多核处理器

了解相关概念即可，可能在选择题中单独考察。

弗林分类法

弗林分类法（Flynn’s Taxonomy）是一种计算机体系结构的分类方法，由弗林（Michael J. Flynn）于 1966 年提出。它根据计算机中指令流和数据流的数量，将计算机体系结构分为 SISD、SIMD、MIMD、MISD 四类：

	单一指令流	多指令流
单一数据流	单指令流单数据流（SISD）	多指令流单数据流（MISD）
多数据流	单指令流多数据流（SIMD）	多指令流多数据流（MIMD）

指令流、数据流

指令是告诉计算机执行特定操作的命令，例如“加法”、“减法”、“数据移动”等。指令流就是程序中一系列指令的有序集合，它决定了计算机执行的步骤。换句话说，指令流就是“计算机要做什么”。

数据可以是数字、字符、图像、视频等各种形式的信息。数据流指的是计算机在执行指令时处理的数据序列。换句话说，数据流就是“计算机要处理什么”。

SISD

SISD (Single Instruction Single Data) 指的是单指令流单数据流，每个指令部件每次仅译码一条指令，而且在执行时仅为操作部件提供一份数据。

如上图所示，一个处理单元（PU，Processing Unit）接收单条指令流，执行每条指令时，对单独的数据进行操作。

SIMD

SIMD（Single Instruction Multiple Data）指的是单指令流多数据流，允许对多个数据点执行相同的操作，实现数据级并行性。

如上图所示，SIMD 架构的计算机包含多个处理单元，每个处理单元在同一个时刻执行相同的指令，但是对不同的数据进行操作。

这种方式可以大幅度提升计算的并行性，比如对于一个 N x N 的矩阵加法，在 SIMD 中，需要一个处理单元连续执行 N x N 次。而在 SIMD 中，如果有 N 个处理单元的话，只需要执行 N 次即可。

以下内容了解即可：

除了 SIMD 之外，还有一个 SIMT，大家需要有所区分。简单来说，SIMD 就是堆硬件，我多添加几个处理单元，这样就可以同时对多个数据进行操作，进而实现数据并行性。但是这里也有一个限制，就是不同的处理单元在同一个时刻必须执行相同的指令。

SIMT（Single Instruction Multiple Thread）是一种并行处理形式，其中单个指令同时在多个线程上执行，SIMT 是 GPU 的架构方式。与 SIMD 不同，SIMT 允许允许在 warp 内的线程在一定程度上偏离相同的执行路径，也就是说不同的线程在同一时刻不必执行相同的指令。

MISD

MISD（Multiple Instruction Multiple Data）指的是多指令流单数据流，即多个处理单元同时对同一份数据执行不同的指令。这种架构在实际应用中非常罕见，因为它难以实现，并且适用场景有限。一些容错系统可能采用 MISD 架构，通过多个不同的处理单元对同一份数据进行计算，然后比较结果以确保正确性。

MIMD

MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）指的是多指令流多数据流，多个处理单元同时对不同的数据执行不同的指令。现代计算机中的多核处理器就是 MIMD 架构的典型代表。

如上图所示，与 SIMD 不同，MIMD 中的不同处理单元可以去处理不同的指令流。

多核处理器

物理核心

物理核心是CPU芯片上实际存在的、独立的硬件处理单元。每个物理核心都拥有独立的运算电路和缓存，能够独立执行指令。物理核心是真实的硬件存在，是CPU进行计算的基础。

逻辑核心是通过超线程（Hyper-Threading）等技术，在一个物理核心上虚拟出的多个逻辑处理单元。超线程技术允许一个物理核心同时执行多个线程，从而提高CPU的利用率。逻辑核心是操作系统层面识别的虚拟处理单元，并非真实的硬件存在。

超线程

超线程技术的核心思想是将一个物理核心模拟成多个逻辑核心（线程），从而在同一时间内执行多个线程。每个逻辑核心都拥有自己的寄存器集合和执行单元，这些逻辑核心之间共享物理核心的资源，如缓存和执行单元。

超线程技术旨在提高 CPU 的利用率，特别是在多线程应用程序中。然而，超线程并不意味着性能翻倍。由于两个逻辑核心共享相同的物理执行资源，因此性能提升通常在 20% 到 30% 之间。

简单来说，物理核心是实际存在的“房子”，逻辑核心是在“房子”里隔出来的“房间”。

共享内存多处理机

共享内存多处理机（Shared Memory Multiprocessor）是一种并行计算机体系结构，其中多个处理器共享同一个物理内存空间。这种架构允许处理器之间通过读写共享内存来进行通信和数据交换，从而实现并行计算。

共享内存多处理机有两大主要架构特点：

共享内存空间：
- 所有处理器都可以访问同一个物理内存空间，使得数据共享变得简单高效。
- 处理器之间通过读写共享内存中的数据来进行通信和同步。
处理器互连：
- 处理器通过互连网络（如总线、交叉开关等）连接到共享内存。
- 互连网络的性能对共享内存多处理机的整体性能有重要影响。