本文主要是介绍计算机组成结构—多处理器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、SISD、SIMD、MIMD 和向量处理器
1. 费林分类法
2. SIMD 和向量处理器
二、硬件多线程
三、多核处理器和 SMP
1. 多核处理器
2. 共享内存多处理器（SMP）
3. MPP 和集群
一、SISD、SIMD、MIMD 和向量处理器
通过改进系统结构，可以有效地提升计算机的性能，一个方向就是 并行处理。指令流水线就是一种典型的并行处理技术，它提供的是 指令 的并行；而另一种思路则是考虑让 数据 的处理并行起来。
1. 费林分类法
美国计算机科学家迈克尔 · 费林（Michael Flynn）根据指令和数据是否并行，将计算机体系结构分为四类：
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SISD（Single Instruction stream, Single Data stream）：单指令流单数据流。普通的串行执行结构，CPU 同时只能执行一条指令，处理一条数据；
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SIMD（Single Instruction stream, Multiple Data streams）：单指令流多数据流。单条指令可以同时对应处理多个数据，从而实现了数据的并行处理；
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MISD（Multiple Instruction streams, Single Data stream）：多指令流单数据流。多条指令同时执行，但只处理一条数据，这种架构非常罕见，只是作为一种理论模型；
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MIMD（Multiple Instruction streams, Multiple Data streams）：多指令流多数据流。同时执行多条不同的指令，它们分别处理不同的数据；这种方式实现了线程、指令和数据的全方位并行处理。
2. SIMD 和向量处理器
SIMD 的特点是，设置了多个并行的执行单元，而所有的执行单元都是同步的，执行的指令从同一个 PC 中取出，由同一个控制单元来进行调度管理。SIMD 对应的程序设计风格可以跟 SISD 非常相近，但要求程序中必须存在大量同构的数据，以便实现 数据级并行。
向量处理器是 SIMD 架构的一种具体实现，可以并行执行一组数据（向量）的计算任务。
向量处理器的基本原理是，从主存中收集数据，将它们按照顺序放到一组 向量寄存器 中，使用流水线式的执行单元在寄存器中依次进行操作，然后将结果写回主存。
二、硬件多线程
相比 SIMD，MIMD 提高了更高的并行程度。MIMD 需要同时执行不同的指令流，这就要依赖多个 进程（process） 或者 线程（thread） 同时执行，让处理器时刻保持忙碌状态。
对于一个处理器，可以允许多个线程以重叠的方式，共享处理器的功能部件；当一个线程停顿时，就切换到另一个线程，从而更加充分地利用了硬件资源。这种技术就称为 硬件多线程（hardware multithreading）。
在支持硬件多线程的 CPU 中，需要为每个线程提供单独的寄存器堆和 PC 等资源，这样就可以在共享资源的同时保持线程的独立状态。
硬件多线程主要有两种实现方法。
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细粒度多线程
每条指令执行后就进行线程切换，从而实现多线程在时间上的交叉执行。这种交叉执行是轮转进行的，并且会跳过停顿的任何线程。
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粗粒度多线程
仅在发生高开销的停顿时（例如末级 cache 失效），才进行线程切换。对于流水线中的停顿，需要清空或者冻结流水线，因此流水线的重启开销比较大。
除此之外，硬件多线程还可以结合流水线多发技术，进一步降低成本、提高并行效率，这就是 同时多线程（Simultaneous Multithreading，SMT）。同时多线程是硬件多线程的一种变体，它结合使用多发射、动态调度流水线的处理器资源，来实现 线程级 和 指令级 并行。
英特尔（Intel）公司的 “ 超线程 “（Hyper-Threading）技术，就是一种在单个 CPU 上实现硬件多线程的方式。
三、多核处理器和 SMP
1. 多核处理器
另一种实现线程级并行的方式，就是在一个处理器芯片上，集成多个处理单元。为了区分不同的概念，每个处理单元就称为一个 ” 核 “（core），有多个核的处理器就被称为 多核处理器。
要想充分利用多核处理器的性能，应该采用多线程的方式执行程序。这样，多个线程可以在不同的核上并行执行，大大提升运行效率。
多核处理器一般也采用硬件多线程技术，为了进行区分，有时会将单个核心上同时运行多个线程称为有多个 ”逻辑内核“，而对应的真正的核心则称为 ”物理内核“。
在多核处理器中，一般所有内核会有自己独立的寄存器和 L1、L2 缓存，而共享更低级的 cache（L3）和主存。
如果不对处理单元进行集成，也可以用同样的架构将多个处理器联合在一起，这就是所谓的 多处理器。广义上讲，多核处理器也是一种多处理器。
2. 共享内存多处理器（SMP）
编写运行在多处理器上的并行程序会更加复杂。在架构上，一个很重要的影响因素是，是否为所有处理器提供一个共享的统一物理地址空间；换句话说，所有处理器（核心）是否可以访问同一个主存储器。于是多处理器又可以划分为两种架构。
共享内存多处理器（Shared Memory Processor，SMP）为所有处理器提供统一的物理地址空间。处理器通过存储器中的 共享变量 进行通信，所有处理器都能通过加载（Load）和存储（Store）指令访问任意的主存位置。
尽管物理地址空间是统一的、共享的，但如果存储器本身也采取了并行架构（例如多模块存储器），不同的处理器对存储器不同部分的访问可能就会有区分。因此 SMP 又可以有两种类型。
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统一内存访问（Unified Memory Access，UMA）多处理器
不管是来自哪个处理器的访存指令，延迟都是一致的。这样，每个处理器对所有存储单元的访问时间都大致相同，是对称的系统架构。
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非统一内存访问（Non-Unified Memory Access，NUMA）多处理器
访存指令的延迟不一致，取决于哪个处理器去访问哪个存储单元。一般架构中，每个处理器（CPU）会单独直接连接一部分主存，称为 本地内存；其它主存部分则通过总线进行访问，称为 远程内存。
3. MPP 和集群
如果不采用共享内存的方式，而是让每个处理器都拥有私有的地址空间，这样就可以让各个处理器更加独立、获得更好的并行性和可扩展性。这种架构被称为 大规模并行处理（Massive Parallel Processing，MPP）。
采用 MPP 架构的多处理器，必须通过显式的 消息传递 进行通信，因此传统上也把这种类型的计算机称为 显式消息传递计算机。
更进一步，我们可以通过标准网络交换机上的 I/O 接口进行连接，用一组计算机的集合来构建出消息传递多处理器，这种形式就被称为 集群（Cluster）。集群是一种分布式系统，已经成为如今并行处理计算机最典型的架构，也是大数据领域的技术基础。
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