基于排队论的单核处理器和多核处理器性能的简单量化评测

摘要:

从cpu诞生之日起，主频就在不断的提高。然而伴随着主频的提高，电压和发热量成为了单核cpu的主要障碍，这使得cpu无法通过简单的提升主频来提升处理器的性能。因此增加cpu内核数量成为了最有实际意义的方式。如何评测cpu核增加的数量和性能提升的水平是在设计cpu时应该考虑的主要问题之一。本文采用排队论的方法提供了简单的定量的分析，按照排队论的相关模型可以对核心数量和性能提升进行一下简单的评测。为多核cpu 的设计提供了量化依据。

关键词：多核cpu；单核cpu；cpu性能；排队论；量化评测

1.概述：

CPU从诞生之日起，主频就在不断的提高，如今主频之路已经走到了拐点。桌面处理器的主频在2000年达到了1GHz，2001年达到2GHz，2002年达到了3GHz。但在将近5年之后我们仍然没有看到4GHz处理器的出现。电压和发热量成为最主要的障碍，导致在桌面处理器特别是笔记本电脑方面，Intel和AMD无法再通过简单提升时钟频率就可设计出下一代的新CPU。

面对主频之路走到尽头，Intel和AMD开始寻找其它方式用以在提升能力的同时保持住或者提升处理器的能效，而最具实际意义的方式是增加CPU内处理核心的数量。

多内核是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。多核技术的开发源于工程师们认识到，仅仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善，先前的处理器产品就是如此。他们认识到，在先前产品中以那种速率，处理器产生的热量很快会超过太阳表面。即便是没有热量问题，其性价比也令人难以接受，速度稍快的处理器价格要高很多。

英特尔工程师们开发了多核芯片，使之满足“横向扩展”（而非“纵向扩充”）方法，从而提高性能。该架构实现了“分治法”战略。通过划分任务，线程应用能够充分利用多个执行内核，并可在特定的时间内执行更多任务。多核处理器是单枚芯片（也称为“硅核”），能够直接插入单一的处理器插槽中，但操作系统会利用所有相关的资源，将它的每个执行内核作为分立的逻辑处理器。通过在两个执行内核之间划分任务，多核处理器可在特定的时钟周期内执行更多任务。多核架构能够使目前的软件更出色地运行，并创建一个促进未来的软件编写更趋完善的架构。尽管认真的软件厂商还在探索全新的软件并发处理模式，但是，随着向多核处理器的移植，现有软件无需被修改就可支持多核平台。操作系统专为充分利用多个处理器而设计，且无需修改就可运行。为了充分利用多核技术，应用开发人员需要在程序设计中融入更多思路，但设计流程与目前对称多处理(SMP) 【1】系统的设计流程相同，并且现有的单线程应用也将继续运行。多核技术是处理器发展的必然。近20年来，推动微处理器性能不断提高的因素主要有两个：半导体工艺技术的飞速进步和体系结构的不断发展。半导体工艺技术的每一次进步都为微处理器体系结构的研究提出了新的问题，开辟了新的领域；体系结构的进展又在半导体工艺技术发展的基础上进一步提高了微处理器的性能。这两个因素是相互影响，相互促进的。一般说来，工艺和电路技术的发展使得处理器性能提高约20倍，体系结构的发展使得处理器性能提高约4倍，编译技术的发展使得处理器性能提高约1.4倍。但是今天，这种规律性的东西却很难维持。多核的出现是技术发展和应用需求的必然产物。

基于上述认识，那么在设计多核处理器时如何才能更好的评测增加核的数量和其相对应的理论上性能的提升也不可避免要考虑的问题。本文采用排队论模型对单核处理器和多核处理器在处理相同任务时所耗费时间进行定量的分析。

2.单核处理器和多核处理器的体系结构

a)单核处理器的结构和处理机制

图1

单核cpu的结构如图1所示。正如第一部分的概述所说。Cpu从诞生之日起就不断的提升主频。对于单核处理器来说提升主频是最简单的提升性能的方式。主频就是CPU的时钟频率，简单说是CPU运算时的工作频率（1秒内发生的同步脉冲数）的简称。单位是Hz。它决定计算机的运行速度。相对于多核来说单核的体系结构相对简单。在处理机制上处理核只需完成L2缓存的请求即可。如此循环至到任务处理完毕。

从操作系统的角度来看，单核处理器以串行的方式完成并行的工作——实质上是仿并行。

b)多核处理器的结构和处理机制

对于多核处理器来说，在体系结构上又分为CMP(片上多核处理器，Chip,Multi-Processor)和SMP(同时多线程处理器，Simultaneous Multi-Processor)。从体系结构的角度来看，SMP 比CMP对处理器的资源利用率要高。但从使用效果来看，CMP在多线程的通信延迟较低，并且其的最大优势体现在模块化设计的简洁性，同时也不存在SMP中多个线程对共享资源的争用而造成的延时问题。

因此本文的分析基于CMP的体系结构。如图：（也可参考论文）

随着半导体工艺的发展，CPU和主存储器之间的速度差距越来越大。在CMP中，多个处理器核心对单一内存空间的共享使得这一矛盾更加突出，因此在设计中采用多级Cache 来缓解这一矛盾；此外，Cache自身的体系结构设计也直接关系到系统整体性能。很多CMP 设计都采用了分布一级Cache，共享二级Cache和三级Cache的结构。

CMP通常可分为同构CMP和异构CMP，其判别标准是根据。芯片上集成的多个微处理器核心是否相同。同构CMP大多数由通用的处理器组成，多个处理器执行相同或者类似的任务。异构CMP除含有通用处理器作为控制、通用计算之外，多集成DSP、ASIC、媒体处

理器、VLIW处理器等针对特定的应用提高计算的性能。基于X86技术的多核处理器多采用类似技术，其中AMD Opteron处理器在设计上与传统的RISC处理器设计较为接近。Intel 产品由于是从单路处理器发展而来，在多路产品中与上述结构差别较大，但在设计上也引用了不少类似技术。在本文中我们采用同构CMP进行分析。

从操作系统的角度来看，系统的所有作业将交于二级共享缓存，在此之后在处理器内部将对作业进行进一步的分配。分配至不同的处理核进行并行的处理，在处理上是真正的并行。不过对于并行的线程来说并不是如此。因为同一线程也可能被划分为不同的时间片，在同一时刻在不同的处理核上进行处理。这样对外来说——处理器外部，只需要将按照原来的（单核上的）调度方式将系统中的任务交付给处理器即可。这在一定程度上保持了兼容性。不过对于要高效利用多核处理器这并不是最好的方法。在这里不做讨论。

3.排队论概述

排队论起源于20世纪初的电话通话。1909—1920年丹麦数学家、电气工程师爱尔朗（A.K.Erlang）用概率论方法研究电话通话问题，从而开创了这门应用数学学科，并为这门学科建立许多基本原则。20世纪30年代中期，当费勒(W.Feller)引进了生灭过程时，排队论才被数学界承认为一门重要的学科。

排队系统又称服务系统。服务系统由服务机构和服务对象（顾客）构成。服务对象到来的时刻和对他服务的时间（即占用服务系统的时间）都是随机的。图1为一最简单的排队系统模型。排队系统包括三个组成部分：输入过程、排队规则和服务机构。

输入过程：输入过程考察的是顾客到达服务系统的规律。它可以用一定时间内顾客到达数或前后两个顾客相继到达的间隔时间来描述，一般分为确定型和随机型两种。

排队规则：排队规则分为等待制、损失制和混合制三种。当顾客到达时，所有服务机构都被占用，则顾客排队等候，即为等待制。在等待制中，为顾客进行服务的次序可以是先到先服务，或后到先服务，或是随机服务和有优先权服务（如医院接待急救病人）。如果顾客来到后看到服务机构没有空闲立即离去，则为损失制。有些系统因留给顾客排队等待的空间有限，因此超过所能容纳人数的顾客必须离开系统，这种排队规则就是混合制。

服务机构：可以是一个或多个服务台。多个服务台可以是平行排列的，也可以是串连排列的。服务时间一般也分成确定型和随机型两种。

排队模型中主要的性能参数：

1)顾客到达率λ：单位时间顾客的到达数

2)平均服务率μ：单位时间能被服务完的顾客数，而1-μ则表示一个顾客平均服务的

时间

3)服务强度ρ：ρ=λ/μ表示服务机构的数目，是服务效率和服务机构利用率的重要

标志。

4)顾客平均等待时间W：W=ρ/(μ-λ)

4.用排队论模型分析处理器的性能

a)单核处理器的性能分析

在本文中假设我们所评价的系统中多个独立的处理请求时均衡的，即输入的速率等于离开的速率。由此根据Littles定律【2】可以得到：平均服务中的任务数（N-server）=到达速率（λ）*每个任务的平均服务时间（T-server）。服务器利用率=平均服务中的任务数/服务率，对于单个服务器来说，服务率为1/T-server。因此可以得到：

服务器利用率=到达速率*T-server

于是有每个任务在队列中的平均等待时间（T-queue）=服务器利用率*T-server+（到达速率

*T-queue）*T-server。化简后可得到：

T-queue=T-server*（服务器利用率/(1-服务器利用率)）

对于单核处理器我们假定其平均服务时间，T-server=1/主频。这里只是简单的假定，在实际中要考虑很多情况。

现在考虑一个主频为2.3GHZ的单核处理器，假设顾客的平均到达率为50，那么根据M/M/1模型，可以得到服务器利用率和平均队列等待时间：

T-server=1/(2.3*)

根据以上的推导可以得到服务器的利用率：

服务器的利用率=到达速率*T-server

=50*1/(2.3*1024)

= 0.02122

最后可以算出每个任务在队列中的平均等待时间：

T-queue = T-server*（服务器利用率/(1-服务器利用率)）

=50*(0.02122 /(1-0.02122))

= 1.0840025337665

b)多核处理器的性能分析

在这里我们以AMD三核处理器来进行测试。

如图所示的三核处理器的体系结构。其处理机制满足排队模型的3个基本组成部分：输入过程即系统的对cpu资源的请求；排队规则为处理器的处理机制，在此我们简化为一般的先进先出的排队规则，并且不考虑L2缓存进行任务分配时的时延；服务机构为三个处理核。

这种系统模型在排队论上成为M/M/C模型。如图所示：

见书上270页。

下面给出M/M/C队列的公式，用N-server表示服务器的数量。那么由前面的两个公式很容易就可以得到：

利用率=到达速率*T-server/N-server

T-queue=T-server*（P-moretask/(1-利用率)）

这个公式与M/M/1中的公式相似，只是用一个任务在队列中等待的概率代替服务器的利用率，然后再处理服务器的个数。在具有多个服务器的系统中计算任务在队列中等待的概率很复杂。我们首先要计算出系统中无任务的概率：

参考271页。

系统中任务数目与服务器数目一样多或者更多的时候的概率

P-moretask=（N-server*利用率*利用率/N-server!*(1-利用率)）*P-notask

根据上面提出的问题，我们再通过双核处理器进行操作，这里我们使用双核处理器的主频为 2.3 GHZ，因为其采用的是双核，不考虑处理核分配任务所使用的时间。T-server=1/2.3GHZ*2

对于上面的问题进行解决：

服务器利用率=到达速率*T-server/N-server=50*0.00008491/2=0.02122

队列中无任务的概率：

P-notask=0.9397

用这个结果再计算队列中有任务的概率：

P-moretask= 0.0004322

最后计算在队列中的等待时间：

T-queue=T-server*（P-moretask/N-server*(1-利用率)）

= 1.8746859355524224034001512086475e-8

1.840853102842313900978769488547e-6

5.单核和多核的性能的比较

从比较的结果中可以很明显的看出来，在忽略了一些其他因素的情况下，对于主频相同的单核和双核处理器来说，在处理相同的任务量时，单核的任务平均等待时间是双核的100倍。由此可以简单的推断出每增加一个核其对任务的处理速度将会提升100倍。

6.总结

本项研究的意义：有助于利用简单的排队模型对多核处理器的改进进行分析，从而可以从投入技术和获得高效率速度之间找到稳定点。从而能够使的多核的开发更具有科学性和预知性。

参考：

【1】：对称式多处理器SMP：https://www.sodocs.net/doc/c316739755.html,/view/654719.htm

【2】Little定律指出“系统中物体的平均数量等于物体离开系统的平均速率和每个物体在系统中停留的平均时间的乘积。”

胡阳、焦庆路编写整合，转载注明作者！！！

排队论的应用

排队论的应用 ——食堂排队问题 刘文骁 摘要 本文通过运筹学中排队论的方法，为食堂排队问题建立模型，研究学生排队就餐时间节约的影响因素，通过简单计算，得出影响最大因素。排队论是通过研究各种服务系统的排队现象，解决服务系统最优设计和最优化控制的一门科学。本文将根据食堂排队状况建立数学模型，运用排队论的观点进行分析，找出可以减少排队时间的最大影响因素。 关键词 排队论；M/M/s模型；食堂排队 引言 在学校里，常常可以看到这样的情况：下课后，许多同学正想跑到食堂买饭，小小的买饭窗口前没过几分钟便排成了长长的队伍，本来空荡荡的食堂立即变得拥挤不堪。饥肠辘辘的学生门见到这种长蛇阵，怎能不怨声载道。减少排队等待时间，是学生们十分关心的问题。 1.多服务台排队系统的数学模型 1.1排队论及M/M/s模型 排队论是研究排队系统(又称为随即服务系统)的数学理论和方法，是运筹学的一个重要分支。在日常生活中，人们会遇到各种各样的排队问题。排队问题的表现形式往往是拥挤现象。 排队系统的一般形式符号为：X/Y/Z/A/B/C。 其中：X表示顾客相继到达时间间隔的分布；Y表示服务时间的分布；Z表

示服务台的个数；A 表示系统的容量，即可容纳的最多顾客数；B 表示顾客源的数目；C 表示服务规则。 排队论的基本问题是研究一些数量指标在瞬时或平稳状态下的概率分布及其数字特征，了解系统运行的基本特征；系统数量指标的统计推断和系统的优化问题等。 当系统运行一定时间达到平稳后，对任一状态n 来说，单位时间内进入该状态的平均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应相等，即系统在统计平衡下“流入=流出”。 据此，可得任一状态下的平衡方程如下： 由上述平衡方程，可求的： 平衡状态的分布为：)1(,2,1,0 ==n p C p n n 其中：)2(,2,1,1 10 21 == ---n C n n n n n μμμλλλ 有概率分布的要求：10=∑∞ =n n p ，有：1100=?? ? ???+∑∞ =p C n n ，则有： )3(1100 ∑∞ =+= n n C p 注意：（3）式只有当级数∑∞=o n n C 收敛时才有意义，即当∑∞ =?∞o n n C 时才能由上 述公式得到平稳状态的概率分布。

排队论之简单排队系统设计

5.2.4 无限源的简单排队系统 所谓无限源的简单排队系统是指顾客的来源是无限的，输入过程是简单流，服务时间是负指数分布的排队系统。本节我们讨论一些典型的简单排队系统。 1.//1/M M ∞排队系统 //1/M M ∞排队系统是单服务台等待制排队模型,可描述为：假设顾客以Poisson 过程（具有速率λ）到达单服务员服务台，即相继到达时间间隔为独立的指数型随机变量，具有均值1λ，若服务员空闲，则直接接受服务，否则，顾客排队等待，服务完毕则该顾客离开系统，下一个排队中的顾客（若有）接受服务。相继服务时间假定是独立的指数型随机变量，具有均值μ。两个M 指的是相继到达的间隔时间和服务时间服从负指数分布，1指的是系统中只有一个服务台，∞指的是容量为无穷大，而且到达过程与服务过程是彼此独立的。 为分析之，我们首先确定极限概率0,1,2,n p n ???=，，为此，假定有无穷多房间，标号为 0,1,2,???，并假设我们指导某人进入房间n （当有n 个顾客在系统中），则其状态转移框图如图5.8所示。 图5.8 //1/M M ∞排队系统状态转移速率框图 由此，我们有 状态 离开速率＝进入速率 0 01p p λμ= ,1n n ≥ ()11n n n p p p λμλμ-++=+ 解方程组，容易得到 00,1,2,i i p p i λμ????? == ??? ， 再根据 001 1()1n n n n p p p λμ λμ ∞ ∞ === == -∑∑ 得到： 01p λμ =- ，

()(1),1n n p n λλ μ μ =- ≥ 令/ρλμ=，则ρ称为系统的交通强度（traffic intensity ）。值得注意的是这里要求 1ρ<，因为若1ρ>，则0n p =，且系统中的人数随着时间的推移逐渐增多直至无穷，因 此对大多数单服务排队系统，我们都假定1ρ<。 于是，在统计平衡的条件下（1ρ<），平均队长为 ,1,1j j L jp λρ ρμλ ρ ∞ == = = <--∑ （5-52） 由于a λλ=，根据式（5-2）、（5-3）以及上式，可得： 平均逗留时间为： 1 ,1L W ρλ μλ = = <- （5-53） 平均等待时间为： 1 [],1()(1) Q W W E S W λρ ρμ μμλμρ=-=- = =<-- （5-54） 平均等待队长为： 22 ,1()1Q Q L W λρλρμμλρ ===<-- （5-55） 另外，根据队长分布易知，01ρρ=-也是系统空闲的概率，而ρ正是系统繁忙的概率。显然，ρ越大，系统越繁忙。 队长()N t 由0变成1的时刻忙期即开始，此后()N t 第一次又变回0时忙期就结束。由简单流与负指数分布的性质，显见忙期的长度与忙期的起点无关。可以证明，闲期的期 望值为1λ，令忙期平均长度为b ， 则在统计平衡下，有：平均忙期：平均闲期＝(1)ρρ-： ，因此平均忙期长度为： 1 11b ρμλρ?

排队论及其在通信领域中的应用

排队论及其在通信领域中的应用 信息与通信工程学院 2班 姓名：李红豆 学号：10210367 班内序号：26 指导老师：史悦 一、摘要 排队论是为了系统的性态、系统的优化和统计推断，根据资料的合理建立模型，其目的是正确设计和有效运行各个服务系统，使之发挥最佳效益。排队是一种司空见惯的现象，因此排队论可以用来解决许多现实问题。利用排队论的知识可以来解决通信服务中的排队论问题。应用排队论一方面可以有效地解决通信服务系统中信道资源的分配问题；另一方面通过系统优化，找出用户和服务系统两者之间的平衡点，既减少排队等待时间，又不浪费信号资源，从而达到最优设计的完成。 二、关键字 排队论、最简单流、排队系统、通信 三、引言 排队论又称随机服务系统, 主要解决与随机到来、排队服务现象有关的应用问题。是研究系统由于随机因素的干扰而出现排队(或拥塞) 现象的规律的一门学科, 排队论的创始人Erlang 是为了解决电话交换机容量的设计问题而提出排队论。它适用于一切服务系统,包括通信系统、计算机系统等。可以说, 凡是出现拥塞现象的系统, 都属于随机服务系统。随着电子计算机的不断发展和更新, 通信网的建立和完善, 信息科学及控制理论的蓬勃发展均涉及到最优设计与最佳服务问题, 从而使排队论理论与应用得到发展。 四、正文 1、排队论概述： 1.1基本概念及有关概率模型简述： 排队论是一个独立的数学分支有时也把它归到运筹学中。排队论是专门研究由于随机因素的影响而产生的拥挤现象(排队、等待)的科学也称为随机服务系统理论或拥塞理论。它专于研究各种排队系统概率规律性的基础上解决有关排队系统的最优设计和最优控制问题。 排队论起源于20世纪初。当时美国贝尔Bell电话公司发明了自动电话以后如何合理配臵电话线路的数量以尽可能地减少用户重复呼叫次数问题出现了。 1909年丹麦工程师爱尔兰发表了具有重要历史地位的论文“概率论和电话交换”从而求解了上述问题。 1917年又提出了有关通信业务的拥塞理论用统计平衡概念分析了通信业务量问题形成了概率论的一个新分支。后经C.Palm等人的发展由近代概率论观点出发进行研究奠定了话务量理论的数学基础。

多核处理器

多核处理器 多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。多核技术的开发源于工程师们认识到，仅仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善，先前的处理器产品就是如此。他们认识到，在先前产品中以那种速率，处理器产生的热量很快会超过太阳表面。即便是没有热量问题，其性价比也令人难以接受，速度稍快的处理器价格要高很多。 最新新闻 中国发布全球首款全系统多核高精度导航定位芯片 全球首款全系统多核高精度导航定位系统级芯片，13日在第六届中国卫星[2.10% 资金研报]学术年会期间对外发布。专家表示，这意味着国产芯片不仅具备国际竞争力，还从“跟踪者”跃升为“引领者”。...详情 内容来自 中文名多核处理器 定义集成两个或多个完整的计算引擎 第一颗通用型微处理器4004 技术优势采用了线程级并行编程 目录 1技术发展 2发展历程 3技术优势 4技术瓶颈 5技术原理 6技术关键 ?核结构研究 ?程序执行模型 ?Cache设计 ?核间通信技术 ?总线设计 ?操作系统设计 ?低功耗设计 ?存储器墙 ?可靠性及安全性设计 7技术意义 8技术种类 9技术应用 10应用 11英特尔 1技术发展 256线程的CPU 256线程的CPU 英特尔工程师们开发了多核芯片，使之满足“横向扩展”（而非“纵向扩充”）方法，从而提高性能。该架构实现了“分治法”战略。通过划分任务，线程应用能够充分利用多个执行内核，并可在特定的时间内执行更多任务。多核处理器是单枚芯片（也称为“硅核”），能够直

接插入单一的处理器插槽中，但操作系统会利用所有相关的资源，将每个执行内核作为分立的逻辑处理器。通过在两个执行内核之间划分任务，多核处理器可在特定的时钟周期内执行更多任务。多核架构能够使软件更出色地运行，并创建一个促进未来的软件编写更趋完善的架构。尽管认真的软件厂商还在探索全新的软件并发处理模式，但是，随着向多核处理器的移植，现有软件无需被修改就可支持多核平台。操作系统专为充分利用多个处理器而设计，且无需修改就可运行。为了充分利用多核技术，应用开发人员需要在程序设计中融入更多思路，但设计流程与对称多处理(SMP)系统的设计流程相同，并且现有的单线程应用也将继续运行。得益于线程技术的应用在多核处理器上运行时将显示出卓越的性能可扩充性。此类软件包括多媒体应用（内容创建、，以及本地和数据流回放）、工程和其他技术计算应用以及诸如应用服务器和数据库等中间非标轴承https://www.sodocs.net/doc/c316739755.html,层与后层服务器应用。多核技术能够使服务器并行处理任务，而在以前，这可能需要使用多个处理器，多核系统更易于扩充，并且能够在更纤巧的外形中融入更强大的处理性能，这种外形所用的功耗更低、计算功耗产生的热量更少。多核技术是处理器发展的必然。推动微处理器性能不断提高的因素主要有两个：半导体工艺技术的飞速进步和体系结构的不断发展。半导体工艺技术的每一次进步都为微处理器体系结构的研究提出了新的问题，开辟了新的领域；体系结构的进展又在半导体工艺技术发展的基础上进一步提高了微处理器的性能。这两个因素是相互影响，相互促进的。一般说来，工艺和电路技术的发展使得处理器性能提高约20倍，体系结构的发展使得处理器性能提高约4倍，编译技术的发展使得处理器性能提高约1.4倍。但是今天，这种规律性的东西却很难维持。多核的出现是技术发展和应用需求的必然产物。 2发展历程 1971年，英特尔推出的全球第一颗通用型微处理器4004，由2300个晶体管构成。当时，公司的联合创始人之一戈登摩尔(Gordon Moore)，就提出后来被业界奉为信条的“摩尔定律”——每过18个月，芯片上可以集成的晶体管数目将增加一倍。 在一块芯片上集成的晶体管数目越多，意味着运算速度即主频就更快。今天英特尔的奔腾(Pentium)四至尊版840处理器，晶体管数量已经增加至2.5亿个，相比当年的4004增加了10万倍。其主频也从最初的740kHz(每秒钟可进行74万次运算)，增长到现在的3.9GHz(每秒钟运算39亿次)以上。 当然，CPU主频的提高，或许在一定程度上也要归功于1975年进入这个领域的AMD公司的挑战。正是这样的“双雄会”，使得众多计算机用户有机会享受不断上演的“速度与激情”。一些仍不满足的发烧友甚至选择了自己超频，因为在玩很多游戏时，更快的速度可以带来额外的饕餮享受。 但到了2005年，当主频接近4GHz时，英特尔和AMD发现，速度也会遇到自己的极限：那就是单纯的主频提升，已经无法明显提升系统整体性能。 以英特尔发布的采用NetBurst架构的奔腾四CPU为例，它包括Willamette、Northwood和Prescott等三种采用不同核心的产品。利用冗长的运算流水线，即增加每个时钟周期同时执行的运算个数，就达到较高的主频。这三种处理器的最高频率，分别达到了2.0G、3.4G和3.8G。 按照当时的预测，奔腾四在该架构下，最终可以把主频提高到10GHz。但由于流水线过长，使得单位频率效能低下，加上由于缓存的增加和漏电流控制不利造成功耗大幅度增加，3.6GHz奔腾四芯片在性能上反而还不如早些时推出的3.4GHz产品。所以，Prescott产品系列只达到3.8G，就戛然而止。 英特尔上海公司一位工程师在接受记者采访时表示，Netburst微架构的好处在于方便提升频率，可以让产品的主频非常高。但性能提升并不明显，频率提高50%，性能提升可能微不

排队论医院应用

医院排队论模型 医院排队论模型 医院就医排队是一种经常遇见的非常熟悉的现象.它每天以这样或那样的形 式出现在我们面前. 例如,患者到医院就医,患者到药房配药、患者到输液室输液等,往往需要排队等待接受某种服务. 这里,护士台、收费窗口、输液护士台及其服务人员都是服务机构或服务设备.而患者与商店的患者一样, 统称为患者. 以上排队都是有形的,还有些排队是无形的.由于患者到达的随机性,所以排队现象是不可避免的. 排队系统模拟 所谓排队系统模拟,就是利用计算机对一个客观复杂的排队系统的结构和行 为进行动态模拟,以获得反映其系统本质特征的数量指标结果,进而预测、分析或评价该系统的行为效果,为决策者提供决策依据. 如果医院增添服务人员和设备,就要增加投资或发生空闲浪费;如果减少服务 设备,排队等待时间太长,对患者和社会都会带来不良影响. 因此,医院管理人员要考虑如何在这两者之间取得平衡,以便提高服务质量,降低服务费用. 医院排队论,就是为了解决上述问题而发展起来的一门科学.它是运筹学的重 要分支之一. 在排队论中,患者和提供各种形式服务的服务机构组成一个排队系统,称为随 机服务系统. 这些系统可以是具体的,也可以是抽象的. 排队系统模型已广泛应用于各种管理系统.如手术管理、输液管理、医疗服务、医技业务、分诊服务,等等. 医院排队系统的组成 排队系统的基本结构由四个部分构成：来到过 程（输入）、服务时间、服务窗口和排队规则.

1、来到过程（输入）是指不同类型的患者按照各种 规律来到医院. 2、服务时间是指患者接收服务的时间规律. 3、服务窗口则表明可开放多少服务窗口来接纳患者. 4、排队规则确定到达的患者按照某种一定的次序接 受服务. ⑴来到过程 常见的来到过程有定长输入、泊松(Poisson)输入、埃尔朗(A. K. Erlang)输入等,其中泊松输入在排队系统中的应用最为广泛. 所谓泊松输入即满足以下4个条件的输入： ①平稳性：在某一时间区间内到达的患者数的概率只与这段 时间的长度和患者数有关； ②无后效性：不相交的时间区间内到达的患者数是相互独立 的； ③普通性：在同时间点上就诊或手术最多到达1个患者, 不 存在同时到达2个以上患者的情况； ④有限性：在有限的时间区间内只能到达有限个患者, 不可 能有无限个患者到达. 患者的总体可以是无限的也可以是有限的； 患者到来方式可以是单个的，也可以是成批的； 相继到达的间隔时间可以是确定的，也可是随机的； 患者的到达可以是相互独立的，也可以是关联； 到来的过程可以是平稳的，也可是非平稳的； ⑵服务时间

泊松过程及其在排队论中的应用

泊松过程及其在排队论中的应用 摘要：叙述了泊松过程的基本定义和概念，并列举了泊松过程的其他等价定义和证明并分析了泊松过程在排队论中的应用，讨论了完成服务和正在接受服务的顾客的联合分布。 关键词：泊松过程；齐次泊松过程；排队论 1. 前言 泊松分布是概率论中最重要的分布之一，在历史上泊松分布是由法国数学家泊松引人的。近数十年来，泊松分布日益显现了其重要性而将泊松随机变量的概念加以推广就得到了泊松过程的概念。泊松过程是被研究得最早和最简单的一类点过程，他在点过程的理论和应用中占有重要的地位。泊松过程在现实生活的许多应用中是一个相当适合的模型，它在物理学、天文学、生物学、医学、通讯技术、交通运输和管理科学等领域都有成功运用的例子。 2. 泊松过程的概念 定义3.2 ：设计数过程{ X(t)，t ≥ 0}满足下列条件： (1) X(0) = 0; (2) X(t)是独立增量过程; (3) 在任一长度为t 的区间中，事件A 发生的次数服从参数0t >λ的泊松分布，即对任意是s, t ≥ 0，有 ! )(})()({n t e n s X s t X P n t λλ-==-+， ,1,0=n 则称计数过程{ X(t)，t ≥ 0}为具有参数0>λ的泊松过程。 注意，从条件(3)知泊松过程是平稳增量过程且t t X E λ=)]([，由于， t t X E )]([= λ表示单位时间内事件A 发生的平均个数，故称λ为此过程的速率或强度。 从定义3.2中，我们看到，为了判断一个计数过程是泊松过程，必须证明它满足条件(1)、(2)及(3)。条件(1)只是说明事件A 的计数是从t = 0时开始的。条件(2)通常可从我们对过程了解的情况去验证。然而条件(3)的检验是非常困难的。为此，我们给出泊松过程的另一个定义。 定义3.3 ：设计数过程{ X(t)，t ≥ 0}满足下列条件： (1) X(0) = 0; (2) X(t)是独立平稳增量过程; (3) X(t)满足下列两式： o(h). 2} X(t)-h)P{X(t o(h),h 1} X(t)-h)P{X(t =≥++==+λ

排队论及其在通信中的应用

排队论及其在通信中的应用 姓名：徐可学号：2012202120131 专业：通信与信息系统 摘要：排队论又称随机服务系统理论，它广泛应用于通信领域，是通信网络流量设计的基础理论。本文通过对排队论基本概念的介绍，进而阐述了排队论在通信网中的应用，以实例分析的方法揭示了排队论在通信网络流量设计中的重要作用。 关键词：排队论通信网络 Abstract:Queuing theory which is also called the theory of random service system is widely used in the communication field,and it is the basic theory of traffic flow in the communication network design.This paper introduce the basic concept of queuing theory, and expounds the queuing theory in communication network applications. with a case analysis,this paper reveals the important role of the queuing theory in communication network design . Key words: Queuing theory communication network 1 排队论基本概念 1.1 排队系统的概念 把要求服务的一方称为顾客，把提供服务的一方称为服务机构，而把服务机构内的具体设施称为服务员（或服务窗口）。 顾客要求的随机性和服务设施的有限性是产生排队现象的根本原因。排队论就是利用概率论和随机过程理论，研究随机服务系统内服务机构与顾客需求之间的关系，以便合理地设计和控制排队系统[1]。 由于顾客到达的数目和要求提供服务的时间长短都是不确定的，这种由要求随机性服务的顾客和服务机构两方面构成的系统称为随机服务系统或排队系统。 1.2 排队系统的基本参数 排队系统的基本参数包括：顾客到达率λ，服务员数目m，和服务员服务速率μ。

多核处理器的优点和缺点

三、多核处理器的优点和缺点 从应用需求上去看，越来越多的用户在使用过程中都会涉及到多任务应用环境，日常应用中用到的非常典型的有两种应用模式。 一种应用模式是一个程序采用了线程级并行编程，那么这个程序在运行时可以把并行的线程同时交付给两个核心分别处理，因而程序运行速度得到极大提高。这类程序有的是为多路工作站或服务器设计的专业程序，例如专业图像处理程序、非线视频编缉程序、动画制作程序或科学计算程序等。对于这类程序，两个物理核心和两颗处理器基本上是等价的，所以，这些程序往往可以不作任何改动就直接运行在双核电脑上。 还有一些更常见的日常应用程序，例如、等，同样也是采用线程级并行编程，可以在运行时同时调用多个线程协同工作，所以在双核处理器上的运行速度也会得到较大提升。例如，打开浏览器上网。看似简单的一个操作，实际上浏览器进程会调用代码解析、播放、多媒体播放、、脚本解析等一系列线程，这些线程可以并行地被双核处理器处理，因而运行速度大大加快（实际上浏览器的运行还涉及到许多进程级的交互通信，这里不再详述）。由此可见，对于已经采用并行编程的软件，不管是专业软件，还是日常应用软件，在多核处理器上的运行速度都会大大提高。 日常应用中的另一种模式是同时运行多个程序。许多程序没有采用并行编程，例如一些文件压缩软件、部分游戏软件等等。对于这些单线程的程序，单独运行在多核处理器上与单独运行在同样参数的单核处理器上没有明显的差别。但是，由于日常使用的最最基本的程序——操作系统——是支持并行处理的，所以，当在多核处理器上同时运行多个单线程程序的时候，操作系统会把多个程序的指令分别发送给多个核心，从而使得同时完成多个程序的速度大大加快。 另外，虽然单一的单线程程序无法体现出多核处理器的优势，但是多核处理器依然为程序设计者提供了一个很好的平台，使得他们可以通过对原有的单线程序进行并行设计优化，以实现更好的程序运行效果。 上面介绍了多核心处理器在软件上面的应用，但游戏其实也是软件的一种，作为一种特殊的软件，对发展作出了较大的贡献。一些多线程游戏已经能够发挥出多核处理器的优势，对于单线程游戏，相信游戏厂商也将会改变编程策略，例如，一些游戏厂商正在对原来的一些单线程游戏进行优化，采用并行编程使得游戏运行得更快。有的游戏可以使用一个线程实现人物动画，而使用另一个线程来载入地图信息。或者使用一个线程来实现图像渲染中的矩阵运算，而使用另一个来实现更高的人工智能运算。如今，大量的支持多核心的游戏涌现出来，从而使得多核处理器的优势能得到进一步的发挥。 但布赖恩特直言不讳地指出，要想让多核完全发挥效力，需要硬件业和软件业更多革命性的更新。其中，可编程性是多核处理器面临的最大问题。一旦核心多过八个，就需要执行程序能够并行处理。尽管在并行计算上，人类已经探索了超过年，但编写、调试、优化并行处理程序的能力还非常弱。 易观国际分析师李也认为，“出于技术的挑战，双核甚至多核处理器被强加给了产业，而产业却并没有事先做好准备”。或许正是出于对这种失衡的担心，中国国家智能计算机中心主任孙凝辉告诉《财经》记者，“十年以后，多核这条道路可能就到头了”。在他看来，一味增加并行的处理单元是行不通的。并行计算机的发展历史表明，并行粒度超过以后，程序就很难写，能做到个以上的应用程

排队论的简单应用

基于排队论的简单实际应用 摘要：排队论(Queuing Theory) ，是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工 作过程的数学理论和方法，又称随机服务系统理论，为运筹学的一个分支。本文根据排队论进行了一个简单的实际应用讨论。根据该办公室的电话系统状况得知其服从排队论模型规律，用)(t Pn 表示在时刻t ，服务系统的状态为n （系统中顾客数为n ）的概率。通过输入过程，排队规则，和服务机构的具体情况建立关于 )(t Pn 的微分差分方程求解。令0)('=t P n 把微分方程变成差分方程，而不再含微 分了，因此这样意味着把)(t Pn 当作与t 无关的稳态解。关于标准的M/M/s 模型各种特征的规定于标准的M/M/1模型的规定相同。另外规定各服务器工作是相互独立（不搞协作）且平均服务率相同.==...==s 21μμμμ于是整个服务机构的平均服务率为μs ；令,s = μ λ ρ只有当1

一、基于排队论的简单介绍 M M：较为经典的一种排队论模式，按照前面的Kendall记号定义，//1 前面的M代表顾客(工具)到达时间服从泊松分布，后面的M则表示服务时间服从负指数分布，1为仅有一个打磨机。 蒙特卡洛方法：蒙特卡洛法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。 排队论研究的基本问题 （1）排队系统的统计推断:即判断一个给定的排队系统符合于哪种模型，以便根据排队理论进行研究。 （2）系统性态问题:即研究各种排队系统的概率规律性，主要研究队长分布、等待时间分布和忙期分布等统计指标,包括了瞬态和稳态两种情形。 （3）最优化问题：即包括最优设计(静态优化)，最优运营（动态优化）。 二、排队论在实际问题中的应用 问题的陈述：办公室有三条电话线可以打进，也就是说在任意时刻最多能打进接待三通话者来访，打进的电话是随机的，其时间服从上午九点至下午五点的均匀分布，每次电话的持续时间是均值为6分钟的随机变量，经理关心由于占线而可能打不进来的人数。他们当中有人稍后可能重拨电话，而其他人则可能放弃通话，一天中接通的电话平均数是70。 1、问题的提出：请仿真这个办公室的电话系统并给出如下估计： （1）无电话占线，有一条、两条占线和三条占线的时间百分比； （2）没有打进电话的人所占的百分比。 （3）若办公室再新装一部电话，你怎样修改模型？改进这一模型还需要其他什么信息？ 2、问题的分析：这是一个多服务台混合制模型M/M/s/K，顾客的相继到达时间服从参数为λ的负指数分布（即顾客的到达过程为Poisson流），服务台的个数为s，每个服务台的服务时间相互独立，且服从参数为μ的负指数分布，系统的空

通信网基础-排队论及其应用

时间t 内有k 个顾客到达的概率： p (t)k k! k 0, 1, 2, 产生排队的原因： 顾客需求的 随机性和服务设施的 有限性。 排队系统一般分为： 窗口数W 认长，容许一定数量顾 客排队，趙过容量则拒絶 丰拒絶糸统：糸统弁许排队无隗扣售爲.炎■共电话 排队系统的三个基本参数： m ：窗口数 :顾客到达率或系统到达率 ，即单位时间内到达系统的平均顾客数。 其单位为个/时间或份 /时间。 有效到达率： e （1 R ） 或 e （N L s ） 0 :一个服务员（或窗口）的服务速率，即单位时间内由一个服务员（或窗口）进行服务所 离开系统的平均顾客数。 一 1/ 是单个窗口对顾客的平均 服务时间，也是一个呼叫的平均持续时间。 系统模型： X/Y/m/n/N X :顾客到达时间间隔分布 Y :服务时间分布 m :窗口或服务员数目（此处特指并列排队系统） n :截止队长（省略这一项表示 n ，即为非拒绝系统） N :潜在的顾客总数（潜在的无限顾客源，即 N 时，可省去这一项） 指数分布 . k P k P{ X k} 一e k i ； k! F(t) 1 e t t 0 0 t 0 E( X ) D( X 1 1 E(t)丄 D(t) J 最简单流：平稳性 无后效性 疏稀性 1?务机构杲否允许顾 客井队等待服务 即时拒绝系统 窗口数X 队长，不披服务就被拒 绝，如电话网

Q3: M/M/1 系统 平均队长：L 1 t f(t)dt 一个随机过程为泊松到达过程 =到达时间间隔为指数分布 若顾客的离去过程也满足最简单流条件，则离去过程(即服务过程)也为泊松过程, 完成服务的平均时间： 1 E( ) t f (t)dt - Q1:泊松过程，求：时间间隔 t 内，有k 次呼叫的概率: (t)k e t e k! P k (t) 0, 1, 2, Q2 :泊松过程 的顾客到达时间间隔分布 求 顾客到达时间 间隔小于t 的概率，即t Step1: t 内没顾客的概率 P0(t) t | k! I k 0 内有顾客的概率分布 P o (t) Step2: t 内有顾客概率： F T (t) P(T 1-step1 t) 1 P(T t) 1 P o (t) 1 e t E(T) o

cpu频率单核多核的相关介绍

cpu频率单核多核的相关介绍 很多网友问cpu频率单核多核是什么，下面是小编带来的关于cpu频率单核多核的内容，欢迎阅读! cpu频率单核多核： 双核的优势不是频率，而是对付同时处理多件事情。单核同时只能干一件事，比如你同时在后台BT下载，前台一边看电影一边拷贝文件一边QQ。这么多程序同时需要CPU来响应要靠操作系统，window本身就是多线程操作系统(DOS就是单线程系统，dos下2核和单核没区别，处理一个任务时必须停下来等待处理结束才能干下一件事)，它可以把每个处理任务划分为多“份”，多个处理任务按顺序排成队列，这样单核心的CPU可以一次处理一“份”，轮流处理每个程序的“份”，这样你感觉就是CPU同时在干几件事了。 但如果CPU不够强劲，同时排队等待处理的东西太多了，你就会感觉系统在等待，有延时，反应慢等等症状。再或者某个程序出现错误，死机了，造成后面排队的其他任务都在那里干等，造成系统无反应。

双核CPU就是基板上集成有多个单核CPU，自己集成了任务分配系统，再搭配操作系统就能真正同时开工，2个核心同时处理2“份”任务，速度快了，万一1个核心死机，起码另一个U还可以继续处理关机、关闭软件等任务。所以一方面每个核心的性能还在发展，另一方面多核心集成的手段双管齐下，这样CPU的性能可以迅速提升。1G双核应该比1G单核快近2倍，那么1G的4核应该比1G的双核快近2倍!如果有4G的双核，那么应该和2G的4核性能近似。 单核就是CPU集成了一个运算核心; 双核是两个运算核心，相当于两个CPU同时工作; 四核是四个运算核心，相当于四个CPU 同时工作; 简单的比喻：完成同样的任务，由一条生产线来完成或由两条稍慢的生产线来完成或由四条更慢的生产线来完成，虽然生产线的生产速度慢，但由于同时进行的生产线多，所以任务的最终完成时间可能最短。 一般来看，如果经常运行大型软件或游戏，或经常进行图形设计，尽量采用多核处理器，可以有效提高处理速度。在几年以前，也曾有过类似的方法，就是主板支持双CPU，一般服务器用得多些。

多核CPU体系结构

1.3.2 片上多核处理器体系结构 片上多核处理器（Chip Multi-Processor，CMP）就是将多个计算内核集成在一个处理器芯片中，从而提高计算能力。 按计算内核的对等与否，CMP可分为同构多核和异构多核。计算内核相同，地位对等的称为同构多核，现在Intel和AMD主推的双核处理器，就是同构的双核处理器。计算内核不同，地位不对等的称为异构多核，异构多核多采用“主处理核+协处理核”的设计，IBM、索尼和东芝等联手设计推出的Cell处理器正是这种异构架构的典范。处理核本身的结构，关系到整个芯片的面积、功耗和性能。怎样继承和发展传统处理器的成果，直接影响多核的性能和实现周期。同时，根据Amdahl定理，程序的加速比受制于串行部分的比例和性能，所以，从理论上来看似乎异构微处理器的结构具有更好的性能。 CMP处理器的各CPU核心执行的程序之间需要进行数据的共享与同步，因此其硬件结构必须支持核间通信。高效的通信机制是CMP处理器高性能的重要保障，目前比较主流的片上高效通信机制有两种，一种是基于总线共享的Cache结构，一种是基于片上的互连结构。 总线共享Cache结构是指每个CPU内核拥有共享的二级或三级Cache，用于保存比较常用的数据，并通过连接核心的总线进行通信。这种系统的优点是结构简单，通信速度高，缺点是基于总线的结构可扩展性较差。 基于片上互连的结构是指每个CPU核心具有独立的处理单元和Cache，各个CPU核心通过交叉开关或片上网络等方式连接在一起。各个CPU核心间通过消息通信。这种结构的优点是可扩展性好，数据带宽有保证；缺点是硬件结构复杂，且软件改动较大。 如何有效地利用多核技术，对于多核平台上的应用程序员来说是个首要问题。客户端应用程序开发者多年来一直停留在单线程世界，生产所谓的“顺序软件”，但是多核时代到来的结果是软件开发者必须找出新的开发软件的方法，选择程序执行模型。程序执行模型的适用性决定多核处理器能否以最低的代价提供最高的性能。程序执行模型是编译器设计人员

多核处理器1

多核处理器 摘要： 多核处理器也称为片上多处理器(chip multi-processor，CMP)，或单芯片多处理器。自1996年美国斯坦福大学首次提出片上多处理器(CMP)思想和首个多核结构原型，到2001年mM推出第一个商用多核处理器POWER4，再到2005年Intel和AMD多核处理器的大规模应用，最后到现在多核成为市场主流，多核处理器经历了十几年的发展。在这个过程中，多核处理器的应用范围已覆盖了多媒体计算、嵌入式设备、个人计算机、商用服务器和高性能计算机等众多领域，多核技术及其相关研究也迅速发展，比如多核结构设计方法、片上互连技术、可重构技术、下一代众核技术等。然而，多核处理器的技术并未成熟，多核的潜力尚未完全挖掘，仍然存在许多待研究的问题。 二．什么是多核处理器 2.1什么是多核处理器 多核处理器是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。多核技术的开发源于工程师们认识到，仅仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善，先前的处理器产品就是如此。他们认识到，在先前产品中以那种速率，处理器产生的热量很快会超过太阳表面。即便是没有热量问题，其性价比也令人难以接受，速度稍快的处理器价格要高很多。英特尔工程师们开发了多核芯片，使之满足横向扩展（而非纵向扩充）方法，从而提高性能。该架构实现了分治法战略。通过划分任务，线程应用能够充分利用多个执行内核，并可在特定的时间内执行更多任务。多核处理器是单枚芯片（也称为硅核），能够直接插入单一的处理器插槽中，但操作系统会利用所有相关的资源，将每个执行内核作为分立的逻辑处理器。通过在两个执行内核之间划分任务，多核处理器可在特定的时钟周期内执行更多任务。多核架构能够使软件更出色地运行，并创建一个促进未来的软件编写更趋完善的架构。尽管认真的软件厂商还在探索全新的软件并发处理模式，但是，随着向多核处理器的移植，现有软件无需被修改就可支持多核平台。操作系统专为充分利用多个处理器而设计，且无需修改就可运行。为了充分利用多核技术，应用开发人员需要在程序设计中融入更多思路，但设计流程与对称多处理(SMP)系统的设计流程相同，并且现有的单线程应用也将继续运行。得益于线程技术的应用在多核处理器上运行时将显示出卓越的性能可扩充性。此类软件包括多媒体应用（内容创建、编辑，以及本地和数据流回放）、工程和其他技术计算应用以及诸如应用服务器和数据库等中间层与后层服务器应用。多核技术能够使服务器并行处理任务，而在以前，这可能需要使用多个处理器，多核系统更易于扩充，并且能够在更纤巧的外形中融入更强大的处理性能，这种外形所用的功耗更低、计算功耗产生的热量更少。多核技术是处理器发展的必然。推动微处理器性能不断提高的因素主要有两个：半导体工艺技术的飞速进步和体系结构的不断发展。半导体工艺技术的每一次进步都为微处理器体系结构的研究提出了新的问题，开辟了新的领域；体系结构的进展又在半导体工艺技术发展的基础上进一步提高了微处理器的性能。这两个因素是相互影响，相互促进的。一般说来，工艺和电路技术的发展使得处理器性能提高约20倍，体系结构的发展使得处理器性能提高约4倍，编译技术的发展使得处理器性能提高约1.4倍。但是今天，这种规律性的东西却很难维

多核CPU面临的挑战与机遇

多核CPU面临的挑战与机遇 ——如何发挥多核CPU的性能 09计算机科学与技术一班 2009118231 樊如霞

多核CPU面临的挑战与机遇 ——如何发挥多核CPU的性能取代过去的单一中央处理器，计算机目前正在步入多核时代。尽管这项技术对我们而言并不是新鲜事物，但这是这种类型的体系架构首次大规模运用于商用个人电脑和服务器市场。这场变革将影响到每位计算机用户。多核技术的触角已经深入到服务器，笔记本电脑甚至游戏机控制台领域。从最终用户的角度来看，这种变革的影响是潜移默化的。程序设计者们发现要实现多核设计的性能也是一项充满挑战的艰巨任务，特别是现在还没有一劳永逸的办法和自动化技术能适应多核系统上运行的现行软件。 多核CPU就是基板上集成有多个单核CPU，早期PD双核需要北桥来控制分配任务，核心之间存在抢二级缓存的情况，后期酷睿自己集成了任务分配系统，再搭配操作系统就能真正同时开工，2个核心同时处理2“份”任务，速度快了，万一1个核心死机，起码另一个U还可以继续处理关机、关闭软件等任务。 与单核处理器相比，多核处理器在体系结构、软件、功耗和安全性设计等方面面临着巨大的挑战，但也蕴含着巨大的潜能。 CMP和SMT一样，致力于发掘计算的粗粒度并行性。CMP可以看做是随着大规模集成电路技术的发展，在芯片容量足够大时，就可以将大规模并行处理机结构中的SMP （对称多处理机）或DSM（分布共享处理机）节点集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的线程或进程。在基于SMP结构的单芯片多处理机中，处理器之间通过片外Cache或者是片外的共享存储器来进行通信。而基于DSM结构的单芯片多处理器中，处理器间通过连接分布式存储器的片内高速交叉开关网络进行通信。 由于SMP和DSM已经是非常成熟的技术了，CMP结构设计比较容易，只是后端设计和芯片制造工艺的要求较高而已。正因为这样，CMP成为了最先被应用于商用CPU 的“未来”高性能处理器结构。 虽然多核能利用集成度提高带来的诸多好处，让芯片的性能成倍地增加，但很明显的是原来系统级的一些问题便引入到了处理器内部。

从多核到众核处理器

从多核到众核处理器 此文由客座作者Zheng Li所写，欢迎大家follow他的twitter: https://www.sodocs.net/doc/c316739755.html,/biglizheng 其实“多核”这个词已经流行很多年了，世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。当然，多核这个词汇的流行主要归功与AMD和Intel的广告，Intel 与AMD的真假四核之争，以及如今的电脑芯片市场上全是多核处理器的事实。接下来，学术界的研究人员开始讨论未来成百上千核的处理器了。有一个与多核匹配的词叫片上网络（Networks on Chip），讲的是多核里的网络式互连结构，甚至有人预测未来将互连网集成到片上这种概念了。当然，这样的名词是很吸引眼球的，不过什么东西都得从实际出发，这篇文章也就简单地分析了为什么有多核这个事情，以及多核系统的挑战。 为什么有多核处理器？ 事先需要提及的是，一个常见误区就是多核和众核处理器的发展来源于应用和市场驱动。实际上，应用和市场希望单核处理器的寿命越来越长，而物理限制是多核以及未来众核处理器出现和发展的动力。之后我们来谈论一下，首先，为什么有多核处理器？从Intel 80286 到Intel Pentium 4大概二十多年的时间都是单核处理器的天下，为什么最近几年单核处理器却销声匿迹了？是什么导致了多核时代的到来？ 这里需要知道一个经验定律和三个限制，他们是多核处理器的最本质缘由。这个定理就是摩尔定律。Gordon Moore博士是Intel的创始人之一。早在他参与创建Intel之前的1965年，他就提出，在至少十年内，每个芯片上集成的晶体管数（集成度）会每两年翻一番。后来，大家把这个周期缩短到十八个月。这个指数规律的发展速度是令人难以置信的，大家都听过那个国王按几何级数赏赐大臣谷粒，从而使得国库被掏空的传说。而摩尔定律讲得就是现实中晶体管数量几何级数倍增的故事，更令人难以置信的是这个速度保持到今天已经快五十年了。人类历史上应该还没有任何技术是指数发展这么久的。题外话一句，若干年前，互联网骨干网带宽曾经这么指数了几年，曾有人将其总结为一个定律忽悠一堆人研究光纤通讯，后来发现带宽没法按照指数定律涨了，许多搞光电的人也就找不到工作了。扯远了点，整个 IT产业之所以风光了这么多年，摩尔定律是本质的因素。 当无数的硅公硅婆和软件民工们将晶体管数目的增长转换为计算机等IT产品的性能时，摩尔定律也就有了两个推论，每十八个月，计算机等 IT 产品的性能会翻一番；相同性能的计算机等 IT 产品，每十八个月价钱会降一半。后面这个推论很可怕的一件事情，他说，如果你IT产品像菜市场的商贩一年年复一年的卖同样的东西，那么你IT产品的价钱会指数下降。从某种意义上来说摩尔定律逼迫着所有的IT企业不断的按指数规律提高产品的性能，并且创新出新的产品。但不幸的是，这种从晶体管数转换为性能增长的过程日趋困难。 时至今日，集成度还在以摩尔定律的速度增长，但是性能的增长遇到了三个物理规律的限制。第一是功耗，第二是互连线延时，第三是设计复杂度。

实验排队论问题的编程实现

实验排队论问题的编程 实现 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022

实验7 排队论问题的编程实现 专业班级信息112 学号18 姓名高廷旺报告日期 . 实验类型：●验证性实验○综合性实验○设计性实验 实验目的：熟练排队论问题的求解算法。 实验内容：排队论基本问题的求解算法。 实验原理对于几种基本排队模型：M/M/1、M/M/1/N、M/M/1/m/m、M/M/c等能够根据稳态情形的指标公式，求出相应的数量指标。 实验步骤 1 要求上机实验前先编写出程序代码 2 编辑录入程序 3 调试程序并记录调试过程中出现的问题及修改程序的过程 4 经反复调试后，运行程序并验证程序运行是否正确。 5 记录运行时的输入和输出。 预习编写程序代码： 实验报告：根据实验情况和结果撰写并递交实验报告。 实验总结：排队问题用lingo求解简单明了，容易编程。加深了对linggo中for语句，还有关系式表达的认识。挺有成就感。很棒。 参考程序 例题 1 M/M/1 模型 某维修中心在周末现只安排一名员工为顾客提供服务，新来维修的顾客到达后，若已有顾客正在接受服务，则需要排队等待，假设来维修的顾

客到达过程为Poisson流，平均每小时5人，维修时间服从负指数分布， 平均需要6min，试求该系统的主要数量指标。 例题 2 M/M/c 模型 设打印室有 3 名打字员，平均每个文件的打印时间为 10 min，而文件的到达率为每小时 16 件，试求该打印室的主要数量指标。 例题 3 混合制排队 M/M/1/N 模型 某理发店只有 1 名理发员，因场所有限，店里最多可容纳 5 名顾客，假设来理发的顾客按Poisson过程到达，平均到达率为 6 人/h，理发时间服从负指数分布，平均12 min可为1名顾客理发，求该系统的各项参数指标。 例题 4 闭合式排队 M/M/1/K/1 模型 设有 1 名工人负责照管 8 台自动机床，当机床需要加料、发生故障或刀具磨损时就自动停车，等待工人照管。设平均每台机床两次停车的时间间隔为1h，停车时需要工人照管的平均时间是6min，并均服从负指数分布，求该系统的各项指标。 参考程序