Что означает количество потоков в процессоре. Что такое потоки в процессоре. Выяснение родственных связей

В этой статье мы поговорим на такие темы, как процессы и потоки , дискрипторы процесса , поговорим о синзронизации потоков и затронем всеми любимый диспетчер задач windows .

На протяжении существования процесса его выполнение может быть многократно прервано и продолжено. Для того, чтобы возобновить выполнение процесса , необходимо восстановить состояние его операционной среды. Состояние операционной среды отображается состоянием регистров и программного счетчика, режимом работы процессора, указателями на открытые файлы, информацией о незавершенных операциях ввода-вывода, кодами ошибок выполняемых данным процессом системных вызовов и т.д. Эта информация называется контекстом процесса .

Для того чтобы ОС могла управлять процессами, она должна располагать всей необходимой для этого информацией. С этой целью на каждый процесс заводится дескриптор процесса .

Дескриптор – специальная информационная структура, которая заводится на каждый процесс (описатель задачи, блок управления задачей).

В общем случае дескриптор содержит следующую информацию:

1. Идентификатор процесса.
2. Тип (или класс) процесса, который определяет для супервизора некоторые правила предоставления ресурсов.
3. Приоритет процесса.
4. Переменную состояния, которая определяет, в каком состоянии находится процесс (готов к работе, в состоянии выполнения, ожидание устройства ввода-вывода и т.д.)
5. Защищенную область памяти (или адрес такой зоны), в которой хранятся текущие значения регистров процессора, если процесс прерывается, не закончив работы. Эта информация называется контекстом задачи .
6. Информацию о ресурсах, которыми процесс владеет и/или имеет право пользоваться (указатели на открытые файлы, информация о незавершенных операциях ввода/вывода и т.п.).
7. Место (или его адрес) для организации общения с другими процессами.
8. Параметры времени запуска (момент времени, когда процесс должен активизироваться, и периодичность этой процедуры).
9. В случае отсутствия системы управления файлами – адрес задачи на диске в ее исходном состоянии и адрес на диске, куда она выгружается из оперативной памяти, если ее вытесняет другая.

Дескриптор процесса по сравнению с контекстом содержит более оперативную информацию, которая должна быть легко доступна подсистеме планирования процессов. Контекст процесса содержит менее актуальную информацию и используется операционной системой только после того, как принято решение о возобновлении прерванного процесса.

Дескрипторы , как правило, постоянно располагаются в оперативной памяти с целью ускорить работу супервизора, который организует их в списки (очереди) и отображает изменение состояния процесса перемещением соответствующего описателя из одного списка в другой.

Для каждого состояния (за исключением состояния выполнения для однопроцессорной системы) ОС ведет соответствующий список задач, находящийся в этом состоянии. Однако для состояния ожидания может быть не один список, а столько, сколько различных видов ресурсов могут вызывать состояние ожидания.

Например, состояний ожидания завершения операции ввода/вывода может быть столько, сколько устройств ввода/вывода содержится в системе.

Процессы и потоки

Чтобы поддерживать мультипрограммирование, ОС должна определить и оформить для себя те внутренне единицы работы, между которыми будет разделяться процессор и другие ресурсы компьютера. В настоящее время в большинстве ОС определены два типа единиц работы:

• Процесс (более крупная единица работы).
• Поток (нить или тред) – более мелкая единица работы, которую требует для своего выполнения процесс.
• Когда говорят о процессах , то тем самым хотят отметить, что ОС поддерживает их обособленность: у каждого процесса имеется свое виртуальное адресное пространство, каждому процессу назначаются свои ресурсы – файлы, окна и др. Такая обособленность нужна для того, чтобы защитить один процесс от другого, поскольку они, совместно используя все ресурсы вычислительной системы, конкурируют друг с другом.

В общем случае процессы просто никак не связаны между собой и могут принадлежать даже различным пользователям, разделяющим одну вычислительную систему. Другими словами, в случае процессов ОС считает их совершенно несвязанными и независимыми. При этом именно ОС отвечает за конкуренцию между процессами по поводу ресурсов.

Для повышения быстродействия процессов есть возможность задействовать внутренний параллелизм в самих процессах .

Например, некоторые операции, выполняемые приложением, могут требовать для своего исполнения достаточно длительного использования ЦП. В этом случае при интерактивной работе с приложением пользователь вынужден долго ожидать завершения заказанной операции и не может управлять приложением до тех пор, пока операция не выполнится до самого конца. Такие ситуации встречаются достаточно часто, например, при обработке больших изображений в графических редакторах. Если же программные модули, исполняющие такие длительные операции, оформлять в виде самостоятельных «подпроцессов» (потоков ), которые будут выполняться параллельно с другими «подпроцессами», то у пользователя появляется возможность параллельно выполнять несколько операций в рамках одного приложения (процесса).

Можно выделить следующие отличия потоков от процессов :

• ОС для потоков не должна организовывать полноценную виртуальную машину.
• Потоки не имеют своих собственных ресурсов, они развиваются в том же виртуальном адресном пространстве, могут пользоваться теми же файлами, виртуальными устройствами и иными ресурсами, что и данный процесс.
• Единственное, что потокам необходимо иметь, — это процессорный ресурс. В однопроцессорной системе потоки разделяют между собой процессорное время так же, как это делают обычные процессы, а в многопроцессорной системе могут выполняться одновременно, если не встречают конкуренции из-за обращения к иным ресурсам.

Главное, что обеспечивает многопоточность , — это возможность параллельно выполнять несколько видов операций в одной прикладной программе. За счет чего реализуется эффективное использование ресурсов ЦП, а суммарное время выполнения задач становится меньше.

Например, если табличный процессор или текстовый процессор были разработаны с учетом возможностей многопоточной обработки, то пользователь может запросить пересчет своего рабочего листа или слияние нескольких документов и одновременно продолжать заполнять таблицу или открывать для редактирования следующий документ.

Диспетчер задач WINDOWS

В диспетчере задач отображаются сведения о программах и процессах , выполняемых на компьютере. Кроме того, там можно просмотреть наиболее часто используемые показатели быстродействия процессов.

Диспетчер задач служит для отображения ключевых показателей быстродействия компьютера. Для выполняемых программ можно просмотреть их состояние и завершить программы, переставшие отвечать на запросы. Имеется возможность просмотра активности выполняющихся процессов с использованием до 15 параметров, а также графиков и сведений об использовании ЦП и памяти.

Кроме того, если имеется подключение к сети, можно просматривать состояние сети и параметры ее работы. Если к компьютеру подключились несколько пользователей, можно увидеть их имена, какие задачи они выполняют, а также отправить им сообщение.

На вкладке Процессы отображаются сведения о выполняющихся на компьютере процессах: сведения об использовании ЦП и памяти, счетчике процессов и некоторые другие параметры:

На вкладке Быстродействие, отображаются сведения о счетчике дескрипторов и потоках, параметры памяти:

Потребность в синхронизации потоков возникает только в мультипрограммной ОС и связана с совместным использованием аппаратных и информационных ресурсов компьютера. Синхронизация необходима для исключения гонок (см. далее) и тупиков при обмене данными между потоками, разделении данных, при доступе к процессору и устройствам ввода-вывода.

Синхронизация потоков и процессов заключается в согласовании их скоростей путем приостановки потока до наступления некоторого события и последующей его активизации при наступлении этого события.

Пренебрежение вопросами синхронизации в многопоточной системе может привести к неправильному решению задачи или даже к краху системы.

Пример . Задача ведения базы данных клиентов некоторого предприятия.

Каждому клиенту отводится отдельная запись в базе данных, в которой имеются поля Заказ и Оплата. Программа, ведущая базу данных, оформлена как единый процесс, имеющий несколько потоков, в том числе:

• Поток А, который заносит в базу данных информацию о заказах, поступивших от клиентов.
• Поток В, который фиксирует в базе данных сведения об оплате клиентами выставленных счетов.

Оба эти потока совместно работают над общим файлом базы данных, используя однотипные алгоритмы:

1. Считать из файла БД в буфер запись и клиенте с заданным идентификатором.
2. Ввести новое значение в поле Заказ (для потока А) или оплата (для потока В).
3. Вернуть модифицированную запись в файл БД.

Обозначим шаги 1-3 для потока А как А1-А3, а для потока В как В1-В3. Предположим, что в некоторый момент поток А обновляет поле Заказ записи о клиенте N. Для этого он считывает эту запись в свой буфер (шаг А1), модифицирует значение поля Заказ (шаг А2), но внести запись в базу данных не успевает, так как его выполнение прерывается, например, вследствие истечение кванта времени.

Предположим, что потоку В также потребовалось внести сведения об оплате относительно того же клиента N. Когда подходит очередь потока В, он успевает считать запись в свой буфер (шаг В1) и выполнить обновление поля Оплата (шаг В2), а затем прерывается. Заметим, что в буфере у потока В находится запись о клиенте N, в которой поле Заказ имеет прежнее, не измененное значение.

Важным понятием синхронизации процессов является понятие «критическая секция» программы. Критическая секция — это часть программы, в которой осуществляется доступ к разделяемым данным. Чтобы исключить эффект гонок по отношению к некоторому ресурсу, необходимо обеспечить, чтобы в каждый момент в критической секции, связанной с этим ресурсом, находился максимум один процесс. Этот прием называют взаимным исключением.

Простейший способ обеспечить взаимное исключение — позволить процессу, находящемуся в критической секции, запрещать все прерывания. Однако этот способ непригоден, так как опасно доверять управление системой пользовательскому процессу; он может надолго занять процессор, а при крахе процесса в критической области крах потерпит вся система, потому что прерывания никогда не будут разрешены.

Другим способом является использование блокирующих переменных. С каждым разделяемым ресурсом связывается двоичная переменная, которая принимает значение 1, если ресурс свободен (то есть ни один процесс не находится в данный момент в критической секции, связанной с данным процессом), и значение 0, если ресурс занят. На рисунке ниже показан фрагмент алгоритма процесса, использующего для реализации взаимного исключения доступа к разделяемому ресурсу D блокирующую переменную F(D). Перед входом в критическую секцию процесс проверяет, свободен ли ресурс D. Если он занят, то проверка циклически повторяется, если свободен, то значение переменной F(D) устанавливается в 0, и процесс входит в критическую секцию. После того, как процесс выполнит все действия с разделяемым ресурсом D, значение переменной F(D) снова устанавливается равным 1.

Если все процессы написаны с использованием вышеописанных соглашений, то взаимное исключение гарантируется. Следует заметить, что операция проверки и установки блокирующей переменной должна быть неделимой. Поясняется это следующим образом. Пусть в результате проверки переменной процесс определил, что ресурс свободен, но сразу после этого, не успев установить переменную в 0, был прерван. За время его приостановки другой процесс занял ресурс, вошел в свою критическую секцию, но также был прерван, не завершив работы с разделяемым ресурсом. Когда управление было возвращено первому процессу, он, считая ресурс свободным, установил признак занятости и начал выполнять свою критическую секцию. Таким образом, был нарушен принцип взаимного исключения, что потенциально может привести к нежелаемым последствиям. Во избежание таких ситуаций в системе команд машины желательно иметь единую команду «проверка-установка», или же реализовывать системными средствами соответствующие программные примитивы, которые бы запрещали прерывания на протяжении всей операции проверки и установки.

Реализация критических секций с использованием блокирующих переменных имеет существенный недостаток: в течение времени, когда один процесс находится в критической секции, другой процесс, которому требуется тот же ресурс, будет выполнять рутинные действия по опросу блокирующей переменной, бесполезно тратя процессорное время. Для устранения таких ситуаций может быть использован так называемый аппарат событий. С помощью этого средства могут решаться не только проблемы взаимного исключения, но и более общие задачи синхронизации процессов. В разных операционных системах аппарат событий реализуется по-своему, но в любом случае используются системные функции аналогичного назначения, которые условно называются WAIT(x) и POST(x), где x — идентификатор некоторого события.

Если ресурс занят, то процесс не выполняет циклический опрос, а вызывает системную функцию WAIT(D), здесь D обозначает событие, заключающееся в освобождении ресурса D. Функция WAIT(D) переводит активный процесс в состояние ОЖИДАНИЕ и делает отметку в его дескрипторе о том, что процесс ожидает события D. Процесс, который в это время использует ресурс D, после выхода из критической секции выполняет системную функцию POST(D), в результате чего операционная система просматривает очередь ожидающих процессов и переводит процесс, ожидающий события D, в состояние ГОТОВНОСТЬ.

Обобщающее средство синхронизации процессов предложил Дейкстра, который ввел два новых примитива. В абстрактной форме эти примитивы, обозначаемые P и V, оперируют над целыми неотрицательными переменными, называемыми семафорами . Пусть S такой семафор. Операции определяются следующим образом:

V(S): переменная S увеличивается на 1 одним неделимым действием; выборка, инкремент и запоминание не могут быть прерваны, и к S нет доступа другим процессам во время выполнения этой операции.

P(S): уменьшение S на 1, если это возможно. Если S=0, то невозможно уменьшить S и остаться в области целых неотрицательных значений, в этом случае процесс, вызывающий P-операцию, ждет, пока это уменьшение станет возможным. Успешная проверка и уменьшение также является неделимой операцией.

В частном случае, когда семафор S может принимать только значения 0 и 1, он превращается в блокирующую переменную. Операция P заключает в себе потенциальную возможность перехода процесса, который ее выполняет, в состояние ожидания, в то время как V-операция может при некоторых обстоятельствах активизировать другой процесс, приостановленный операцией P.

Взаимоблокировка процессов

При организации параллельного выполнения нескольких процессов одной из главных функций ОС является корректное распределение ресурсов между выполняющимися процессами и обеспечение процессов средствами взаимной синхронизации и обмена данными.

При параллельном исполнении процессов могут возникать ситуации, при которых два или более процесса все время находятся в заблокированном состоянии. Самый простой случай – когда каждый из двух процессов ожидает ресурс, занятый другим процессом. Из-за такого ожидания ни один из процессов не может продолжить исполнение и освободить в конечном итоге ресурс, необходимый другому процессу. Эта тупиковая ситуация называется дедлоком (dead lock), тупиком , клинчем или взаимоблокировкой .

Говорят, что в мультизадачной системе процесс находится в состоянии тупика, если он ждет события, которое никогда не произойдет.

Тупиковые ситуации надо отличать от простых очередей, хотя и те и другие возникают при совместном использовании ресурсов и внешне выглядят похоже: процесс приостанавливается и ждет освобождения ресурса. Однако очередь — это нормальное явление, неотъемлемый признак высокого коэффициента использования ресурсов при случайном поступлении запросов. Она возникает тогда, когда ресурс недоступен в данный момент, но через некоторое время он освобождается, и процесс продолжает свое выполнение. Тупик же является в некотором роде неразрешимой ситуацией.

Проблема тупиков включает в себя следующие задачи:

1. предотвращение тупиков.
2. распознавание тупиков.
3. восстановление системы после тупиков.

Тупики могут быть предотвращены на стадии написания программ, то есть программы должны быть написаны таким образом, чтобы тупик не мог возникнуть ни при каком соотношении взаимных скоростей процессов. Так, если бы в предыдущем примере процесс А и процесс В запрашивали ресурсы в одинаковой последовательности, то тупик был бы в принципе невозможен. Второй подход к предотвращению тупиков называется динамическим и заключается в использовании определенных правил при назначении ресурсов процессам, например, ресурсы могут выделяться в определенной последовательности, общей для всех процессов.

В некоторых случаях, когда тупиковая ситуация образована многими процессами, использующими много ресурсов, распознавание тупика является нетривиальной задачей. Существуют формальные, программно-реализованные методы распознавания тупиков, основанные на ведении таблиц распределения ресурсов и таблиц запросов к занятым ресурсам. Анализ этих таблиц позволяет обнаружить взаимные блокировки.

Если же тупиковая ситуация возникла, то не обязательно снимать с выполнения все заблокированные процессы. Можно снять только часть из них, при этом освобождаются ресурсы, ожидаемые остальными процессами, можно вернуть некоторые процессы в область свопинга, можно совершить «откат» некоторых процессов до так называемой контрольной точки, в которой запоминается вся информация, необходимая для восстановления выполнения программы с данного места. Контрольные точки расставляются в программе в местах, после которых возможно возникновение тупика.

Аннотация: Стратегия управления памятью, процессы, потоки и данные.

Процессы

Появление у компьютера операционной системы (ОС) позволило перейти от однопрограммного режима работы к многопрограммному (мультипрограммному) режиму работы. Операционную систему часто называют многозадачной, полагая, что она выполняет одновременно несколько задач. То, что для ОС является задачей, с точки зрения C# программиста является приложением или проектом. В разных операционных системах для одних и тех же или схожих понятий используются разные термины. Далее, говоря об ОС, будем иметь в виду ОС Windows , и будем использовать терминологию, характерную для этой ОС.

Для каждого выполняемого проекта нашего приложения операционная система создает процесс. В каждый момент времени работы компьютера ОС работает с множеством процессов, многие из которых являются служебными. Некоторые из этих процессов, как например, антивирусное приложение , на моем компьютере присутствуют постоянно, будучи запущенными при включении компьютера.

Одна из главных задач ОС состоит в распределении ограниченных ресурсов компьютера между всеми приложениями, претендующими на эти ресурсы. О каких ресурсах идет речь? Основными, конечно же, являются два ресурса - память и время - прежде всего, оперативная память и время процессоров. Экономия этих ресурсов является постоянной заботой программиста. В серьезных приложениях, разрабатывая алгоритм решения, программисту всегда приходится идти на компромисс , поскольку, как правило, эти два ресурса конфликтуют. Выиграешь в памяти, проиграешь во времени работы, пожертвуешь памятью, выиграешь во времени.

При создании новых компьютеров, согласно закону Мура, каждые полтора года эти ресурсы удваиваются. В 1960 году оперативная память компьютера Урал, одного из лучших компьютеров на тот момент, составляла 2К, а быстродействие - 100 операций в секунду. Сегодня современный суперкомпьютер имеет быстродействие , измеряемое петафлопами - 10 15 - тысяча триллионов операций с плавающей точкой. Аналогичным образом возросли и объемы оперативной памяти, примерно сто триллионов байтов. Казалось бы, можно не заботиться об экономии памяти и времени. Но это не так. Сложность появляющихся задач также растет по экспоненте. Считается, что всегда есть задачи, которые хотелось бы решить на компьютере, но мощности компьютеров не хватает для их решения.

По этой причине ОС тщательно заботится о распределении оперативной памяти и времени процессоров между всеми приложениями. Предметом заботы являются и другие ресурсы - устройства доступа к внешней памяти ( доступ к файлам), другие устройства ввода - вывода, вообще все устройства компьютера.

Процесс - владелец ресурсов . Когда ОС создает процесс, то выделяет ему ресурсы. Процесс, несмотря на свое название, не выполняет код приложения, следовательно, время процессора непосредственно процессу не выделяется. Когда говорится, "процессы ядра ОС могут выполняться в привилегированном режиме, выполняя команды компьютера, недоступные другим процессам", то это некоторая условность. Код выполняют потоки. Именно потокам ОС выделяет процессорное время . При создании процесса ОС всегда создает поток , связывая его с процессом. В процессе выполнения потока могут создаваться и другие потоки, связанные с процессом. Подробнее об этом поговорим чуть позже, а сейчас рассмотрим стратегию управления памятью.

Процессы и стратегия управления памятью

Блестящая стратегическая идея в управлении памятью состоит в том, чтобы процессу выделять не реальную оперативную память, а виртуальную, которую уже потом некоторым образом связывать с реальной памятью. Для 32 разрядных компьютеров адресное пространство составляет 2 32 байтов, примерно 4 Гб. Оперативная память компьютера долгие годы была меньше виртуальной, теперь она практически сравнялась по объему. При желании можно приобрести 32-х разрядный ПК с 4 Гб оперативной памяти, хотя это и неэффективно, поскольку только 2 или 3 Гб будут использоваться в качестве оперативной памяти. По этой причине в ближайшие годы предстоит массовый переход на 64-х битную архитектуру, где виртуальная память становится практически неограниченной по нынешним меркам, так что любая реальная оперативная память будет составлять малую толику виртуального пространства.

Ноутбук, на котором я сейчас пишу этот текст, является 64-битным компьютером с оперативной памятью в 6 Гб, с 4-мя физическими ядрами и соответственно с 8-мю логическими процессорами.

Вернемся к 32-х битной архитектуре. Из 4-х Гб виртуальной памяти ОС отводит процессу 2 или 3 Гб виртуальной памяти, оставляя для себя оставшуюся часть пространства. Так что ни один из процессов не обижен, каждый получает виртуальную память одинакового размера. В то же время достаточное пространство отводится самой операционной системе, которая занимает постоянную часть виртуальной памяти, не пересекающееся с памятью, отводимой процессам. Следующая идея состоит в том, что виртуальная и оперативная память рассматривается как состоящая из страниц. Страницы могут быть большими и малыми. У тех и других есть свои преимущества. Малые страницы имеют сравнительно небольшой объем, обычно 4К.

При трансляции приложения - его программный код и необходимые данные размещаются в виртуальной памяти. На одной из виртуальных страниц находится точка входа в приложение - процедура Main, с которой начинается выполнение. Но процессор компьютера не может выполнять код и использовать данные, находящиеся в виртуальной памяти, они должны находиться в реальной оперативной памяти. Поэтому при создании процесса приложение загружается в оперативную память. Это означает, что соответствующие виртуальные страницы отображаются на страницы реальной оперативной памяти. Всякий раз, когда при выполнении требуется очередная виртуальная страница, менеджер операционной системы проверяет, загружен ли ее образ в оперативную память, и если нет, то происходит загрузка с диска (внешней памяти) соответствующей страницы в свободную страницу оперативной памяти. Но оперативная память ограничена по сравнению с виртуальной. Следует помнить, что ОС одновременно выполняет несколько приложений, все они претендуют на оперативную память, так что "пряников на всех может не хватить" - может оказаться, что свободных страниц оперативной памяти нет. Тогда наступает время свопинга - одна из занятых страниц оперативной памяти вытесняется на диск, и новая страница загружается на ее место. Какую страницу вытеснить - это проблема, решаемая операционной системой. У ОС есть свои критерии оценки того, какая из страниц наиболее вероятно не понадобится в ближайшее время. Как правило, эти критерии хорошо работают и свопинг происходит не часто, хотя встречаются "плохие" примеры, когда значительная часть времени уходит на свопинг - обмен страницами между внешней и оперативной памятью. Причина того, что свопинг происходит к счастью не часто, понятна - большую часть времени приложение проводит, выполняя в цикле некоторую часть программы, работая с фиксированным набором данных. В этом случае приложение локально работает с небольшим набором страниц, которые уже находятся в оперативной памяти. По ходу развития алгоритма точки локализации смещаются, используются новые страницы памяти, но изменение точек локализации происходит, как правило, не часто в сравнении с общим временем решения задачи.

Такова типичная схема выделения памяти процессам операционной системы. Более глубокое рассмотрение этого вопроса дается в курсе, посвященном операционным системам. Теперь же следует поговорить о потоках и стратегии управления временем процессоров - еще одним важнейшим ресурсом компьютера.

Потоки и стратегия управления временем процессоров

Процесс - объект, владеющий памятью и другими ресурсами, но не выполняющий код. Поток - динамический объект, он может быть создан в процессе выполнения кода приложения и может быть удален по ходу выполнения. У процесса может быть несколько одновременно существующих потоков, выполняющих различные фрагменты кода. ОС планирует время процессоров между потоками, и для нее не имеет значение, какому процессу принадлежит тот или иной поток. Говоря о потоках в операционной системе, будем рассматривать общую схему, опуская многие детали, основываясь на стратегии распределения процессорного времени, характерной для ОС Windows. Эта стратегия носит название "вытесняющая приоритетная многозадачность". Многозадачность в данном контексте означает, что планировщик ОС, распределяет время процессора между многими потоками, присутствующими в ОС.

Приоритетность означает, что потоки могут иметь разные приоритеты. В этом случае из двух потоков, готовых к выполнению, на выполнение будет выбран тот, у кого больше приоритет. Более того, если в процессе выполнения потока появился готовый к выполнению поток с большим приоритетом, то выполнение текущего потока будет приостановлено, даже если не истек отведенный ему квант времени. Когда на дороге появляется президентский кортеж, то все участники дорожного движения останавливаются и ждут, пока кортеж не проедет. Все потоки распределяются по группам приоритетности, потоки из одной группы могут быть выбраны на выполнение только в том случае, если нет готовых к выполнению потоков в группах с высшей приоритетностью.

Значит ли это, что могут быть "обиженные" приложения с низким приоритетом, до выполнения которых никогда не дойдет очередь? Это не так. ОС старается никого не обидеть. Если некоторое приложение долго не выполнялось, то ОС временно повышает его приоритет, так что и оно начнет выполняться.

Вытесняющая многозадачность характеризует стратегию планирования для потоков с одинаковым приоритетом. Все потоки в одной группе выстраиваются в очередь. Каждому из них в соответствии с очередью отводится на выполнение некоторый квант времени процессора. По истечении этого кванта поток переводится в состояние "готовность" независимо от его желания продолжить работу, и в состояние "выполнение" переводится следующий по очереди поток. Эту стратегию иногда называют "каруселью". Карусель сделала несколько оборотов, остановилась, все выходят, и места занимают следующие желающие прокатиться, ожидающие с нетерпением своей очереди.

На Рис. 2.1 показаны возможные состояния потока и переходы из одного состояния в другое.

После создания потока и должной инициализации поток переходит в состояние "готовность", занимая в своей группе приоритетности место в конце очереди". Планировщик ОС в соответствии с описанной стратегией выбирает поток, переводя его в состояние "выполнение". По истечении отведенного кванта времени поток возвращается в состояние "готовность", становясь в хвост очереди в своей группе приоритетности. Из состояния "выполнение" поток может перейти в другие состояния и до завершения отведенного кванта времени. В состояние "готовность" он может перейти, если появился поток с большим приоритетом. В состояние "завершение" поток переходит, выполнив свою работу, завершив выполнение отведенного ему фрагмента кода. В состояние "ожидание" поток может перейти, если его дальнейшее выполнение возможно только после наступления некоторого события (например, ему требуются данные, а устройство компьютера, выполняющее ввод этих данных, еще не завершило свою работу). Из состояния "ожидание" поток может перейти в состояние "готовность", если наступило событие, ожидаемое потоком. За время жизни потока он многократно проходит цикл {готовность} -> {выполнение} -> {ожидание} -> {готовность}, иногда минуя переход в состояние "ожидания".

Для понимания картины в целом нужно помнить, что весь процесс вычислений на компьютере управляется событиями. Каждый поток во время своего выполнения многократно прерывается, уступая свое место другому потоку. События, приводящие к приостановке выполнения потока, могут быть асинхронными по отношению к его работе, - они могут произойти в любой момент выполнения потока. Такие события называются прерываниями. Синхронные события, связанные с тем, что по тем или иным причинам выполнение потока становится невозможным, называются исключениями или исключительными ситуациями. Типичными примерами исключительных ситуаций являются такие ситуации, как попытка деления целого числа на ноль или попытка чтения записи несуществующего файла.

Прерывания инициируются аппаратурой компьютера, чаще всего таймером и устройствами ввода-вывода. ОС в очень коротком цикле рассматривает все возникшие прерывания и должным образом их обрабатывает. Когда возникает прерывание от таймера, то ОС при его обработке из кванта времени, отводимого выполняемому потоку, вычитает время, равное интервалу таймера. Если отводимое потоку время исчерпано, поток снимается с выполнения, переходя в состояние "готовность". Когда устройство ввода заканчивает выполнение очередного задания, оно инициализирует аппаратное прерывание, свидетельствующее о завершении работы. Обрабатывая это прерывание, ОС может перевести некоторый поток из состояния "ожидания" в состояние "готовности", поскольку выполнена его заявка на ввод данных.

У исключений, связанных с самим потоком, более широкий спектр. Потоку, например, может понадобиться ввод внешних данных. Поток не может непосредственно обратиться к устройству ввода. Устройство одно, а потоков много. Поэтому поток вызывает соответствующий системный сервис. С точки зрения ядра ОС возникло исключение. При его обработке поток переводится в режим "ожидания", и начинает работать поток, содержащий соответствующий сервис, который анализирует загруженность устройства, формирует новую заявку для устройства, ставя ее в очередь.

Причина исключения может быть как аппаратной, так и программной. Деление на ноль, это, конечно же, программная ошибка. Исключения, связанные с тем, что не прочитаны требуемые внешние данные, могут быть связаны как со сбоем аппаратуры, так и с неверно заданными адресами в программе. Если письмо не доставлено, то виноватой может быть почтовая служба, а возможно вы послали письмо "на деревню дедушке".

Поток может сам инициировать исключение, уведомляя, например, ОС о том, что он "засыпает" на некоторое фиксированное время. Обрабатывая это прерывание, ОС переводит поток в состояние "ожидание". При обработке одного из очередных прерываний по таймеру, когда завершается время "сна", указанное потоком, поток переводится из состояния "ожидание" в состояние "готовность". Поток может перейти в состояние "ожидание" и по другим причинам, возникающим в ходе выполнения программного кода, например, ожидая завершения работы другого потока. Примеры того, как всем этим может управлять С# программист, будут рассмотрены позднее.

Современные компьютеры, настольные и портативные имеют несколько процессоров. Практически все продающиеся сегодня компьютеры, предназначенные для индивидуального использования, имеют от двух до четырех ядер. Это позволяет организовать параллельное выполнение фрагментов кода в одном приложении, ускоряя его работу. Для этого в приложении создаются несколько потоков, параллельно работающих, каждый в отдельном ядре процессора. Иногда удается при N ядрах примерно в N раз уменьшить общее время работы приложения. Но, конечно, это возможно не для всякого приложения, а если и возможно, то требует усилий со стороны программиста. Многопоточный параллельный алгоритм сложнее однопоточного последовательного алгоритма. Сложнее становится и отладка. Нужны ли программисту дополнительные сложности? Хотим мы того или нет, но параллельное программирование становится одним из важнейших направлений развития современного программирования. Современные суперкомпьютеры имеют сотни тысяч процессоров. Высокопроизводительные вычисления, требующие распараллеливания алгоритмов, становятся реальностью. Использовать многоядерный компьютер только для последовательных алгоритмов неэффективно, - все равно, что использовать телескоп в качестве лупы для чтения убористого текста.

Конечно, ведутся работы по автоматическому распараллеливанию последовательного алгоритма, ориентированного на выполнение одним процессором. Но возможности здесь ограничены. В большинстве случаев самому программисту приходится разрабатывать параллельный алгоритм своей задачи, позволяющий эффективно использовать возможности современных компьютеров. Новая техника со многими процессорами требует новых программ со многими потоками, новых программ для кластеров и суперкомпьютеров.

Процессы, потоки и данные

Операционная система работает с процессами и потоками и ей необходимо хранить информацию об этих объектах. Каждый процесс хранит код приложения и данные, создаваемые в процессе выполнения приложения. С данными работает поток, выполняя программный код. Эти данные могут быть локальными для потока, созданы в потоке и используются только одним потоком. Но у процесса может быть несколько потоков, в этом случае существуют данные процесса, глобальные для потока, обеспечивающие взаимодействие между потоками.

Когда потоки процесса работают последовательно, например в случае одного процессора, то особых проблем не возникает, поскольку не возникают конфликты при выполнении операций чтения и записи. Тем не менее, при работе с глобальными данными программисту приходится быть крайне аккуратным, убеждаясь, что изменение данных в одном потоке не вредит работе с этими данными в другом потоке. Сложнее ситуация, когда потоки работают параллельно. В этом случае возможны конфликты, например, два потока одновременно пытаются изменить одни и те же данные. В этом случае большое внимание приходится уделять средствам синхронизации потоков при работе с данными. О синхронизации, гонке данных, блокировках и клинчах вкратце говорилось в первой главе. Примеры появятся в последующих главах.

Еще одна проблема с данными состоит в том, что поток может в любой момент быть прерванным, перейти в состояние "ожидание" или "готовность", а потом вновь продолжить свою работу в прерванной точке. Для поддержки такой возможности ОС использует объект, называемый контекстом потока. Он включает локальные данные потока, счетчик, указывающий на команду, с которой необходимо начать прерванное выполнение, другую служебную информацию, необходимую для корректного продолжения прерванной работы.

Есть еще одна проблема, связанная с данными, используемыми потоком. Дело в том, что команды процессора делятся на две группы - команды, выполняемые в привилегированном режиме, и команды, выполняемые в пользовательском режиме. Команды в привилегированном режиме могут выполнять только системные программы, составляющие ядро операционной системы. Эти системные сервисы могут вызываться потоком по ходу выполнения программного кода. Данные о потоке, используемые ядром ОС, хранятся отдельно от данных, используемых в пользовательском режиме.

В адресном пространстве ОС для каждого процесса в момент его создания выделяется специальный блок памяти, называемый EPROCESS, хранящий системную информацию о процессе. Еще один блок с системной информацией - PEB (Process Environment Block) хранится в адресном пространстве самого процесса. В страницах виртуального адресного пространства процесса хранится код приложения и данные, необходимые для работы. Данные хранятся в памяти, называемой стеком (stack) и кучей (heap). Куча создается в момент создания процесса. У процесса может быть несколько куч. Код приложения может храниться частично в закрытых страницах, частично разделяемых страни

цах памяти. Разделяемые страницы двух или более процессов могут отображаться на одни и те же страницы реальной оперативной памяти. За счет этого несколько процессов могут использовать один и тот же программный код в оперативной памяти. Разные приложения могут использовать одну и ту же библиотеку классов - DLL, расположенную в оперативной памяти без дублирования. Понятно, что это не касается данных, данные у каждого процесса свои. Для хранения данных процесса операционная система выделяет защищенные страницы, так что никакой процесс не может получить доступ к данным другого процесса. Есть исключение из этого правила, когда организуется взаимодействие между процессами, но эту ситуацию мы рассматривать не будем.

В адресном пространстве ОС для каждого потока в момент его создания выделяется специальный блок памяти, называемый TPROCESS, хранящий системную информацию о потоке, а в адресном пространстве процесса создается блок с системной информацией - TEB (Thread Environment Block). Для каждого потока создается контекст потока. Уже говорилось, что в ходе работы процессора компьютера с большой частотой происходит смена потоков - пользовательских и системных. Процессор прекращает выполнять один поток и начинает выполнять другой поток. Процесс переключения называется переключением контекстов. Понятно, что, если в любой момент выполнение потока может быть прервано, а затем продолжено через некоторое время, то контекст потока должен содержать всю информацию, необходимую для продолжения вычислений в точке прерывания. Поэтому контекст потока включает все локальные данные потока, адрес команды в программном коде, с которой продолжится вычисление, состояние всех системных регистров в момент прерывания, состояния всех файлов, с которыми работал поток.

Кроме локальных данных поток работает с данными, общими для приложения в целом. Всем потокам одного процесса, доступны общие данные. При параллельной работе потоков возникает необходимость в синхронизации работы потоков для обеспечения корректной работы с данными. Ответственность за корректную работу потоков лежит на программисте. Дальнейшая часть этой главы и будет посвящена вопросам работы с потоками в программах на C#.

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). Предупреждение о знаках ®, ™, © в статье Мой комментарий объясняет, почему сотрудники компаний должны в публичных коммуникациях использовать знаки авторского права. В этой статье их пришлось использовать довольно часто. 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. 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.

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.

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. 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 :
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 , 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». Local APIC (advanced programmable interrupt controller) - это устройство (ныне входящее в состав процессора), отвечающее за работу с прерываниями, приходящими к конкретному логическому процессору. Свой собственный APIC есть у каждого логического процессора. И каждый из них в системе должен иметь уникальное значение APIC ID. Это число используется контроллерами прерываний для адресации при доставке сообщений, а всеми остальными (например, операционной системой) - для идентификации логических процессоров. Спецификация на этот контроллер прерываний эволюционировала, пройдя от микросхемы Intel 8259 PIC через Dual PIC, APIC и xAPIC к x2APIC. 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 возвращаются все 32 бита APIC ID. На каждом логическом процессоре, независимо исполняющем инструкцию CPUID, возвращаться будет своё значение. 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 (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.

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 . Операционные системы предоставляют информацию о топологии логических процессоров приложениям с помощью своих собственных интерфейсов.

В Linux информация о топологии содержится в псевдофайле /proc/cpuinfo, а также выводе команды dmidecode. В примере ниже я фильтрую содержимое cpuinfo на некоторой четырёхядерной системе без HT, оставляя только записи, относящиеся к топологии:

Скрытый текст :~$ cat /proc/cpuinfo |grep "processor\|physical\ id\|siblings\|core\|cores\|apicid" processor: 0 physical id: 0 siblings: 4 core id: 0 cpu cores: 2 apicid: 0 initial apicid: 0 processor: 1 physical id: 0 siblings: 4 core id: 0 cpu cores: 2 apicid: 1 initial apicid: 1 processor: 2 physical id: 0 siblings: 4 core id: 1 cpu cores: 2 apicid: 2 initial apicid: 2 processor: 3 physical id: 0 siblings: 4 core id: 1 cpu cores: 2 apicid: 3 initial apicid: 3 В FreeBSD топология сообщается через механизм sysctl в переменной kern.sched.topology_spec в виде XML:Скрытый текст :~$ sysctl kern.sched.topology_spec kern.sched.topology_spec: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 0, 1 THREAD group SMT group 2, 3 THREAD group SMT group 4, 5 THREAD group SMT group 6, 7 THREAD group SMT group В MS Windows 8 сведения о топологии можно увидеть в диспетчере задач Task Manager.Скрытый текст

Также их предоставляет консольная утилита Sysinternals Coreinfo и API вызов GetLogicalProcessorInformation.

Проиллюстрирую ещё раз отношения между понятиями «процессор», «ядро», «гиперпоток» и «логический процессор» на нескольких примерах.


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. 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! 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. Спасибо за внимание!

habrahabr.ru

Как узнать сколько потоков у процессора

Процессор является ключевым элементом компьютера, который отвечает за обработку информации. Она может находиться как непосредственно в памяти самого вычислителя, так и в памяти других составляющих машины.

Каждый процесс устройства проходит через процессор. Например, в него видеокарта передает обработанные графические данные. Он считается ключевым, в том числе потому, что даже если карта имеет высокую производительность, а процессор не очень мощный, то он будет не в состоянии обрабатывать информацию с той скоростью, с которой она поступает из видеокарты.

Таким образом, производственные способности просто нивелируются. Это явление получило название bottleneck, что в переводе значит «узкое место» или «узкая шея».

Прежде чем говорить о данной проблеме, стоит уточнить само определение этого термина. Сама технология носит название Hyper-threading, в источниках часто встречается аббревиатура HT.

Сразу стоит оговориться, что количество потоков процессора всегда остается неизменным и увеличить его никак нельзя. Потоки условно принято считать теми же ядрами, только не физическими, а виртуальными. Почему так, а не иначе, подробно описано ниже.

Само ядро – это непосредственно тот элемент, который отвечает за математические вычисления, согласно принятому в нем алгоритму. Процессор можно назвать своего рода «коробкой» для ядер, он объединяет их и обеспечивает взаимодействие с остальными компонентами системы.

Коротко по сути и маленькая предыстория

Технология Hyper-threading дает возможность хранения двух потоков одновременно. Поэтому при использовании операционной системы Windows, процессор на 2 ядра имеет в своем активе 4 потока. Такие вычислители еще часто называют процессорами, поддерживающими Hyper-treading (гипертрейдинг).

Дорогие и высокопроизводительные процессоры содержат ядра и потоки. Многие считают, что это смежные понятия, однако это не до конца верно. Впервые потоки появились еще в те времена, когда на рынке технологий царствовал Pentium 4.

Среди некоторых пользователей бытовало мнение, что они отрицательно сказываются на производительности. Это утверждение является несколько ошибочным, ведь дело в оптимизации программного обеспечения.

Программ, которые могли корректно использовать данное преимущество было не много, если вообще были. Эта разработка находилась на стадии, своего рода, полевых исследований.

Система сама все о себе знает

Когда пользователь взаимодействует с конкретными программами компьютера, это вовсе не значит, что больше машина ничего не делает. Есть служебные задачи и фоновые процессы, выполнение которых происходит незаметно на первый взгляд.

Чтобы узнать подробную информацию в операционной системе Windows существует «Диспетчер задач», который в том числе покажет, сколько ресурсов компьютера используется в данное время.

Этот инструмент удобен, часто бывает полезен и обладает интуитивно понятным интерфейсом. Для того, чтобы открыть это приложение, нужно одновременно зажать клавиши Ctrl+Alt+Delete.

Так это выглядит на Windows 10. Пользователи Mac OS найдут на своем компьютере утилиту «Принудительное завершение программ», которое легко вызвать при помощи клавиш cmd alt Esc. Она также дает возможность закрыть программу, которая перестала отвечать. Еще одна популярная операционная система с открытым исходным кодом, Linux, тоже содержит диспетчер задач, только называется он по-другому – «Системный монитор».

Добраться до него помогут 3 простых шага:

1. Системные утилиты
2. Системный монитор

или можно воспользоваться командой

gnome-system-monitor.

Функционал «Системного монитора» полностью соответствуют таковым в «Диспетчере задач» Windows и «Принудительному завершению программ» в операционной системе от компании Apple.

Почему так быстрее

Поток, обработавший одну порцию данных, ожидает получение другой, а если он не получает, то помогает другому потоку. Таким образом достигается максимальное быстродействие, за счет того, что все ресурсы компьютера используются рационально. Он, в какой-то степени, становится более гибким.

Количество потоков всегда вдвое больше, нежели количество ядер (при наличии «на борту» технологии HT). 2 ядра равнозначно 4-ем потокам, 4 ядра равнозначно 8-и потокам. Алгоритм просчета не может бить иным. Авторство разработки принадлежит компании Intel, являющейся лидером в производстве процессоров на массовом потребительском рынке.

Таким образом, одно физическое реальное ядро состоит из двух виртуальных ядер. Не только ОС, но и программы, которые установлены на устройстве, видят это и используют открытый перед ними потенциал возможностей. Если программа поддерживает многопоточность, то работать она будет намного быстрее.

Пошаговое руководство для новичков

Соответственно, чтобы узнать количество потоков, необходимо выяснить количество ядер, содержащихся в процессоре. Для это есть 3 (как минимум) способа:

1. Документация устройства, в которой подробно указаны характеристики. 2. Интернет, где можно ввести модель ноутбука и посмотреть, что находится у него «под капотом».

3. Или же в этом может помочь уже упомянутый ранее «Диспетчер задач», в котором нужно выбрать пункт меню «Производительность».

vacenko.ru

Технология Hyper-Threading от Intel

В прошлом мы рассказывали о технологии одновременной многопоточности (Simultaneous Multi-Threading - SMT), которая применяется в процессорах Intel. И хотя первоначально она создавалась под кодовым именем "технология Джексона" (Jackson Technology) как возможный, вероятный вариант, Intel официально анонсировала свою технологию на форуме IDF прошлой осенью. Кодовое имя Jackson было заменено более подходящим Hyper-Threading. Итак, для того чтобы разобраться, как работает новая технология, нам нужны кое-какие первоначальные знания. А именно, нам нужно знать, что такое поток, как выполняются эти потоки. Почему работает приложение? Как процессор узнает, какие операции и над какими данными он должен совершать? Вся эта информация содержится в откомпилированном коде выполняемого приложения. И как только приложение получает от пользователя какую-либо команду, какие-либо данные, – процессору сразу же отправляются потоки, в результате чего он и выполняет то, что должен выполнить в ответ на запрос пользователя. С точки зрения процессора, поток – это набор инструкций, которые необходимо выполнить. Когда в вас попадает снаряд в Quake III Arena, или когда вы открываете документ Microsoft Word, процессору посылается определенный набор инструкций, которые он должен выполнить.

Процессор точно знает, где брать эти инструкции. Для этой цели предназначен редко упоминаемый регистр, называемый счетчиком команд (Program Counter, PC). Этот регистр указывает на место в памяти, где хранится следующая для выполнения команда. Когда поток отправляется на процессор, адрес памяти потока загружается в этот счетчик команд, чтобы процессор знал, с какого именно места нужно начать выполнение. После каждой инструкции значение этого регистра увеличивается. Весь этот процесс выполняется до завершения потока. По окончании выполнения потока, в счетчик команд заносится адрес следующей инструкции, которую нужно выполнить. Потоки могут прерывать друг друга, при этом процессор запоминает значение счетчика команд в стеке и загружает в счетчик новое значение. Но ограничение в этом процессе все равно существует – в каждую единицу времени можно выполнять лишь один поток.

Существует общеизвестный способ решения данной проблемы. Заключается он в использовании двух процессоров – если один процессор в каждый момент времени может выполнять один поток, то два процессора за ту же единицу времени могут выполнять уже два потока. Отметим, что этот способ не идеален. При нем возникает множество других проблем. С некоторыми, вы уже, вероятно, знакомы. Во-первых, несколько процессоров всегда дороже, чем один. Во-вторых, управлять двумя процессорами тоже не так-то просто. Кроме того, не стоит забывать о разделении ресурсов между процессорами. Например, до появления чипсета AMD 760MP, все x86 платформы с поддержкой многопроцессорности разделяли всю пропускную способность системной шины между всеми имеющимися процессорами. Но основной недостаток в другом – для такой работы и приложения, и сама операционная система должны поддерживать многопроцессорность. Способность распределить выполнение нескольких потоков по ресурсам компьютера часто называют многопоточностью. При этом и операционная система должна поддерживать многопоточность. Приложения также должны поддерживать многопоточность, чтобы максимально эффективно использовать ресурсы компьютера. Не забывайте об этом, когда мы будем рассматривать ещё один подход решения проблемы многопоточности, новую технологию Hyper-Threading от Intel.

Производительности всегда мало

Об эффективности всегда много говорят. И не только в корпоративном окружении, в каких-то серьезных проектах, но и в повседневной жизни. Говорят, homo sapiens лишь частично задействуют возможности своего мозга. То же самое относится и к процессорам современных компьютеров.

Взять, к примеру, Pentium 4. Процессор обладает, в общей сложности, семью исполнительными устройствами, два из которых могут работать с удвоенной скоростью – две операции (микрооперации) за такт. Но в любом случае, вы бы не нашли программы, которая смогла бы заполнить инструкциями все эти устройства. Обычные программы обходятся несложными целочисленными вычислениями, да несколькими операциями загрузки и хранения данных, а операции с плавающей точкой остаются в стороне. Другие же программы (например, Maya) главным образом загружают работой устройства для операций с плавающей точкой.

Чтобы проиллюстрировать ситуацию, давайте вообразим себе процессор с тремя исполнительными устройствами: арифметико-логическим (целочисленным – ALU), устройством для работы с плавающей точкой (FPU), и устройством загрузки/хранения (для записи и чтения данных из памяти). Кроме того, предположим, что наш процессор может выполнять любую операцию за один такт и может распределять операции по всем трем устройствам одновременно. Давайте представим, что к этому процессору на выполнение отправляется поток из следующих инструкций:

Рисунок ниже иллюстрирует уровень загруженности исполнительных устройств (серым цветом обозначается незадействованное устройство, синим – работающее устройство):

Итак, вы видите, что в каждый такт используется только 33% всех исполнительных устройств. В этот раз FPU остается вообще незадействованным. В соответствии с данными Intel, большинство программ для IA-32 x86 используют не более 35% исполнительных устройств процессора Pentium 4.

Представим себе ещё один поток, отправим его на выполнение процессору. На этот раз он будет состоять из операций загрузки данных, сложения и сохранения данных. Они будут выполняться в следующем порядке:

И снова загруженность исполнительных устройств составляет лишь на 33%.

Хорошим выходом из данной ситуации будет параллелизм на уровне инструкций (Instruction Level Parallelism - ILP). В этом случае одновременно выполняются сразу нескольких инструкций, поскольку процессор способен заполнять сразу несколько параллельных исполнительных устройств. К сожалению, большинство x86 программ не приспособлены к ILP в должной степени. Поэтому приходится изыскивать другие способы увеличения производительности. Так, например, если бы в системе использовалось сразу два процессора, то можно было бы одновременно выполнять сразу два потока. Такое решение называется параллелизмом на уровне потоков (thread-level parallelism, TLP). К слову сказать, такое решение достаточно дорогое.

Какие же ещё существуют способы увеличения исполнительной мощи современных процессоров архитектуры x86?

Hyper-Threading

Проблема неполного использования исполнительных устройств связана с несколькими причинами. Вообще говоря, если процессор не может получать данные с желаемой скоростью (это происходит в результате недостаточной пропускной способности системной шины и шины памяти), то исполнительные устройства будут использоваться не так эффективно. Кроме того, существует ещё одна причина – недостаток параллелизма на уровне инструкций в большинстве потоков выполняемых команд.

В настоящее время большинство производителей улучшают скорость работы процессоров путем увеличения тактовой частоты и размеров кэша. Конечно, таким способом можно увеличить производительность, но все же потенциал процессора не будет полностью задействован. Если бы мы могли одновременно выполнять несколько потоков, то мы смогли бы использовать процессор куда более эффективно. Именно в этом и заключается суть технологии Hyper-Threading.

Hyper-Threading – это название технологии, существовавшей и ранее вне x86 мира, технологии одновременной многопоточности (Simultaneous Multi-Threading, SMT). Идея этой технологии проста. Один физический процессор представляется операционной системе как два логических процессора, и операционная система не видит разницы между одним SMT процессором или двумя обычными процессорами. В обоих случаях операционная система направляет потоки как на двухпроцессорную систему. Далее все вопросы решаются на аппаратном уровне.

В процессоре с Hyper-Threading каждый логический процессор имеет свой собственный набор регистров (включая и отдельный счетчик команд), а чтобы не усложнять технологию, в ней не реализуется одновременное выполнение инструкций выборки/декодирования в двух потоках. То есть такие инструкции выполняются поочередно. Параллельно же выполняются лишь обычные команды.

Официально технология была объявлена на форуме Intel Developer Forum прошлой осенью. Технология демонстрировалась на процессоре Xeon, где проводился рендеринг с помощью Maya. В этом тесте Xeon с Hyper-Threading показал на 30% лучшие результаты, чем стандартный Xeon. Приятный прирост производительности, но больше всего интересно то, что технология уже присутствует в ядрах Pentium 4 и Xeon, только она выключена.

Технология пока ещё не выпущена, однако те из вас, кто приобрел 0,13 мкм Xeon, и установил этот процессор на платы с обновленным BIOS, наверняка были удивлены, увидев в BIOS опцию включения/отключения Hyper-Threading.

А пока Intel будет оставлять опцию Hyper-Threading отключенной по умолчанию. Впрочем, для ее включения достаточно просто обновить BIOS. Все это касается рабочих станций и серверов, что же до рынка персональных компьютеров, в ближайшем будущем у компании планов касательно этой технологии не имеется. Хотя возможно, производители материнских плат предоставят возможность включить Hyper-Threading с помощью специального BIOS.

Остается очень интересный вопрос, почему Intel хочет оставить эту опцию выключенной?

Углубляемся в технологию

Помните те два потока из предыдущих примеров? Давайте на этот раз предположим, что наш процессор оснащен Hyper-Threading. Посмотрим, что получится, если мы попытаемся одновременно выполнить эти два потока:

Как и ранее, синие прямоугольники указывают на выполнение инструкции первого потока, а зеленые - на выполнение инструкции второго потока. Серые прямоугольники показывают незадействованные исполнительные устройства, а красные - конфликт, когда на одно устройство пришло сразу две разных инструкции из разных потоков.

Итак, что же мы видим? Параллелизм на уровне потоков дал сбой – исполнительные устройства стали использоваться ещё менее эффективно. Вместо параллельного выполнения потоков, процессор выполняет их медленнее, чем если бы он выполнял их без Hyper-Threading. Причина довольно проста. Мы пытались одновременно выполнить сразу два очень похожих потока. Ведь оба они состоят из операций по загрузке/сохранению и операций сложения. Если бы мы параллельно запускали "целочисленное" приложение и приложение, работающее с плавающей точкой, мы бы оказались куда в лучшей ситуации. Как видим, эффективность Hyper-Threading сильно зависит от вида нагрузки на ПК.

В настоящий момент, большинство пользователей ПК используют свой компьютер примерно так, как описано в нашем примере. Процессор выполняет множество очень схожих операций. К сожалению, когда дело доходит до однотипных операций, возникают дополнительные сложности с управлением. Случаются ситуации, когда исполнительных устройств нужного типа уже не осталось, а инструкций, как назло, вдвое больше обычного. В большинстве случаев, если бы процессоры домашних компьютеров использовали технологию Hyper-Threading, то производительность бы от этого не увеличилась, а может быть, даже снизилась на 0-10%.

На рабочих же станциях возможностей для увеличения производительности у Hyper-Threading больше. Но с другой стороны, все зависит от конкретного использования компьютера. Рабочая станция может означать как high-end компьютер для обработки 3D графики, так и просто сильно нагруженный компьютер.

Наибольший же прирост в производительности от использования Hyper-Threading наблюдается в серверных приложениях. Главным образом это объясняется широким разнообразием посылаемых процессору операций. Сервер баз данных, использующих транзакции, может работать на 20-30% быстрее при включенной опции Hyper-Threading. Чуть меньший прирост производительности наблюдается на веб-серверах и в других сферах.

Максимум эффективности от Hyper-Threading

Вы думаете, Intel разработала Hyper-Threading только лишь для своей линейки серверных процессоров? Конечно же, нет. Если бы это было так, они бы не стали впустую тратить место на кристалле других своих процессоров. По сути, архитектура NetBurst, использующаяся в Pentium 4 и Xeon, как нельзя лучше подходит для ядра с поддержкой одновременной многопоточности. Давайте ещё раз представим себе процессор. На этот раз в нем будет ещё одно исполнительное устройство – второе целочисленное устройство. Посмотрим, что случится, если потоки будут выполняться обоими устройствами:

С использованием второго целочисленного устройства, единственный конфликт случился только на последней операции. Наш теоретический процессор в чем-то похож на Pentium 4. В нем имеется целых три целочисленных устройства (два ALU и одно медленное целочисленное устройство для циклических сдвигов). А что ещё более важно, оба целочисленных устройства Pentium 4 способны работать с двойной скоростью – выполнять по две микрооперации за такт. А это, в свою очередь, означает, что любое из этих двух целочисленных устройств Pentium 4/Xeon могло выполнить те две операции сложения из разных потоков за один такт.

Но это не решает нашей проблемы. Было бы мало смысла просто добавлять в процессор дополнительные исполнительные устройства с целью увеличения производительности от использования Hyper-Threading. С точки зрения занимаемого на кремнии пространства это было бы крайне дорого. Вместо этого, Intel предложила разработчикам оптимизировать программы под Hyper-Threading.

Используя инструкцию HALT, можно приостановить работу одного из логических процессоров, и тем самым увеличить производительность приложений, которые не выигрывают от Hyper-Threading. Итак, приложение не станет работать медленнее, вместо этого один из логических процессоров будет остановлен, и система будет работать на одном логическом процессоре – производительность будет такой же, что и на однопроцессорных компьютерах. Затем, когда приложение сочтет, что от Hyper-Threading оно выиграет в производительности, второй логический процессор просто возобновит свою работу.

На веб-сайте Intel имеется презентация, описывающая, как именно необходимо программировать, чтобы извлечь из Hyper-Threading максимум выгоды.

Выводы

Хотя мы все были крайне обрадованы, когда до нас дошли слухи об использовании Hyper-Threading в ядрах всех современных Pentium 4/Xeon, все же это не будет бесплатной производительностью на все случаи жизни. Причины ясны, и технологии предстоит преодолеть ещё многое, прежде чем мы увидим Hyper-Threading, работающую на всех платформах, включая домашние компьютеры. А при поддержке разработчиков, технология определенно может оказаться хорошим союзником Pentium 4, Xeon, и процессорам будущего поколения от Intel.

При существующих ограничениях и при имеющейся технологии упаковки, Hyper-Threading кажется более разумным выбором для потребительского рынка, чем, например, подход AMD в SledgeHammer – в этих процессорах используется целых два ядра. И до тех пор, пока не станут совершенными технологии упаковки, такие как Bumpless Build-Up Layer, стоимость разработки многоядерных процессоров может оказаться слишком высокой.

Интересно заметить, насколько разными стали AMD и Intel за последние несколько лет. Ведь когда-то AMD практически копировала процессоры Intel. Теперь же компании выработали принципиально иные подходы к будущим процессорам для серверов и рабочих станций. AMD на самом деле проделала очень длинный путь. И если в процессорах Sledge Hammer действительно будут использоваться два ядра, то по производительности такое решение будет эффективнее, чем Hyper-Threading. Ведь в этом случае кроме удвоения количества всех исполнительных устройств снимаются проблемы, которые мы описали выше.

Hyper-Threading ещё некоторое время не появится на рынке обычных ПК, но при хорошей поддержке разработчиков, она может стать очередной технологией, которая опустится с серверного уровня до простых компьютеров.

Если вы заметили ошибку - выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

3dnews.ru

Чем процесс отличается от потока?… | БCБ на WordPress.com

В предыдущем посте, я рассказал Вам о понятии процесса в ОС. Сегодня же, я изложу более подробно о потоке, его отличии от процесса, а с помощью своих чудо-рук, ты сможешь создать консольный вариант Диспетчера задач (такой, немного убогий и без функции конечно…ну все-таки).

Первое, что надо усвоить - процесс состоит хотя бы из одного потока. В ОС каждому процессу соответствует адресное пространство и одиночный управляющий поток. Фактически это и определяет процесс.

С одной стороны, процесс можно рассматривать как способ объединения родственных ресурсов в одну группу. У процесса есть адресное пространство, содержащее текст программы и данные, а также другие ресурсы. Ресурсами являются открытые файлы, дочерние процессы, необработанные аварийные сообщения, обобработчики сигналов, учетная информация и многое другое. Гораздо проще управлять ресурсами, объединив их в форме процесса.

С другой стороны, процесс можно рассматривать как поток исполняемых кокоманд или просто поток. У потока есть счетчик команд, отслеживающий порядок выполнения действий. У него есть регистры, в которых хранятся текущие переменные. У него есть стек, содержащий протокол выполнения процесса, где на каждую процедуру, вызванную, но еще не вернувшуюся, отведен отдельный фрейм. Хотя поток должен исполняться внутри процесса, следует различать концепции потока и процесса. Процессы используются для группирования ресурсов, а потоки являются объектами, поочередно исполняющимися на центральном процессоре.

Концепция потоков добавляет к модели процесса возможность одновременного выполнения в одной и той же среде процесса нескольких программ, в достаточной степени независимых. Несколько потоков, работающих параллельно в одном процессе, аналогичны нескольким процессам, идущим параллельно на одном компьютере. В первом случае потоки разделяют адресное пространство, открытые файлы и другие ресурсы. Во втором случае процессы совместно пользуются физической памятью, дисками, принтерами и другими ресурсами. Потоки обладают некоторыми свойствами процессов, поэтому их иногда называют упрощенными процессами. Термин многопоточность также используется для описания использования нескольких потоков в одном процессе.

Любой поток состоит из двух компонентов:

объекта ядра, через который операционная система управляет потоком. Там же хранится статистическая информация о потоке(дополнительные потоки создаются также ядром); стека потока, который содержит параметры всех функций и локальные переменные, необходимые потоку для выполнения кода.

Подводя черту, закрепим: главное отличие процессов от потоков, состоит в том, что процессы изолированы друг от друга, так используют разные адресные пространства, а потоки, могут использовать одно и то же пространство (внутри процесса) при этом, выполняя действия не мешаяя друг другу. В этом и заключается удобство многопоточного программинга: разбив приложение на несколько последовательных потоков, мы можем увеличить производительность, упростить пользовательский интерфейс и добиться масштабируемости (если Ваше приложение установят на многопроцессорную систему, выполняя потоки на разных процах, ваша прога будет работать с аховой скоростью=)).

Я решил не рассказывать о многопоточном программировании сегодня, тем более что есть отличные мануалы по этой теме(ссылка внизу), а просто познакомиться с тем какие средства есть у CSharp для взаимодействия с потоками и процессами. А что рассказывать? MSDN в соседнее от окошка Class1.cs и вперед…=)

Понять пост не читая или для ленивых:

1. Поток (thread) определяет последовательность исполнения кода в процессе.
2. Процесс ничего не исполняет, он просто служит контейнером потоков.
3. Потоки всегда создаются в контексте какого-либо процесса, и вся их жизнь проходит только в его границах.
4. Потоки могут исполнять один и тот же код и манипулировать одними и теми же данными, а также совместно использовать описатели объектов ядра, поскольку таблица описателей создается не в отдельных потоках, а в процессах.
5. Так как потоки расходуют существенно меньше ресурсов, чем процессы, старайтесь решать свои задачи за счет использования дополнительных потоков и избегайте создания новых процессов(но подходите к этому с умом).



Как протестировать материнскую плату

Во многих процессорах топового уровня есть потоки, как и ядра. Я постараюсь объяснить в чем отличие потока от ядра, и в чем преимущество этих потоков. Потоки появились достаточно давно, а именно еще во времена правления Pentium 4 (до них она был в Ксеонах как суперпоточность).

В то время потоки еще носили сомнительную пользу, некоторые пользователи считали что они только ухудшают производительность.

Но на самом деле, производительность не падала, просто на то время программ, которые могли грамотно работать с двумя потоками — вообще не было. Поэтому, потоки это скорее всего была экспериментальная технология в то время, кстати почти все Pentium D также не имели ее за исключением топовых моделе D955, D965 (это двухядерники с четырьмя потоками).

Теперь немного разберемся с тем, что это вообще такое. Технология потоков называется Hyper-threading и отображается сокращенно: HT (как правило указывается на коробках сбоку). На одно ядро допустим один поток. Если вы задавались иногда вопросом «как увеличить количество потоков процессора», то я вас разочарую — это невозможно, и даже не думайте об этом, это глупости =).

Hyper-threading позволяет хранить состояние сразу двух потоков, поэтому в из под Windows такие потоки выглядят как ядра. То есть, если у вас имеет процессор 2 ядра, то это 4 потока. Соответственно я имею ввиду процессор, который поддерживает гипертрейдинг.

Как работает Hyper-threading? Чтобы вы понимали, то процессор выполняет не только ваши задачи, но и другие, и в том числе служебные. Так вот, обрабатывая данные, поток потом их отправляет, или ждет новых данных из оперативной памяти. В это время, пока он ждет, он может помогать другому потоку. То есть гипертрейдинг призван увеличить производительность процессора, уменьшая время бездействия.

То есть, можно сделать вывод, что количество потоков всегда равно количеству ядер умноженное на два. Никак иначе. Эту технологию разработала Intel, соответственно в AMD-процессорах ее нет, но есть мнение, что у них есть подобная технология, именно поэтому многие считают что в восьми-ядерных процессорах AMD восемь не ядре, а потоков.

В любом случае, эта технология полезна, хоть это и виртуальные ядра — лучше с HT, чем без нее.

Также плюсом является то, что не только система видит такие потоки как настоящие ядра, но и программы, и если программа умеет распараллеливать свою работу, то скорость ее работы будет выше с потоками, чем без.

Теперь вас наверно заинтересует — как узнать количество потоков процессора? Это очень просто. Вам нужно открыть диспетчер задач (по панели задач нажмите правой кнопкой), и перейти на вкладку производительность. Там будет поле ядра, а под ним — количество потоков, вам нужно последнее:

Как видите, число потоков равно числу ядер, потому что мой Pentium G3220 к сожалению не поддерживает технологию HT.

Современные процессоры Intel Core i3, i7 ее поддерживают, а вот i5 — нет (вроде бы только в ноутбуках есть i5 с двумя ядрами и HT, и некоторые процессоры на 1156 сокет, там тоже два ядра и HT). Думаю что маркетинговый ход, чтобы было равно-мерное увеличение производительности моделей серии i.

Если вы думаете, какой процессор лучше — с потоками или нет, то конечно с ними. Иногда (не буду углубляться) цена с поддержкой HT и без невелика, поэтому стоит доплатить и взять тот, что поддерживает HT. Это я так, в общих чертах вам на будущее.

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.

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:

• оба потока обращаются к единой кэш-памяти 2 и 3 уровней;
• тяжелые вычислительные процессы могут вызвать конфликт в системе.

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.