для чего нужна многопоточность процессора
О потоках в процессоре
Добрый день. Сегодня хотелось бы разобрать, что такое потоки в процессоре. Те самые, о функциях и возможностях которых большинство и не догадывается, однако любят хвастаться остальным.
Если провести сравнение процессоров разных поколений, то можно заметить одну интересную тенденцию: многопоточность – штука полезная и здорово повышает суммарную производительность системы.
Начнем с того, что каждый современный процессор построен на физических ядрах с определенной частотой. Допустим, 1 ядро имеет тактовую частоту в 3 ГГц, т.е. может выполнить 3 млрд вычислительных операций за секунду (такт). Но современные ОС (Windows, Linux, MacOS) запускают более 3 млрд процессов, т.е. пользователь начинает сталкиваться с таким понятием как прерывание: ЦП физически не успевает обрабатывать все сразу и начинает переключаться на самые приоритетные задачи.
Логика здесь элементарная: присмотреться к многоядерным и многопоточным решениям. Разгон не дает линейного прироста в производительности, иначе такие гиганты как Intel и AMD выпускали бы процессоры на 5-6 и более ГГц.
Польза от повышения частоты есть, но она нивелируется увеличенным энергопотреблением и сокращением срока службы ЦП.
Многопоточность и все о ней
Многие наверняка слышали выражения из серии «2 потока», «4 потока», «8 потоков» и т.д. При этом физических ядер зачастую было в 2 раза меньше.
Эта технология имеет название HyperThreading (Intel) или SMT (AMD).
Многопоточность у красных появилась совсем недавно, с выходом чипов Ryzen на совершенно новом техпроцессе. Что это такое – тема отдельной статьи.
Цель функции заключается в том, что на 1 ядро может одновременно обрабатывать несколько потоков данных. Пока первый поток простаивает, а второй занимается вычислением, запущенное приложение может воспользоваться вакантной логической мощью для своих целей. В результате, прерывания случаются гораздо реже, а вы не ощущаете тормозов и прочих неудобств при работе.
Недостаток технологии заключается в следующем:
Если очень грубо, то все кирпичи с одного места на другое можно перенести в одной руке (1 поток), либо в двух (2 потока), но человек при этом один (1 ядро) и устает одинаково при любых условиях, хоть его производительность фактически увеличивается вдвое. Иными словами, мы упираемся в производительность ЦП, а конкретней в его частоту.
Знакомы с понятием Turbo Boost? Процесс кратковременно повышает частоту процессора на несколько сотен мегагерц в особо сложных сценариях, чтобы вы не испытывали проблем при обработке сложных данных.
Сколько нужно ядер и потоков современному обывателю?
Как я уже сказал выше, современные ОС падки на ресурсы процессора, поскольку отнимают часть мощностей на собственные службы, интерфейс, красивости и функции защиты в реальном времени. Но при этом пользователь хочет еще и работать с комфортом.
Вместо итогов
Практика показывает, что современный универсальный ПК должен иметь в своем распоряжении как минимум 4 ядра/8 потоков, чего будет достаточно для большинства задач, связанных с обработкой данных. Хотя варианты из серии 6/12 выглядят более обещающими по той причине, что стоят они не намного дороже, а пользы от них больше.
В качестве «золотой» середины можем предложить свежий вариант модели, построенный на обновленной архитектуре Zen2. Он отлично справляется с играми, программами, распараллеливанием и обработкой данных, при этом отлично гонится(одним словом — стал популярным (появился в июле 2019)).
Надеемся, что вы почерпнули для себя полезную информацию, которая пригодится при подборе процессора для будущей системы. Следите за дальнейшими обновлениями, чтобы не пропустить новые статьи об анатомии ЦП.
Другой взгляд на многопоточность
Откуда ноги растут
Что делать?
Когда вертикальное масштабирование (качественный рост) приходит к своему пику и ждет очередной революции, в дело вступает горизонтальное масштабирование (количественный рост). Решение было простым, сделать из одного процессора несколько. Так появились многоядерные процессоры.
Ядра процессора должны с чем-то работать, выполнять команды и куда-то складывать результат. Такое место называется память. Чтобы смоделировать память, мы можем представить ее как очень длинный массив данных, где индекс массива это адрес.
Представим, что мы обладаем общей памятью и ядрами в количестве N штук.
Поток
К сожалению, придется ввести еще один термин, без него никак не получится перейти к многопоточному программированию.
Давайте попробуем решить простую задачу. Какие варианты пар (a, b) возможны после завершения исполнения обоих потоков, положитесь на свою интуицию, стоит рассмотреть даже самые, казалось бы, невозможные варианты:
Ответ
Пусть поток 1 выполнился полностью, а поток 2 еще не стартовал. Тогда в результате будет пара (0, 1)
Аналогично, поток 2 выполнился полностью, а поток 1 еще не стартовал. Тогда в результате будет пара (1, 0).
Во всех остальных случаях (0, 0)
Случая (1, 1) быть не может, так как хотя бы один поток перед своим завершением обнулит какую-то переменную.
В итоге получается [ (0, 1), (1, 0), (0, 0) ]
Как вы могли догадаться, понимание результата работы многопоточного кода сводится к рассмотрению всех вариантов его исполнения. В данном случае формально такая модель исполнения называется моделью последовательной консистентности (sequential consistency, SC).
Согласно данной модели, любой результат исполнения многопоточной программы может быть получен как последовательное исполнение некоторого чередования инструкций потоков этой программы. (Предполагается, что чередование сохраняет порядок между инструкциями, относящимися к одному потоку.)
К сожалению, настоящие программы оперируют не двумя переменными и не только пишут в память, но еще и читают ее. Попробуйте решить следующий пример, тут немного сложнее:
Ответ
Многопоточность была бы простой если бы все закончилось здесь.
Конец?
Код на языке C рано или поздно завершается, хотя в модели SC не должен.
Это не вписывается в модель SC (sequential consistency), поскольку не существует такого исполнения, которое бы привело к результату (0, 0). Выше мы допустили, что «операции с памятью выполняются сразу и без каких-либо задержек». Но для современных процессоров это совсем не так.
Если вы разрабатываете ПО, вы часто сталкиваетесь с таким термином как кэш. Удобно копить результат и лишний раз не обращаться к удаленному ресурсу. База данных для сервера, это как оперативная память для процессора. Ходить в нее дорого-далеко-долго (кому что больше нравится). Куда удобнее прочитать один раз, положить в кэш и при повторном чтении читать из кэша. Тоже самое и с записью. Например вы используете в своей программе запись в лог и вам не всегда хочется писать каждое сообщение сразу в файл, вы можете их хранить некоторое время в памяти, а потом при накоплении какого-то количества записать их за один раз.
Сейчас мы разберем (в качестве модели) архитектуру x86.
1. Процессор всегда читает из кэша
2. Если в кэше такого адреса не найдено, процессор идет в память и копирует его в кэш и читает из кэша.
3. Процессор всегда пишет в буфер записи.
4. При записи нового значения в буфер запись происходит и в кэш.
5. Записи из буфера попадают в память.
Все хорошо, когда мы живем в мире одного ядра. Но когда ядер несколько начинаются вопросы.
Ядро 1 прочитало переменную f в кэш, ядро 2 изменило переменную f. Как ядро 1 узнает о изменении переменной?
Пока что, в нашей модели, никакой синхронизации между ядрами у нас нет. Так и сломался наш пример, возьмем вариант исполнения 1 (во вкладке ответ):
Барьеры
Для начала хочу затронуть тему инвалидации значений кэша. Чтобы не углубляться, значение в кэше ядра инвалидируется (значение становится «неактульным»), если изменяется (операция записи в store buffer) в другом ядре. Процесс инвалидации определяется протоколом когеренции кэшей (для x86 Intel это MESI), сейчас это не важно. Попробуем ответить на вопрос поставленные выше.
Ядро 1 прочитало переменную f в кэш, ядро 2 изменило переменную f. Как ядро 1 узнает о изменении переменной?
Например в данном случае, переменная f в кэше ядра 1 будет инвалидирована, при изменении в ядре 2. Как только мы попробуем прочитать инвалидированную переменную, чтение будет произведено из памяти (то есть значение будет актуальным).
Но так как инвалидировать значение переменной при каждом изменении в другом ядре очень дорого, запрос на инвалидацию попадает в очередь других ядер и переменная будет инвалидирована в удобный для ядра момент времени (то есть инвалидация переменной при изменении в другом ядре происходит не сразу, и ядро, обладающее старым значением, думает, что можно брать значение из кэша, если оно там есть).
Та же ситуация возникает и с store buffer, процессор записывает данные в память, когда ему будет удобно (но запрос на инвалидацию отправляется мгновенно). Подробнее взаимодействие протокола когеренции кэшей и барьеров я постараюсь раскрыть в следующей статье, а пока картинка.
Добавим на рисунок места применения барьеров
Замечание-ответ
Простым решением конечно же будет являться такое добавление барьеров. После записи x и y необходимо, чтобы они попали в память. А перед чтением x и y нужно обновить кэш.
Но, подумайте, можно ли избежать лишнего добавления барьера, поскольку каждый барьер останавливает поток пока не обновится кэш или не запишется буфер записи. Если вы пишете конкурентный код, каждый барьер может оказывать решающее значение на производительность.
Попробуем раскрутить простое решение
Представляю рабочий вариант(решение через добавление обоих барьеров), который корректно будет исполнятся в любом случае (вариант на процессоре x86).
Если Вам удалось понять содержимое статьи, то любые другие элементы многопоточного программирования дадутся Вам намного легче.
Конец
Если Вы сталкиваетесь с многопоточностью впервые, скорее всего с первого и даже с третьего раза Вам будет понятно не всё. Для полного понимания нужна практика.
В этой статье не затрагивалась операционная система, блокировки, методы синхронизации, модели памяти, компиляторные оптимизации и многое другое. Если статья покажется читателям хорошей и самое главное понятной, я постараюсь в скором времени рассказать о других аспектах многопоточности в таком же ключе.
Поскольку это моя первая статья, я скорее всего допустил множество ошибок и неточностей, поэтому буду рад услышать комментарии. Спасибо за внимание!
Технологии многопоточности процессоров: принцип работы и сферы применения
Содержание
Содержание
Физические ядра, логические ядра, технологии многопоточности — все это разрабатывалось инженерами для увеличения производительности компьютерного железа, требования к которому постоянно растут. Программы и игры требуют все больше ресурсов. Как же производители процессоров увеличивают мощность своих детищ? Процессор является «сердцем» компьютера и выполняет вычисления, необходимые для работы софта. Модели CPU отличаются между собой даже в рамках одного семейства. Например, Intel Core i7 отличается от i5 технологией многопоточности под названием «Hyper-Threading», о которой далее пойдет речь (Core i3, i9, и некоторые Pentium также обладают данной технологией).
Принцип работы процессорных ядер и многопоточности
В современных операционных системах одновременно работает множество процессов.
Нагрузка от операционной системы на процессор идет по так называемому конвейеру, на который «выкладываются» нужные задачи для ядра. В качестве примера возьмем одно ядро процессора на частоте 4 ГГц с одним ALU (арифметико-логическое устройство) и одним FPU (математический сопроцеесор). Частота в 4 ГГц означает, что ядро исполняет 4 миллиарда тактов в секунду. К ядру по конвейеру поступают задачи, требующие исполнительной мощности, на которые тратится процессорное время.
Часто происходят случаи, когда для выполнения необходимой операции процессору приходится ждать данные из кеша более низкой скорости (L3 кеш), или же оперативной памяти. Данная ситуация называется кэш-промах. Это происходит, когда в кэше ядра не была найдена запрошенная информация и приходится обращаться к более медленной памяти. Также существуют и другие причины, заставляющие прерывать выполнение операции ядром, что негативно сказывается на производительности.
Данный конвейер можно представить, как настоящую сборочную линию на заводе — рабочий (ядро) выполняет работу, поступающую к нему на ленту. И если необходимо взять нужный инструмент, работник отходит, оставляя конвейер простаивать без работы. То есть, исполняемая задача прерывается. Инструментом, за которым пошел рабочий, в данном случае является информация из оперативной памяти или же L3 кэша. Поскольку L1 и L2 кэш намного быстрее, чем любая другая память в компьютере, работа с вычислениями теряет в скорости.
На конвейере с одним потоком не могут выполняться одновременно несколько процессов. Ядро постоянно прерывает выполнение одной операции для другой, более приоритетной. Если появятся две одинаково приоритетные задачи, одна из них обязательно будет остановлена, ведь ядро не сможет работать над ними одновременно. И чем больше поступает задач одновременно, тем больше прерываний происходит.
Способы увеличения производительности процессоров
Разгон
При увеличении частоты ядра повышается количество исполняемых операций за секунду. Казалось бы, с возрастанием производительности процессора проблемы должны исчезнуть. Но все не так просто, как хотелось бы думать. Прирост от увеличения частоты ЦП нелинейный. Множество процессов все еще делят одно ядро между собой и обращаются к памяти. Кроме того, не решается проблема с кэш-промахами и прерываниями операций, поскольку объем кэша от разгона не изменяется. Разгон — не самый лучший способ решения проблемы нехватки потоков. В пример можно привести всю ту же сборочную линию: рабочий увеличивает темп работы, но по-прежнему не умеет собирать два и более заказа одновременно.
Увеличение количества потоков на ядро
В процессорах Intel данная технология носит название Hyper-Threading, а в процессорах от Amd — SMT. Производители добавляют еще один регистр для работы со вторым конвейером. Пока один поток простаивает, ожидая нужные данные, свободная вычислительная мощность может быть использована вторым потоком. На кристалл же добавлен еще один контроллер прерываний и набор регистров.
Появляется возможность избавиться от последствий прерывания операций и сокращения времени простоя процессорной мощности. Благодаря чему ядро с двумя потоками выполняет больше работы за одинаковый отрезок времени, нежели в случае с однопотоком. На примере с рабочим: у конвейера появляется вторая сборочная линия, на которую выкладываются заказы. Пока производство на первой ленте простаивает в ожидании нужных инструментов, рабочий приступает к работе на второй ленте, сокращая время перерыва.
Стоит учитывать, что логический поток это не второе ядро, как может показаться с первого взгляда. Это лишь дополнительная «линия производства», чтобы более эффективно использовать доступную мощность. Из минусов технологии Hyper-Threading или SMT можно выделить увеличение тепловыделения, недостаток кэша (кэш на два потока по-прежнему общий), и проблемы с оптимизацией некоторых программ или игр, не способных отличать настоящее ядро от логического потока.
Именно по этой причине процессоры серии i7 «горячее» и имеют больше кэша по сравнению с i5. Использование технологии многопоточности может принести примерно до 30 % прироста производительности. Все это применимо как к Intel Hyper-Threading, так и к AMD SMT, поскольку технологии во многом схожи. Может возникнуть вопрос: «Если можно добавить второй поток, то почему бы не добавить третий и четвертый?» Это реализуемо, но не имеет смысла, поскольку кэш одного ядра достаточно мал для большего количества потоков и прироста производительности практически не будет.
Увеличение количества ядер
Это самый действенный способ решения проблемы, поскольку каждый конвейер теперь располагает своим FPU, ALU и кэшем, который не придется делить с другим потоком. Разные процессы используют разные ядра, из-за чего реже происходят кэш-промахи и конфликты приоритетных задач. Способ, разумеется, несет в себе некоторые издержки для производителей: дороговизна разработки и производства, увеличение тепловыделения и размера кристалла, и, как результат, повышается итоговая стоимость процессора.
Сферы применения многопоточных процессоров
С развитием компьютерных технологий перечень программ, использующих многопоточность, неуклонно растет. Это дает огромный простор разработчикам для создания нового софта и игр. Например, сейчас каждый современный triple-A проект оптимизирован для многопоточных процессоров, что позволяет наслаждаться игрой, получая высокий уровень fps на многоядерном CPU.
Еще больше распространены многоядерные системы в среде разработчиков. Программы для 3D-моделирования, монтажа видео и создания музыки требуют параллельного выполнения большого количества задач, с чем хорошо справляются системы с Hyper-Threading или SMT. В операционных системах мощность одного потока может тратиться на фоновые задачи (Skype, браузер, мессенджер), в то время как остальные задействуются для тяжелой игры или программы.
Но далеко не всегда увеличение количества потоков означает увеличение общей производительности. Почему же SMT процессоры порой уступают немногопоточным собратьям? Дело в программной поддержке. Иногда плохо оптимизированные программы не могут отличать логический поток от настоящего ядра, из-за чего на одно ядро может попасть две тяжелых задачи и замедлить работу. Тем не менее, подобные технологии имеют огромный потенциал, главное — грамотно реализовать его на программном уровне.
Процессоры, ядра и потоки. Топология систем
В этой статье я попытаюсь описать терминологию, используемую для описания систем, способных исполнять несколько программ параллельно, то есть многоядерных, многопроцессорных, многопоточных. Разные виды параллелизма в ЦПУ IA-32 появлялись в разное время и в несколько непоследовательном порядке. Во всём этом довольно легко запутаться, особенно учитывая, что операционные системы заботливо прячут детали от не слишком искушённых прикладных программ.
Используемая далее терминология используется в документации процессорам Intel. Другие архитектуры могут иметь другие названия для похожих понятий. Там, где они мне известны, я буду их упоминать.
Цель статьи — показать, что при всём многообразии возможных конфигураций многопроцессорных, многоядерных и многопоточных систем для программ, исполняющихся на них, создаются возможности как для абстракции (игнорирования различий), так и для учёта специфики (возможность программно узнать конфигурацию).
Процессор
Конечно же, самый древний, чаще всего используемый и неоднозначный термин — это «процессор».
В современном мире процессор — это то (package), что мы покупаем в красивой Retail коробке или не очень красивом OEM-пакетике. Неделимая сущность, вставляемая в разъём (socket) на материнской плате. Даже если никакого разъёма нет и снять его нельзя, то есть если он намертво припаян, это один чип.
Мобильные системы (телефоны, планшеты, ноутбуки) и большинство десктопов имеют один процессор. Рабочие станции и сервера иногда могут похвастаться двумя или больше процессорами на одной материнской плате.
Поддержка нескольких центральных процессоров в одной системе требует многочисленных изменений в её дизайне. Как минимум, необходимо обеспечить их физическое подключение (предусмотреть несколько сокетов на материнской плате), решить вопросы идентификации процессоров (см. далее в этой статье, а также мою предыдущую заметку), согласования доступов к памяти и доставки прерываний (контроллер прерываний должен уметь маршрутизировать прерывания на несколько процессоров) и, конечно же, поддержки со стороны операционной системы. Я, к сожалению, не смог найти документального упоминания момента создания первой многопроцессорной системы на процессорах Intel, однако Википедия утверждает, что Sequent Computer Systems поставляла их уже в 1987 году, используя процессоры Intel 80386. Широко распространённой поддержка же нескольких чипов в одной системе становится доступной, начиная с Intel® Pentium.
Если процессоров несколько, то каждый из них имеет собственный разъём на плате. У каждого из них при этом имеются полные независимые копии всех ресурсов, таких как регистры, исполняющие устройства, кэши. Делят они общую память — RAM. Память может подключаться к ним различными и довольно нетривиальными способами, но это отдельная история, выходящая за рамки этой статьи. Важно то, что при любом раскладе для исполняемых программ должна создаваться иллюзия однородной общей памяти, доступной со всех входящих в систему процессоров.
К взлёту готов! Intel® Desktop Board D5400XS
Исторически многоядерность в Intel IA-32 появилась позже Intel® HyperThreading, однако в логической иерархии она идёт следующей.
Казалось бы, если в системе больше процессоров, то выше её производительность (на задачах, способных задействовать все ресурсы). Однако, если стоимость коммуникаций между ними слишком велика, то весь выигрыш от параллелизма убивается длительными задержками на передачу общих данных. Именно это наблюдается в многопроцессорных системах — как физически, так и логически они находятся очень далеко друг от друга. Для эффективной коммуникации в таких условиях приходится придумывать специализированные шины, такие как Intel® QuickPath Interconnect. Энергопотребление, размеры и цена конечного решения, конечно, от всего этого не понижаются. На помощь должна прийти высокая интеграция компонент — схемы, исполняющие части параллельной программы, надо подтащить поближе друг к другу, желательно на один кристалл. Другими словами, в одном процессоре следует организовать несколько ядер, во всём идентичных друг другу, но работающих независимо.
Первые многоядерные процессоры IA-32 от Intel были представлены в 2005 году. С тех пор среднее число ядер в серверных, десктопных, а ныне и мобильных платформах неуклонно растёт.
В отличие от двух одноядерных процессоров в одной системе, разделяющих только память, два ядра могут иметь также общие кэши и другие ресурсы, отвечающие за взаимодействие с памятью. Чаще всего кэши первого уровня остаются приватными (у каждого ядра свой), тогда как второй и третий уровень может быть как общим, так и раздельным. Такая организация системы позволяет сократить задержки доставки данных между соседними ядрами, особенно если они работают над общей задачей.
Микроснимок четырёхядерного процессора Intel с кодовым именем Nehalem. Выделены отдельные ядра, общий кэш третьего уровня, а также линки QPI к другим процессорам и общий контроллер памяти.
Гиперпоток
До примерно 2002 года единственный способ получить систему IA-32, способную параллельно исполнять две или более программы, состоял в использовании именно многопроцессорных систем. В Intel® Pentium® 4, а также линейке Xeon с кодовым именем Foster (Netburst) была представлена новая технология — гипертреды или гиперпотоки, — Intel® HyperThreading (далее HT).
Ничто не ново под луной. HT — это частный случай того, что в литературе именуется одновременной многопоточностью (simultaneous multithreading, SMT). В отличие от «настоящих» ядер, являющихся полными и независимыми копиями, в случае HT в одном процессоре дублируется лишь часть внутренних узлов, в первую очередь отвечающих за хранение архитектурного состояния — регистры. Исполнительные же узлы, ответственные за организацию и обработку данных, остаются в единственном числе, и в любой момент времени используются максимум одним из потоков. Как и ядра, гиперпотоки делят между собой кэши, однако начиная с какого уровня — это зависит от конкретной системы.
Я не буду пытаться объяснить все плюсы и минусы дизайнов с SMT вообще и с HT в частности. Интересующийся читатель может найти довольно подробное обсуждение технологии во многих источниках, и, конечно же, в Википедии. Однако отмечу следующий важный момент, объясняющий текущие ограничения на число гиперпотоков в реальной продукции.
Ограничения потоков
В каких случаях наличие «нечестной» многоядерности в виде HT оправдано? Если один поток приложения не в состоянии загрузить все исполняющие узлы внутри ядра, то их можно «одолжить» другому потоку. Это типично для приложений, имеющих «узкое место» не в вычислениях, а при доступе к данным, то есть часто генерирующих промахи кэша и вынужденных ожидать доставку данных из памяти. В это время ядро без HT будет вынуждено простаивать. Наличие же HT позволяет быстро переключить свободные исполняющие узлы к другому архитектурному состоянию (т.к. оно как раз дублируется) и исполнять его инструкции. Это — частный случай приёма под названием latency hiding, когда одна длительная операция, в течение которой полезные ресурсы простаивают, маскируется параллельным выполнением других задач. Если приложение уже имеет высокую степень утилизации ресурсов ядра, наличие гиперпотоков не позволит получить ускорение — здесь нужны «честные» ядра.
Типичные сценарии работы десктопных и серверных приложений, рассчитанных на машинные архитектуры общего назначения, имеют потенциал к параллелизму, реализуемому с помощью HT. Однако этот потенциал быстро «расходуется». Возможно, по этой причине почти на всех процессорах IA-32 число аппаратных гиперпотоков не превышает двух. На типичных сценариях выигрыш от использования трёх и более гиперпотоков был бы невелик, а вот проигрыш в размере кристалла, его энергопотреблении и стоимости значителен.
Другая ситуация наблюдается на типичных задачах, выполняемых на видеоускорителях. Поэтому для этих архитектур характерно использование техники SMT с бóльшим числом потоков. Так как сопроцессоры Intel® Xeon Phi (представленные в 2010 году) идеологически и генеалогически довольно близки к видеокартам, на них может быть четыре гиперпотока на каждом ядре — уникальная для IA-32 конфигурация.
Логический процессор
Из трёх описанных «уровней» параллелизма (процессоры, ядра, гиперпотоки) в конкретной системе могут отсутствовать некоторые или даже все. На это влияют настройки BIOS (многоядерность и многопоточность отключаются независимо), особенности микроархитектуры (например, HT отсутствовал в Intel® Core™ Duo, но был возвращён с выпуском Nehalem) и события при работе системы (многопроцессорные сервера могут выключать отказавшие процессоры в случае обнаружения неисправностей и продолжать «лететь» на оставшихся). Каким образом этот многоуровневый зоопарк параллелизма виден операционной системе и, в конечном счёте, прикладным приложениям?
Далее для удобства обозначим количества процессоров, ядер и потоков в некоторой системе тройкой (x, y, z), где x — это число процессоров, y — число ядер в каждом процессоре, а z — число гиперпотоков в каждом ядре. Далее я буду называть эту тройку топологией — устоявшийся термин, мало что имеющий с разделом математики. Произведение p = xyz определяет число сущностей, именуемых логическими процессорами системы. Оно определяет полное число независимых контекстов прикладных процессов в системе с общей памятью, исполняющихся параллельно, которые операционная система вынуждена учитывать. Я говорю «вынуждена», потому что она не может управлять порядком исполнения двух процессов, находящихся на различных логических процессорах. Это относится в том числе к гиперпотокам: хотя они и работают «последовательно» на одном ядре, конкретный порядок диктуется аппаратурой и недоступен для наблюдения или управления программам.
Чаще всего операционная система прячет от конечных приложений особенности физической топологии системы, на которой она запущена. Например, три следующие топологии: (2, 1, 1), (1, 2, 1) и (1, 1, 2) — ОС будет представлять в виде двух логических процессоров, хотя первая из них имеет два процессора, вторая — два ядра, а третья — всего лишь два потока.
Windows Task Manager показывает 8 логических процессоров; но сколько это в процессорах, ядрах и гиперпотоках?
Linux top показывает 4 логических процессора.
Это довольно удобно для создателей прикладных приложений — им не приходится иметь дело с зачастую несущественными для них особенностями аппаратуры.
Программное определение топологии
Конечно, абстрагирование топологии в единственное число логических процессоров в ряде случаев создаёт достаточно оснований для путаницы и недоразумений (в жарких Интернет-спорах). Вычислительные приложения, желающие выжать из железа максимум производительности, требуют детального контроля над тем, где будут размещены их потоки: поближе друг к другу на соседних гиперпотоках или же наоборот, подальше на разных процессорах. Скорость коммуникаций между логическими процессорами в составе одного ядра или процессора значительно выше, чем скорость передачи данных между процессорами. Возможность неоднородности в организации оперативной памяти также усложняет картину.
Информация о топологии системы в целом, а также положении каждого логического процессора в IA-32 доступна с помощью инструкции CPUID. С момента появления первых многопроцессорных систем схема идентификации логических процессоров несколько раз расширялась. К настоящему моменту её части содержатся в листах 1, 4 и 11 CPUID. Какой из листов следует смотреть, можно определить из следующей блок-схемы, взятой из статьи [2]:
Я не буду здесь утомлять всеми подробностями отдельных частей этого алгоритма. Если возникнет интерес, то этому можно посвятить следующую часть этой статьи. Отошлю интересующегося читателя к [2], в которой этот вопрос разбирается максимально подробно. Здесь же я сначала кратко опишу, что такое APIC и как он связан с топологией. Затем рассмотрим работу с листом 0xB (одиннадцать в десятичном счислении), который на настоящий момент является последним словом в «апикостроении».
APIC ID
В настоящий момент ширина числа, хранящегося в APIC ID, достигла полных 32 бит, хотя в прошлом оно было ограничено 16, а ещё раньше — только 8 битами. Нынче остатки старых дней раскиданы по всему CPUID, однако в CPUID.0xB.EDX[31:0] возвращаются все 32 бита APIC ID. На каждом логическом процессоре, независимо исполняющем инструкцию CPUID, возвращаться будет своё значение.
Выяснение родственных связей
Значение APIC ID само по себе ничего не говорит о топологии. Чтобы узнать, какие два логических процессора находятся внутри одного физического (т.е. являются «братьями» гипертредами), какие два — внутри одного процессора, а какие оказались и вовсе в разных процессорах, надо сравнить их значения APIC ID. В зависимости от степени родства некоторые их биты будут совпадать. Эта информация содержится в подлистьях CPUID.0xB, которые кодируются с помощью операнда в ECX. Каждый из них описывает положение битового поля одного из уровней топологии в EAX[5:0] (точнее, число бит, которые нужно сдвинуть в APIC ID вправо, чтобы убрать нижние уровни топологии), а также тип этого уровня — гиперпоток, ядро или процессор, — в ECX[15:8].
У логических процессоров, находящихся внутри одного ядра, будут совпадать все биты APIC ID, кроме принадлежащих полю SMT. Для логических процессоров, находящихся в одном процессоре, — все биты, кроме полей Core и SMT. Поскольку число подлистов у CPUID.0xB может расти, данная схема позволит поддержать описание топологий и с бóльшим числом уровней, если в будущем возникнет необходимость. Более того, можно будет ввести промежуточные уровни между уже существующими.
Важное следствие из организации данной схемы заключается в том, что в наборе всех APIC ID всех логических процессоров системы могут быть «дыры», т.е. они не будут идти последовательно. Например, во многоядерном процессоре с выключенным HT все APIC ID могут оказаться чётными, так как младший бит, отвечающий за кодирование номера гиперпотока, будет всегда нулевым.
Отмечу, что CPUID.0xB — не единственный источник информации о логических процессорах, доступный операционной системе. Список всех процессоров, доступный ей, вместе с их значениями APIC ID, кодируется в таблице MADT ACPI [3, 4].
Операционные системы и топология
Операционные системы предоставляют информацию о топологии логических процессоров приложениям с помощью своих собственных интерфейсов.
В FreeBSD топология сообщается через механизм sysctl в переменной kern.sched.topology_spec в виде XML:
В MS Windows 8 сведения о топологии можно увидеть в диспетчере задач Task Manager.
Также их предоставляет консольная утилита Sysinternals Coreinfo и API вызов GetLogicalProcessorInformation.
Полная картина
Проиллюстрирую ещё раз отношения между понятиями «процессор», «ядро», «гиперпоток» и «логический процессор» на нескольких примерах.
Система (2, 2, 2)
Система (2, 4, 1)
Система (4, 1, 1)
Прочие вопросы
В этот раздел я вынес некоторые курьёзы, возникающие из-за многоуровневой организации логических процессоров.
Как я уже упоминал, кэши в процессоре тоже образуют иерархию, и она довольно сильно связано с топологией ядер, однако не определяется ей однозначно. Для определения того, какие кэши для каких логических процессоров общие, а какие нет, используется вывод CPUID.4 и её подлистов.
Лицензирование
Некоторые программные продукты поставляются числом лицензий, определяемых количеством процессоров в системе, на которой они будут использоваться. Другие — числом ядер в системе. Наконец, для определения числа лицензий число процессоров может умножаться на дробный «core factor», зависящий от типа процессора!
Виртуализация
Системы виртуализации, способные моделировать многоядерные системы, могут назначить виртуальным процессорам внутри машины произвольную топологию, не совпадающую с конфигурацией реальной аппаратуры. Так, внутри хозяйской системы (1, 2, 2) некоторые известные системы виртуализации по умолчанию выносят все логические процессоры на верхний уровень, т.е. создают конфигурацию (4, 1, 1). В сочетании с особенностями лицензирования, зависящими от топологии, это может порождать забавные эффекты.