Software-Entwicklungswerkzeug

Multi-Cores besser im Griff

4. Juni 2012, 11:33 Uhr | Manne Kreuzer
Vector Fabrics hat in der »Pareon«-Toolsuite unter anderem Analyse- und Hardware-Modellierungs-Engines integriert.

Vector Fabrics bietet mit »Pareon« eine Toolsuite an, die die Optimierung von Anwendungen für Multi-Core-Systeme deutlich vereinfacht.

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Pareon bietet Software-Entwicklern die Möglichkeit zur Optimierung von Anwendungen für Multi-Core-Systeme innerhalb von Stunden oder Tagen – eine Aufgabe, die normalerweise Wochen oder Monate in Anspruch nimmt. Die Analyse-Engine des Tools verhindert das Entstehen schwer auffindbarer und reproduzierbarer Threading-Programmfehler, und die Hardware-Modellierungs-Engine hindert den Entwickler am Schreiben von Code, der zu Performance-Engpässen führt oder das System sogar verlangsamt.

»Alle neueren Mobiltelefone, Tablet-PCs, Laptops und Desktops sind mit Multi-Core-Architekturen ausgestattet. Anwendungen für Multi-Core-Architekturen zu optimieren, ist jedoch ein ebenso komplizierter wie fehleranfälliger und zeitaufwendiger Prozess. Dies ist auch der Grund, weshalb viele Software-Programme bisher noch nicht optimiert sind und der Geschwindigkeitszuwachs von Geräten mit Dual-Core- oder Quad-Core-Ausstattung hinter den Erwartungen zurückbleibt«, erklärt Mike Beunder, CEO von Vector Fabrics. »Pareon unterstützt Entwickler bei der tatsächlichen Optimierung ihrer Software, mit der sie die entstandene Lücke bei den Multi-Core-Plattformen schließen und die Hürden auf dem Weg zu mehr Leistungsfähigkeit ihrer Anwendungen überwinden können. Bei Dual-Core-Prozessoren erreichen wir zurzeit eine Geschwindigkeitssteigerung um das 1,7-fache und bei Quad-Core-Prozessoren um das 3,5-fache.«

Die vollständige Optimierung von Software erfordert ein tief greifendes Verständnis der zugrunde liegenden Hardware-Architektur. Vector Fabrics entwickelt seine Modelle für die Multi-Core-Hardware in enger Zusammenarbeit mit den Prozessor-Herstellern. Pareon führt diese Anwendung dann auf dem jeweiligen Modell aus und liefert dadurch zum Beispiel wichtige Erkenntnisse über die Auswirkungen von Cache-Fehler- oder Trefferraten sowie von Speicherengpässen auf die Leistung der parallelen Anwendung.

 

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