(完整)多核技术综述
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。
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 ）
Ａｂ ｔ ｃ Ｓｎ ｅ ｉ ｉ ｖ ｒ ｉ ｉ ｌ ｔ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅｔ ｒ ｕ ｈ ｕ ｆ ｉ ｇ ｅｃ ｒ ｒ ｃ ｓ ｏ ｏ ｄ ｙ ，ｔ ｅｍｕ ｔ ｃ ｒ ｒ ｃ ｓ ｏ ｒ ｓａｔ ｒ ｉｃ ｅ ｙｄ ｆ ｃ ｔ ｏ ｐ ｏ ｔ ｈ ｏ ｇ ｐ ｔ ｓ ｌ－ｏ ｅｐ ｏ ｅ ｓ ｒｎ ｗａ ａ ｓ ｈ ｌ－ ｏ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｒａ － ｔｓ ｆｕ ｈ ｏ ａ ｎ ｉ ｉ ｃ ｔ ｕ ｅ ｉ ｐ ｉ ｃ ｔ ｎ ｉｎ ｔ ｙ ｃ ｍｐ ｔ ｒａ ｃ ｔ ｃ＆ Ｉ ｒ ｃ ｓｏ ｒ ｈ ｔ ｕ ｅ ｄ ｓ ｎ，ｔ ｅｍｏ ｔｉ ｏ ｔ ｎ ｃｉｉ ｏ ｉ ｈ ￣ｔ ｒ ａｄ ｍｕ ｈ ａ ｔ ｔ ｏ ｂ ｏ ｕ ｅ ｒｈ ｅ ｔ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｒａ ｃ ｉ Ｓ ｅ ｏ ｉ ￣ｔ ｒ ｅ ｉ ｇ ｈ ｓ ｍｐ ｒａ ｔ ｔ ｔ ｉ ｔ ａ ｖｙ Ｓ ｕ ｅｓ ｆ ｒ Ｏｓ ｌｔ ｈ ｒｃｓ ｒａｃ ｉ ｃｕ￣ ＴｈＳｐ ｐ ｒｆ ｓｌ ｔｏ ｕｅ ｈ ｏ ｃｐ ｓ ｌｓｉｃｔ ｎ，ｐ ｒ ｏ ｅａ ｄａ — ｓ ｔ ｅｔ ｉ ａｅｔ ｅｐｏ ｅｓ ｒｈｔ ｔｒ ｏ ｗａ ｍｕ ｏ ｅ ｉ ａ ｅ ｒｔｙｉ ｒｄ ｃｓｔ ｅｃ ｎ ｅ ｔ，ｃａ ｓ ｉ ｉ ｉ ｎ ｆａ ｏ ｕｐ ｓ ｎ ｄ ｖ ｎ ａ ｅ ｆ ｒ ｈ ｔｃｕ ｅｓｍｕａ ｉｎ ａ ｔｇ ｓｏ ｃ ｉ ｔ ｒ ｉ ｌｔ ．Ｔｈ ｎ ｉ ｔｉｓ ｔ ｎ ｌｚ ｈ ｍｐ ｅ ｉ ｆｍｕｔ ｃ ｒ ｒｈ ｔ ｃｕ ｅ ｓ ｌｔ ｎ Ａｆ ｒ ｔ ａ ． ａ ｅ ｏ ｅ ｒｅ ｏ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｌｘｔ ｏ ｌ － ｏ ｅ ａ ｃ ｉ ｔ ｒ ｉ ａ ｉ ｙ ｉ ｅ ｍｕ ｏ ｔ ｈ ｔ ｅ
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。
多核嵌入式实时操作系统(RTOS)综述
多核嵌入式实时操作系统（RTOS）综述作者：张朝来源：《电脑知识与技术》2015年第12期摘要：从1981年第一个商业嵌入式实时操作系统VRTX/OS的出现，嵌入式实时操作系统已经过三十多年的发展。
本文对嵌入式相关的文献进行了调研，发现随着嵌入式芯片多核技术的日趋成熟和广泛应用，嵌入式实时操作系统对多核处理器提供了一定的支持，包括对称多核（SMP）和非对称多核（AMP），但也仍然存在多核并发控制、任务调度等问题。
在分析RTOS的研究现状后，得出了今后RTOS的研究热点有异构多核支持和物联网应用。
关键词：嵌入式系统；实时操作系统；对称多核；非对称多核中图分类号：TP316 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）12-0248-03A Survey on Multi-Core Real-Time Operating System （RTOS）ZHANG Zhao（The Institute of Computer Application，China Academy of Engineering Physics，Mianyang 621900，China）Abstract：The RTOS has been developed over three decades till now after the first available commercial RTOS which named VTRX/OS .After the study on embedded related literatures， it shows that with the development of Multi-core technology and widely use of Multi-core chips， the RTOS is becoming to support the Multi-core features include SMP and AMP， in order to fully use the potential of hardware， but still have some problem such as concurrency control and task allocation. So the next hot research filed of RTOS is the support of Heterogeneous multiprocessor. Besides the IOT also could be an important application filed for RTOS.Key words：EOS； RTOS； SMP； AMP早期的嵌入式应用由于嵌入式处理器运算能力低，所以功能单一，主要使用死循环代码实现。
多核处理器在计算方面的优势
多核处理器在计算方面的优势多核处理器在计算方面的优势面对飞速增长的流媒体信息和网络应用的全球化趋势，企业和消费者要求电脑处理器提供更多的便利，更明显的优势，采用多核处理器的x86服务器就是在这种背景下应运而生。
欢迎大家阅读！更多相关信息请关注相关栏目！目前，数据库、创作3D图像、同时运行多项任务、数学分析和网络服务等各种各样的应用，对计算性能的要求永无止境。
如何在更好的性价比条件下，有效地满足现在与未来的需求，成为企业用户面临的必然选择。
双核处理器：计算技术发展的重要趋势从技术层面来看，多核处理器，较之当前的单核处理器，能带来更多的性能和生产力优势，因而最终将成为一种广泛普及的计算模式。
多核处理器还将在推动PC安全性和虚拟技术方面起到关键作用，虚拟技术的发展能够提供更好的保护、更高的资源使用率和更可观的商业运算市场价值。
向多核处理器的迈进是一个重要的技术发展趋势。
双核处理器技术的引入是提高处理器性能另一个行之有效的方法。
因为处理器实际性能是处理器在每个时钟周期内所能处理器指令数的总量，因此增加一个内核，处理器每个时钟周期内可执行的单元数将增加一倍。
在这里我们必须强调一点的是，如果你想让系统达到最大性能，你必须充分利用两个内核中的所有可执行单元：即让所有执行单元都有活可干！当这些处理器面世时，它们将会立即对企业和消费者带来极大的便利。
多核处理器可以通过为工作负担较重的场合——尤其是那些已经在使用多线程应用的场合?D?D提供显著提升的性能，促进服务器/工作站业务环境的发展。
根据现有的计划，我们可以看到，一些国际领先的处理器厂商计划在2005年中国推出第一个面向服务器和工作站市场的双核处理器。
届时，企业计算的x86服务器市场将全面进入双核时代，从而拉开了多核服务器全新应用时代的帷幕；而这个时代帷幕一旦拉开，将把X86服务器的应用提升到一个前所未有的高度，使客户在举足之间轻松提升性能，更加有效地运行应用，提高工作负担较重的应用，例如数据采集、数学分析和Web服务，提高更高的生产效率。
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。
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CPU面临的挑战与机遇
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。
多核处理器降低功耗技术综述
摘 要 随 着芯 片集 成 度 越 来越 高 ， 理 器 功耗 已经 和 性 能 、 处 时钟 率 、 片尺 寸共 同成 为衡 量 一 个 处 理 器 优 劣 的最 芯
主要标准。传统的降低 功耗 的技 术都是针对功耗本 身， 即动态消耗 和静 态消耗 ， 针对动态消耗 的有 多元供 能电压技术
ＨＡＯ ｏ ｇ ＤＵ ｉ ｉ ＷＡＮＧ ｎ ＬＩ Ｚ ｉ ａ ｇ Ｓｎ Ｚｈ Ｈｕ Ｍａ Ｕ ｈ— ｎ ￣ Ｑｉ
（ ｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓｎ ｈ ａＵｎ ｖ ｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｄ ｐ ｒｍｅ ｔ ｍｐ ｔｒＳ ｉ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｔ ｉｇ ｕ ｉｅｓ ｙ ｅ ｉｇ １ ０ ８ ） ｏＣ ｅ ｔ ｊ
１ 引言
随着半导体技术的进步 ， 处理器 的集成度迅速提高 ， 带来 了性能和速度 的提升 ， 同时处理器 的能耗也大幅度增加 了， 但 这意味着释放更多 的热 量 。对此 ， 生产厂 商不得不 采用更 高
维普资讯
计算 机科学 ２０ Ｖｏ． ４ ＿ １ ０７ １ Ｎ．１ ３ ｏ
多核 处 理 器 降低 功 耗 技 术 综 述 ）
《2024年基于AMP架构的机载多核处理技术研究》范文
《基于AMP架构的机载多核处理技术研究》篇一一、引言随着航空技术的飞速发展，机载设备对处理器的性能要求越来越高。
为了满足这种需求，基于AMP（异构多核处理）架构的机载多核处理技术应运而生。
这种技术能够通过高效的并行计算和多核协同处理，显著提高机载设备的处理能力。
本文将详细探讨基于AMP架构的机载多核处理技术的相关研究。
二、AMP架构概述AMP架构是一种异构多核处理架构，它通过将不同类型的处理器核心（如CPU、GPU、DSP等）集成在一起，实现高效的并行计算。
这种架构具有以下特点：1. 高度并行性：AMP架构可以通过多个处理器核心同时处理不同的任务，从而提高整体处理性能。
2. 灵活性：不同的处理器核心可以处理不同类型的任务，从而实现灵活的任务调度和分配。
3. 扩展性：AMP架构可以方便地添加或移除处理器核心，以适应不同的应用需求。
三、机载多核处理技术机载多核处理技术是将AMP架构应用于机载设备的一种技术。
由于机载设备对处理器的性能、功耗、可靠性等方面有严格要求，因此机载多核处理技术需要具备以下特点：1. 高性能：机载多核处理技术需要具备高处理性能，以满足机载设备对数据处理速度的要求。
2. 低功耗：机载设备通常需要长时间运行，因此低功耗是机载多核处理技术的重要考虑因素。
3. 高可靠性：机载设备的可靠性对飞行安全至关重要，因此机载多核处理技术需要具备高可靠性。
四、基于AMP架构的机载多核处理技术研究基于AMP架构的机载多核处理技术的研究主要涉及以下几个方面：1. 处理器核心设计：针对机载设备的特点和需求，设计适合的处理器核心，包括CPU、GPU、DSP等。
这些处理器核心需要具备高性能、低功耗、高可靠性等特点。
2. 并行计算优化：通过优化并行计算算法和任务调度策略，提高AMP架构的并行计算性能。
这包括任务划分、负载均衡、数据传输等方面的优化。
3. 系统集成与验证：将设计好的处理器核心集成到机载设备中，并进行系统级验证。
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
《2024年基于FPGA的多核处理器系统的研究与设计》范文
《基于FPGA的多核处理器系统的研究与设计》篇一一、引言随着科技的发展，多核处理器系统在各个领域的应用越来越广泛。
FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可定制的硬件设备，具有高速度、低功耗和灵活性等优点，被广泛应用于高性能计算、图像处理、网络通信等领域。
本文旨在研究并设计一个基于FPGA的多核处理器系统，以提高系统的处理能力和效率。
二、多核处理器系统概述多核处理器系统是指在一个芯片上集成多个独立的处理器核心，通过共享缓存和总线等资源实现协同工作。
这种系统具有高并行性、高处理能力和低功耗等优点，被广泛应用于高性能计算、人工智能、大数据处理等领域。
三、FPGA技术及其优势FPGA是一种可编程的硬件设备，其内部包含大量的逻辑门电路和可配置的连接关系。
通过编程，FPGA可以实现各种复杂的数字电路和系统。
与传统的处理器相比，FPGA具有以下优势：1. 高速度：FPGA采用并行计算的方式，可以同时处理多个任务，具有极高的处理速度。
2. 低功耗：FPGA的功耗较低，适用于需要长时间运行的设备。
3. 灵活性：FPGA具有可编程性，可以根据不同的需求进行定制化设计。
四、基于FPGA的多核处理器系统设计基于FPGA的多核处理器系统设计主要包括以下几个方面：1. 系统架构设计：根据需求确定系统的核心数量、缓存大小、总线结构等参数。
2. 处理器核心设计：设计多个独立的处理器核心，每个核心具有独立的寄存器、ALU（算术逻辑单元）和寄存器文件等。
3. 共享资源设计：设计共享的缓存和总线等资源，实现多个核心之间的协同工作。
4. FPGA编程与实现：使用硬件描述语言（如VHDL或Verilog）对系统进行编程，并将程序烧录到FPGA芯片中。
五、系统实现与测试在完成系统设计后，需要进行实现与测试。
具体步骤如下：1. 编译与烧录：使用FPGA开发工具对程序进行编译，并将编译后的程序烧录到FPGA芯片中。
2. 功能测试：对系统进行功能测试，验证各个模块的功能是否正常。
多核的名词解释
多核的名词解释随着科技的不断进步，计算机技术也在不断的发展与演进。
而其中一个重要的概念就是多核。
本文将从多核的概念解释、多核技术的发展历程以及多核技术对计算机性能和应用的影响等方面进行阐述，旨在帮助读者更好地理解多核技术。
一、多核的概念解释多核是指在一个处理器芯片上集成了多个独立的处理核心。
也就是说，多核处理器是由两个或者更多的中央处理器核心组成的集成电路。
每个处理核心都可以独立运行并执行指令，拥有自己的寄存器、控制单元和缓存等。
多核技术可以提供更高的计算能力和处理能力，使计算机能够同时运行多个应用程序或任务。
二、多核技术的发展历程多核技术的发展可以追溯到上世纪90年代，当时计算机产业遇到了瓶颈，因为单核处理器的频率无法再继续提高。
为了克服这个问题，科学家们开始研究如何将多个处理器集成到一个芯片上。
最早的多核处理器诞生于2001年，随着硅技术的进步和制程的改进，多核技术逐渐成为了主流。
三、多核技术的优势和挑战1. 提升计算性能：多核技术能够同时运行多个应用程序或任务，大大提高了计算机的处理能力和性能。
2. 节能环保：相较于传统的单核处理器，多核处理器在相同任务下能够以更低的功耗来完成工作，从而为节能提供了有力支持。
3. 提高系统可靠性：多核处理器能够通过分布式计算和冗余设计来提高系统的可靠性，当部分核心出现故障时，其余核心仍然可以正常工作，从而提高了系统的稳定性和可靠性。
4. 提升并行计算能力：多核处理器的并行计算能力强，能够更好地支持科学计算、图像处理、数据分析等复杂的计算任务。
然而，多核技术也带来了一些挑战。
首先，软件的开发和优化变得更加复杂，需要充分利用多核处理器的并行计算能力。
其次，多核处理器对内存带宽和缓存一致性的要求较高，需要合理调度和管理资源，以避免性能瓶颈。
最后，多核处理器的热量和功耗问题也需要得到有效解决，以确保硬件的可靠运行。
四、多核技术的应用领域多核技术在众多领域都发挥着重要的作用。
多核处理器缓存结构技术综述
多核处理器缓存结构技术综述摘要随着半导体制造工艺的发展，晶体管集成度迅速提高。
多核心，片上内存管理，动态功耗等技术已经大量的出现在各种处理器上。
强大的计算能力背后，更需要强大的缓存系统支持。
因此，为适应多核心高速数据共享，高效的数据预取和写回，片上存储系统的规模也越来越大，结构越来越多样。
近几年，从缓存结构和数据存储策略的角度思考缓存效率逐渐成为热点。
关键词多核；缓存效率；缓存结构；算法优化中图分类号tp39 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）54-0174-040 引言随着半导体工艺的进步，单片处理器上的晶体管集成度迅速提高。
这为制造具有更大容量的片上缓存提供了技术基础。
同时，由于多核处理器的普及，随之而来的是对缓存效率、数据一致性以及功耗方面的全新考虑。
就目前的处理器设计来看，一味的追求缓存容量，并不能得到很好的性能提升，反而对芯片面积和功耗提出了考验。
1 对称缓存结构目前，多核处理器使用的对称缓存结构主要有两种基本的片上存储系统模型，即streaming memory和coherent cache。
图1 cmp cache分类[1]1.1 coherent cache所有片上存储资源都用于构成处理器内核的私有cache和内核间的共享cache，并通过硬件保证数据的一致性。
处理器内核隐式地从cache中读写数据， cache控制器根据内核的访存要求以“块”（block）为单位从片下存储器（内存）中读取和替换cache中的数据。
cache的数据存取、访问同步、数据一致都由硬件实现，程序员无法干预，程序可以直接寻址的存储资源是片下存储器。
1.2 streaming memory部分片上存储资源被组织成独立的可被程序寻址的存储结构（local storage），与片下存储结构的数据交换需要程序控制和dma 操作。
在这个模型下，处理器内核从local storage中读写数据，local storage通过dma操作与片下存储器（或更低层次的共享cache）交换数据，local storage中的数据存放位置、存取粒度和替换策略都可以由应用程序控制。
多核操作系统发展综述
操 作 系统研 究的 三种技 术路 线 ， 力求 宏观展 现 多核操 作系 统的 发展趋 势 。 【 关键词 】 多核 ； 操作 系统 ； 功 能分 布 ； 数据 分布
Ｓ ｕ ｍｍ ａ ￣ ｏ ｆ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｃ ｏ ｒ ｅ Ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ
处 理器 的发 展 ， 可 以利 用分 布式 设计 思想 ， 从结 构和 功 能 上对 传统 多 核操 作 系统 进 行分 布式 处理 优 化 ， 将多 核硬 件
划分 为 不 同的子 系统 ， 尽可 能降低 各 子系统 之 间的耦 合度 ， 从 而 提高 多核 操作 系 统 的可扩 展 性。本 文概 括 当前 多核
１ 引言
多 核处 理器 的 出现 大大 提升 了系 统并行 处 理 能力 ，
使 越 来 越 多 不 同 类 型 的 应 用 可 以 同 时 在 多 核 平 台 上 进
的并 发 协 同 的进 程 组 ， 主 要使 用 单系 统服 务 。在 多 核处 理器 核数 有 限 、 结构 并不 复杂 的情 况 下 ， 传 统 宏 内核操 作 系统 基本 能够 充分 利用 多核 处理 器 的并行 处 理能 力 ， 对 外体 现为 一个 紧耦 合、 高效 的单 一操 作系 统 。 随着 技术 的进 步 ， 多核处 理器 在硬 件 性能 和结 构 上 达 到 了长足 的发 展 。多 核处 理器 的核 心数 持续 增加 ， 目
Ｌ１ ａ ｎｇ Ｒｏｎ ｇ－ ｘｉ ａ ｏ
（ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｗｕ ｘ ｉ ２１ ４ ０ ８ ３ ）
多核处理器cache一致性技术综述
多核处理器cache一致性技术综述摘要：本文介绍了实现多核处理器cache一致性的基本实现技术，并分析了其存在的问题。
根据存在的问题，介绍了几种最新的解决方案。
关键词：cache 一致性监听协议目录协议性能能耗1 基本实现技术：实现cache一致性的关键在于跟踪所有共享数据块的状态。
目前广泛采用的有以下2种协议，它们分别使用不同的技术跟踪共享数据：1.监听协议( Snooping)处理器在私有的缓存中保存共享数据的复本。
同时处理器对总线进行监听，如果总线上的请求与自己相关，则进行处理，否则忽略总线请求信号。
2.目录式(Directory based)使用目录来存放各节点cache中共享数据的信息，把cache一致性请求只发给存放有相应数据块的节点，从而支持cache的一致性。
下面分别就监听协议和目录协议做简单的介绍：1.1 监听协议监听协议通过总线监听机制实现cache和共享内存之间的数据一致性。
因为其可以通过内存的总线来查询cache的状态。
所以监听协议是目前多核处理器主要采用的一致性技术。
监听协议有两种。
一种称为写无效协议(write invalidate protocol) ，它在处理器写数据块之前通过总线广播使其它该数据的共享复本(主要存储在其它处理器的私有缓存中)变为无效，以保证该处理器能独占访问数据块，实现一致性。
另一种称为写更新(write update) ，它在处理器写入数据块时更新该数据块所有的副本。
因为在基于总线的多核处理器中总线和内存带宽是最紧张的资源，而写无效协议不会给总线和内存带来太大的压力，所以目前处理器实现主要都是应用写无效协议。
读请求：如果处理器在私有缓存中找到数据块，则读取数据块。
如果没有找到数据块，它向总线广播读缺失请求。
其它处理器监听到读缺失请求，则检查对应地址数据块状态：无效状态下，向总线发读缺失，总线向内存请求数据块；共享状态下，直接把数据发送给请求处理器；独占状态下，远端处理器节点把数据回写，状态改为共享，并将数据块发送给请求处理器。
多核学习方法
在研究模式识别的势函数方法时, 利用 Mercer 理 论, 把核函数解释为一个特征空间的内积, 并引入 到机器学习中. 但是, 当时核方法的潜能并没有被 完全挖掘. 直到 1992 年, Boser 等[11] 提出 SVM 方法. SVM 的成功促进了核方法的迅速普及和 发展, 逐渐渗透到了机器学习的诸多领域, 如回归 估计[12] 、模式分类[13] 、概率密度估计[14] 、子空间 分析等[15] . 典型的如 Sch¨ olkopf 等[15] 提出了核主 成分分析 (Kernel principal component analysis, KPCA), Mika 等[16] 实现了核 Fisher 判别 (Kernel Fisher discriminant, KFD), Baudat 等[17] 提出的 核判别分析 (Kernel discriminant analysis, KDA), Lai 等[18] 提出了核规范相关分析 (Kernel canonical correlation analysis, KCCA), Bach 等[19] 提出了 核独立分量分析 (Kernel independent component analysis, KICA) 等. 此后, 核方法又得到了大量的 改进和推广, 在多个领域得到了广泛应用. 尽管上述的核方法在众多的应用领域有效并且 实用, 但这些方法都是基于单个特征空间的单核方 法. 由于不同的核函数具有的特性并不相同, 从而 使得在不同的应用场合, 核函数的性能表现差别很 大, 且核函数的构造或选择至今没有完善的理论依1038自 Nhomakorabea动
化
学
报
36 卷
据. 此外, 当样本特征含有异构信息 (Heterogeneous information)[20−26] , 样本规模很大[27−30] , 多维数据 的不规则 (Unnormalised data)[31−32] 或数据在高 维特征空间分布的不平坦 (Non-flat)[33−34] , 采用单 个简单核进行映射的方式对所有样本进行处理并不 合理. 针对这些问题, 近年来, 出现了大量关于核组 合 (Kernel combination) 方法的研究, 即多核学习 方法[23, 31, 35−40] . 多核模型是一类灵活性更强的基于核的学习 模型, 近来的理论和应用已经证明利用多核代替单 核能增强决策函数的可解释性 (Interpretability), 并能获得比单核模型或单核机器组合模型更优的 性能[41−42] . 构造多核模型, 最简单也最常用的一 种方法就是考虑多个基本核函数的凸组合, 其形 M M 如: K = j =1 βj Kj , βj ≥ 0, j =1 βj = 1, 这 里 Kj 是基本核函数, M 是基本核的总个数, βj 是权系数. 因此, 在多核框架下, 样本在特征空间 中的表示问题转化成为基本核与权系数的选择问 题. 在这个由多个特征空间构建的组合空间中, 由 于组合利用了各基本核的特征映射能力, 很好地解 决了核函数的选择以及与核目标度量 (Kernel target alignment, KTA)[43−44] 相关的变量与模型的 选择难题[31, 45−46] . 同时, 通过将异构数据的不同 特征分量分别输入对应的核函数进行映射, 使数 据在新的特征空间中得到更好的表达, 能显著提 高分类正确率或预测精度. 但是, 这里最重要的问 题就是如何得到这个组合的特征空间, 也就是如 何学习得到权系数. 针对这一问题, 近来出现了 多种有效的多核学习理论及方法. 如早期的基于 Boosting[21, 47] 的多核组合模型学习方法, 基于半 定规划 (Semidefinite programming, SDP)[41] 的多 核学习方法, 基于二次约束型二次规划 (Quadratically constrained quadratic program, QCQP)[36] 的学习方法, 基于半无限线性规划 (Semi-infinite linear program, SILP)[24, 37] 的学习方法, 基于超核 (Hyperkernels)[31] 的学习方法, 以及近来出现的简 单多核学习 (Simple MKL)[27, 29] 方法和基于分组 Lasso 思想的多核学习方法. 在权系数与核函数的 组合方面, 研究人员也对多核方法进行了一些改进, 如非平稳的多核学习方法[23] , 局部多核学习方法[40] , 非稀疏多核学习方法[30] 等. 此外, 基于一类具有多 尺度表示特性的核函数, 多核学习方法向多尺度核 方法方向又出现了众多的扩展[32−34, 48−52] . 前述的 这些多核学习方法都是在有限个基本核函数组合假 设下进行的, 容易看到, 有限核的组合受限于选择的 有限性, 为了将其扩展到大量核组合的情形, 近来又 出现了基于无限核的学习方法[39, 53−54] . 从最初在生物信息学领域[55−56] 被提出, 多核
主流CPU处理器技术架构详解
主流CPU处理器技术架构详解CPU（中央处理器）是计算机中最重要的组件之一，负责执行计算机的指令并控制计算机的各种操作。
随着计算机技术的不断发展，CPU的技术也在不断创新和进步。
下面详细介绍几种主流CPU处理器技术架构。
1.微处理器技术架构CISC架构采用复杂的指令集，每条指令能够完成多个操作，如数据处理、内存访问等。
CISC架构的优点是能够通过一条指令完成复杂的操作，但由于指令集复杂，导致指令执行周期长，性能相对较低。
典型的CISC架构有x86架构。
RISC架构采用精简的指令集，每条指令只能完成一个操作，但通过增加寄存器和优化流水线等技术，提高了指令执行速度和性能。
RISC架构的特点是指令精简、执行速度快，适用于对性能要求较高的应用。
典型的RISC架构有ARM架构。
2.多核处理器技术架构随着计算机应用的需求越来越高，单核处理器已经不能满足需求。
多核处理器技术配备了多个并行工作的核心，能够同时处理多个任务，提高计算机的执行效率和并发能力。
多核处理器技术有两种主流架构：对称多处理（Symmetric Multi-Processing，SMP）和异步多处理（Asymmetric Multi-Processing，AMP）。
SMP架构中，每个核心具有相同的权重和功能，可以共享相同的内存和外设。
它们可以同时运行多个任务，相互独立，但又可以进行通信和协同工作。
使用SMP架构的处理器可以在多个核心之间平衡负载，提高计算机的处理能力和效率。
AMP架构中，每个核心具有不同的权重和功能，可以同时处理不同类型的任务。
AMP架构的处理器可以根据不同的任务类型和需求进行灵活分配，提供更加优化的计算能力和资源利用率。
3.高性能计算技术架构高性能计算技术架构是为了满足大规模科学计算、高性能模拟和数据处理等需求而设计的处理器架构。
它采用了许多优化和特殊的技术，以提供更高的计算性能和吞吐量。
高性能计算技术架构有两种主流架构：向量处理器（Vector Processor）和并行处理器（Parallel Processor）。
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多核技术综述姓名：朱齐敏学号：08002516摘要：本文首先阐述了多核技术的定义和相关概念，然后介绍了多核技术的好处及其发展状况，接着描述了多核技术带来的挑战以及面对挑战我们因怎样开发并行软件和如何让旧程序应对多核环境。
本文提纲:1、什么是多核技术2、多核技术相关概念3、多核技术的好处4、多核技术的发展5、多核技术带来的挑战6、多核平台下的并行开发7、旧程序如何应对多核环境1、什么是多核技术简单的讲，多内核是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎（内核)。
多核处理器是多枚芯片(也称为“硅核”），能够直接插入单一的处理器插槽中，但操作系统会利用所有相关的资源，将它的每个执行内核作为独立的逻辑处理器。
通过在多个执行内核之间划分任务,多核处理器可在特定的时钟周期内执行更多任务。
单核与多核的区别单核处理器:通过提高主频来提升效率，随之提高的还有处理器的功耗和成本.多核处理器：通过多核结构的并行计算提高效率，功耗小，但是单个任务的处理速度不会提升。
多核与多处理器（多CPU）的区别：多核是指一个处理器芯片有多个处理器核心，他们之间通过CPU内部总线进行通讯；多处理器是指简单的多个处理器芯片工作在同一个系统上，多个处理器之间的通讯是通过主板上的总线进行的.2、多核技术相关概念SMP：指在两个相似（或相同)的处理器通过一条高速通道连接，并且共享外CPU、线程多实例无需了解,由操作系统自动协调运行,并管理共享资源。
AMP：在一个由两颗或者多颗相同或者不同的处理器通过各种通信通道连接（比如可以将一个MCU(Main Control Unit)和一个DSP集成在一起) ，在逻辑上共享或者独占外设、存储器的体系架构上，运行不同的操作系统实例,相互之间通过TIPC(Transparent Inter—Process Communication）等机制通讯。
往往是用于主控处理单元与各种专业协处理器协同工作的情形。
多核：是一种处理器的结构，在一个芯片上集成了多个处理器核心。
一般各个核有独立的L1cache，但共享L2 Cache，同时,也共享存储器、外设.SMT（HT)：同时多线程技术（在intel称为超线程技术），是在CPU中提供多个半独立的处理器单元，其中寄存器独立，但共享L1 cache和ALU单元，其目的是提高ALU的利用率,提升CPU效率。
从物理上来看，是一个类多CPU体系.当然各芯片厂家实现方案可能不同。
多处理器：由多颗相同或者不同的独立完整的CPU通过通信通道连接,可共享也可独立拥有存储器、外设。
并行：活动线程在不同的硬件资源或者处理单元上同时执行，多个线程在任何时间点都同时执行.并发：线程在同一个硬件资源上交替执行的过程,所有活动线程在某段时间内同时执行的状态，但是在某个给定的时刻都只有一个线程在执行。
3、多核技术的好处由于是多个执行内核可以同时进行运算，因此可以显著提升计算能力，而每个内核的主频可以比以前低，因而总体功耗增加不太大。
与多CPU相比，多核处理器采用与单CPU相同的硬件机构，用户在提升计算能力的同时无需进行任何硬件上的改变，这对用户来说非常方便。
相对于传统的单核CPU，多核CPU具有性能高、功耗低、设计和验证周期短、通信延迟低等诸多优点，同时它还带来了CPU设计方式的变革，提供了一种新的发展模式.相比单核处理器，它有更强的性能优势，并且在推动PC安全性和虚拟技术方面起到关键作用，虚拟技术的发展能够提供更好的保护、更高的资源使用率和更可观的商业计算市场价值。
普通消费者也将比以往拥有更多的途径获得更高性能。
正是由于多核的这些优点,所以,多核很快被用户接受，并得以普及.4、多核技术的发展无论是AMD还是Intel，目前已经发布的新型处理器多是双核，计算机的发展总是追求系统物理规模的不断减小,以及性能和集成度的不断提高。
随着应用的需要,芯片上的处理器数目将不断增多,双核也将走向多核。
由于应用的需要，多核技术将与其它先进技术交织，成为处理器的发展方向.由于32位越来越难以满足应用需要，“64位+多核”将是处理器发展的趋势.双核PC时代在2005年4月正式开始，当时英特尔发布了至尊版奔腾840处理器，是一款主频3。
2GHz的90纳米芯片，紧随其后的就是走向主流的奔腾D 800系列CPU。
而英特尔的第二代双核处理器奔腾D 900系列在2006年年初发布，并且开始将英特尔的制程工艺全面转向65纳米。
在这段时期，由于集成了优秀的内存管理器,并且可以运行在与CPU相同的频率，所以AMD的90纳米双核Athlon 64×2产品线开始获得广泛的追捧。
而此时英特尔处理器仍然需要通过低速的前端总线交换数据，让系统内存与CPU进行沟通。
当前具有代表性的多核CPU产品（1）第一个商用的多核CPU是2001年IBM推出的双核RISC处理器Power 4(2）2004年IBM又推出后继产品Power5，并在双核的基础上引入多线程技术。
同时,HP 也推出多核CPU产品PA—RISC8800 SUN也发布双核产品UltraSPARC IV。
（3)2005年，多核CPU得到全面发展，AMD迅速推出面向服务器、支持x86指令集的双核心Opteron处理器。
而Intel则推出面向桌面系统的双核CPU——Pentium D及Pentium Extreme Edition。
另外，IBM在超级计算机系统BlueGene／L中使用的CPU也是一种双核CPU，与索尼和东芝联合推出的Cell处理器具备多达9个核心。
（4）2006年1月Intel发布了首款双核移动处理器Core Duo，这一全新的处理器为笔记本性能带来了很大进步。
继这次成功之后，Intel在2006年夏季同时发布了Core 2 Duo桌面（Conroe）和移动（Merom)处理器。
(5) 2008年11月17日，推出64位四核心CPU Core i7 ,沿用x86-64指令集，并以Intel Nehalem微架构为基础,取代Intel Core 2系列处理器。
(6)20010年,3月17日，英特尔正式发布了采用32nm工艺的新一代Nehalem微构架双路服务器处理器至强六核服务器CPU 5600家族，代号“Westmere-EP”。
5、多核技术带来的挑战毫无疑问，多核给我们提供了更经济的计算能力。
但是，这种能力能否善加利用还要取决于软件。
如果不针对多核进行软件开发，不仅多核提供的强大计算能力得不到利用，相反还有可能不如单核CPU好用。
“从某种程度上说,对于软件开发者而言，CPU主频提升就像是免费的午餐,此前所有的程序很自然地会从主频的提升中受益，而如今多核出现了，这种免费的午餐没有了。
我们必须针对多核重新进行软件设计。
”多核程序带来的挑战(1)程序是否具备扩展性（2)程序能否更精确（3）产品是否易于编程和维护（4）并行开发模式a。
打破串行的编程过程“一步一步”的模式b。
首先要进行分析和拆解c.然后才能进行程序的编写(5)程序设计并行规划为双核，四核、八核、十六核等更多核芯规模开发(6）针对多核的开发过程与传统的开发模式的不同需要性能优化工具多核带来的软件困惑(1）软件怎么利用多核尚未解决a.为了竞争，硬件推进太急躁b。
软件还未准备好(2)操作系统a.目前尚无一个操作系统支持多核！b.目前多核操作系统实际上是多处理器操作系统，把多核当作多处理器看待,不是为多核定制的。
c。
虚拟化技术也是一种解决方案，把多核虚拟为单核，但是有性能牺牲。
（3）应用软件a。
计算型软件，容易并行，可以支持多核。
b。
信息处理软件，一般都是串行的，很难利用多核.6、多核平台下的并行开发多核软件开发总体要求（1）架构方面：提升软件并行性算法级(使用并行算法、使用OpenMP编程)任务级（流水线、多实例)合理规划资源分配（中断资源分配、处理器分配)（2）编程方面：选用适当的同步手段控制锁粒度充分认识多核带来的程序并发性提高(同时多任务运行、关中断将不确保安全的同步）(3) 下层支撑平台提供支持：多种类型同步手段（spinLock,读写锁、全局中断锁…)快速核间通讯手段（IPI机制)并发任务管理,二级调度任务间的同步性并行设计的方法（1) 数据并行性：有不相关的任务对数据集的不同元素进行相同的操作,我们称这种数据相关表现了。
（2) 功能并行性：有不相关的任务对数据集的不同元素进行不同的操作。
(3）流水线：在处理单个问题上不存在并行性，但如果需要处理多个问题，且每个问题可以分为几个阶段，那么就能支持与阶段数相同的并行性.并行程序设计思想目前比较流行的三种：(1)扩张编译器开发并行化编译器，使其能够发现和表达现有串行语言程序中的并行性，例如Intel C++ Compiler就有自动并行循环和向量化数据操作的功能.这种把并行化的工作留给编译器的方法虽然降低了编写并行程序的成本，但因为循环和分枝等控制语句的复杂组合,编译器不能识别相当多的可并行代码而错误地编译成了串行版本。
(2)扩展串行编程语言这是当前最为流行的方式，通过增加函数调用或者编译指令来表示低层语言以获取并行程序。
用户能够创建和结束并行进程或线程,并提供同步与通信的功能函数等.这方面较为杰出的库有MPI和OpenMP等；在解释型脚本阵营，ParallelPython也吸引了不少粉丝。
（3)创造一个并行语言虽然这是一个疯狂的想法,但事实上近几十年来一直有人在做这样的事情,如HPF(High Performance Fortran）是Fortran90的扩展，用多种方式支持数据并行程序。
7、旧程序如何应对多核环境(1）精确地评估旧程序是否需要作出修改。
如Foxmail、Windows优化大师之类的桌面软件原本就只占用极少的CPU资源，那么就不需要针对多核改写。
而作为网站服务器端运行的CGI程序基本上都是以多进程或多线程的方式来响应请求的，将可以平滑地充分利用多核系统的性能优势，一般而言也不需要针对多核改写。
(2）就重避轻.一个应用程序，性能瓶颈通常都只有几个或者一两个甚至这些瓶颈相关的功能还是用户很少使用的。
那么为了这些少量需求而对已有程序进行伤筯动骨的改造是不合适的,更不宜以多线程的架构重写整个应用.如果应用程序是使用C/C++/Fortran编写的，那使用OpenMP 使性能瓶颈部分的代码并行化是相当好的选择。
如果代码是使用C#/java/Python等脚本编写的，可能需要多花一些功夫来完成同样的工作。
（3)不追逐潮流。
一句话，如果旧的应用程序没有性能瓶颈，那就不要作任何改动，否则只会引火烧身。
像暴风影音、千千静听这一类多媒体播放软件，针对多核优化是可做可不做的事情；但如果做了，用户可能反而会觉得太占用资源，因为换了双核系统还觉得播放视频/音频的时候做其它事情仍然有点“卡”，那就不如不做。