多核CPU面临的挑战与机遇
2023年多核处理器行业市场环境分析
2023年多核处理器行业市场环境分析随着科技的不断发展，多核处理器已经被广泛应用于计算机、手机、智能家居等领域。
多核处理器相比于传统单核处理器，具有并行计算能力强、多线程处理能力高、能够快速响应用户操作等优点，因此备受消费者青睐。
本文将对多核处理器行业市场环境进行分析。
一、市场规模分析随着计算机、手机等电子产品的普及，多核处理器市场规模不断扩大。
根据市场研究机构IDC的调查显示，2020年全球多核处理器市场规模达到了266亿美元，同比增长了2.5%。
而到2025年，预计全球多核处理器市场规模将达到382亿美元，年复合增长率为8.2%。
从细分市场来看，多核处理器在消费电子、通信和数据中心等领域的应用越来越广泛。
其中，手机领域是多核处理器市场的主要应用领域之一，占据了多核处理器市场的近50%份额。
其他领域如数据中心、游戏设备等也占据了不小的市场份额。
二、竞争环境分析多核处理器市场竞争激烈，主要的厂商包括英特尔、AMD、高通、三星电子、联发科技等。
其中，英特尔是全球最大的多核处理器厂商，占据了市场份额的近70%。
英特尔和AMD是多核处理器市场的两大主要厂商，两者之间的竞争非常激烈。
英特尔主要在PC市场占据优势，而AMD则在游戏处理器和移动处理器市场上表现出色。
高通则是手机市场上的主要竞争者，其Snapdragon系列处理器在市场上非常受欢迎。
三、技术发展趋势分析多核处理器的技术发展趋势主要包括以下几个方面：1.更高的核心数。
随着计算机软件的不断升级，对处理器的性能要求越来越高，因此多核处理器的核心数也越来越多。
目前，英特尔的Xeon Phi处理器已经拥有了72个核心。
2.更高的频率。
处理器的频率也是决定其性能的重要因素之一。
随着制造工艺的提高和散热技术的进步，多核处理器的频率也在不断提高。
3.更低的功耗。
多核处理器需要更低的功耗，以延长电池寿命或者是提高服务器效率。
目前，一些处理器厂商已经开始采用更先进的制程技术和新型材料，以实现更低的功耗。
计算机硬件的未来发展趋势
计算机硬件的未来发展趋势随着科技的不断进步和人们对计算机硬件需求的不断增长，计算机硬件的未来发展前景看好。
本文将从处理器、内存、存储技术和显示技术等几个方面探讨计算机硬件的未来发展趋势。
1. 多核处理器在过去的几十年中，计算机处理器的发展可谓突飞猛进。
然而，单核处理器已接近性能极限，因此多核处理器成为未来的趋势。
多核处理器可以将任务分配给多个核心同时进行处理，提高计算机的性能和效率。
未来的多核处理器将继续增加核心数目，进一步提升计算能力。
2. 全息内存内存是计算机系统中的重要组成部分，对计算机性能有着重要影响。
随着数据量的不断增加，传统的内存技术已逐渐无法满足需求。
全息内存作为一种新型的内存技术，具有高速读写、低功耗和大容量等优势。
未来的发展趋势将会致力于提高全息内存的可靠性和稳定性，以满足日益增长的数据需求。
3. 存储技术的创新随着云计算、人工智能和大数据时代的到来，对存储技术的需求也在不断增长。
未来的发展趋势将会致力于提高存储介质的密度和速度，减小存储设备的体积和功耗。
新兴的存储技术如固态硬盘（SSD）、相变存储和量子存储等将逐渐取代传统的机械硬盘，成为主流的存储解决方案。
4. 弯曲屏幕技术显示技术一直是计算机硬件领域的研究热点之一。
未来，弯曲屏幕技术将会得到更广泛的应用。
弯曲屏幕具有更大的视觉冲击力和更好的视觉效果，使用户能够获得更真实、更沉浸式的体验。
同时，弯曲屏幕还具有更好的适应性，可以用于曲面显示器、柔性显示屏以及可穿戴设备等领域。
5. 量子计算机量子计算机是计算机硬件领域的一项颠覆性技术。
相比传统计算机，量子计算机能够进行更快、更复杂的计算，解决一些传统计算机难以应对的问题。
尽管目前量子计算机的发展仍处于初级阶段，但未来的发展趋势仍然值得期待。
综上所述，计算机硬件的未来发展趋势包括多核处理器、全息内存、创新的存储技术、弯曲屏幕技术和量子计算机等。
这些技术的不断进步将进一步提升计算机的性能和效率，满足人们对计算能力的不断增长需求。
高性能计算挑战与机遇
高性能计算挑战与机遇随着科技的快速发展，高性能计算越来越受到重视，成为各个领域研究和创新的重要工具和支撑。
高性能计算不仅能够加速科学研究和工程设计的过程，还可以提供更准确的数据分析和预测，对于推动社会进步和经济发展具有重要意义。
然而，高性能计算也面临着一系列的挑战和机遇。
本文将探讨高性能计算所面临的挑战，并展望其未来的发展机遇。
一、硬件挑战高性能计算所需的硬件设施是支撑其正常运行的基础。
然而，随着计算任务的增加和数据量的不断增长，传统计算设备面临着存储容量和计算能力的瓶颈。
这对高性能计算提出了更高的要求，需要更先进的硬件设备来满足其发展需求。
因此，如何提升计算速度、增加存储容量和改进能源效率成为了高性能计算面临的首要挑战。
目前，针对这些挑战，研究人员正在积极开发新一代高性能计算硬件。
例如，采用并行处理器和GPU的计算机集群可以大幅提高计算速度。
固态硬盘的应用也可以大幅提高存储容量和读写速度。
此外，研究人员正在探索新的能源解决方案，如利用可再生能源和高效能源管理系统等，以提高能源效率和减少能源消耗。
二、算法和软件挑战除了硬件挑战外，高性能计算还面临着算法和软件方面的挑战。
高性能计算需要快速、高效的算法来解决各种复杂的科学计算和数据分析问题。
然而，由于问题的规模和复杂性不断增加，传统算法往往无法满足高性能计算的需求。
因此，研究人员正在开发和改进新的算法和软件来应对这一挑战。
例如，分布式计算和并行计算技术可以将大规模计算任务分解为多个子任务并行处理，从而提高计算效率。
同时，机器学习和人工智能的应用也为高性能计算带来了新的算法和解决方案，提供更准确、更高效的数据分析和处理能力。
三、数据管理挑战高性能计算产生的大数据量也对数据管理提出了挑战。
数据的采集、存储、传输和处理需要高效的技术和策略，以确保数据的完整性、安全性和可用性。
同时，数据的分析和挖掘也需要高效的算法和工具来提取有用的信息。
为了解决这一挑战，研究人员正在探索新的数据管理技术和策略。
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。
了解计算机系统中的多核处理器和并行计算
了解计算机系统中的多核处理器和并行计算计算机技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
为了满足不断增长的计算需求，人们开发了各种技术来提高计算机系统的性能。
其中，多核处理器和并行计算是最重要的两个方向。
本文将深入探讨多核处理器和并行计算的原理、应用以及未来发展趋势。
多核处理器指的是在一颗处理器芯片上集成多个处理核心。
与传统的单核处理器相比，多核处理器能够同时执行多个任务，大大提高了计算性能。
多核处理器的原理基于并行计算的概念。
并行计算指的是将任务分解为多个子任务，并在不同的处理器核心上同时执行这些子任务。
通过合理地划分任务，可以充分利用处理器的计算能力，提高计算效率。
多核处理器和并行计算的应用十分广泛。
在科学计算领域，很多复杂的计算问题需要大量的计算资源。
多核处理器可以将这些计算任务划分为多个子任务，并在多个核心上同时运行，从而提高计算速度。
比如，在天气预报领域，用多核处理器进行并行计算可以快速模拟和预测天气的变化。
在图像处理和视频编码领域，多核处理器可以并行处理图像和视频数据，提高处理速度和质量。
此外，多核处理器还可以应用于数据库管理、网络传输和数据分析等领域，提高系统的响应速度和吞吐量。
然而，多核处理器和并行计算也面临一些挑战。
首先，任务的划分和调度是一个复杂的问题。
如何将任务划分为合理的子任务，并将它们调度到不同的核心上执行，是一个需要深入研究的问题。
同时，多核处理器的并行计算需要良好的内存访问和数据共享机制，以避免数据冲突和竞争条件。
此外，多核处理器的功耗和散热问题也需要解决。
随着核心数量的增加，处理器的功耗和温度会迅速上升，对散热设计提出了更高的要求。
未来，多核处理器和并行计算还有很大的发展空间。
随着技术的进步，芯片制造工艺将逐渐提高，核心数量将继续增加。
同时，新的并行编程模型和工具将被开发出来，使开发者能够更方便地利用多核处理器的性能。
此外，人工智能和深度学习等新兴领域对计算性能的需求也将推动多核处理器和并行计算的发展。
多核处理器的发展趋势
多核处理器的发展趋势摘要：多核处理器以其高性能、低功耗优势正逐步取代传统的单处理器成为市场的主流。
介绍了 Hydra、Cell、RAW 这 3 种典型的多核处理器结构，重点讨论了核心结构选择、存储结构设计、低功耗等 4个影响当前多核处理器发展的关键技术，最后得出多核处理器的未来将呈现众核、低功耗和异构结构 3 种发展趋势。
Abstract：Multi-core processor has replaced single processor as the mainstream in the market for its high performance and low power.Three typical structures of multi-core processor: Hydra, Cell, RAW is introduced, and then four key techniques is presented, suchas core architecture, memory architecture design, low power and finally thedevelopmenttrends of multi-coreprocessor isdiscussed, whichare manycore, low power and heterogeneous.多核处理器也称为片上多处理器 (chip multi-processor，CMP)，或单芯片多处理器。
自 1996 年美国斯坦福大学首次提出片上多处理器(CMP)思想和首个多核结构原型，到 2001 年IBM 推出第一个商用多核处理器 POWER4，再到 2005 年 Intel和AMD多核处理器的大规模应用，最后到现在多核成为市场主流，多核处理器经历了十几年的发展。
在这个过程中，多核处理器的应用范围已覆盖了多媒体计算、嵌入式设备、个人计算机、商用服务器和高性能计算机等众多领域，多核技术及其相关研究也迅速发展，比如多核结构设计方法、片上互连技术、可重构技术、下一代众核技术等。
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案
高性能计算机体系结构面临挑战及新技术解决方案在当今信息时代，高性能计算机已经成为了各个领域中不可或缺的工具。
高性能计算机不仅能够提供强大的计算能力，还能够处理大规模的数据和复杂的计算任务。
然而，随着科学技术的不断发展，高性能计算机体系结构也面临着一系列的挑战。
本文将探讨高性能计算机体系结构面临的挑战，并介绍一些新技术解决方案。
首先，高性能计算机体系结构面临的一个挑战是处理器性能的瓶颈。
目前，传统的中央处理器（CPU）已经达到了性能的物理极限。
因此，需要借助新的技术来提升处理器的性能。
其中一个新的技术解决方案是多核处理器。
多核处理器是将多个处理核心集成到同一颗芯片上，能够更好地并行处理任务，提高计算效率。
此外，图形处理器（GPU）也成为提升计算机性能的有效工具。
GPU具有大量的计算单元和高速的内存带宽，适用于处理复杂的图形计算和并行计算任务。
因此，在高性能计算机体系结构中引入多核处理器和GPU是提升计算性能的重要手段。
其次，高性能计算机体系结构还面临着数据存储和传输的问题。
随着科学研究和商业应用中产生的数据量不断增加，高性能计算机需要处理和存储大规模的数据。
传统的存储技术往往无法满足这种需求，因此需要采用新的存储技术来解决这个问题。
一种新的技术解决方案是闪存存储器（Flash Memory）。
闪存存储器具有高速的读写速度和大容量的存储空间，适用于高性能计算机的存储需求。
此外，分布式存储系统也是解决大规模数据存储和传输问题的有效方式。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，能够实现高性能的数据访问和传输。
此外，高性能计算机体系结构还面临能耗和散热的挑战。
随着计算机性能的提升，计算机的能耗也不断增加，同时也产生大量的热量。
高能耗和散热会限制计算机性能的进一步提升。
因此，需要采用新的技术来降低能耗和散热。
一种新的技术解决方案是超级计算机系统的能耗管理。
超级计算机系统能够根据任务的需求，动态地调整计算节点的功耗和工作频率，以实现能效优化。
并行计算：利用多核处理器和集群提高性能
并行计算：利用多核处理器和集群提高性能并行计算是指同时利用多个处理器或计算机集群来并行处理计算任务的一种计算模式。
随着多核处理器和集群计算技术的发展，越来越多的应用程序开始采用并行计算技术来提高性能和效率。
本文将从多核处理器和集群计算的原理、优势及应用领域等方面进行深入分析，并探讨并行计算在未来的发展趋势和挑战。
一、多核处理器的原理及优势1.多核处理器的原理多核处理器是指在一个物理芯片上集成了多个处理核心，每个核心都可以独立执行指令和处理数据。
多核处理器的原理是通过并行处理多条指令来提高系统的性能和效率。
当一个核心在执行一条指令时，其他核心可以同时执行其他指令，从而实现并行处理。
2.多核处理器的优势多核处理器的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高性能：多核处理器能够同时执行多个任务，从而大大提高了系统的计算速度和响应能力。
（2）节省能源：相比传统的单核处理器，多核处理器在执行相同任务时可以实现更高的能效比，从而节省了能源。
（3）增强可靠性：多核处理器通过分布式处理和故障容忍等技术可以提高系统的可靠性和稳定性。
（4）降低成本：多核处理器的集成化设计可以降低系统的成本，提高系统的性价比。
二、集群计算的原理及优势1.集群计算的原理集群计算是指通过连接多台计算机来构建一个高性能计算系统，各个计算节点之间通过网络连接进行数据传输和协同计算。
集群计算的原理是通过将大规模的计算任务分解成多个小任务，然后分配给不同的计算节点并行处理，最后将结果合并输出。
2.集群计算的优势集群计算的优势主要体现在以下几个方面：（1）可扩展性：集群计算系统可以根据应用需求动态扩展计算节点，以满足不同规模和复杂度的计算任务。
（2）高性能：集群计算通过并行处理和数据分布式存储等技术可以实现高性能的计算和数据处理。
（3）灵活性：集群计算可以根据应用需求选择不同的计算节点和网络拓扑，以实现不同的计算模式和数据流程。
（4）成本效益：集群计算系统可以通过利用廉价的商用计算机和网络设备来构建高性能的计算平台，从而降低了系统的运维成本和投资成本。
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多核CPU面临的挑战与机遇——如何发挥多核CPU的性能09计算机科学与技术一班2009118231樊如霞多核CPU面临的挑战与机遇——如何发挥多核CPU的性能取代过去的单一中央处理器，计算机目前正在步入多核时代。
尽管这项技术对我们而言并不是新鲜事物，但这是这种类型的体系架构首次大规模运用于商用个人电脑和服务器市场。
这场变革将影响到每位计算机用户。
多核技术的触角已经深入到服务器，笔记本电脑甚至游戏机控制台领域。
从最终用户的角度来看，这种变革的影响是潜移默化的。
程序设计者们发现要实现多核设计的性能也是一项充满挑战的艰巨任务，特别是现在还没有一劳永逸的办法和自动化技术能适应多核系统上运行的现行软件。
多核CPU就是基板上集成有多个单核CPU，早期PD双核需要北桥来控制分配任务，核心之间存在抢二级缓存的情况，后期酷睿自己集成了任务分配系统，再搭配操作系统就能真正同时开工，2个核心同时处理2“份”任务，速度快了，万一1个核心死机，起码另一个U还可以继续处理关机、关闭软件等任务。
与单核处理器相比，多核处理器在体系结构、软件、功耗和安全性设计等方面面临着巨大的挑战，但也蕴含着巨大的潜能。
CMP和SMT一样，致力于发掘计算的粗粒度并行性。
CMP可以看做是随着大规模集成电路技术的发展，在芯片容量足够大时，就可以将大规模并行处理机结构中的SMP （对称多处理机）或DSM（分布共享处理机）节点集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的线程或进程。
在基于SMP结构的单芯片多处理机中，处理器之间通过片外Cache或者是片外的共享存储器来进行通信。
而基于DSM结构的单芯片多处理器中，处理器间通过连接分布式存储器的片内高速交叉开关网络进行通信。
由于SMP和DSM已经是非常成熟的技术了，CMP结构设计比较容易，只是后端设计和芯片制造工艺的要求较高而已。
正因为这样，CMP成为了最先被应用于商用CPU 的“未来”高性能处理器结构。
虽然多核能利用集成度提高带来的诸多好处，让芯片的性能成倍地增加，但很明显的是原来系统级的一些问题便引入到了处理器内部。
多核处理器的革命给整个计算机领域带来了前所未有的挑战和机遇。
一方面，多核意味着在同样的空间内实现更多的计算功效。
另一方面，处理器体系架构的根本性变化要想充分利用这些处理器，比起之前的设计就更具挑战性。
从应用需求上去看，越来越多的用户在使用过程中都会涉及到多任务应用环境，日常应用中用到的非常典型的有两种应用模式。
一种应用模式是一个程序采用了线程级并行编程，那么这个程序在运行时可以把并行的线程同时交付给两个核心分别处理，因而程序运行速度得到极大提高。
这类程序有的是为多路工作站或服务器设计的专业程序，例如专业图像处理程序、非线视频编缉程序、动画制作程序或科学计算程序等。
对于这类程序，两个物理核心和两颗处理器基本上是等价的，所以，这些程序往往可以不作任何改动就直接运行在双核电脑上。
还有一些更常见的日常应用程序，例如Office、IE等，同样也是采用线程级并行编程，可以在运行时同时调用多个线程协同工作，所以在双核处理器上的运行速度也会得到较大提升。
例如，打开IE浏览器上网。
看似简单的一个操作，实际上浏览器进程会调用代码解析、Flash播放、多媒体播放、Java、脚本解析等一系列线程，这些线程可以并行地被双核处理器处理，因而运行速度大大加快（实际上IE浏览器的运行还涉及到许多进程级的交互通信，这里不再详述）。
由此可见，对于已经采用并行编程的软件，不管是专业软件，还是日常应用软件，在多核处理器上的运行速度都会大大提高。
日常应用中的另一种模式是同时运行多个程序。
许多程序没有采用并行编程，例如一些文件压缩软件、部分游戏软件等等。
对于这些单线程的程序，单独运行在多核处理器上与单独运行在同样参数的单核处理器上没有明显的差别。
但是，由于日常使用的最最基本的程序——操作系统——是支持并行处理的，所以，当在多核处理器上同时运行多个单线程程序的时候，操作系统会把多个程序的指令分别发送给多个核心，从而使得同时完成多个程序的速度大大加快。
另外，虽然单一的单线程程序无法体现出多核处理器的优势，但是多核处理器依然为程序设计者提供了一个很好的平台，使得他们可以通过对原有的单线程序进行并行设计优化，以实现更好的程序运行效果。
上面介绍了多核心处理器在软件上面的应用，但游戏其实也是软件的一种，作为一种特殊的软件，对PC发展作出了较大的贡献。
一些多线程游戏已经能够发挥出多核处理器的优势，对于单线程游戏，相信游戏厂商也将会改变编程策略，例如，一些游戏厂商正在对原来的一些单线程游戏进行优化，采用并行编程使得游戏运行得更快。
有的游戏可以使用一个线程实现人物动画，而使用另一个线程来载入地图信息。
或者使用一个线程来实现图像渲染中的矩阵运算，而使用另一个来实现更高的人工智能运算。
如今，大量的支持多核心的游戏涌现出来，从而使得多核处理器的优势能得到进一步的发挥。
从最终用户的角度来看多核对工作负载的影响更为直接。
举例来说，你的工作负载要同时执行不同的任务，此时多核系统就能马上发挥它的性能优势所在。
应用程序的设计者们为了满足多核的需求需要花费时间对代码进行升级和测试。
在并行程序设计上没有简单或者自动化的捷径可循，因此多核菜单(MCCB)的设计就需要付出更多的努力。
除了研发多核应用软件需要花费额外的心血外，还要适应不断涌现的全新概念，以充分发挥多核CPU的性能。
从定义上说，所有的多核系统都必须共享内存。
设计内存子系统能让核心之间的争夺最小化，但是仍然会出现内存空间为两个或者更多内核所用的时候。
这种情况在很多时候就会导致性能问题或者性能衰减。
与传统的单核处理器不同，多核系统的每个核心都必须共享本地资源。
除了内存之外，这些资源还包括硬盘，网络连接，PCI总线和个人电脑，工作站或者服务器的其他组件。
在多核系统中，应用程序在那个核心上运行取决于操作系统。
操作系统会尽可能的让所有的核心的工作负载均等。
通过在核心间对程序进行迁移来实现分配。
如果万一程序迁移所在的核心无法使用同样的高速缓存或者本地内存资源，那么程序就会丧失高速缓存数据的优势所在，性能也会因此衰减。
多核也会引发程序设计中新的错误类型。
这种情况的出现是因为在核心间新的时间动态分配出现了问题。
当核心都在互相等待和冻结或者他们不能保持同步时，这种情况就会发生从而报错。
程序设计者们必须在编译应用程序时对这一点有清醒的认识。
最后一个问题就是程序模式。
在多核系统中，核心是通过内存共享数据和通讯。
程序设计者们实现的途径是取决于他们惯常编写代码的程序模式。
对于所有的多核程序设计来说，没有单一的标准方式(程序语言或者API)是可以通行无阻的。
处于多核菜单的设计目的，我们将程序设计方法分成两类：主流方法：这种设计方法就是公开/标准API(应用编程接口)，从过往经验看API已经在并行程序设计上取得了成功，具有丰富的编程经验基础来向程序设计者提供支持。
采用API的编程方法在灵活性和将来的升级支持方面都是风险较低的选择。
但对于特别问题处理方面却并非最佳的编程方式。
新生力量：这些编程方法是新生力量，在将来也颇具潜力。
但是并非所有的方法都具备这样的实力，成为大型项目程序的选择(比如说有些尚处于试验阶段)。
虽然他们在实现并行程序方面更为出色，但作为一项新兴的技术要进行推广还有一定风险。
另外，在计算机多核CPU逐步普及的同时，也存在着巨大的挑战。
面临的挑战之一就是软件，概述如下：现有的软件如果不做改变，就无法利用目前不断进步的处理器所提供的多核性能。
为了充分利用多核，程序需要同时做很多事情。
这种行为通常被称为并行计算。
并行程序如果编译正确，执行指令的速度将比传统的串行程序要快很多，因为它能将工作负载按照不同需求分配给处理器的不同核心。
而传统的串行程序只能利用一个核心。
确实这种程序编译方式也只能识别一个核心!布赖恩特直言不讳地指出，要想让多核完全发挥效力，需要硬件业和软件业更多革命性的更新。
其中，可编程性是多核处理器面临的最大问题。
一旦核心多过八个，就需要执行程序能够并行处理。
尽管在并行计算上，人类已经探索了超过40年，但编写、调试、优化并行处理程序的能力还非常弱。
易观国际分析师李也认为，“出于技术的挑战，双核甚至多核处理器被强加给了产业，而产业却并没有事先做好准备”。
或许正是出于对这种失衡的担心，中国国家智能计算机中心主任孙凝辉告诉《财经》记者，“十年以后，多核这条道路可能就到头了”。
在他看来，一味增加并行的处理单元是行不通的。
并行计算机的发展历史表明，并行粒度超过100以后，程序就很难写，能做到128个以上的应用程序很少。
CPU 到了100个核以上后，现在并行计算机系统遇到的问题，在CPU一样会存在。
“如果解决不了主流应用并行化的问题，主流CPU发展到100个核就到头了。
现在还不知道什么样的革命性的进展能解决这些问题。
”孙补充说。
实际上，市场研究公司In-Stat分析师吉姆克雷格(Jim McGregor)就承认，虽然英特尔已向外界展示了80核处理器原型，但尴尬的是，目前还没有能够利用这一处理器的操作系统。
中科院软件所并行计算实验室副主任张云泉也持类似的观点。
他对《财经》记者表示，这个问题实际一直就存在，但原来在超级计算机上才会遇到，所以，讨论也多局限在学术界。
而现在，所有用户都要面对这样的问题。
目前，多核心技术在应用上的优势有两个方面：为用户带来更强大的计算性能；更重要的，则是可满足用户同时进行多任务处理和多任务计算环境的要求。
两大巨头都给消费者描绘出了使用多核处理器在执行多项任务时的美妙前景：同时可以检查邮件、刻录CD、修改照片、剪辑视频，并且同时可以运行杀毒软件。
或者利用同一台电脑，父亲在查看财务报表，女儿在打游戏，母亲在给远方的朋友打网络电话。
但并不是所有家庭只有一台电脑，也不是所有用户都要用电脑一下子做那么多事，更何况目前的大部分应用程序还并不能自动分割成多任务，分别交给多个核心去执行。
所以，对于大多数用户来说，多核所带来的实际益处，很可能并不明显。
而多核所带来的挑战，或者说麻烦，却是实实在在的。
美国卡内基梅隆大学计算机系教授朗道布赖恩特(Randal E Bryant)在接受《财经》记者采访时就坦称，“这给软件业制造了巨大的问题”。
总之，多核处理器的出现，对计算机体系结构的发展来讲有着深远的影响。
在未来的一段时间之内，多核处理器将在处理器市场上占有统治地位。
但是如何充分利用多核处理器的性能，更好的发挥出多核的优势，让每个核能够同时处理任务，提高系统利用率，不仅需要硬件上的资源重复，多核互联，还需要更好的分配任务，分配能够使多个核同时工作，不互相争夺共享资源的任务，是当前软件工作者和硬件工作者协同工作的重点所在。