1、多处理器编程：原理与实践

多处理器编程：原理与实践

1. 计算机行业的变革

计算机行业正在经历一场重大变革。主要的芯片制造商暂时放弃了让处理器运行更快的尝试。虽然摩尔定律未被打破，每年能在相同空间容纳更多晶体管，但因过热问题无法提高时钟速度。于是，制造商转向“多核”架构，多个处理器（核心）通过共享硬件缓存直接通信。多处理器芯片通过利用并行性，让多个处理器处理同一任务，使计算更高效。

这种变革对软件开发产生了深远影响。过去，技术进步意味着时钟速度提升，软件会自动“加速”。如今，技术进步带来的是并行性增加而非时钟速度提升，利用并行性成为现代计算机科学的重大挑战。

2. 多处理器编程的挑战

多处理器编程面临诸多挑战，因为现代计算机系统本质上是异步的。活动可能因中断、抢占、缓存未命中、故障等事件毫无预兆地暂停或延迟，且这些延迟不可预测，规模差异巨大。例如，缓存未命中可能使处理器延迟不到十条指令的执行时间，页面错误可能延迟数百万条指令，操作系统抢占则可能延迟数亿条指令。

多处理器编程从两个互补方向展开：原理和实践。

3. 原理方向：可计算性与程序正确性

• 可计算性 ：在异步并发环境中，要弄清楚哪些是可以计算的。采用理想化计算模型，多个并发线程操作一组共享对象，线程对对象的操作序列构成并发程序或算法，这与 Java、C# 或 C++ 线程包的模型本质相同。令人惊讶的是，有些易于指定的共享对象无法通过任何并发算法实现。因此，在编写多处理器程序前，了解哪些不可行很重要。许多让多处理器程序员陷入困境的问题，源于计算模型的基本限制，所以理解并发共享内存可计算性是必要步骤。相关内容会带领大家