28、多处理器系统中的总线共享内存与缓存一致性解析

多处理器系统中的总线共享内存与缓存一致性解析

1. 多处理器系统的功能组件

在多处理器系统中,一些任务可以从计算处理器(CP)卸载。例如,DMA 引擎可用于在内存区域和网络接口之间来回复制数据。广义消息处理器(MP)则能执行更高级的功能,如匹配、形成数据包和发送确认信息。在某些实现中,多处理器里的一个计算处理器可专门用于消息处理。随着多核芯片中的处理器或线程上下文基本可免费获取,这确实是一个有趣的选择。还有些实现使用与网络接口紧密耦合的专用处理器来处理协议事务。

2. 基于总线的共享内存系统概述

基于总线的共享内存系统主要探讨小规模共享内存多处理器系统的设计空间。先从缓存组织开始,进而引入缓存一致性这一关键问题。核心内容是在假设使用基于广播的互连介质(如总线)的情况下,介绍丰富的缓存一致性协议设计原则。

3. 多处理器缓存组织
3.1 基本架构类型

基于总线的多处理器系统有多种组织方式:
- 对称多处理器系统(SMP) :所有处理器位于互连的一侧,所有内存模块位于另一侧,所有处理器对内存的访问时间相同。但这种架构缺乏缓存内存层次结构,不太现实。
- 带共享一级缓存的 SMP :在处理器和互连之间插入共享缓存。其优点是处理器之间的有效共享可高效利用缓存资源,如两个处理器访问同一数据块时可共享,减少重复缓存。缺点是处理器和共享缓存之间的互连会增加关键内存访问路径的延迟,因此仅适用于处理器数量较少的组织。
- 带私有缓存的 SMP :由于现代微处理器都配备片上缓存,所以必须

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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