多核体系结构
多核处理器体系结构及并行程序设计
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Floating Point
Integer
Floating Point
Integer
L1 D-Cache and D-TLB
L1 D-Cache and D-TLB
Even 2 floating point threads can be executed at the same time now (per processor) as there are multiple floating point execution units
– 只共享系统总线，独立缓存 – 高性能，资源冲突少
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双核技术 VS. 超线程技术
• 双核是真正意义上的双处理器
– 不会发生资源冲突 – 每个线程拥有自己的缓存、寄存器和运算器
• 一个3.2GHz Smithfiled在性能上并非等同于3.2GHz P4 with HT 的2 倍
Integer
Rename/Alloc uop Queues Schedulers
BTB & I-TLB Decoder
Trace Cache
Floating Point
uCode ROM
2 threads CANNOT be executed at the same time (per processor) if
BTB & I-TLB Decoder
Trace Cache
Floating Point
uCode
ROM
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多核技术与超线程技术的结合
Dual Core
2 threads/socket
Dual Core with Hyper-Threading
计算机体系结构
计算机体系结构计算机体系结构是指计算机硬件与软件之间的结构和组织方式，包括计算机系统的层次、组件之间的连接方式、数据流以及控制流等。
它是计算机科学中的一个重要概念，对于理解计算机工作原理和优化计算机性能具有重要意义。
一、引言计算机体系结构是计算机科学领域中一项关键内容。
它关注计算机硬件和软件之间的交互和组织方式，是计算机系统设计的基础。
本文将介绍计算机体系结构的基本概念、组成以及它对计算机性能的影响。
二、计算机体系结构的基本概念1. 冯·诺依曼体系结构冯·诺依曼体系结构是计算机体系结构的基础，提出了程序存储器和数据存储器的概念，启发了后来计算机的设计思想。
在冯·诺依曼体系结构中，程序和数据被存储在同一块内存中，通过控制器实现程序和数据的读写。
2. 分布式体系结构分布式体系结构是一种多台计算机相互协作的体系结构，每台计算机具有独立的处理能力，通过通信网络进行数据交换和协作。
分布式体系结构具有高可靠性、高性能和可扩展性等优势，广泛应用于大规模计算和数据处理领域。
3. 多核体系结构多核体系结构是一种将多个处理核心集成到单个芯片上的体系结构。
多核体系结构有助于提高计算机的处理性能和并发能力，适用于并行计算和多任务处理。
三、计算机体系结构的组成1. 中央处理器（CPU）中央处理器是计算机体系结构的核心组件，负责执行计算机指令和控制计算机的工作流程。
它包括算术逻辑单元（ALU）、控制单元（CU）和寄存器等。
2. 存储器存储器用于存储计算机的程序和数据，分为主存储器和辅助存储器。
主存储器包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM），辅助存储器包括硬盘、光盘和闪存等。
3. 输入输出设备输入输出设备用于与计算机进行信息交互，包括键盘、鼠标、打印机、显示器等。
它们通过输入输出控制器与计算机系统进行数据交换。
四、计算机体系结构的影响因素1. 性能计算机体系结构直接关系到计算机的性能。
多核处理器体系结构软件仿真技术：研究综述
（ ｃ ｏ ｌｏ ｍｐ ｅ ｉｎ ｅ Ｓ ｈ ｏ ｆＣｏ ｕｔｒＳ ｅ ｃ ，Ｈ ｕ ｚ ｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉｙ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｏｏ ｙ、Ｗ ｕ ａ ３ ０ ４ ｃ ａ ｈ ｎ ｉｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅｈｎ ｌｇ ｈ ｎ４ ０ ７ ）
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计算机体系结构中的多核处理与并行算法
计算机体系结构中的多核处理与并行算法计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的关系以及它们协同工作的方法。
多核处理和并行算法是计算机体系结构中重要的概念和技术，在处理大规模数据和复杂任务时发挥着重要作用。
本文将从多核处理和并行算法的定义、原理、应用以及未来发展等方面展开讨论。
一、多核处理的定义和原理多核处理是指在一台计算机中集成多个处理器核心，每个核心都可以同时执行多个指令和处理多个任务。
通过同时执行多个任务，多核处理可以提高计算机的计算速度和处理效率。
多核处理的原理是将多个核心配置在同一颗芯片中，通过内部互联结构实现核心之间的通信和数据传输。
多核处理的出现是为了解决传统单核处理器在处理大规模数据和复杂任务时遇到的瓶颈问题。
通过使用多核处理器，可以将任务划分为多个子任务，每个子任务由一个核心负责执行，从而实现并行处理，提高系统的处理能力和效率。
二、并行算法的定义和应用并行算法是指将一个计算任务划分为多个可并行执行的子任务，并利用多核处理器的并行计算能力，同时执行这些子任务，最终将结果集成为一个完整的计算结果。
并行算法可以充分利用多核处理器的计算资源，提高计算效率和处理速度。
并行算法的应用范围非常广泛，例如在图像处理中，可以使用并行算法实现快速的图像滤波和增强；在科学计算中，可以使用并行算法进行大规模的数值模拟和数据分析；在人工智能领域，可以使用并行算法进行机器学习和深度学习等任务。
三、多核处理与并行算法的关系多核处理和并行算法是相辅相成的关系。
多核处理提供了硬件基础，使得并行算法得以实施和发挥作用；而并行算法则充分利用了多核处理器的计算资源，并通过合理的任务划分和调度，使得多核处理器能够发挥最大的处理能力和效率。
在实际应用中，通过合理选择并行算法可以充分利用多核处理器的计算能力。
例如，在图像处理中，可以使用并行算法将图像划分为多个子区域，每个子区域由一个核心负责处理，最后将所有处理结果合并得到最终的图像处理结果。
并行多核体系结构基础 -回复
并行多核体系结构基础 -回复
并行多核体系结构是一种计算机体系结构，其基本思想是通过在一个处理器中集成多个处理核心，同时执行多个线程或任务来提高计算性能。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够并行地执行更多的指令，从而提高计算速度和效率。
多核处理器的设计需要解决一些挑战，包括任务调度、内存访问以及数据一致性等问题。
任务调度需要合理地将不同的任务分配给处理核心，并对任务之间的依赖关系进行管理，以确保任务能够并行地执行而不发生冲突。
内存访问需要解决多个处理核心之间共享内存的问题，以及处理核心与内存之间的通信和同步机制。
数据一致性则要求处理核心之间共享的数据在多个核心之间保持一致，否则会产生数据不一致的问题。
随着计算任务的复杂性和并行度的提高，多核处理器在各种领域中得到了广泛的应用。
例如，在科学计算、人工智能、图形渲染和数据库处理等领域，多核处理器能够同时处理更多的数据和任务，提高计算性能和效率。
此外，多核处理器还可以通过动态调整核心的工作频率和功耗来优化能源消耗和散热问题。
总的来说，并行多核体系结构是一种旨在提高计算性能和效率的计算机体系结构，通过在一个处理器中集成多个处理核心来实现任务的并行执行。
【国家自然科学基金】_多核体系结构_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
科研热词 多核 集成光电子器件 量化评估 配位聚合物 邻菲咯啉 线程级推测 线程划分 硬件支持 片上网络 片上众核处理器 热稳定性 晶体结构 数据流分析 微程序 应用级检查点 序列比对算法 并行离散事件仿真 并行 容错 多线程 多核处理器 同步 原始套接字 单片多处理器 动态剖析 共享存储 光互连 优化 优先级调度 众核 仿真模型可移植性规范 仿真引擎 交叉开关 二茂铁苯甲酸 yuv格式 openmp
推荐指数 6 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
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2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2011年 科研热词 多核 多线程 并行 多核处理器 龙芯异构多核 龙芯 高速低功耗 高性能计算 非一致存储访问 非一致cache 锁同步 遗传算法 进化算法 路由算法 资源划分 负载分析 访存性能 计算机工程 自适应迁移策略 聚类系数 细粒度并行 组合 线程调度 线程mpi 线延迟 离散粒子群优化 片上网络( noc) 片上网络 片上缓存 片上多处理器 热点分析 核间切换开销 映射 数据驱动 数据流 数据局部性 插件 控制流 扩展点 扩展 异构多核处理器 度分布 并行算法 并行离散事件仿真 并行化 并行体系结构 平均路径长度 平均延时 嵌入式实时系统 嵌入式多核 层次存储 局部性 推荐指数 5 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
多核CPU体系结构
1.3.2 片上多核处理器体系结构片上多核处理器（Chip Multi-Processor，CMP）就是将多个计算内核集成在一个处理器芯片中，从而提高计算能力。
按计算内核的对等与否，CMP可分为同构多核和异构多核。
计算内核相同，地位对等的称为同构多核，现在Intel和AMD主推的双核处理器，就是同构的双核处理器。
计算内核不同，地位不对等的称为异构多核，异构多核多采用“主处理核+协处理核”的设计，IBM、索尼和东芝等联手设计推出的Cell处理器正是这种异构架构的典范。
处理核本身的结构，关系到整个芯片的面积、功耗和性能。
怎样继承和发展传统处理器的成果，直接影响多核的性能和实现周期。
同时，根据Amdahl定理，程序的加速比受制于串行部分的比例和性能，所以，从理论上来看似乎异构微处理器的结构具有更好的性能。
CMP处理器的各CPU核心执行的程序之间需要进行数据的共享与同步，因此其硬件结构必须支持核间通信。
高效的通信机制是CMP处理器高性能的重要保障，目前比较主流的片上高效通信机制有两种，一种是基于总线共享的Cache结构，一种是基于片上的互连结构。
总线共享Cache结构是指每个CPU内核拥有共享的二级或三级Cache，用于保存比较常用的数据，并通过连接核心的总线进行通信。
这种系统的优点是结构简单，通信速度高，缺点是基于总线的结构可扩展性较差。
基于片上互连的结构是指每个CPU核心具有独立的处理单元和Cache，各个CPU核心通过交叉开关或片上网络等方式连接在一起。
各个CPU核心间通过消息通信。
这种结构的优点是可扩展性好，数据带宽有保证；缺点是硬件结构复杂，且软件改动较大。
如何有效地利用多核技术，对于多核平台上的应用程序员来说是个首要问题。
客户端应用程序开发者多年来一直停留在单线程世界，生产所谓的“顺序软件”，但是多核时代到来的结果是软件开发者必须找出新的开发软件的方法，选择程序执行模型。
程序执行模型的适用性决定多核处理器能否以最低的代价提供最高的性能。
并行多核体系结构基础
并行多核体系结构基础1. 引言并行多核体系结构是指在一个计算机系统中，使用多个处理器核心来同时执行多个任务或处理多个线程。
这种体系结构的设计旨在提高计算机系统的性能和吞吐量，使得计算任务可以更加高效地完成。
2. 多核体系结构的发展历程多核体系结构的发展可以追溯到20世纪60年代，当时人们开始研究如何将多个处理器集成到一个芯片上。
随着技术的进步，芯片上集成的处理器数量逐渐增加，从最初的双核、四核到现在的八核、十六核甚至更多。
3. 多核体系结构的优势3.1 提高系统性能通过利用并行计算，多核体系结构可以同时执行多个任务或处理多个线程，从而提高系统的整体性能。
每个处理器核心都可以独立地执行指令，并访问自己的缓存和寄存器文件，避免了单一处理器可能遇到的瓶颈问题。
3.2 增加系统吞吐量由于每个处理器核心都可以同时执行任务，多核体系结构可以实现更高的系统吞吐量。
多个任务可以并行执行，而不会相互干扰，从而提高了整体的处理能力。
3.3 提高能源效率相比于传统的单核体系结构，在多核体系结构中，每个处理器核心可以根据任务的需求进行动态调整频率和电压。
这样可以更好地平衡性能和功耗之间的关系，提高能源效率。
4. 多核体系结构的挑战4.1 线程同步与通信在多核体系结构中，不同的处理器核心可能同时执行不同的线程或任务。
为了保证数据一致性和正确性，需要进行线程同步和通信操作。
这对程序员来说是一个挑战，需要仔细设计并发算法和数据结构。
4.2 热点问题由于多个处理器核心共享同一片内存区域，可能会导致热点问题。
当多个处理器核心同时访问同一片内存区域时，会引起竞争条件和缓存一致性问题。
有效地解决热点问题是一个复杂而重要的任务。
4.3 调度与负载均衡在多核体系结构中，如何合理地调度任务和实现负载均衡是一个挑战。
由于不同的任务可能具有不同的特性和需求，需要设计合适的调度算法和负载均衡策略。
5. 多核体系结构的应用领域多核体系结构已经广泛应用于各个领域，包括科学计算、人工智能、图像处理等。
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多核体系结构
随着桌面并行时代的来临，基于多核的并行计算机已进入千家万户。
例如，很多人的笔记本就装有两个处理器芯片，台式计算机装有四个芯片。
INTEL、AMD在多核技术方向的相继突破，更使得并行计算成为研究热点之一。
虽然多核时代已经到来，目前的困境是，多核硬件技术已成熟，但并行处理核心算法等应用问题却尚未得到解决。
中国科大研究人员所做的这项研究在网络数据包的有效分类算法，也即网络核心算法的研究方面获得进展。
多核的普及是很重要的，因为以往仅仅提供高单线程性能。
我们观察到，在一个大型变繁忙的内核数量多核心，这技术的应用是最理想的任何个人。
每个单是往往无法把所有的方式多核其功率或温度信封由于电源电压或错误率的限制。
事务性记忆已经被提出来，用以解决一些芯片多处理器的可编程性问题。
事务性内存硬件实现在提供的功能的支持，如取得重大进展，比如长期交易，泄漏出的高速缓存，和上下文切换并在交易中线程迁移。
通过集成在单个芯片中的多个内核，芯片多处理器提供一个有吸引力的方法同时提高系统的吞吐量和效率。
这种集成允许在片上资源，这可能会导致破坏性的共享相互干扰的执行工作负载。
共享资源是一个重要的功能，它有助于显着的整体吞吐量和降低功耗。
为了提高系统性能和降低个别表现波动线程，已经提出最后一级缓存和片外带宽分配计划。
多核技术已经是现代处理器发展的主流趋势,它的诞生给软件开
发技术带来了新的挑战。
如何编写出高效的并行程序使之充分地利用多核的资源,这一直是学术界和工艺界致力于解决的难题。
多核程序的性能调试对于开发高效的并行程序来说,具有良好地辅助作用。
它通过分析程序的行为并诊断其性能瓶颈,进而给性能优化提供有效的支持。
由于并行程序的动态性和不确定性,传统的代码分析技术很难有效地检测其性能瓶颈。
有的研究工作提出在软件层分析程序运行时行为,这通常会引入很大的运行时开销,并且获得数据精确度很低。
硬件的实现虽然运行时开销低,然而其结构扩展引入的开销又会损伤程序的性能。
CMP的低成本和广泛可用性，使得一般的软件开发人员能够进行各种级别的并行处理。
并行处理不再是超级计算机或集群的专属领域。
基本的开发工作站和入门级服务器现在都具有软件级和硬件级的并行处理能力。
这意味着程序员和软件开发人员可以无需牺牲设计或性能，即可根据需要部署利用多处理和多线程的应用。
然而，需要注意的是，并非每个软件应用都需要多处理或多线程。
实际上，一些软件解决方案和计算机算法最好使用顺序编程技术来实现。
在某些情况下，在软件中引入并行编程技术的开销会使软件性能降级。
并行性和多处理是需要一定成本的。
如果软件中顺序地解决问题需要的工作量少于创建额外线程和进程的开销，或者少于协调并发执行的任务之间通信的工作，则应选择顺序的方法。
有时可以较容易地确定何时及何地应当使用并行性，因为软件解决方案本身可能会要求支持并行性。
例如在很多客户端-服务器配置
中，很显然是需要并行性的。
可能有一个服务器，例如数据库，还有很多可以同时对数据库发起请求的客户端。
在多数情况下，您不希望一个客户端被要求等待，直到另外一个客户端的请求被满足。
可接受的解决方案允许软件并发地处理客户端的请求。
另一方面，有时候可能会在不需要并行性时面对并行性的诱惑。
设计决策者若赞成使用并发的解决方案，则必须考虑盈亏临界点和问题规模。
在多数情况下，软件设计和软件实现是分开进行的，而且很多时候是由不同的小组来执行的。
但是当主要的系统需求是软件加速或性能优化时，软件设计小组必须至少清楚软件实现的选择，而软件实现选择必须知道潜在的目标平台。
我们今天所使用的基本计算机体系结构是基于二十世纪四十年代数据学冯诺依曼提出的概念的。
在他的体系结构中，数据和程序存储于计算机内存并被馈送给计算机的CPU。
程序通过使用程序计数器执行，这就为CPU提供了内存当中下一个将执行的指令的地址。
但是，这种方法是受限制的，因为它一次只允许执行单个指令。
在多核处理器和拥有大量可用内存的时代，不再需要这种限制了。
取而代之的是，多个指令通常可以更快地平行执行--所有指令都同时执行且只需一个步骤。
多核体系结构，允许在任何指定的时间执行多个指令，这样可以极大地简化程序员的工作。
References:
【1】Understanding How Off-Chip Memory Bandwidth Partitioning in Chip Multiprocessors AffectsSystem Performance
Fang Liu, Xiaowei Jiang, Yan Solihin
【2】Leadout: Composing Low-Overhead requency-Enhancing Techniques for Single-ThreadPerformance in Configurable Multicores
Brian Greskamp, Ulya R. Karpuzcu, JosepTorrellas
【3】LiteTM: Reducing Transactional State Overhead
Syed Ali RazaJafri, MithunaThottethodi, T. N. Vijaykumar 【4】A Bandwidth-aware Memory-subsystem Resource Management Using Non-Invasive ResourceProfilers for Large CMP Systems
DimitrisKaseridis, Jeffrey Stuecheli, Jian Chen, Lizy K. John 【5】HARE: Hardware Assisted Reverse Execution IoannisDoudalis, Milos Prvulovic。