多核CPU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
多核CPU与多处理机分解
分的受保护的内存空间。
13121507张文杰
流水线
译码级有一些略微的修改。 不同于以往处理器仅仅译码指令指针指向的指令， 现今的处理器（2008-2013 年）每个时钟周期最多 可以译码 4 条指令。 寄存器重命名(register aliasing) 在处理器内部，这些原始的寄存器（如 AX,BX,CX,DX 等）被翻译（或者重命名）成为内部 的寄存器，而这些寄存器对程序员是不可见的。寄存 器和内存地址需要被映射到一个临时的地方用于指令 执行。当前每个始终周期可以翻译 4 条微指令。 重排序缓存(Reorder Buffer, ROB) ROB 可以存储最多 128 条微指令。在支持超线程 的处理器上，ROB 同样可以重排来自两个虚拟处理器 的指令。两个虚拟处理器在 ROB 中将微指令汇集到 一个共享的乱序执行部件中。
13122711胡红青
两者的比较
这就像为什么我们要去公司上班而不是在家里上 班一样。去公司上班（多核CPU）的话，资源共 享（共享缓存），沟通方便（CPU内数据传输速 度远大于总线速度）。 但是如果信息技术（类比总线）上有突破性进展， 否则我们还是每天要挤公车去公司上班。
13122711胡红青
形象的任务目标：你需要搬很多砖，你现在有一百支手。 实际的任务目标： 你有一个很大的计算任务，你有很多cpu。
13121507张文杰
02 简谈进程、线程、多机、内核、流水线
16组
13121507张文杰
专业定义
操作系统中的进程是指特定的代码序列在指 定的数据集合上的一次执行活动，是指并行 程序的一次执行过程，在Windows系统中就 是一个EXE文件。 计算机上运行的可执行文件对特定的输入数 据的一个实例。 进程=PCB（进程控制块）+程序段+数据
CPU的多核心架构及计算单元详解
CPU的多核心架构及计算单元详解中央处理器（CPU）是计算机系统中的核心组件之一，它承担着执行计算和控制操作的任务。
随着计算机的快速发展，人们对于性能的要求也越来越高。
为了满足用户对于多任务处理和高性能计算的需求，CPU的多核心架构逐渐兴起。
本文将详细介绍CPU的多核心架构以及其中的计算单元。
一、CPU的多核心架构1.1 多核心概念及发展多核心是指在一个CPU芯片上集成多个独立的处理器核心。
与传统的单核心CPU相比，多核心架构能够同时处理多个线程或任务，提升计算机的整体性能。
多核心架构的发展源于摩尔定律的进展。
根据摩尔定律，集成电路中的晶体管数量每18个月翻倍，这意味着CPU的计算能力也在同期间不断提升。
然而，到了一定程度，提升频率并不能显著增加CPU的性能，因为频率增加会导致功耗和发热的问题。
因此，为了进一步提升性能，多核心架构成为了解决方案。
1.2 多核心的优势多核心架构具有如下几个优势：1.2.1 提升系统性能：多核心能够同时处理多个任务或线程，有效提高了系统的整体性能。
特别是对于多线程应用程序或者同时执行多个任务的场景，多核心能够更好地满足用户需求。
1.2.2 节能降耗：与提升频率相比，多核心架构能更好地平衡性能和功耗。
通过将任务分配到多个核心上执行，每个核心的工作频率可以降低，从而减少功耗和发热，延长电池续航时间。
1.2.3 增强并行计算能力：多核心为并行计算提供了强大的支持。
对于需要大量计算的应用程序，多个核心可以同时进行计算，加速处理过程。
1.3 多核心架构的实现方式多核心架构的实现方式主要有对称多处理（SMP）和复杂指令集计算（CISC）。
对称多处理(SMP)是指每个核心拥有相同的访问权限和权力，可以独立运行不同的任务。
SMP架构中，每个核心可以共享同一份操作系统，从而实现大部分应用程序的并行执行。
复杂指令集计算(CISC)则是在一个CPU芯片上，集成多个核心以及专用的计算单元，每个计算单元负责执行特定类型的计算任务。
设计高性能并行计算机体系结构
设计高性能并行计算机体系结构高性能并行计算机体系结构是现代科学计算、数据处理和人工智能等领域的核心技术之一。
在大规模计算和高度并行的应用场景下，设计一个高性能的并行计算机体系结构至关重要。
本文将介绍何为高性能并行计算机体系结构，并提出一种设计思路，以实现高性能并行计算。
高性能并行计算机体系结构是指在硬件层面上如何组织计算单元、内存和互联网络等组件，以实现各处理单元之间的高效通信和并行计算能力。
一种常见的高性能并行计算机体系结构是多核处理器集群。
多核处理器集群由多个处理器核心组成，每个核心可以同时处理不同的指令，从而实现并行计算。
每个处理器核心拥有自己的缓存和寄存器，通过共享内存或者消息传递机制进行通信。
通过合理地设计处理器核心的数量和互连网络的结构，可以实现高性能的并行计算。
在设计高性能并行计算机体系结构时，需要考虑以下几个关键因素：首先是处理器核心的设计。
处理器核心是计算机的计算和控制单元，其性能直接决定了并行计算机的性能。
为了实现高性能的并行计算，处理器核心需要具备高性能的浮点计算单元、多级缓存、乱序执行和分支预测等特性。
此外，处理器核心的设计也需要考虑功耗和散热等问题，以保证在高负载下仍能保持良好的性能。
其次是内存子系统的设计。
内存的访问延迟和带宽是限制高性能并行计算的重要因素。
为了减少内存访问的延迟和提高带宽，可以采用多级缓存、高速内存和内存一致性机制等技术手段。
此外，还可以通过将数据和任务分布到不同的内存节点上，以实现更好的负载均衡和并行计算效率。
第三是互连网络的设计。
互连网络负责连接处理器核心和内存节点，为它们提供高效的通信通道。
在设计互连网络时，需要考虑带宽、延迟、拓扑结构和路由算法等因素。
常用的互连网络拓扑结构包括全互连、多维互连和树状互连等，而路由算法则需要根据具体的应用场景和计算需求来选择。
最后是编程模型和软件支持。
并行计算机体系结构需要与相应的软件开发环境相匹配，以提供方便快捷的并行编程接口和工具。
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。
安全可靠的多核处理器架构设计
安全可靠的多核处理器架构设计多核处理器是一种利用多个处理核心同时工作的中央处理器，是当前计算机技术的主流趋势。
由于它具有高效性和可扩展性，能够提高处理速度和性能，因此备受欢迎。
不过，多核处理器面临着一些安全和可靠性方面的挑战。
本文将探讨安全可靠的多核处理器架构设计。
1、多核处理器的安全性挑战多核处理器的安全性可以被分为软件和硬件两个层面。
软件层面主要涉及操作系统和应用程序的安全性问题。
多核处理器使用共享内存架构，任何一个核心都可以访问所有共享内存，因此必须采取措施防止恶意软件和攻击者访问内存。
此外，由于多核处理器有多个核心同时工作，可能会发生安全漏洞。
比如，可以利用超线程漏洞使一个线程窥探另一个线程的数据，这威胁了多进程计算中的隐私和安全。
硬件层面的安全性主要包括处理核心之间的安全隔离和保护，以及避免攻击者破解芯片并污染硬件的能力。
由于多核处理器在物理上是一个芯片，不同的核心之间共享硬件资源，这在设计时就必须考虑安全问题。
2、多核处理器可靠性的挑战多核处理器的可靠性主要涉及如何处理硬件故障。
由于处理器中的每个核心都有可能发生故障，因此必须采取措施来保护整个系统的可靠性。
为了保证可靠性，处理器设计人员需要考虑以下因素：降低故障率：通过提高芯片处理的空气流量以及通过检测并且监测、定位和报警其中的错误，使用特定的策略允许装配软件的改变和底层硬件的改变。
诊断和修复：当一个核心出现问题时，处理器必须能够检测该核心，从系统中分离，重启系统，或开始简单的二次诊断。
降低复杂性：除了上面所述的故障率和核心分离方案，也可以通过降低处理器的复杂性降低处理器可靠性的压力。
3、多核处理器架构设计在设计多核处理器架构时，必须采取措施来克服安全性和可靠性方面的挑战。
首先，处理器设计人员必须考虑核心之间的安全隔离和保护。
他们应该考虑如何使每个核心访问内存时只能访问其分配的部分，并且必须有一种有效方法来检测和阻止不合法访问。
其次，在硬件层面，处理器设计人员必须开发复杂的算法和技术来预测和防止故障。
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。
多核处理器体系结构分析
Intel双核的核心技术
Homogeneous Multi-core
Each with its own execution
resources
Each with its own L1 cache
32K instruction and 32K data 8-way set associative; 64-byte
但近年来，通过这些技术并未获得更好的性能 能量和存储延时问题，已经成为提高单线程性能的障
碍
一些高频率芯片方案已被取消
多核处理器体系结构分析
能耗问题
能量消耗大约与主频成立方关系
P ~ c * f 3
处理器能量的消耗已经到了现有技术的极 限
对于有足够多线程的应用
加倍并发线程的数目，能量消耗*2 减半线程的工作频率，能量消耗/8 故获得同等性能，能量仅为原来的1/4
A Heterogeneous Multi-core Architecture
* Cell Broadband Engine is a trademark of Sony Computer Entertainment, Inc.
多核处理器体系结构分析
Cell处理器的主要特征
Cell是以 IBM 所研发的 64 位元 Power 微处 理器为核心，结合8个独立的浮点数运算单 元所构成的非对称多核心处理器。
AMD公司的多核心处理器 Intel公司的多核心处理器 IBM公司的多核心处理器 SUN/HP公司的多核心处理器
多核处理器体系结构分析
Roadmap of Intel Processors
ENERGY-EFFICIENT PERFORMANCE
10’s to 100’s of cores
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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。
程序执行模型是编译器设计人员
与系统实现人员之间的接口。
编译器设计人员决定如何将一种高级语言程序按一种程序执行模型转换成一种目标机器语言程序；系统实现人员则决定该程序执行模型在具体目标机器上的有效实现。
当目标机器是多核体系结构时，产生的问题是：多核体系结构如何支持重要的程序执行模型？是否有其他的程序执行模型更适于多核的体系结构？这些程序执行模型能多大程度上满足应用的需要并为用户所接受？。