amp和smp体系

2.2  SMP与AMP体系
      目前支持多核处理器平台的实时操作系统体系结构有对称多处理SMP(Symmetric Multi-Processing)构架和非对称多处理AMP(Asymmetric Multi-Processing)构架两种。这两种操作系统的结构、代码和数据区的分配方面差别很大。SMP构架的系统中所有CPU共享系统内存和外设资源,由操作系统负责处理器间协作,并保持数据结构的一致性,而在AMP构架的系统中,用户需要对各个操作系统使用的硬件资源进行划分,CPU间的合作仅限于使用共享存储器的情况。由于CPU间的合作程度不同,AMP则称为松散耦合多CPU系统(图2-4所示),SMP系统称为紧耦合多CPU系统(图2-3所示)。
基于多核处理器的RTOS多核扩展分析与研究 <wbr>一
      图2-3所示的SMP模式操作系统负责协调两个处理器核之间的工作,两个处理器核共享主存中同一个操作系统实例。虽然在每个核中应用程序的地址相同,但是通过MMU把它们映射到主存中不同的位置,从而实现了两个应用程序间代码和数据空间的隔离。
基于多核处理器的RTOS多核扩展分析与研究 <wbr>一
      图2-4所示的是典型的AMP系统结构,每个CPU上运行一个操作系统实例,各个操作系统都有自己独占的资源(最基本的是独占各自专用的CPU),其它资源或者由两个系统共享、或者分配给各个系统专用。资源的分配由用户来决定,因而对用户是可见的。在商用实时操作系统当中只有WindRiver公司的VxWorks提供了AMP模式的支持,目前该模式的应用较少。


### 对称多处理 (SMP) 的原理与实现 #### 什么是对称多处理 (SMP)? 对称多处理器结构英文名称为 "Symmetrical Multi-Processing",简称 SMP。它是一种允许多个 CPU 同时运行多个程序的技术架构[^1]。在这种体系下,所有的处理器都具有相同的地位功能,并且可以访问同一片共享内存。 #### 多处理器系统的工作模式 多处理器系统有两种主要工作方式:非对称多处理(Asymmetric Multiprocessing, AMP)以及对称多处理(Symmetric Multiprocessing, SMP)。其中,SMP 是一种更高效的并行计算模型,在这种模型中,所有处理器地位平等,能够执行任何任务或管理操作系统中的任意部分[^2]。 #### Linux 中的 SMP 引导流程 在 Linux 系统上,SMP 架构下的引导过程被设计成一个多阶段的操作。这一过程中,主 CPU 辅助 CPU 需要在若干关键节点保持同步,从而确保它们能够在几乎一致的时间点进入 SMP 进程调度状态。具体到 Intel Pentium 平台上的实现细节,则涉及一系列复杂的初始化步骤来完成整个系统的启动准备[^3]。 #### SMP 的核心特点及其优势 从理论上讲,SMP 提供了一种简单而强大的方法用于构建高性能计算机系统。其基本思想就是通过让多个同质化的中央处理器共同协作来提高整体性能水平。这些处理器不仅享有完全相等的权利去竞争资源,而且还能彼此独立地操作各自的指令流,只是当涉及到全局数据或者临界区保护等问题时才需遵循特定规则加以约束[^4]。 以下是关于 SMP 实现的一些关键技术要点: 1. **硬件支持**: 要求有专门的支持多核或多路配置能力的主板芯片组;同时还需要提供足够的高速缓存一致性协议以维持各 CPU 缓冲间的数据统一性。 2. **软件适配**: 操作系统必须具备识别并合理调配不同物理逻辑单元的能力,比如采用可扩展锁机制减少争用瓶颈现象的发生频率等等措施提升并发效率。 3. **编程模型转变**: 开发者应考虑利用线程级并行度更高的应用程序开发范式,充分利用现代编译工具链所提供的自动矢量化等功能优化代码表现形式使之更适合于此类环境部署需求。 ```python import multiprocessing as mp def worker_function(x): return x * x if __name__ == "__main__": pool = mp.Pool(processes=8) results = pool.map(worker_function, range(10)) print(results) ``` 上述 Python 示例展示了如何借助 `multiprocessing` 库创建一个简单的多进程应用实例,该例子模拟了在一个假定拥有八个可用 CPU 核心的情况下分别平方十个连续整数的过程。
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