多核处理器

了解相关概念即可，可能在选择题中单独考察。

SISD (Single Instruction stream, Single Data stream)
- 定义：一个指令流和一个数据流在单一处理器上顺序执行。这种架构中的每个操作指令都在一个数据上执行。
- 特点：简单、易于管理，但处理能力有限。
SIMD (Single Instruction stream, Multiple Data streams)
- 定义：一个指令在多个数据上并行执行。这种架构用于执行重复的数据操作，特别适用于图形处理和科学计算。
- 特点：能高效处理大量数据，尤其在图像、音频和视频处理中表现出色。
MIMD (Multiple Instruction streams, Multiple Data streams)
- 定义：多个处理器或多核处理器并行执行不同的指令序列，每个指令序列作用在不同的数据流上。这种架构用于多任务和并行处理环境。
- 特点：灵活、强大，能处理多任务和复杂的并行处理问题。
向量处理机 (Vector Processor)
- 定义：使用向量寄存器来存储数据，并能在一个指令中处理整个向量数据。适用于执行大量重复和并行操作的科学和工程计算。
- 特点：高性能，尤其在科学、工程和图形处理任务中表现出色。

现代一个CPU可以多个物理核心，一个物理核心可以使用超线程技术来实现多个逻辑核心。比如4核8线程的处理器，就是有4个物理核心，每个物理核心对应两个逻辑核心。

物理核心（Physical Cores）：物理核心是处理器芯片上的实际硬件核心，它们能够独立执行指令和处理任务。一个物理核心可以看作是一个完整的处理单元，具有自己的寄存器、执行单元以及缓存。在4核心的处理器中，有四个物理核心。

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。

共享内存多处理机是一种计算机架构，其中多个处理器可以访问同一块物理内存。这样的架构允许处理器之间通过内存共享数据，从而实现并行处理和任务协同。

共享内存多处理机系统提供了一种有效的并行处理和数据共享机制，但也带来了同步、数据一致性和扩展性等方面的挑战。需要根据特定的应用和性能需求来选择和优化共享内存多处理机系统。