臆测多核的影响(多核社区解惑月400高分悬赏帖!)

捺捺 2007-09-14 04:05:00
注:本贴为“英特尔多核技术社区解惑月”选中的问题,以400高分悬赏征集答案。凡积极参与,提供有效回答者,将平分这400分。

> > >原贴内容:

多核技术着眼于运算能力的提高,这样就有可能使当前的PC机,小型服务器的运算性能发生很大的改进,所以一些实时性高的应用可以更好的开展,比如网络安全软件的开发,可以给它们提高质量提供更大的运算空间。同时对更智能化的应用技术提出了挑战,过去的运算能力和内存容量往往是计算机的瓶颈。在用户使用计算机工作时,可能出现人等机的现象。未来多核技术的进步和多核软件的发展,可能会出现机器等人的现象,机器太快了,以至于操作者的手工操作跟不上,因此更智能的全计算机工作系统的开发应该很有市场,为了发挥机器的运算优势,必须使人机接口更简单,而大部分工作,甚至全部工作,都由机器自己完成,人工不再介入。

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原发贴者:qhlonline (您将获赠300可用分,其中100分在于奖励您提出了1个有效的问题,另外200分在于您的问题被选中作为征集答案的问题。)

关于本次活动详情请看活动页面:http://events.csdn.net/isn/jhy_mc/index.htm

整个活动结束后,所有分数和奖品将会统一发放或寄送,请各位届时查收:)
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C_247 2007-09-19
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路过
boliang319 2007-09-18
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补充一点,多核系统对于构建大型计算机是非常有好处的,可以成倍的降低系统体积、功耗、成本,但是对于桌面应用,2-4核就应该是戳戳有余了,再多的核就是浪费了,本根用不起来,买了也是白扔钱。
boliang319 2007-09-18
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事实上从传统的单核宽发射超标量处理器向多核处理器的转变是工业界不得已的选择,并不是应用真的需要多核支持(当然,也有一部分应用需要多核支持,但那些应用可以使用传统的SMP等多处理器系统进行加速)。处理器的发展进入深亚微米时代以后出现了很多问题,这其中功耗问题是最为严重的,传统的超标量处理器的功耗在进入21世纪以后已经达到甚至于超过了100瓦特,大家想想,在不到小指甲盖那么大小的面积上产生一个100瓦灯泡那么热的热量是什么一个概念,事实上处理器内核在运行的时候其内部温度已经很高了,我记得曾经看到过一幅图俩说明这个问题,具体的细节我已经记不清楚了,但是那幅图上显示传统超标量处理器如果按照原有的发展趋势发展下去,内部温度将在几年之内接近核反应堆的温度。因此,功耗是制约传统超标量处理器继续发展的最为重要的障碍。当然,除此之外,还有诸如线延迟、设计验证复杂等其他方面的因素。而现在的多核系统,能够在一定程度上容忍上述问题,我知道很多人会感到疑惑,为什么多核能够容忍功耗问题,关于这个问难题我不想解释太多,这牵涉到CPU性能的衡量、功耗模型能问题,有兴趣的可以去google一下。
说完了技术工艺驱动,我们再来看看应用。大家知道传统的并行计算机上跑得都是使用并行程序设计方法设计的并行程序,也只有多线程的程序才能从分利用并行计算机系统。而现在的多核技术与对称多处理机的并行计算机系统很象,只不过是将多个处理器做到了一个芯片上,因此,要想充分利用多核的计算资源,也必须有足够多的线程。经常写程序的同志们可以想想,我们自己写的程序或者现在日常使用的那些程序,有多少是可以写成并行程序的。因此,如果不使用新的技术,传统的单线程应用根本不能在多核上得到性能提升,甚至于因为多核对资源的竞争会导致一定的性能下降。
使用多核系统的另一个途径是多道程序并行执行,也就是说让多核程序并行的执行,每个处理器运行一个程序。可是大家想想,我们平时有多少情况是这样的呢。我知道很多人喜欢一边干活一边听音乐,是的,这种情况下你是能利用多核,可是一个音乐的解码能占用多少的运算资源,你有多少的运算资源是闲置的。现在看来,在桌面应用中,比较适合多核的应用应该就是游戏了,因为一方面游戏分为后台、画面、声音等多个并行处理器流,另一方面游戏本身对运算的要求也比较高。
因此,我的观点是,多核处理器并没有大家想想得那么神奇,它只是工业界不得已的选择而以,大家也不要迷信多核。多核有它自身的使用范围,适用的才是最好的。

一些拙见,有不对的地方还请大家指正阿。
tlh1234567 2007-09-18
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楼主的担心是多余的。
清华大学古时候就有大型计算机,人等机的现象古时候就有了,你以为大型计算机会怎么做,每天闲着等人?其实从来闲不住。大型计算机的使用权被切成无数时间片,每天要用的人排成长队,多线程技术让若干人同时用。
yixunj 2007-09-18
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  多核的概念其实早就有了,之前多核应用在一些服务器上。而对于个人PC机来说,CPU的发展已经受限制,制造工艺再怎么进步也难以解决CPU的热量问题以及CPU的运算速率。大家应该注意到P4系列到3.2G左右的时候就再也没有了。像这样的瓶颈,在单核CPU上做处理不会有很明显的提高。因此,应用于服务器上的技术,双核、三核、多核也用到了个人PC机的CPU上了。制造工艺的提高,使在原有的CPU面积上,可以做到多核的集合。
  因此,可以看到,多核心技术的在个人PC机上的应用,可以解决很多以前单核CPU的瓶颈问题。但我们也要认识到多核技术是从服务器的技术上而来的,如果核多的话,对于PC机来说,CPU就不会有很明显的处理效率了,这时系统的瓶颈也就不是CPU了,而是其他的硬件和软件的问题了。
  再者就是多核CPU在功率和散热量上。可以看到在配置多核CPU时,电源的选择就需要注意了。现在的电源为CPU供电范围要比以前大了很多,因此散热问题也就相应的出现了。38度机箱,市场上基本上都是,这只是一种针对散热问题的解决方案。目前,PC的显卡技术也提高了,其散热量也跟上了,怎么解决这些硬件的散热问题呢?
  配置上这些高性能的硬件,虽然价格没有以前电脑那么昂贵了。但相对目前市场来说,为了要解决高性能所带来的副面影响,我们就要多花钱来买相应的其他硬件。性价比,仍是需要我们考虑到的。
huanyun 2007-09-15
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在处理器核心个数及速度提高后 对于原有的软件需要改进充分使用多核资源,提高处理效率。
比如高清视频的解压,游戏的性能。
但还是有很多软件对CPU的要求并不高,比如IE我想P4已经足够了,毕竟瓶颈在于网络。
捺捺 2007-09-14
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补充说明: 在原帖中参与悬赏帖的用户如下:

simore 发表于:2007-09-12 10:05:371楼 得分:0
LZ的话,有一定的道理,但是要想实现 完全地自动化,不需要人工干预,不是光有计算能力的问题啊
其他方面都要跟上才行。

wuyuan1100 发表于:2007-09-12 15:46:082楼 得分:0
同意楼上的观点 确实是要其他方面都要跟上才行

jamesking 发表于:2007-09-12 20:50:313楼 得分:0
永远都是人等机。当初286+dos的年代,用dir命令需要等。后来出了386/486,觉得dir太快了,必须要加/p参数才看得清。结果出来了windows 95又要等了。现在呢?酷睿双核+Vista,还一样要等。就算出了100核,操作系统仍然会把你的CPU计算能力榨干。

aa_99_liu 发表于:2007-09-13 16:17:534楼 得分:0
2007年4月17日,英特尔在北京国际会议中心举行2007春季技术峰会。 下午颇受与会人员青睐的“与专家面对面”活动中,英特尔数字企业事业部先进架构总监Dlieep Bhandarkar与来宾就“微处理器架构”进行了深入的交流。
英特尔数字企业事业部先进架构总监Dlieep Bhandarkar
在交流中,Dlieep Bhandarkar向来宾具体解析了多核处理器的具体结构,并对采用的相关技术进行了解释。
正在向来宾们解析多核架构的Dlieep Bhandarkar先生
Dlieep Bhandarkar先生对来宾们的问题来者不拒,回答详尽具体。在回答“英特尔的多核在功耗和体积上会不会影响其在移动领域的应用”时,Dlieep Bhandarkar先生这样回答道:“英特尔一直致力于如何降低处理器功耗的研究,丝毫不会影响它在移动设备上的应用。”接着,他在演示板上亲自向来宾们演示了双核和四核产品的架构分析,与现场来宾进行了充分的沟通。

zy_914 发表于:2007-09-14 14:44:355楼 得分:0
学习,顶



【运营数据分析】运营数据分析怎么做?建⽴运营数据分析思 维 对于运营数据分析,我相信很多⼩伙伴会存在以下问题: ⾯对异常数据经常出现"好像做了什么?好像发⽣了什么?所以可能造成了影响"的主观臆测? ⾯对数据报表,不知道该怎么分析?不知道该分析什么? 数据分析作为运营最基础的⼀项技能,你是否真正的将其价值发挥出来,合格的运营⼀定是数据驱动运营,⽽⾮运营驱动数据! 1、从单⼀维度到体系化的思考,是做数据分析必须做出的转变!对于数据分析你需要有体系化的数据框架! 我们在考虑问题的时候都会遵循⼀个思路,即从宏观到微观,从全局到局部,数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这⾥也⽆ 需多说,做数据分析⼀定要建⽴在对产品数据体系详细了解的基础上的,在做数据分析时候需要在⼼中建⽴起数据体系,产品数据维度体系 由⼤到⼩可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三⼤层⾯: 以上数据分析纬度并⾮包含了我们运营的产品的所有数据纬度,在做数据分析时,我们需要结合⾃⼰的产品情况来做有⽤数据筛选。当然运 营在提出具后台需求时⼀定是基础数据需求,常见的如⽤户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页⾯访问路径 等,很多运营⼈员在完善数据后台需求时,提出⼀⼤堆数据,并且很多数据涉及到复杂的定义和计算,这样只会增⼤后台数据的运算压⼒, 对运营分析实际⽤出并不⼤,反⽽影响数据的查看效率。运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能,以及借助第三⽅数据 平台来进⾏辅助分析,这样不仅能够降低后台数据开发成本,也能⼤⼤提⾼数据分析效率。 2、做数据分析需要以⽬标为导向,学会做数据维度的逐级拆分,以结构化思维来做运营数据的全⾯的,系统性的分析。 在做产品运营的数据分析时,我们可以按照以下思路来进⾏: 确定数据分析⽬标 明确数据⽬标的关键影响维度拆解 找出不同数据纬度之间的关联关系从⽽建⽴起数据关系模型 发现问题数据及出现原因 针对问题数据影响维度做相应的优化 ⽐如我们以天猫店铺利润情况进⾏分析,店铺运营最关注的就是营业额,但最本质的还是盈利情况,按照上⾯提到的思路进⾏分析: 数据分析⽬标:店铺的利润情况分析 确定数据⽬标的关键影响维度拆解: 找出不同纬度维度之间的关联关系从⽽建⽴起数据分析模型: 利润=销售额-成本=流量*转化率*客单价-(店铺固定成本+运营成本+货品成本+⼈员成本)。 根据数据模型发现问题数据: 要想实现店铺利润(L)额最⼤化:L(max)=R(max)-C(min) 如果店铺出现亏损,那么⼀定是R<C,也就是成本⼤于收⼊,我们假设出现以下情况: 根据上述的假设思路,我们可以得出,在成本合理的情况下,店铺出现了亏损,那么可以得出是销售额太低,销售额不⾼额影响原因是流量 转化率低。因此针对这种情况我们要做的就是提⾼店铺的转化率。 针对问题数据影响维度做相应的优化:提升转化率 我们可以通过以下⼏个⽅⾯来提⾼转化率: ——提升产品包装 ——优化详情页图⽚和介绍⽂案 ——优化消费者下单⽀付路径和体验 ——提升客服服务⽔平和促单技巧 ——做好⽤户评价管理优化 ——实⾏相应的促销策略,如满减、满赠、折扣等 …… 我们继续以产品运营为例,⽐如我们突然发现某天产品的DAU增长幅度变⼤,按照上述的分析思路我们进⾏相应的梳理: 3、数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系,⽽不是单个数据产⽣的因果关系!通过影响关键指标的数据维度的关联关系建 ⽴数据分析模型。 ⽐如我们以公众号运营为例,公众号运营的关键指标是粉丝数和⽂章阅读量,⽽粉丝数和⽂章阅读量的影响纬度肯有很多个。这些纬度之间 也存在相应的影响关系,具体如下: 在做公众号运营的时候,可以尝试着把你影响⽂章阅读量的所有数据全部梳理出来,然后去筛选出相对有⽤的⼀些数据维度,然后建⽴起他 们的相关关系。在实际运营过程中,很多运营的⼩伙伴每周只关注推送了多少篇⽂章,增长了多少个粉丝,其实还应该关注⼀些细节数据, ⽐如⽂章标题、内容长度、内容类型跟阅读量、转发量的关系,推送时间和频次对阅读量和粉丝增减的影响,另外就是有图⽂、纯⽂字、⽂ 章图⽚数量、公众号单图⽂推送、多图⽂推送、头条推送和⾮头条推送对阅读量的影响等,这些都是需要在运营过程中需要考虑的,并且要 养成对这些数据进⾏记录的习惯。 在社区运营过程中最基本的模型就是⽤户的⾦字塔模型了,这个⾦字塔模型的建⽴是依据⽤户的活跃度和贡献值来建⽴的,⾦字塔模型会将 ⽤户分成⼏个层级,层级越往上⽤户的价值越⼤,贡献值越⾼。当然这个⽤户⾦字塔模型的建⽴⼀定不是固定的,⽽是根据具体的社区数据 情况会在层级划分和每个层级占⽐上都会有所不同,并且每个层级的具体需求和运营⽅式都是不同的。⽐如以某K12教育社区的运营为例: 社区量这⼀核⼼数据指标提升,

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