Ch5¶
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多处理器¶
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为什么使用多处理器？
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提升性能
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单处理器性能瓶颈
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多处理器属于MIMD，内部可以继续划分
分类¶
- UMA适合小型的多处理器；NUMA适合大型的多处理器
编程模型¶
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Multiprogramming: 无交流
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Shared Address Space: 通过内存共享
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Message Passing: 通过消息传递
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Data Parallel: 在不同数据上同时处理，并全局实时交换信息
问题¶
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有限的程序并行性
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处理器之间的通信延迟
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硬件解决方法：缓存共享数据；但是带来了问题：缓存一致性
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软件解决方法：同步
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缓存一致性¶
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上面的例子中，缓存一致性无法保障，导致X'的值读写出错
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在Shared Memory情况中，对于同一块内存，可能出现不同的处理器进行读写操作。如果每个处理器都有自己的一个缓存，就会发生一个问题：当一个处理器修改了内存中的数据，其他处理器的缓存中仍保留着旧的数据
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因此需要保证对同一个地方的写保持序列化
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有两种策略：监听策略（Snooping），目录策略（directory-based）
Snooping协议¶
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处理器之间可以通信
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如果P1写入X，需要通知其他的处理器
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其他处理器监听通知，并作出相应操作
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如果自己的cache也含有X的副本，根据策略进行处理
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Write Invalidate(结合write-through): 将X的副本置为无效
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Write Broadcast(结合write-back): 将X的副本置为最新（由P1写入）
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状态机¶
每块缓存接受两种信号：
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Processor（来自自己所在的处理器）
- CPU Read, CPU Write
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Bus（来自其他处理器）
- Bus Read, Bus Write
Simple write-invalidate protocal例子
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每个cache块有三个状态：
- Invalid, Shared, Exclusive
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抄书上以及习题的监听图！
目录协议¶
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记录内存中每一块的状态，这个状态叫做directory
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directory中的内容
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每一块的状态：shared/uncached/exclusive
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哪些处理器有这个块的副本：用bit vector来表示
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dirty/clean
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可以在distributed memory中实现，也可以在被组织成banks的centralized memory中实现
原理¶
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对一个内存的操作，设计三个处理器的概念：
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Local node: 发起请求的处理器
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Home node: 对应内存地址所在的处理器
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Remote node: 拥有这个副本的处理器
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