46、硬件基础全解析:从处理器到多核架构

硬件基础全解析:从处理器到多核架构

1. 处理器与线程

在多处理器系统中,包含多个硬件处理器,每个处理器都能执行一个顺序程序。在讨论多处理器架构时,基本的时间单位是周期,即处理器获取并执行一条指令所需的时间。随着技术的发展,周期时间会发生变化,不同平台的周期时间也有所不同。不过,以周期来衡量,像内存访问这类指令的相对成本变化较为缓慢。

线程是一个顺序程序,与作为硬件设备的处理器不同,线程是一种软件构造。处理器可以运行一个线程一段时间后将其搁置,转而运行另一个线程,这一过程称为上下文切换。处理器搁置线程的原因有多种,比如线程发出的内存请求需要一些时间来响应,或者该线程已经运行了足够长的时间,轮到其他线程继续执行。当一个线程被搁置后,它可能会在另一个处理器上恢复执行。

2. 互连架构

处理器通过互连介质与内存以及其他处理器进行通信,主要有两种互连架构:对称多处理(SMP)和非统一内存访问(NUMA)。

2.1 SMP 架构

在 SMP 架构中,处理器和内存通过总线互连,总线就像一个小型以太网,是一种广播介质。处理器和主内存都有总线控制器单元,负责发送和监听总线上广播的消息(监听有时也称为窥探)。如今,SMP 架构最为常见,因为它易于构建,但它无法扩展到大量处理器,因为最终总线会过载。

2.2 NUMA 架构

在 NUMA 架构中,一组节点通过点对点网络连接,类似于小型局域网。每个节点包含一个或多个处理器和本地内存,一个节点的本地内存可被其他节点访问,所有节点的内存共同构成了所有处理器共享的全局内存。NUMA 名称反映了一个处理器访问自己节点上的内存比访问其他节点上的内存更快

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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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