多核技术与并发多线程技术的区别介绍

《多核技术与并发多线程技术的区别介绍》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、多核技术与并发多线程技术的区别介绍2009-04-1620:29:32作者：admin来源：浏览次数：195网友评论0条 　　很多人在多核技术与并发多线程技术上会把概念弄混淆，我这里给大家简单介绍一下这两个技术的不同。多核技术可以看成是一种cpu的集成技术，在一个CPU处理模块上，可以集成2个或者是多个CPU，但是，他们还是单独的物理cpu。并发多线程技术则需要OS的支持，是在OS级别上，可以实现一个物理cpu的多线程并发处理，提高oltp环境模式下的cpu利用率。 　　先说多核技术，如在IBM的power5中，就有如下

2、几种不同的cpu集成模式：如Dual-CoreModule（双核），表示一个cpu模块中其实有2个物理的cpu（也叫core），他们共享L2与L3cache。这种cpu模块一般用在520/550上，所以，象采用这种模式的550最多可以有4颗CPU（2个cpu模块）。而QuadCoreModule[QCM]，这个不知道怎么翻译了，这种技术下，在一个cpu模块中，有4个物理cpu，相当与2个Dual-CoreModule集成在一个cpu模块中，从55Q以后的机型，如55Q、55A都支持这样的cpu模块，所以，如果采用这样的模

3、块，55A就可以达到8颗物理cpu。最后说Multi-ChipModule，这个就叫多核技术了，如一个cpu模块中，可以有8个物理cpu，相当于4个Dual-CoreModule，一般用在590与595上。如图，则是一个采用了Multi-ChipModule技术的cpu模块： 　　从以上的图片与描述可以看到，这种多核技术不过是物理cpu的高集成度技术，让更小的地方，可以放更多的cpu，如550空间大小不变，同样2个cpu模块，如果采用双核的cpu模块，则只可以支持4颗cpu，如果采用QuadCoreModule[QCM]

4、技术的cpu模块，则最多可以支持到8颗cpu。　　需要注意的是，这个时候550的cpu模块（cpu插槽）并没有增加，所以，如果在开始选型的时候，只选择4颗cpu（或以下），而又想留有扩展余地的话，则一定要选择QuadCoreModule[QCM]技术的cpu模块，否则，以后只能通过更换cpu模块（而不是增加cpu模块）来升级cpu个数了，这样会比较麻烦。　　在不同的厂商，对这个多核技术可能略有差别，如Sun將其多核心架构命名为CMT（ChipMulti-Threaded），把一个芯片（类似IBM的CPU模块，内含2个或多

5、个core)叫成一个cpu（physicalprocessor）。CMT技术能够将更多的晶体管压缩到一个芯片中，同时能够简化每一个CPU的设计，把更多的CPU压在一个芯片当中以提高整个芯片处理交易事务的能力。需要知道的是，这里与ibm的core的定义将有所差别，IBM认为一个core是一个cpu（physicalprocessor），而SUN认为一个芯片是一个CPU。更多的人习惯拿CMT技术与下面说的SMT技术来对比，但是CMT是硬件技术，SMT更多是软件技术，所以，我个人认为与多核技术对比比较合适。　　因为以上的差别，

6、以cpu为收费对象的厂商，如Oracle，则在不同的cpu类型上，一般有不同的处理方式，现在一般已经不在按物理的cpu来购买license，而是cpu模块方式来购买，例如oracle规定，在IBMDual-CoreModule（双核模块）的power芯片上，一个双核模块（内含2颗物理cpu）只需要购买1.5个license。 　　看了多核技术，我们再说并发多线程技术，在power5的构架上，以及AIX5.3以上，或运行在其上的linux2.6核心以上，都可以支持这个技术，也叫SMT(simultaneousmulti-t

7、hreading)技术。类似Intel构架上的linux支持的SMP技术，一个物理的CPU，也就是一个core，在OS层面上，将显示为2颗逻辑的CPU。 　　注意的是，这种技术与硬件构架以及OS都是有关系的，如SMT就是power5才支持的，而且也要特定的OS，如Aix5.3才支持，也就是说，power5上跑5.2，也是不支持这样的技术的。在这样的技术中，每个power5cpu两个硬件线程，SMT旨在利用POWER5处理器的超标量特性，以便同时执行多个指令。它的基本理念是：没有一个单一应用可使向POWER5这样的超标量处

8、理器达到完全饱和的状态，因此，部署同时提供输入的多个应用效果更理想。如图，如果把cpu的指令处理分成很多小的单元的话，它们是可以并发的。 　　那么，按照这样的设计思想，那么，SMT技术将在细小的oltp应用中受益，而大型的计算业务，如浮点密集型的工作（耗费单个CPU很长时间，对浮点单元与内存带宽消耗比较大），是不适合