多核CPU现在很常见，那么问题来了，一个程序在运行时，只在一个CPU核上运行？还是交替在多个CPU核上运行呢？Linux内核是如何在多核间调度进程的呢？又是内核又是CPU核，两个核有点绕，下面称CPU处理器来代替CPU核。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个（physical id）
在上期专题中，我们提到了，NFV作为SDN的流派之一，以vBRAS等形式推进着运营商网络的重构。事实上，不仅限于在运营商领域，同时，在IDC中，基于网元虚拟化实现的vSwitch以及LB/防火墙等增值业务，也大行其道。这些NFV软件运行的平台，就是基于x86的多核处理器平台。
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了非一致性存储结构（NUMA），它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
(以上三个命令各有区别，top是以固定间隔显示进程的资源占用排名，w显示who and what they are doing，uptime就顾名思义)
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
CPU的英文全称是（Central Processing Unit），中文意思翻译中央处理器，是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
存取速度比较：L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度（比如并发，乱序，分支预测，加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理），另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流，使用多核处理器：
有诸多方式监测系统平均负载，如 uptime，它会展示系统运行时间、用户数量及平均负载：
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
根据我们之前的一贯思路，对于一个工具来说都有一定边界和基础，然而软件或者数学都是基于一定的边界的，这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响，但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响，但不改变主题，所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
linux系统中的Load对当前CPU工作量的度量 (WikiPedia: the system load is a measure of the amount of work that a computer system is doing)。也有简单的说是进程队列的长度。
昨天，我们看到，多核处理器的出现大大提升了软转发的吞吐量，但缓存的优化成为多核的瓶颈。除了在MBUF方面做了优化之外，还有一个重要的地方——计数器的优化。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项，但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位，在过去的几年里，英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一，同时在深度学习算法的改进上，英特尔也做了一些努力。 近日，在美国旧金山举行的IDF16大会上，与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看，其中的physical id就是每个物理CPU的ID，你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
虽然我喜欢分级页表，但是反置页表才是更加自然的方式。之所以叫做 反置 页表，大概是因为它颠倒我们常规理解的寻址：
SOPC技术，即软核处理器，最早是由Altera公司提出来的，它是基于FPGA的SOC片上系统设计技术。是使用FPGA的逻辑和资源搭建的一个软核CPU系统，由于是使用FPGA的通用逻辑搭建的CPU，因此具有一定的灵活性，用户可以根据自己的需求对CPU进行定制裁剪，增加一些专用功能，例如除法或浮点运算单元，用于提升CPU在某些专用运算方面的性能，或者删除一些在系统里面使用不到的功能，以节约逻辑资源。
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
实时系统是这样的一种计算系统：当事件发生后，它必须在确定的时间范围内做出响应。在实时系统中，产生正确的结果不仅依赖于系统正确的逻辑动作，而且依赖于逻辑动作的时序。换句话说，当系统收到某个请求，会做出相应的动作以响应该请求，想要保证正确地响应该请求，一方面逻辑结果要正确，更重要的是需要在最后期限（deadline）内作出响应。如果系统未能在最后期限内进行响应，那么该系统就会产生错误或者缺陷。在多任务操作系统中（如Linux），实时调度器（realtime scheduler）负责协调实时任务对CPU的访问，以确保系统中的所有的实时任务在其deadline内完成。
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。
随着云计算产业的异军突起，网络技术的不断创新，越来越多的网络设备基础架构逐步向基于通用处理器平台的架构方向融合，从传统的物理网络到虚拟网络，从扁平化的网络结构到基于 SDN 分层的网络结构，无不体现出这种创新与融合。
今天，高性能编译器供应商Portland Group（已经被NVIDIA收购）宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是：免费！而且不仅仅是教育单位，个人、政府、科
Geekbench 6上线！Geekbench 6增加了对最新硬件的支持，追求的是更有真实意义的性能测试，这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性，多核性能变得更加重要。
嵌入式技术涉及的是嵌入式系统的设计和应用，这些系统是专门为执行某些特定任务而优化的计算机系统，而不是像通用计算机那样可以执行多种广泛的任务。嵌入式系统通常集成在更大的设备中，与设备的其他部分紧密协作。
8月17日，中国RISC-V软硬件生态领导者赛昉科技正式发布两款自主研发的高性能RISC-V处理器内核新产品：昉·天枢-90（Dubhe-90）与昉·天枢-80（Dubhe-80）。Dubhe-90主打极致性能，是Dubhe Max Performance系列旗舰产品；Dubhe-80主打高能效比，是Dubhe Efficiency Performance系列首款产品。
数据平面开发套件(DPDK [1] ,Data Plane Development Kit)是由6WIND,Intel等多家公司开发，主要基于Linux系统运行，用于快速数据包处理的函数库与驱动集合，可以极大提高数据处理性能和吞吐量，提高数据平面应用程序的工作效率。
进程或者线程绑定到某个CPU Core，仍然可能会有线程或者进程切换的发生，如果想到达到进一步减少其他进程对于该进程或者线程影响，可以采取把CPU Core从Linux内核调度中剥离出来。Linux内核提供isolcpus,对于有4个CPU core的系统，在启动时候加入isolcpus=2,3，那么系统启动后将不会使用CPU3,CPU4.这里的不适用不是绝对的，但是可以通过taskset命令来设置
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决I\O速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
本文主要介绍了我在阅读《深入浅出DPDK》，《DPDK应用基础》这两本书中所划下的知识点
在前两期专题中，我们分析了家庭宽带(PPPoE)和IPTV(IPoE)业务认证和数据转发平面的异同。
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样：
超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片， 让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢，你或许想查看一下，它的工作量是否太大了。 在Linux系统中，我们一般使用uptime命令查看（w命令和top命令也行）。（另外，它们在苹果公司的Mac电脑上也适用
平均负载(load average)是指系统的运行队列的平均利用率，也可以认为是可运行进程的平均数。
上一篇文章中我们做了一个除法的程序，其实现原理是不断使用减法当检测到0或者负数时停止。但是这种方式需要很多个时钟周期才能完成（13个周期，每次发一个时钟周期CPU去取一次指令执行【取指令，解码，执行】），特别低效。
我们都知道，带有优化的编译器，会尝试重新排序汇编指令，以提高程序的执行速度。但是，当在处理同步问题的时候，重新排序的指令应该被避免。因为重新排序可能会打乱我们之前想要的同步效果。其实，所有的同步原语都可以充当优化和内存屏障。
传统网卡仅实现了 L1-L2 层的逻辑，而由 Host CPU 负责处理网络协议栈中更高层的逻辑。即：CPU 按照 L3-L7 的逻辑，负责数据包的封装与解封装；网卡则负责更底层的 L2 层数据帧的封装和解封装，以及 L1 层电气信号的相应处理。
现在的计算机都是多核对称的cpu处理器，本文通过liunx内核2.6.0代码来分析在多核处理器下，如何使用自旋锁和抢占来进行高效的内核运转。 如果正在内核中运行着的任务此时可以抢占另外一个内核执行的任务，比如说有一个优先级很高的任务想去抢占内核中正在运行的任务，在linux2.6之前是没有实现的。 在2.6版本的内核中，加入了抢占相关的信息，在preempt.h头文件里，定义了一个preempt_count如果这个count大于零表示不可以被抢占，如果等于零，表示可以被抢占。
分别是： 1、Makefile：分布在 Linux 内核源代码根目录及各层目录中，定义 Linux 内核的编译规则； 2、配置文件（config.in）：给用户提供配置选择的功能； 3、配置工具：包括配置命令解释器（对配置脚本中使用的配置命令进行解释）和配置用户界面（提供基于字符界面、基于 Ncurses 图形界面以及基于 Xwindows 图形界面的用户配置界面，各自对应于 Make config、Make menuconfig 和 make xconfig）。
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