多核处理器结构

一、多核处理器的发展演化

多核处理器（Multicore Processor）在单芯片上集成多个处理器核，也称为单片多处理器（Chip Multi-Processor，简称CMP），通过聚合芯片上的多个处理器核的计算能力来提高应用程序执行性能。多核处理器大致可从以下方面进行分类：

1. 从核的数量角度可分为多核处理器和众核处理器，一般大于64核为众核处理器；
2. 从处理器核的结构角度可分为同构和异构，同构是指核结构是相同的，而异构是指核结构是不同的；
3. 从适用应用角度可分为面向桌面电脑、服务器等应用的通用多核处理器，以及面向特定应用的多核/众核处理器，如GPU可看作是一种特定的众核处理器，具有很高的浮点峰值性能。

多核处理器是在多处理器系统上发展的，其发展的主要驱动力包括以下三个方面。

• 半导体工艺发展
  摩尔定律是过去40多年间描述半导体工艺发展的经验法则。1965年Gordon Moore（Intel 公司联合创始人）提出：半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每年增加一倍。1975年对摩尔定律进行了修正，把“每年增加一倍”改为“每两年增加一倍”。现在摩尔定律流行的表述为：集成电路芯片上所集成的晶体管数目每隔18个月就翻一倍。目前，主流处理器工艺已经到14nm-7nm工艺，在单芯片上集成数十亿甚至上百亿个晶体管。不过摩尔定律不可能永远延续，2015年ITRS（International Technology Roadmap for Semiconductors）预测晶体管尺寸可能在2021年后停止缩小。目前工艺升级的速度已经从1-2年升级一代放慢到3-5年升级一代，而且工艺升级带来的性能、成本、功耗的好处已经不大。
• 功耗墙问题
  功耗墙问题也是处理器从单核转到多核设计的一个非常重要的因素。面对单芯片上的大量晶体管，如何设计处理器有两种思路，一种是单芯片设计复杂的单处理器核，另一种是单芯片设计多个处理器核。理论来说采用后一种思路性能功耗比收益较大。
• 并行结构的发展
  多处理器系统经过长期发展，为研制多核处理器打下了很好的技术基础。例如，多处理器系统的并行处理结构、编程模型等可以直接应用于多核处理器上。因此有一种观点认为：将传统多处理器结构实现在单芯片上就是多核处理器。

在处理器内部、多个处理器之间以及多个计算机节点之间有多种不同的并行处理结构。

1）SIMD结构。 指采用单指令同时处理一组数据的并行处理结构。采用SIMD结构的Cray系列向量机包含向量寄存器和向量功能部件，单条向量指令可以处理一组数据。例如，Intel处理器的SIMD指令扩展实现不同宽度数据的处理，如SSE（Streaming SIMD Extensions）扩展一条指令可实现128位数据计算（可分为4个32位数据或者2个64位数据或者16个8位数据），AVX（Advanced Vector Extensions）扩展可实现256位或者512位数据计算。

2）对称多处理器（Symmetric MultiProcessor，简称SMP）结构。 指若干处理器通过共享总线或交叉开关等统一访问共享存储器的结构，各个处理器具有相同的访问存储器性能。

3）高速缓存一致非均匀存储器访问（Cache Coherent Non-Uniform Memory Access，简称CC-NUMA）结构。CC-NUMA结构是一种分布式共享存储体系结构，其共享存储器按模块分散在各处理器附近，处理器访问本地存储器和远程存储器的延迟不同，共享数据可进入处理器私有高速缓存，并由系统保证同一数据的多个副本的一致性。CC-NUMA的可扩展性比SMP结构要好，支持更多核共享存储，但由于其硬件维护数据一致性导致复杂性高，可扩展性也是有限的。

4）MPP（Massive Parallel Processing）系统。指在同一地点由大量处理单元构成的并行计算机系统。每个处理单元可以是单机，也可以是SMP系统。处理单元之间通常由可伸缩的互连网络（如Mesh、交叉开关网络等）相连。MPP系统主要用于高性能计算。

5）机群系统。指将大量服务器或工作站通过高速网络互连来构成廉价的高性能计算机系统。机群计算可以充分利用现有的计算、内存、文件等资源，用较少的投资实现高性能计算，也适用于云计算。

二、多核处理器的访存结构

通用多核处理器采用共享存储结构，其设计存在如下关键问题：

1）片上Cache如何组织？与单核处理器类似，多核处理器需要在片上设置大容量的Cache来缓解芯片计算能力与访存性能之间日益扩大的差距。片上Cache如何组织？Cache结构采用私有还是共享，集中式还是分布式？这些是需要设计者考虑的问题。

2）多个处理器核发出的访存指令次序如何约定？各处理器核并行执行线程（或者进程）发出读/写（load/store）访存指令，这些访问指令的执行次序如何约定，使得应用程序员可以利用这些约定来推理程序的执行结果。存储一致性模型就是用来解决这方面问题的。

3）如何维护Cache数据一致性？一个数据可能同时在多个处理器核的私有Cache中和内存中存在备份，如何保证数据一致性？Cache一致性协议将解决Cache一致性问题。

2.1 通用多核处理器的片上Cache结构

2.2 存储一致性模型

2.3 Cache一致性协议

三、多核处理器的互连结构

四、多核处理器的同步机制