024.01.03

 最近の消費電力効率が悪いCPU-GPUに限らず、低価格な小型ボードでも大きなヒートシンクと冷却ファンが必要な物が増えており、夏期の気温35℃以上(室温30℃)の厳しい環境で動作テストを実施した結果、高性能なタイプがフリーズしました。x86系のディスクトップやノートPCは室温30℃以上の厳しい環境ではフリーズならましでありPCが壊れ廃棄物となった。制御装置を空調設備がある場所で使用する訳ではなく気温50〜60℃の厳しい環境で使用することもあります。2024.01.30


◆ 手軽に利用できるマルチ・コアとマルチ・スレッド 2024.01.03

 アンドロイド(Android/Linux)やリナックス(Linux-OS), MacOS , Windows-OS, FreeBSD, OpenBSD等でのマルチ・スレッドのプログラミングは難易度が高く、シングル・スレッドのソース・コードをC/C++やgcc/g++, Clang/Clang++でコンパイルしてもMulti-Threadの実行コードとなりません。2024.01.03
 単純な計算ループではThread-POSIXに準拠したソース・コードであればMulti-Threadの実行コードとなりますが、全ての複雑な計算ソース・コードが簡単にMulti-Threadの実行コードとすることが困難です。2024.01.03

 近年、低価格なマルチコアMCUボードの種類が多くなり、入手が簡単であり小学生や中学生でもそのプログミングが可能な時代となりました。
 但し、小学生や中学生がMulti-Threadプログラミングを実践している方は極少数でしょう。生成AIが話題となっておりますが、プロクラマーが不要な時代となると言っている大学の教授がおりましたが、オープンAIのチャットGTP(ChatGPT)等の生成AIが優れたソフトなのでしょうか。
 ネット上の信憑性のない情報や作為のある間違った情報を集めて生成する情報の危険性があり疑問と言わざるを得ません。既に生成AIが犯罪の利用されており、当然、法的な規制が必要であるが、その議論と検討が不充分と思われます。2024.01.03


 低価格なマルチ・コアボードとマルチ・コアPCでのMulti-Thread 2024.01.03

 低価格なマルチコアMCUボードの種類が多くなり、入手が簡単であり誰にでもそのスレッド・プログミングが可能ですが、素人に簡単にMulti-Threadコーディングすることが大変であり試行錯誤することになることでしょう。その点、マルチ・プロセスはプロセス数が4以上であれば、4個のコアが全て動作する。マルチ・プロセスはマルチ・タスクと同様な機能であり、1個のコアに複数のタスクをコンテキストで切替えて優先順位で割り付ける古いタスク切替え技術です。リアルタイムRTOS等でマルチ・タスク機能が取り入れられています。 2024.01.03

 単純な計算ループではThread-POSIXに準拠したソース・コードであれば、x86-64 Core, ARMv8-a Core, RISC-V Core等でコンパイルが可能です。そのCソース関数は pthread_create(), pthread_mutex_...(), pthread_join()等を追加すればよいが、残念ながら、全ての計算ループがMulti-Threadの実行コードをコンパイラーが生成しない。生成したとしてもコアが1個でしか動作しない。
 インテルのコアは2コア/4スレッドのSoCもあるが性能上で全く無意味であり性能向上となっていない。つまり、性能的には2コア/4スレッドが4コアと同等です。 2024.01.03


 タブレットとスマホ、マルチ・コアボード、PCでのベンチマーク 更新 2024.03.17

 下記に実行したMulti-Threadのベッチマークを纏めました。 作成 2024.01.03 更新 2024.03.17
    実行時間 : Multi-Thread/Single 加算のみ実行時間 for Loop 回数 1000 x 100万回 x 8
    ( )内は1秒間当りに換算  掛算割算・加算引き算の実行時間 for Loop 回数 100 x 100万回 x 8

 CPU & MPUデバイス  加算のみ実行時間  掛算割算実行時間  動作周波数  備 考
 iMac i5  1.47s/4.83s  1.03s/3.62s 2.8~3.3GHz  clang -O2
   i5 Quad  (18ms/60ms  (125ms/453ms) <-Multi/Single <-1秒間当り
 MacBookAir i7  3.07s/5.65s  1.67s/5.15s 1.8~2.9GHz  gcc -O2
  i7 Dual/4 thread  (38ms/71ms  (208ms/643ms) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Andoid-11 スマートフォン  3.6s/7.33s  1.27s/4.43s A76 2.2GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A76+A55 Octa  (45ms/92ms  (159ms/554ms) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Andoid-8 スマホ  3.69s/5.81s  1.28s/5.87s A76 2.6GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A76+A55 Octa  (46ms/73ms  (160ms/734ms) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Andoid-13 タブレット  5.0s/13.37s  2.12s/7.59s A55 1.8GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A55 Octa  (63ms/167ms  (201ms/726ms) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Andoid-9 タブレット  5.3s/20.1s  3.03s/12.1s A53 2.0GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A53 Quad  (66ms/251ms  (380ms/1.51s) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Orange Pi Zero 2    ------  3.98s/15.9s A53 1.5GHz gcc-7.5 -O2
  A53 Quad    ------  (497ms/1.98s) <-Multi/Single <- 1秒間当り
 Raspberry Pi 5  1.71s/6.69s  0.99s/4.01s A76 2.4GHz clang-16 -O2
  A76 Quad  (22ms/84ms)  (124ms/501ms) <-Multi/Single <- 1秒間当り

 注釈 : マルチスレッド処理ではOSの時間処理の誤差が発生し、その誤差が10%程度となる、その原因はThread処理によりOSのTime処理の誤差が発生するようであり、1秒以下の計測では誤差が大きくなるので数分間で計測することがベターである。ARM系はDVFS低消費電力機能により動作周波数が切り替るため、OSの時間処理の誤差発生を小さくすることが困難と思われる。 2024.01.03


◆ Multi-Threadの最適化と効果 作成 2024.01.06

 レイトレーシング(Raytracing)やマンデル・ブロート(Mandel Brot), Fractalの計算処理をマルチ・スレッド処理に挑戦しましたが、人口知能・ニューラルネットワーク処理がマルチ・スレッドによる性能向上とならず、単純な単ループでないため複雑な計算処理をマルチ・スレッドに対応することが困難でした。今後も試す予定です。Raytracer処理とMandel Brotはマルチ・スレッドによる性能向上が可能でした。 2024.01.03

 ループ計算処理のベンチマーク 2024.01.06

 デバイス   ループ処理  単純な計算ループ   複雑な計算ループ  性能向上
 iMac 2.8GHz  for Loop 加算  100x100万回 RUN
 100x100万回 NG
 x 3.3 倍
 iMac 2.8GHz   for Loop
 加算減算・掛算割算
 100x100万回 RUN
 100x100万回 NG
 x 3.6 倍
 iMac 2.8GHz  Whetstone
 4 Thread
  Thread
 Multi /Single -->
 5,208 ->15,625MWIPs
 x 3.0 倍
 MacBookAir i7
 1.8 -> 2.9GHz
 Whetstone
 4 Thread
  Thread
 Multi /Single -->
 5,556 ->15,625MWIPs
 x 2.8 倍
 Android 2.2GHz  for Loop 加算  100x100万回 RUN
 100x100万回 NG
 x 2.0 倍
 Android 2.2GHz   for Loop
 加算減算・掛算割算
 100x100万回 RUN
 100x100万回 NG
 x 3.5 倍
 iMac 2.8GHz  MandelBrot    -----------
 ピクセル 2048x2048
 x 3.5 倍
 iMac 2.8GHz  Raytrace    -----------
 計算処理のみ動作
 x 3.2 倍
 iMac 2.8GHz  AI-NN & DNN, BNN    -----------
 性能アップ NG、挑戦中
 N G
 A53 Quad 1.5GHz  MandelBrot    -----------
 ピクセル 2048x2048
 x 3.8 倍
 i5-1035 boost 3.5GHz  単精度floating Point  110 -> 410GFLOPs
   -----------
 x 3.7 倍
 A76 Octa 2.2GHz  単精度floating Point  35 -> 214 GFLOPs
   -----------
 x 6.1 倍
 A55 Octa 1.8GHz  単精度floating Point  15 -> 111 GFLOPs
   -----------
 x 7.4 倍
 A53 Quad 1.3GHz  単精度floating Point  11 -> 40 GFLOPs
   -----------
 x 3.6 倍
 Atom Z3745 Quad  単精度floating Point  9 -> 35 GFLOPs
   -----------
 x 3.8 倍
 Atom Z8700 Quad  単精度floating Point  15 -> 56 GFLOPs
   -----------
 x 3.7 倍
 Celeron J2900 Quad
 boost 2.4GHz
 単精度floating Point  15 -> 58 GFLOPs
   -----------
 x 3.8 倍

 注釈 : x86-64系の単精度floating Pointデータは参考値、他サイトより引用。
 単精度フローティング・ポイント(FPV)ループ計算処理ではコア数にほぼ比例した性能向上となっている。倍精度フローティング・ポイントもほぼ同等な性能向上であった。コア数が多い方が大幅に性能がアップする。
 人口知能処理(NN & DNN, BNN)、Cifar, MobileNet, TensorFlow, SSE, NEON等に関してはMulti-Thread プログラミングの難易度が高く、性能がアップせす、挑戦中。 2024.01.03
 制御関係では、画像・物体検出を除けば人口知能処理のNN や DNN, BNN, CNN等が必要なく独自のシンプルな学習機能でよく、制御関係の学習機能は約45年前(1977年頃に)に実現されており多くの製品を実用化したメーカーがあります。 2024.01.13


◆ レイトレーシングのマルチスレッド・ベンチマーク 作成 2024.01.06 更新 2024.03.17

  Raytracing の計算処理のみをMulti-Threadでスピード・アップに挑戦し成功した。但し、計算処理中に画面表示をさせるとフリーズしたり、1個のみコア動作となり性能アップに至らなかった。やはり、難易度が高い。
  実行時間 : Multi-Thread/Single ループ 回数 Quad -> 400回、Octa ->800回、ピクセル320x240

 CPU & MPUデバイス  Raytrace 実行時間  1秒間に換算  動作周波数  備 考
 iMac i5 2.8GHz Quad  3.29s/10.39s  8.2ms/26ms 2.8~3.3GHz  clang -O2
  Quad / 4 thread  400 ループ  1回の処理時間 性能 x 3.2 倍  Loop 400回
 MacBookAir i7  4.62s/14.13s  12ms/35ms 1.8~2.9GHz  clang -O2
  i7 Dual / 4 thread  400 ループ  1回の処理時間 性能 x 3.1 倍  Loop 400回
 Andoid-8 スマートフォン  5.2s/17.2s  6.5ms/22ms A76 2.6GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A76+A55 Octa  800 ループ  1回の処理時間 性能 x 3.3 倍  Loop 800回
 Andoid-13 スマートフォン  6.4s/19.2s  8ms/24ms A76 2.2GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A76+A55 Octa  800 ループ  1回の処理時間 性能 x 3.0 倍  Loop 800回
 Andoid-13 タブレット  12.2s/48.7s  15ms/60ms A55 1.8GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A55 Octa  800 ループ  1回の処理時間 性能 x 4.0 倍  Loop 800回
 Andoid-11 タブレット  5.29s/23.7s  6.6ms/29ms A75 2.0GHz NDK gcc-4.9 -O2
  A75 x 1 + A55 x 3  800 ループ  1回の処理時間 性能 x 4.0 倍  Loop 800回
 Raspberry Pi 5 ※-1  2.18s/6.7s  5.5ms/16ms A76 2.4GHz Clnag-16 -O2
  A76 x 4  400 ループ  1回の処理時間 性能 x 3.1 倍  Loop 400回

 ※-1 : ラズパイの計算処理性能が以外に良い結果であった。Cortex-A76の計算処理性能がPCのx86-64コアと同等な性能であった。 2024.03.17

 ARM系はコアが8個であるが、期待したスピード・アップとならなかった。コンパイラーバージョンが古く最新のClangであれば最適化されており、もっと良い結果となるのでしょう。 2024.01.06


◆ 互換性のないGPUマルチコアの性能向上と人口知能処理に疑問  作成 2024.01.06

 近年、CPUコアよりも互換性のないGPUコア系が人工知能処理に向いており大幅な性能向上となると言われておりますが、本当に、そうなのでしょうか。疑問と言わざるを得ません。事実、1万個に近いGPUコアであるから、理論上、数千倍の性能向上となるはずであるが、ベンチマーク・テスト結果でもCPUコアよりもGPUコア性能が数倍から十数倍程度である。
 グラフックスの性能はCPUコアよりもGPUコア・性能が数百倍〜数千倍にならず数倍程度の体感速度であり、数千個のGPUコアの性能が理論値であり、消費電力が極端に大きく数十万円〜数百万円の高価なGPUコアボードを利用している。 2024.01.06

 一般的なC/C++コンパイラー等では劇的なGPUコア性能向上とならないため、互換性のないプログラミングの難易度が高い特殊な開発言語を提供したりしており、GPUコア自体がメーカー独自のノウハウであるため、その独自仕様にC/C++コンパイラーの最適化が困難なのでしょう。つまり、限界に達していると思われる。
 現状のGPUコア系はAI用NPUやAPU,TPU等コアを追加しており、GPUコアが人工知能処理に向いていないと認めているようなことです。 2024.01.06

 自動車の自動運転では、技術的に疑問なディープ・ラーニング(機械学習)の膨大な学習データの処理の為に数キロワットの電気ヒータのように電力食いのGPUボードを利用しており、自動運転・自動車の事故も多く、そのような危険な自動運転・自動車が町を走り始めており行政の規制には疑問を感じる。中小企業に対しては厳しい規制であり大手企業に対しては甘い規制と思われます。
 現状のCPUコアやGPUコア・技術が限界に達しており、膨大なデータの計算処理ではない人間の脳のような効率的な人工知能処理の技術が必要なのです。 2024.01.06
 


◆ ニューラル・ネットワーク(NN)人口知能処理に疑問  作成 2024.01.20 更新 2024.01.22

 ニューラル・ネットワーク(ニューロン)と呼ばれる、脳の海馬内・シナプスを模擬したような単純なNN処理が多数公開されており、その単純なNN処理で人口知能処理が可能とされている。
 しかし、海馬の記憶と学習、推論等はNN処理のような単純ではなく、海馬の記憶と学習は神経細胞のシナプス同士結合であると言われており、その神経細胞のシナプス・電気信号伝達はシナプスから放出された伝達物質(カルシウム・イオン)を別のシナプス・受容体で受け取る低速な科学反応です。 2024.01.20 訂正 2024.03.17

 海馬の記憶と学習推論等は、神経細胞・シナプス同士結合が遺伝子によるとされており、肝心な、この部分が解明されていない。脳科学は劇的な進化したとされていますが肝心な遺伝子によるシナプス同士結合メカニズムが解明されていないのが大変残念です。数万個程度のシナプス同士結合機能は遺伝子により複雑な制御となっているよであり単純な模擬的なNN処理で実現することができないのでしょう。 2024.01.22

 シナプス同士の伝達速度は、微弱なアナログ電位差・マイナス〜プラス数十ミリボルト(mV)の複数・パルス電気信号が数十HZ〜数百HZであり、その低速な伝達速度と反応速度が数百ミリ秒(mS)であっても学習と創造、推論、記憶等を実現できまます。しかし、高性能なCPUやGPU等では脳・海馬の学習と創造、推論等を実現できません。ニューロン数1,500億個程度(シナプス数1,000兆個程度)の脳・細胞と海馬シナプス・ネットワークが遥かに優れています。 2024.01.20 訂正 2024.01.22

 約40年前に書店で販売されていたパターン・マッチング処理による手書き文字認識の書籍がありましたが、当時の低速な10MHz〜100MHz程度のPCで(1983年頃に)は実現できませんでした。最近の人口知能も同様な手法であり、高性能なCPUや互換性のないGPU等で複雑な処理が可能となりました。しかし、原理的にはパターン・マッチング処理であり、膨大なデータから膨大な学習データから結果をパターン・マッチング処理結果で導きだすと言う古典的な技術です。高度な海馬の記憶と推論、創造、学習は現状の単純なNN処理では不可能です。 2024.01.20

 国内では、なぜ、限界に達しいるような欧米のコンピュー技術や生成AI技術等に振り回されているのでしょう。残念なことに国産・独自技術が殆どないのです。古い技術のノイマン型コンピュー技術では、米国や台湾、中国、韓国等にも経済競争で勝てない時代となってしまいました。だが、国の会計検査が不要で不透明な基金(闇税金?)から大企業等への巨額な補助金の提供を進めている。こんなことでよいのでしょうか。古い技術の非ノイマン型コンピュー技術でないアナログ方式(ニューロン・チップAnalog Newron Chip)の新コンピュータ・アーキテクチャー技術を開発できないのでしょう。 2024.01.20


◆ 新人口知能処理アーキテクチャー ? 人口ニューロン素子  作成 2024.01.22

 某大学では動物の脳実験で薬物の投与にり歩けなかったマウスが歩けるように回復したとの成果が発表されております。薬物の投与により人間の記憶が格段に良くなれば夢のような世界となることでしょう。しかし、遺伝子によるシナプス同士結合機能との関連が不明であり人間での実験が可能なのか疑問があります。 2024.01.22

 某大学では人口ニューロン素子や人口シナプス素子、新技術素子等の研究が進められており、その成果があまり進展しているとは言えません。古典的な技法のパターン・マッチング処理が正しい方向性かも疑問であり、そのパターン・マッチング処理を半導体素子で人口知能アナログ・コンピュータを実現しても劇的な進化とは言えないと思います。 2024.01.22
 2027年度、2nm以下のプロセス製造で製造した純国産・半導体が単なる大手企業の下請け(買いたたき)となっては、巨額の補助金の費用対効果に疑問があります。 2024.01.22


◆ ARMコア等のTinyML-RunとTimeFor-Loopのベンチマーク 作成 2024.01.03

  ARM系のクロス・コンパイラーgcc/g++はコアの種類が多く、コンパイラーオプション設定やライブラリー関係でハマることが多いのが、RXコアやRISC-Vコアのクロス・コンパイラーgcc/g++は悩むことも少なくプログラミングが楽であり、激安のRISC-Vコアボードが魅力的です。
  Windows環境ではクロス・コンパイラーを構築する気にならないが、MacOS環境では若干ハマることがあり、RISC-VコアボードはLinuxやRTOSの利用が多いのでUbuntu環境がベターなようです。
  RISC-Vコアにはベクター拡張機能(RVV)があり計算処理性能アップが可能なので、そのRVVによるプログラミングに挑戦する予定です。 2024.01.03

  種々のコア・人工知能TinyML-RunTimeベンチマークはこちらのページです。
  レイトレーシング(RayTracing)ベンチマークはこちらのページです。
  For-Loopベンチマークはこちらのページです。
  RISC-Vコア関係はこちらのページです。
  超低消費電力なMPU関係はこちらのページです。 更新 2024.03.18


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 用語の説明 : マイコン(マイクロ・コンピユータ)、MCU(マイクロ・コントローラユニット)、
 MCUの種類は ATmega, PIC32, ESP8266, ESP32, STM32, Xmos, PowerPC, RL78,SH2A, SH4A, H8SX,
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