什么是多核心处理器，它是如何提高计算机处理器性能的

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。
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 *** 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。

随着网络带宽的不断发展，网络如何安全、高效地运行逐渐成为人们关注的焦点。上期文章《多核技术开创万兆时代》指出，经过多年不断的努力探索，在历经了高主频CPU、FPGA、ASIC、NP后，我们迎来了多核时代。是不是有了多核，就能够满足当前人们对网络安全处理能力的需求呢？答案也许并非那么简单。
本文将从多核处理器带来的机遇与挑战、多核编程的困境、联想网御的解决方案三个方面来详细阐述多核并行计算相关的技术问题。

多核处理器带来机遇与挑战

通常我们所说的多核处理器是指CMP（ChipMulti-processors）的芯片结构。CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（Symmetric Multi-processors，对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行，在同一个时刻同时有多条指令在执行。
多核处理器的出现使得人们从以前的单纯靠提高CPU主频的“死胡同”走了出来，同时又使得软件开发人员能够采用高级语言进行编程，看似是一个比较完美的技术方案，但同时我们也应该看到多核处理器也给业界带来了一系列的挑战。
同构与异构
CMP的构成分成同构和异构两类，同构是指内部核的结构是相同的，而异构是指内部的核结构是不同的。核内是同构还是异构，对不同的应用，带来的性能影响是不同的。
核间通信
多核处理器各个核之间通信是必然的事情，高效的核间通信机制将是多核处理器性能的重要保障。目前主流的芯片内部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。采用第一种还是第二种，也是设计多核处理器的时候必须考虑的问题。
并行编程
有了多核处理器，意味着用户具备了更多的性能提升空间，但如何发挥多核处理器的优势，也是一个非常具有挑战性的问题。另外，对软件开发人员也提出了更高的要求，软件开发人员需要非常清楚程序哪些部分需要互斥，哪些部分可以并行。
编译器
编译器如何产生出更加适合在多核处理器上的目标程序，虽然很多的芯片厂商已经在这方面做了不懈的努力，但效果甚微。

多核编程的困境

软件如何充分利用多核的优势，是软件业目前面临的重大挑战。多核编程与原来的单核处理器编程有什么区别呢？其中最重要的一个区别是，单核处理器运行的程序微观上都是“串行的”，而多核处理器从微观上来看，程序中的很多部分需要在多个核上并行执行。但并不是所有的程序都能够并行执行，多核编程最关键的两个难题必须得到解决：并行编程与负载均衡。
并行编程需要对必须串行化的部分进行识别界定，并对其进行性能评估。但是不幸的是，从下面三个定律我们将看到，即使能够很好地识别并界定必须串行化的部分，也未必就能够使得系统整体性能上升，它与多核处理器“核”的个数、执行代码的总量都有关系，而且并非简单的线性关系。
Amdahl定律
在评价一个多核处理器的性能时，通常会提到所谓的加速系数S(p) = 使用单处理器执行时间（最好的顺序算法）/ 使用具有p个处理器所需执行时间。
Amdahl定律认为加速比S(p)和串行部分所占比例f成反比，而与核数p的正比关系并非线性关系，得到的加速极限为1/f。
Gustafson定律
Gustafson假设随着处理器个数的增加，并行与串行的计算总量也是可以增加的。Gustafson定律认为加速系数几乎跟处理器个数成正比，如果现实情况符合Gustafson定律的假设前提的话，那么软件的性能将可以随着处理个数的增加而增加。
Sun-Ni定律
Gustafson定理无疑给我们带来了希望，但是在实际计算中，由于存储空间受限，软件规模不可能无限制的增加，所以Sun-Ni定律对Amdahl定律和Gustafson定律做了进一步的推广。Sun-Ni定律基于下面的假设：充分利用存储空间等计算资源，尽量增大问题规模以产生更好、更精确的解。
Amdahl定律和Gustafson定律的计算结果差距如此之大，原因在于两个定律的假设条件不一样。Amdahl定律认为程序规模并不会随着并行处理的核的个数增加而增加，如果此条件符合，则系统整体性能随着核的个数增加，性能增加并不明显；而Gustafson定律假设程序规模会随着并行处理的核的个数增加而增加。如果此条件符合，则系统整体性能将随着核的个数增加而显著增加。显然这两个定律的假设都比较理想化，现实情况并非完全符合此假设。
第二个难题，负载均衡问题。基于多核处理器进行软件开发，并行编程的效率是一个方面；对于网络设备来说，它具有自身的特点，由于网络设备是以数据驱动的方式进行工作，所以并行处理的另外一个方面是如何把数据均衡地分配到各个并行处理的核上。如果分配不合理，将会导致某些核过载，而某些核又过于空闲。

联想网御的多核并行处理技术

联想网御基于多年的对网络安全的深刻理解，同时深入地研究多核处理器的特点，在多核处理器相互之间的兼容性、并行编程、负载均衡、如何提升多核处理器的整体性能方面进行大胆的探索和实验，最终推出通用安全开发平台VSP(Versatile Security Platform)，很好地解决了一系列多核相关的技术难题，同时取得整体吞吐率达到20Gbps以上、新建连接数大于30万个/秒、并发连接数在500万以上的超强性能。
那么VSP是如何做到的呢？我们知道，并行处理过程中的核的负载调整基本策略无非有三种：
1数据进入设备后按照轮询的方式递交到并行处理的核上；
2按照所谓的“流”分类方式递交到并行处理的核上；
3根据核的负载情况动态调整数据的分发。
第1种能够比较均衡地分配负载，但是势必造成程序中并行处理部分的增加。
第2种能够做到尽量少的并行运算，但是在多数情况下比较难以均衡地分配负载。
第3种看起来是比较理想的方案，但是既然要动态调整，则需要一定的计算量，而且与算法有比较大的关系，否则会适得其反。
另外，并行编程也是我们不能回避的问题，已经有定律证明了在并行处理过程中，有些部分互斥是不能避免的。我们知道，在并行处理过程中，如果互斥范围过大，势必造成系统整体性能很差，甚至还不如单核CPU的处理性能。如果互斥范围过小，势必造成系统频繁互斥，并行的整体效果也远达不到期望。如何解决这个矛盾，最容易想到的是流水线与并行相结合，单纯的并行或者单纯的流水线作业都难以达到整体性能的质的飞跃。
联想网御在上面提到的两个难题方面进行了大量的尝试，完美地设计出一套数据处理模型，提出了具有创新的Windrunner矩阵式算法，使得数据在多个核之间的处理始终处于均衡的状态，并行化运算达到99%，串行化部分仅仅占1％，使得整体性能得到极大的提高。
如图所示，Windrunner算法采用矩阵式并行处理系统并行处理数据。该系统将64颗虚拟CPU（vCPU）分为8×8的矩阵，对数据同时进行并行处理和流水线处理。从而实现对数据的高效处理，Windrunner矩阵式并行处理算法可动态预测CPU矩阵中的瓶颈，对虚拟CPU的资源实时、动态调度以达到整体效率最高的目的。
测试表明，联想网御KingGuard万兆安全网关的网络处理能力可达20Gbps，新建连接速率可达每秒30万个以上，可同时为2个万兆核心骨干网络做集中的安全防护，有效解决了目前10G网络无法得到安全防护的问题。
KingGuard万兆安全网关是联想网御积极创新的成果，也是联想网御为用户持续提供领先的信息安全整体解决方案的实践，联想网御将继续深入贴近用户需求，持续创新，打造民族信息安全新长城。

i7-8700。
E3与i5之战，是纯粹的超线程VS主频战争，各方拥趸对于i5/E3（入门）i7处理器仅有2MBL3的差别基本采取无视态度。我们今天提出的命题虽然同样是一个终端体验的取舍问题，但他关乎的实质其实是CPU多线程/缓存命中率/时钟频率在如今的游戏环境中都能发挥出怎样作用的复杂问题。
E5至强多核服务器处理器和顶级i7处理器。我们手中恰好有一颗Intel提供的i76950X正显版。中端四核i7是E3系列单路服务器处理器的桌面马甲版的话，那么高端i7处理器向来被认为是E51600系列单路型号的桌面版本。

中央处理器(CentralProcessingUnit)的缩写,即CPU,CPU是电脑中的核心配件,只有火柴盒那么大,几十张纸那么厚,但它却是一台计算机的运算核心和控制核心。下面是我带来的关于开网页 cpu 单核多核的内容，欢迎阅读!

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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。

英特尔目前家用市场的cpu事实上是没有竞争对手的，所以i3价格稍微虚高一点是肯定有的。除去100元的价格虚胖，i3和FX6300就是一个档次的货，在家用领域，最主要就是跑一些小软件和游戏，对多核多开这方面的需求并不大，其实i3在这方面的实用体验比FX6300更好。英特尔在运行小软件和游戏方面的优势是非常彻底的，归根结底就是单核性能甩掉AMD几条街。

之所以i3过去点名率最高，就是因为它是intel家最便宜的四个框框的cpu(双核四线程，j1900之类的除外)，既有较强的单核性能，而四线程也满足了一些单机的运行门槛。

99%的网游都是双核优化，去年出的剑灵等新网游开始四核优化，但是网游由于频繁更新，其实优化问题一直是硬伤，宣称四核优化的网游很难充分利用四核，像剑灵也是越更新到后面越卡，其中有部分原因就是多核优化滞后，更新到白青之后，AMD全线所有cpu的默频都跑不流畅，还真的不如i3，这就是残酷的现实，不过有些关注硬件的人也不一定了解网游，它们只考虑了跑分、单机大作(多核优化好)，这都是cpu充分发挥性能的情景，并不符合大部分人日常家用软件的环境。就因为这个认知的差异，才产生了很多争议。

平心而论，目前的cpu，无论是三百元的低端货，还是一两千甚至更贵的高端货，普通家庭用户，我都推荐的英特尔cpu，只有不打算买独立显卡的，才有必要考虑APU。

cpu产品都是自由市场的商品，价格是可以反映cpu的整体实用性的，“一分钱一分货”并不是开玩笑的话，我经常建议那些不想学习了解硬件型号、不想了解硬件测评的人，直接看硬件价格，就能大概判断谁好谁坏了，虽然这个方法看着很糙，但外糙里不糙，这方法可是运用了经济学规律的，既然不想学型号和测评这方面的知识，就只有看价格了，价格总比那些脑补臆测的言论靠谱得多。

正如你说的，AMD又不是傻子，如果A家的八核真的比i5好用，怎么会卖八百元那么便宜。

AMD现在完全都放弃了桌面版cpu，只是在零星的姿态性的推一两个cpu，完全没有新的桌面cpu产品线了，据说它在专攻APU这种融合处理器、异构运算等，我们就只能默默的祈祷AMD别倒闭了，否则英特尔定价会吓死人。当然说倒闭有点夸张，AMD现在全面占领了主机平台，APU在中低端 DIY 平台里也卖得很好，这就是差异化生存吧，因为技术和资金实力完全打不过英特尔，实在没有更好的办法。不过这也是三十年河东三十年河西，想当年AMD的速龙二代双核cpu也是很风光的。

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CPU包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。

逻辑部件英文Logic components;运算逻辑部件。可以执行定点或浮点算术运算 *** 作、移位 *** 作以及逻辑 *** 作，也可执行地址运算和转换。

寄存器寄存器部件，包括寄存器、专用寄存器和控制寄存器。 通用寄存器又可分定点数和浮点数两类，它们用来保存指令执行过程中临时存放的寄存器 *** 作数和中间(或最终)的 *** 作结果。 通用寄存器是中央处理器的重要部件之一。

控制部件英文Control unit;控制部件，主要是负责对指令译码，并且发出为完成每条指令所要执行的各个 *** 作的控制信号。其结构有两种：一种是以微存储为核心的微程序控制方式;一种是以逻辑硬布线结构为主的控制方式。微存储中保持微码，每一个微码对应于一个最基本的微 *** 作，又称微指令;各条指令是由不同序列的微码组成，这种微码序列构成微程序。

中央处理器在对指令译码以后，即发出一定时序的控制信号，按给定序列的顺序以微周期为节拍执行由这些微码确定的若干个微 *** 作，即可完成某条指令的执行。简单指令是由(3～5)个微 *** 作组成，复杂指令则要由几十个微 *** 作甚至几百个微 *** 作组成。

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