并行处理技术-策略及定义
并行计算的基本概念
并行计算的基本概念并行计算是指同时执行多个计算任务的一种计算方法。
与串行计算相比，并行计算可以大幅提高计算效率，减少计算时间。
在并行计算中，多个任务可以被同时执行，任务之间可以相互独立执行或者相互协作完成。
任务并行是指将一个计算任务拆分成多个子任务，在不同的处理器上并行执行。
每个子任务都是相对独立的，可以独立地进行计算，并最终将计算结果合并。
任务并行适用于将一个大型计算任务分解成多个子任务并行执行的情况，每个子任务之间没有数据依赖。
数据并行是指将问题的数据集合分成多个部分，在不同的处理器上并行执行相同的计算任务。
每个处理器都负责处理部分数据，并最终将计算结果合并。
数据并行适用于将一个相同计算任务应用于多个数据元素的情况，每个处理器之间没有数据依赖。
流水线并行是指将一个计算任务拆分成多个阶段，在不同的处理器上并行执行不同的阶段，任务的执行流经过多个处理器，并最终将计算结果合并。
流水线并行适用于一个计算任务可以被划分成多个可以并行执行的阶段的情况，每个阶段之间有数据依赖。
并行计算还需要考虑负载均衡和数据同步的问题。
负载均衡是指将任务分配给不同的处理器时，尽量确保各个处理器的负载大致相当。
如果负载不均衡，会导致一些处理器的利用率较低，从而降低整体的计算效率。
负载均衡可以通过动态调整任务分配策略或者任务划分的方式来实现。
数据同步是指在并行计算中，处理器之间需要共享或者交换数据的过程。
数据同步主要包括数据传输和数据通信两个环节。
数据传输是指将数据从一个处理器传输到另一个处理器的过程，可以通过共享内存、消息传递或者文件系统等方式实现。
数据通信是指处理器之间交换数据的过程，可以通过消息传递等方式实现。
并行计算除了可以在多个处理器上进行，并且还可以通过分布式计算系统进行。
分布式计算是指将计算任务分布到不同的计算节点上，每个计算节点可以有多个处理器，通过网络连接进行通信和协作。
分布式计算可以进一步提高计算效率和扩展性，适用于处理大规模计算任务的场景。
并行计算的分类
并行计算的分类随着计算机技术的不断发展，计算能力和算法的复杂程度也得到了大幅提升，但是在某些场景下，单个计算机的计算能力和运行速度已经无法满足需求。
并行计算应运而生，可以利用多个计算机或者处理器同时进行计算任务，进而提高计算速度和效率。
并行计算的分类可以从不同角度进行区分，下面是常见的并行计算分类。
1.按照并行度分类并行度是指在并行计算中，可同时执行的任务数目。
根据并行度的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）任务并行：任务并行是指将大的计算任务分为多个小的子任务，然后将子任务分配给多个处理器进行同时计算。
这种并行化策略可以极大地提高计算速度和效率。
例如，在图像处理中，可以将一幅图像分成多个子区域，然后交给多个处理器并行计算。
（2）数据并行：数据并行是指将大的数据集分为多份，然后将数据分配给多个处理器进行计算。
例如，在机器学习中，可以将数据集分为多份，然后交给多个处理器进行同时训练。
（3）管道并行：管道并行是指将多个处理器按照流水线方式进行组合，每个处理器负责一道计算工序，然后将结果传递给下一个处理器。
例如，在视频处理中，可以将视频编码器和解码器按照流水线方式进行组合，提高视频处理的效率。
（4）混合并行：混合并行是指以上所述所有并行化方式的混合使用。
2.按照计算资源分类根据计算资源的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）集中式并行计算：集中式并行计算是指将多个处理器或者计算机集中在一个计算中心进行协同工作，以完成一些大规模计算任务。
例如，在云计算中，可以将多个计算机集成在同一数据中心，来实现大规模的计算任务。
（2）分散式并行计算：分散式并行计算通常是通过网络进行协同工作，各个计算机或者处理器之间互相通讯，协同完成计算任务。
例如，在分布式系统中，每个计算机负责执行一部分计算任务，并将结果传递给其他计算机进行处理。
3.按照工作量分配策略分类根据工作量分配策略的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）静态数据分配：静态数据分配是指将数据集按照静态的方法分配给各个处理器进行计算。
并行处理的度量指标
并行处理的度量指标（原创实用版）目录一、并行处理的定义和重要性二、并行处理的度量指标1.处理器数量2.吞吐量3.可扩展性4.响应时间和负载均衡三、处理器数量的度量指标1.处理器数量与并行处理的关系2.处理器数量的衡量标准四、吞吐量的度量指标1.吞吐量与并行处理的关系2.吞吐量的衡量标准五、可扩展性的度量指标1.可扩展性对并行处理的影响2.可扩展性的衡量标准六、响应时间和负载均衡的度量指标1.响应时间和负载均衡对并行处理的影响2.响应时间和负载均衡的衡量标准七、总结正文一、并行处理的定义和重要性并行处理是一种计算机技术，它允许多个处理器同时执行多个任务或一个任务的多个部分。
这种技术可以显著提高计算机系统的处理速度和效率，特别是在处理大规模数据或复杂问题时。
在现代计算机科学中，并行处理已经成为一种非常重要的技术手段，被广泛应用于各种领域，如科学计算、数据分析、人工智能等。
二、并行处理的度量指标并行处理的性能和效果通常需要通过一些度量指标来衡量。
以下是并行处理的几个重要度量指标：1.处理器数量：处理器数量是衡量并行处理能力的一个重要指标。
一般来说，处理器数量越多，处理速度和效率越高。
然而，处理器数量并非越多越好，因为过多的处理器可能导致资源浪费和性能下降。
2.吞吐量：吞吐量是指并行处理系统在单位时间内处理的任务数量。
吞吐量越高，说明并行处理系统的处理能力越强。
吞吐量通常受到处理器数量、任务类型和任务分配策略等因素的影响。
3.可扩展性：可扩展性是指并行处理系统在增加处理器数量时，处理能力的提高程度。
一个好的并行处理系统应具备较好的可扩展性，以便在需要时方便地增加处理器数量，提高处理能力。
4.响应时间和负载均衡：响应时间是指并行处理系统完成任务所需的时间。
负载均衡是指在多个处理器之间合理分配任务，以确保每个处理器的负载基本相等。
响应时间和负载均衡对于保证并行处理系统的高效运行至关重要。
三、处理器数量的度量指标处理器数量是并行处理能力的一个重要指标。
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器
计算机基础知识理解计算机中的并行计算和多核处理器在计算机科学领域中，计算机的性能提升一直是一个重要的研究方向。
而并行计算和多核处理器技术的引入为计算机性能的提升带来了重要的突破。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指在同一时间内，多个任务可以同时进行，从而提高计算效率。
这是通过将一个问题拆分为多个子问题，并使用多个处理单元同时处理，最后再将各个子问题的结果进行合并得到最终解决方案。
并行计算的原理包括任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个任务划分为多个子任务，然后由不同的处理单元分别处理，最后通过数据通信和同步机制进行结果的合并。
数据并行是指将同一个任务的数据划分为多个部分，然后由多个处理单元并行处理各自的数据，最后将结果进行合并。
二、多核处理器的介绍和原理多核处理器是指在一个芯片上集成了多个处理核心的处理器。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行多个任务，从而提高系统的整体性能。
多核处理器的原理是将计算密集型的任务分配给不同的处理核心进行处理，而将串行和通信密集型的任务交给专门的处理核心进行处理。
多核处理器有两种形式：对称多处理器（SMP）和异构多处理器（AMP）。
在SMP架构中，每个处理核心都是相同的，并且共享同一片内存和总线。
而在AMP架构中，每个处理核心可以具有不同的性能和特点，它们可以独立地运行不同的任务。
三、并行计算和多核处理器的应用并行计算和多核处理器技术在各个领域都有着重要的应用。
在科学计算领域，它们被广泛应用于模拟和仿真、大规模数据处理和分析等任务。
在人工智能领域，它们被用于深度学习和机器学习算法的训练和推理。
在图像和视频处理领域，它们被应用于图像处理、视频编解码等任务。
并行计算和多核处理器技术还在云计算和大数据领域有着重要的应用。
通过将大规模的计算任务分配给多个处理核心并行处理，可以加快任务的执行速度，提高系统的负载均衡和资源利用率。
同时，多核处理器技术还能够提供更好的响应时间和性能预测能力，使得云计算和大数据系统能够更加高效地运行。
自考《计算机系统结构》第9章精讲
第九章并⾏处理技术 本章讲述的重点内容就是阵列处理机和多处理机，对阵列机的基本结构、主要特点、以及阵列机的互连络和并⾏存储器的⽆冲突访问等内容要加强理解。
本章应掌握的概念有：阵列处理机、络拓扑结构、单级⽴⽅体络、多级⽴⽅体等。
⼀、并⾏处理技术（识记）： 并⾏性主要是指同时性或并发性，并⾏处理是指对⼀种相对于串⾏处理的处理⽅式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。
并⾏性通常划分为作业级、任务级、例⾏程序或⼦程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。
作业级的层次⾼，并⾏处理粒度粗。
粗粒度开并⾏性开发主要采⽤MIMD⽅式，⽽细粒度并⾏性开发则主要采⽤SIMD⽅式。
开发计算机并⾏性的⽅法主要有：资源重复、时间重叠和资源共享三种⽅法。
⼆、SIMD并⾏计算机（阵列处理机） 阵列机也称并⾏处理机。
它将⼤量重复设置的处理单元按⼀定⽅式互连成阵列，在单⼀控制部件CU（Contrul Unit）控制下对各⾃所分配的不同数据并⾏执⾏同⼀指令规定的操作，是操作并⾏的SIMD计算机。
它采⽤资源重复的措施开发并⾏性。
是以SIMD（单指令流多数据流）⽅式⼯作的。
1、阵列机的基本结构（识记） 阵列机通常由⼀个控制器CU、N个处理器单元PE（Processing Element）、M个存储模块以及⼀个互连络部件（IN）组成。
根据其中存储器模块的分布⽅式，阵列机可分为两种基本结构：分布式存储器的阵列机和共享存储器的阵列机（理解⼆者不同之处）。
阵列机的主要特点： 它采⽤资源重复的⽅法引⼊空间因素，这与利⽤时间重叠的流⽔线处理机是不⼀样的。
它是利⽤并⾏性中的同时性⽽不是并发性，所有的处理单元必须同时进⾏相同操作（资源重复同时性）（我们想象⼀下亚运会的开幕式⼤型团体操表演，每个⼈就是⼀个PE，他们听从⼀个总指挥的指令，同时进⾏⾃⼰的操作，很快地就能"计算"出⼀个结果（队形）来。
） 它是以某类算法为背景的专⽤计算机，基本上是专⽤于向量处理的计算机（某类算法专⽤机）。
集群计算与并行处理
集群计算与并行处理在当前信息化时代，数据量的爆炸式增长使得传统的计算方式已经无法胜任大规模数据处理，为了更好的满足各种需要，集群计算和并行处理被广泛应用。
本文将介绍集群计算和并行处理的概念、应用范围、原理、优劣势和未来发展方向。
一、概念1.1 集群计算集群计算（Cluster Computing）是指将多台相互独立的计算机通过网络连接起来，作为一个整体来共同完成任务的一种计算方式。
在集群计算中，每台计算机被称为节点，节点之间通过一定的网状结构进行数据通信和任务分配。
在集群计算中，通过增加节点的数量，可以快速提升计算能力，实现高效的数据处理。
1.2 并行处理并行处理是指利用多个处理器同时处理一个或多个任务，从而实现提高处理速度的一种计算方式。
并行处理可以分为共享内存和分布式两种方式。
共享内存对处理器进行修改，以便允许多个处理器共享内存中的数据，从而使得多线程并行处理在同一时刻访问同一段内存，从而提高了运算效率；分布式并行处理指多个节点协同完成同一项任务，每个节点均为独立的处理器，数据存储在节点之间，通过网络连接实现数据通信和任务调度。
二、应用范围2.1 集群计算的应用集群计算得到了广泛的应用，尤其是在大数据分析、仿真计算、视频图像处理和金融交易等方面。
在大数据分析中，集群计算往往用于处理海量数据，如对互联网用户行为、社交媒体关系、在线交易等行为进行统计和分析。
集群计算的运用可以快速准确地发现一个问题或一个机会，从而对决策有重要的启发作用。
2.2 并行处理的应用并行处理在各种领域都有着广泛的应用。
在科学计算中，由于对数据处理的需求越来越高，越来越大批量的搜索路径以常规的方式测到的局限性之一，这就需要使用并行计算，多个处理器同时处理同一任务，以提高计算效率和准确性。
在多媒体制作和计算机图形处理领域，多个处理器并行处理使得一些视听处理等复杂任务在不同的处理器上被并行分配，从而实现高效的处理和高质量的制作。
并行算法简介
并行算法研究
一，并行计算的简介
并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。
并行算法的设计，分析和正确性比起相应的串行算法来要困难得多。
对于串行算法，衡量并行算法复杂度的主要标准除了是运行时间和所占用的空间，还要考虑其他资源的开销。
（1）处理器数
某些个别问题是固有串行的，不能使用并行算法，此时处理器的多少对问题的解决无意义。
大多数问题可以并行化解决，此时使用的处理器越多（在某个界限内），算法就越快。
而这个界限就需要我们研究探讨。
（2）处理器间的通信（处理器数目一定）
①处理器的距离
②处理问题同步
二，并行计算的模型
算法运行时间为(,)
T n p,其中n是输入的大小，p是处理器的数目。
比率()(,1)(,)
=被称为算法的加速比。
当()
S p T n T n p
=时并行算法是
S p p
最有效的，因为在这种情况下，算法获得了完美的加速比。
(,1)
T n的值应取自众所周知的串行算法。
处理器利用率的一个重要度量是并行算法的效率，定义为
()
(,1)
(,)(,)S p T n E n p p pT n p ==。
如果(,)1E n p =.，则在算法执行过程中所有处理器完成的工作量的总和等于串行算法所需要的工作量，在这种情况下算法取得了最优的处理器使用效果。
获得最优效率的机会是很小的，我们的目标是使效率最大化。
第11章 并行计算机体系结构
向量寄存器/ 向量缓冲器
向量处理机
*向量功能部件：向量的各分量采用流水操作方式； *向量存取部件：采用多级中间寄存器完成向量快速存取；
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3、提高向量处理性能的方法 (1)多个功能部件并行操作技术 *向量指令并行执行的条件： a)不存在向量寄存器使用冲突； b)不存在功能部件使用冲突。 (2)链接技术 采用“相关专用通路”思想，解决指令中向量寄存器的RAW 相 (3)条件语句和稀疏矩阵的处理技术 关，实现向量指令串的“并行”执行。 利用向量屏蔽控制技术将标量语句循环→向量语句；
1.2
一、向量处理机
并行计算机系统简介
1、向量处理方式 (课本P334) 有横向处理、纵向处理、纵横处理三种。 *横向处理：每次处理完向量的一个分量。
例: D=A×(B+C)，N次处理di=ai×(bi+ci)
*纵向处理：每次处理完向量的一个子操作； 例: D=A×(B+C) 两次处理 E=B+C 则 D=A×E
利用位向量+压缩向量技术实现稀疏矩阵，减少带宽需求。 (4)向量规约技术 对向量寄存器的分量计数器进行控制实现复杂功能。
4、并行向量处理机(PVP)
*定义：由多个向量处理器(VP)构成的能够并行处理多个向 量的向量多处理机，又称多向量机。
VP VP
„
VP
互连网络(纵横交叉开关)
SM
SM
„
SM
并行向量处理机PVP
按系统结构分类 Flynn分类法 按通信方式分类 按并行度分类
1) 按系统结构分类：
• • • • • • 层次结构的并行处理系统 非层次结构的并行处理系统 重复结构的并行处理系统 可变结构的并行处理系统 共享存储器型多处理机系统 分布存储器型多处理机系统
并行处理的概念
并行处理的概念1.引言1.1 概述在撰写这篇长文之前，首先需要了解并行处理的概念。
并行处理是一种通过同时执行多个任务来提高计算机系统性能的技术。
与传统的顺序处理方式相比，并行处理可以将一个大任务分解成多个小任务并行执行，从而加快处理速度。
并行处理利用计算机系统中的多个处理单元（例如多核处理器、分布式计算系统）同时执行不同的指令流或任务，以达到高效处理数据的目的。
每个处理单元可以独立地处理任务，并通过高速的通信机制与其他处理单元进行数据交互。
通过合理利用并行处理的特点，可以极大地提高系统的并发能力和计算速度。
并行处理的原理是将一个大任务划分成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的处理单元同时执行。
这些子任务可以是相互独立的，也可以是有依赖关系的。
在任务执行的过程中，处理单元之间需要进行合理的协调和通信，以确保整个任务的正确完成。
并行处理具有许多优势。
首先，通过并行处理，可以大幅提高系统的计算能力和处理速度。
其次，并行处理可以充分利用计算机系统中的多个处理单元，提高资源利用率，从而在相同时间内处理更多的任务。
此外，并行处理还具有良好的可扩展性，能够适应大规模数据处理和高并发访问的需求。
并行处理在许多领域有广泛的应用。
例如，在科学计算领域，通过并行处理可以加速复杂的数值模拟和计算任务，从而加快科学研究的进程。
在图像和视频处理领域，通过并行处理可以实现实时的图像处理和视频编解码。
在数据挖掘和机器学习领域，通过并行处理可以加速庞大数据集的分析和训练过程。
综上所述，通过并行处理可以充分利用计算机系统中的多个处理单元，提高系统的计算能力和处理速度。
并行处理具有许多优势，并在许多领域有着广泛的应用。
在接下来的文章中，我们将详细介绍并行处理的定义、原理、优势和应用领域，以期更深入地理解并行处理的概念及其在实际应用中的价值。
1.2文章结构文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文将按照以下结构来介绍并行处理的概念。
并行计算加速计算任务的方法与技术
并行计算加速计算任务的方法与技术随着科技的不断发展和计算需求的增加，单一计算机无法满足较大规模的计算任务。
为了提高计算效率和加速计算任务，人们开始研究并行计算技术。
本文将介绍并行计算的基本概念、方法和技术，并探讨其在加速计算任务方面的应用。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个大型计算任务分解成若干个子任务，并在多个处理器上同时执行这些子任务的过程。
通过这种方式可以加速计算任务的完成，并提高计算效率。
在并行计算中，需要考虑以下几个关键概念：1. 任务划分：将一个大型计算任务分解成若干个小的子任务，每个子任务可以独立计算，从而实现并行计算。
2. 数据通信：在并行计算中，不同的处理器之间需要进行数据的传输和交换，以完成各自的计算任务。
3. 同步机制：因为各个子任务的计算速度可能不同，为了保证计算结果的正确性，需要引入同步机制来协调各个子任务的执行。
二、并行计算的方法实现并行计算的方法有多种，常见的方法包括任务并行和数据并行。
1. 任务并行：将一个大的计算任务划分成多个独立的子任务，每个子任务在不同的处理器上独立执行。
任务并行适用于问题复杂度较高、计算量较大的计算任务。
2. 数据并行：将大规模的数据划分成多个小的数据集，每个处理器负责处理其中一部分数据。
数据并行适用于数据规模较大、计算密集度较低的计算任务。
三、并行计算的技术实现并行计算的技术主要包括共享内存并行和分布式并行两种。
1. 共享内存并行：各个处理器共享同一主存，通过读写主存中的数据进行进程间的通信和同步。
共享内存并行适用于处理器数量较少、任务规模较小的情况。
2. 分布式并行：各个处理器拥有自己的独立内存，通过消息传递的方式进行进程间的通信和同步。
分布式并行适用于处理器数量较多、任务规模较大的情况。
四、并行计算在加速计算任务中的应用并行计算技术在加速计算任务上有着广泛的应用，例如科学计算、图像处理、大规模数据分析等领域。
1. 科学计算：科学计算通常包含大规模的数学模型和复杂的计算过程。
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处理器的发展学院：政治与公共管理学院思想政治教育专业2010级姓名：石雪梅学号：20104011012摘要：进入新世纪以来，CPU进入了更高速发展的时代，以往可望而不可及的1Ghz大关被轻松突破了，在市场分布方面，仍然是Intel跟AMD公司在两雄争霸，它们分别推出了Pentium4、Tualatin核心Pentium Ⅱ和Celeron、Tunderbird核心Athlon、AthlonXP和Duron等处理器，竞争日益激烈电子计算机的主要设备之一，CPU，CPU是电脑中的核心配件，只有火柴盒那么大，几十张纸那么厚，但它却是一台计算机的运算核心和控制核心。
电脑中所有操作都由CPU负责读取指令，对指令译码并执行指令中央处理器（Central Processing Unit，CPU），是电子计算机的主要设备之一。
其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
所谓的计算机的可编程性主要是指对CPU的编程。
CPU是计算机中的核心配件，只有火柴盒那么大，几十张纸那么厚，但它却是一台计算机的运算核心和控制核心。
计算机中所有操作都由CPU负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。
CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机的三大核心部件。
关键字：处理器的发展1、CPU计算机的核心组成是CPU，传统的CPU是由运算器和控制器两大部分组成。
其中控制器由程序计数器、指令寄存器、指令译码器、时序产生器和操作控制器组成。
它是发布命令的”决策机构”,即完成协调和指挥整个计算机系统的操作。
运算器由算术逻辑单元、累加寄存器、数据缓冲寄存器、和状态条件寄存器组成。
它是数据加工处理部件，相对控制器而言，运算器接受控制器的命令而进行动作，即运算器所进行的全部的操作是由控制信号来指挥的。
CPU的溯源可以一直去到1971年。
在那一年，当时还处在发展阶段的INTEL 公司推出了世界上第一台微处理器4004。
这不但是第一个用于计算器的4 位微处理器，也是第一款个人有能力买得起的电脑处理器！！4004含有2300个晶体管，功能相当有限，而且速度还很慢，被当时的蓝色巨人IBM 以及大部分商业用户不屑一顾，但是它毕竟是划时代的产品，从此以后，INTEL便与微处理器结下了不解之缘。
可以这么说，CPU的历史发展历程其实也就是INTEL公司X86系列CPU的发展历程，我们就通过它来展开我们的“CPU历史之旅”。
1979年，INTEL公司推出了8088芯片，它仍旧是属于16位微处理器，内含29000个晶体管，时钟频率为4.77MHz，地址总线为20位，可使用1MB内存。
8088内部数据总线都是16位，外部数据总线是8位，而它的兄弟8086是16位。
1981年8088芯片首次用于IBM PC机中，开创了全新的微机时代。
也正是从8088开始，PC机（个人电脑）的概念开始在全世界范围内发展起来。
Intel 处理器1989年，我们大家耳熟能详的80486芯片由INTEL推出，这种芯片的伟大之处就在于它实破了100万个晶体管的界限，集成了120万个晶体管。
80486的时钟频率从25MHz逐步提高到33MHz、50MHz。
80486是将80386和数学协处理器80387以及一个8KB的高速缓存集成在一个芯片内，并且在80X86系列中首次采用了RISC（精简指令集）技术，可以在一个时钟周期内执行一条指令。
它还采用了突发总线方式，大大提高了与内存的数据交换速度。
由于这些改进，80486的性能比带有80387数学协处理器的80386DX提高了4倍。
80486和80386一样，也陆续出现了几种类型。
上面介绍的最初类型是80486DX。
1990年推出了80486SX，它是486类型中的一种低价格机型，其与80486DX的区别在于它没有数学协处理器。
80486 DX2由系用了时钟倍频技术，也就是说芯片内部的运行速度是外部总线运行速度的两倍，即芯片内部以2倍于系统时钟的速度运行，但仍以原有时钟速度与外界通讯。
80486 DX2的内部时钟频率主要有40MHz、50MHz、66MHz等。
80486 DX4也是采用了时钟倍频技术的芯片，它允许其内部单元以2倍或3倍于外部总线的速度运行。
为了支持这种提高了的内部工作频率，它的片内高速缓存扩大到16KB。
80486 DX4的时钟频率为100MHz，其运行速度比66MHz的80486 DX2快40%。
80486也有SL增强类型，其具有系统管理方式，用于便携机或节能型台式机。
2、Intel 奔腾处理器Intel 奔腾处理器2、1第一代的奔腾处理器-奔腾Pro：初步占据了一部分CPU市场的INTEL并没有停下自己的脚步，在其他公司还在不断追赶自己的奔腾之际，又在1996年推出了最新一代的第六代X86系列CPU——P6。
P6只是它的研究代号，上市之后P6有了一个非常响亮的名字——奔腾Pro。
Pentimu Pro的内部含有高达550万个的晶体管，内部时钟频率为133MHZ，处理速度几乎是100MHZ的奔腾的2倍。
Pentimu Pro的一级(片内)缓存为8KB指令和8KB数据。
2、2第二代的奔腾处理器-奔腾MMX：INTEL吸取了奔腾Pro的教训，在1996年底推出了奔腾系列的改进版本，厂家代号P55C，也就是我们平常所说的奔腾MMX（多能奔腾）。
这款处理器并没有集成当时卖力不讨好的二级缓存，而是独辟蹊径，采用MMX技术去增强性能。
MMX技术是INTEL最新发明的一项多媒体增强指令集技术，它的英文全称可以翻译“多媒体扩展指令集”。
MMX是Intel公司在1996年为增强奔腾CPU在音像、图形和通信应用方面而采取的新技术，为CPU增加了57条MMX指令，除了指令集中增加MMX指令外，还将CPU芯片内的L1缓存由原来的16KB增加到32KB（16K指命+16K数据），因此MMX CPU比普通CPU在运行含有MMX指令的程序时，处理多媒体的能力上提高了60％左右。
MMX技术不但是一个创新，而且还开创了CPU开发的新纪元，后来的SSE，3D NOW！等指令集也是从MMX发展演变过来的。
2、3第三代的奔腾处理器-奔腾III：在99年初，Intel发布了第三代的奔腾处理器——奔腾III，第一批的奔腾III 处理器采用了Katmai内核，主频有450和500Mhz两种，这个内核最大的特点是更新了名为SSE的多媒体指令集，这个指令集在MMX的基础上添加了70条新指令，以增强三维和浮点应用，并且可以兼容以前的所有MMX程序。
不过平心而论，Katmai内核的奔腾III除了上述的SSE指令集以外，吸引人的地方并不多，它仍然基本保留了奔腾II的架构，采用0.25微米工艺，100Mhz 的外频，Slot1的架构，512KB的二级缓存（以CPU的半速运行）因而性能提高的幅度并不大。
不过在奔腾III刚上市时却掀起了很大的热潮，曾经有人以上万元的高价去买第一批的奔腾III。
2、3、1第一代Pentium III处理器(Katmai)可以大幅提升，从500Mhz开始，一直到1.1 3G hz，还有就是超频性能大幅提高，幅度可以达到50%以上。
此外它的二级缓存也改为和CPU主频同步，但容量缩小为256KB。
2、3、2第二代Pentium III处理器(Coppermine)除了制程带来的改进以外，部分Coppermine 奔腾III还具备了133Mhz 的总线频率和Socket370的插座，为了区分它们，Intel在133Mhz总线的奔腾III型号后面加了个“B”, Socket370插座后面加了个“E”，例如频率为550Mhz，外频为133Mhz的Socket370 奔腾III就被称为550EB。
看到Coppermine核心的奔腾III大受欢迎，Intel开始着手把Celeron处理器也转用了这个核心，在2000年中，推出了Coppermine128核心的Celeron 处理器，俗称Celeron2，由于转用了0.18的工艺，Celeron的超频性能又得到了一次飞跃，超频幅度可以达到100%。
3、现代的CPU发展状况现代的CPU进入了更高速发展的时代，以往可望而不可及的1Ghz大关被轻松突破了，在市场分布方面，仍然是Intel跟AMD公司在两雄争霸，它们分别推出了Pentium4、Tualatin核心Pentium Ⅱ和Celeron、Tunderbird核心Athlon、AthlonXP和Duron等处理器，竞争日益激烈。
3、1在Intel方面，在上个世纪末的2000年11月，Intel发布了旗下第四代的Pentium处理器，也就是我们天天都能接触到的Pentium 4。
Pentium 4没有沿用PIII的架构，而是采用了全新的设计，包括等效于的400MHz前端总线(100 x 4), SSE2指令集，256K-512KB的二级缓存，全新的超管线技术及NetBurst架构，起步频率为1.3GHz。
3、2第二代的Pentium4处理器在低端CPU方面，Intel发布了第三代的Celeron核心，代号为Tualatin，这个核心也转用了0.13微米的工艺，与此同时二级缓存的容量提高到256KB，外频也提高到100Mhz，目前Tualatin Celeron的主频有1.0、1.1、1.2、1.3Ghz等型号。
Intel也推出了Tualatin核心的奔腾III，集成了更大的512KB 二级缓存，但它们只应用于服务器和笔记本电脑市场，在台式机市场很少能看3、3第三代Tualatin处理器在AMD方面，在2000年中发布了第二个Athlon核心——Tunderbird，这个核心的Athlon有以下的改进，首先是制造工艺改进为0.18微米，其次是安装界面改为了SocketA，这是一种类似于Socket370，但针脚数为462的安装接口。
最后是二级缓存改为256KB，但速度和CPU同步，与Coppermine 核心的奔腾III一样。
4、未来的CPUIBM说，他们的研究者已经找到了一套处理分子的新方法，这些处理过的分子能够以类似闪存存储芯片的工作方式进行组合。
它们能够运用到硅片上面，以替代传统的芯片制造工艺。
这种新技术能够让芯片商继续以摩尔定律进行发展。
只是芯片制造面临的问题是，印制芯片硅片电路的透镜预计将在10年后达到极限。
IBM的研究人员放弃了这种透镜蚀刻电路的方法，他们使用了分子聚合体来印刷芯片电路，这种材料能够分散开来，从而自然形成电路样式。
IBM的研究者Chuck Black说，这种纳米制造技术既可以替代现在的芯片生产工艺，也可以同时使用。
IBM透露，这种新工艺有望在5年之内投入试制生产。
纵观我们上面叙述的CPU发展史，大家不难得出以下的CPU发展方向：首先是更高的频率，其次是更小的制造工艺，第三，更大的高速缓存。