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高性能服务器之 CPU 布局解析

大家好,高性能服务器之 CPU 布局解析相信很多的网友都不是很明白,包括也是一样,不过没有关系,接下来就来为大家分享关于高性能服务器之 CPU 布局解析和的一些知识点,大家可以关注收藏,免得下次来找不到哦,下面我们开始吧!

今天和大家一起聊聊--服务器的多处理器架构,什么意思呢?

试想一下,假如一台高性能的服务器有4个CPU,64g的内存,还有一些总线、IO等资源,服务器内部这些资源是如何布局的呢?

  • 物理核心 & 逻辑核心
  • 多处理器架构:SMP、NUMA、MPP

1.物理核和逻辑核

说到CPU首先想到的可能是这样的:

图1 英特尔代号为Cooper Lake的至强铂金9200处理器

该系列CPU物理封装长宽尺寸为76.0×72.5毫米,也是目前Intel史上最大的处理器,那CPU里面是什么样子呢?

CPU内部封装1个或者多个物理核,物理核有独立的各级缓存和电路结构,只有1个物理核心就是单核CPU,有多个物理核心就是多核CPU。

图2 4核CPU内部结构简图

对于处理器规格一致的服务器来说,总的物理核心数计算方法为:

物理核心数=总CPU数*单CPU中物理核心数

图3 多CPU多物理核简图

超线程是intel于2002年发布的一种技术,全名为Hyper-Threading,简写为HT技术,超线程技术最初只是应用于至强系列处理器中,之后陆续应用在奔腾系列中并将技术主流化,业界对于HT的评价不一,但是官方并未放弃超线程技术。

简单来说,HT技术可使处理器中的1颗物理核,如同2颗物理核那样发挥作用,从而提高了系统的整体性能,但是肯定也不会真的像2颗物理核那样,要不然就违背物理规律了,只是说借助于某些技术将1颗物理核的性能发挥地更好而已。

对于处理器规格一致的服务器来说,总的逻辑核心数计算方法为:

开启HT: 逻辑核心数=物理核心数=总CPU数*单CPU中物理核心数*2

未开启HT: 逻辑核心数=物理核心数=总CPU数*单CPU中物理核心数

掌握CPU&物理核心&逻辑核心三者的关系之后,可以找一台服务器看看相关配置,小试牛刀。

图4 CPU&物理核&逻辑核简图

2.多处理器架构

CPU多了就需要考虑如何设计,也就出现了几种不同的多处理器架构。

目前服务器大体可以分为三类:

  • 对称多处理器结构 SMP
  • 非一致存储访问结构 NUMA
  • 海量并行处理结构 MPP

对于我们来说,SMP和NUMA应该接触的比较多,MPP接触的少一些。

2.1 SMP对称多处理器结构

SMP是Symmetric Multi-Processor的缩写。

对称多处理器结构是指多个CPU对称平等,共享相同的物理内存/IO等资源,因此SMP结构属于一致存储器访问结构 UMA。

图5 SMP架构简图

共享模式下所有CPU平等地使用资源,模式简单,在CPU数量不多时效率很不错,但是优点也可能变为拦路虎。

试想一种场景如果在SMP模式下为了提高服务器的处理能力,我们水平扩展了CPU数量,这些CPU通过相同的总线访问内存。

随着CPU数量的增加,相同内存地址访问冲突将明显增加,间接造成了CPU资源浪费,相关实验证明,SMP服务器最好的情况是2-4个CPU。

图6 SMP扩展-效率曲线

2.2 NUMA非一致存储访问结构

前面提到的SMP架构是一致存储器访问结构UMA,相对地就有了Non-Uniform Memory Access架构,所以NUMA结构和SMP架构的显著区别在于是否是一致对等访问内存。

NUMA架构的服务器具有多个 CPU 模块,每个 CPU 模块由多个 CPU组成,每个CPU模块具有独立的本地内存Local-Memory、 I/O等资源,可以将CPU模块称为Node。

图7 NUMA架构CPU模块内部结构

Node之间可以通过互联模块进行数据交互,因此每个 CPU 模块仍然可以访问整个系统的内存,但是此时的内存有本地和外部之分了,访问速度自然也就不一样。

访问CPU模块的本地内存将远远快于访问其他CPU模块内存,在明确这种架构带来的内存访问差异后,我们在实际开发应用程序时需要尽量减少不同 CPU 模块之间的信息交互。

图8 NUMA架构整体简图

NUMA 技术同样有缺陷,由于访问远地内存的延时远远超过本地内存,当 CPU 数量增加时,系统性能无法线性增加,换句话说增加1倍的CPU数量并不能获得1倍的性能提升,因此仍然存在扩展限制区。

2.3 MPP海量并行处理结构

MPP是Massive Parallel Processing的缩写,MPP 是另外一种系统扩展的方式,它由多个 SMP 服务器通过一定的节点互联网络进行连接,完成相同的任务,可以看作是SMP的水平扩展。

在MPP结构中多个 SMP 服务器是一种完全无共享Share Nothing)结构,因而扩展能力最好,典型的就是刀片服务器,有的文章说MPP架构很像MapReduce模式,多个SMP服务器节点之间通过互联网络实现,目前并没有统一的数据通信协议,并且这部分交互协议对用户是无感知的。

MPP架构有点像刀片服务器的感觉,每一片都是独立的,片与片直接由特定的协议进行数据交互。

图9 MPP架构简图

3 小结

 

 

文章到此结束,如果本次分享的高性能服务器之 CPU 布局解析和的问题解决了您的问题,那么我们由衷的感到高兴!

用户评论

笑傲苍穹

终于有图片可以看清楚了,之前一直想弄懂CPU的布局

    有5位网友表示赞同!

喜欢梅西

厉害!这么深入的讲解居然还用图解示范,学习一下!

    有16位网友表示赞同!

放肆丶小侽人

原来高性能服务器的CPU是这样设计的啊,涨姿势了!

    有5位网友表示赞同!

将妓就计

做服务器工程师的好帮手,一目了然就清楚工作原理了。

    有5位网友表示赞同!

水波映月

之前看文章好多技术词不懂,现在有了图片解释就更容易理解了!

    有8位网友表示赞同!

。婞褔vīp

这个图解真是太棒了,把复杂的操作过程简化成简单图形!

    有5位网友表示赞同!

珠穆郎马疯@

学习一下高性能服务器的CPU布局,方便日后工作!

    有15位网友表示赞同!

野兽之美

看了这个图解,对CPU内部结构有了更清晰的认识。

    有12位网友表示赞同!

搞搞嗎妹妹

感觉现在科技世界越来越奇妙了,服务器CPU能做得这么复杂!

    有19位网友表示赞同!

她最好i

很有帮助的文章,可以让更人了解高性能服务器的设计原理。

    有19位网友表示赞同!

败类

分享给我的IT同事,他们肯定能从中受益!

    有16位网友表示赞同!

孤单*无名指

对服务器感兴趣,这篇文章正好可以满足我的好奇心!

    有18位网友表示赞同!

夏至离别

图解非常清晰易懂,感谢51CTO提供这么好的学习资源!

    有11位网友表示赞同!

慑人的傲气

以后遇到服务器问题可就更容易诊断啦!

    有13位网友表示赞同!

(り。薆情海

原来高性能服务器的CPU是这样设计的,我以前总以为很简单.

    有13位网友表示赞同!

你的眸中有星辰

希望以后能看到更多关于服务器技术方面的图解文章!

    有8位网友表示赞同!

有些人,只适合好奇~

学习到很多新知识,对高性能服务器有了更深入的理解。

    有12位网友表示赞同!

陌上花

点赞! 这个图解很实用,能够帮助人们直观地理解CPU布局。

    有8位网友表示赞同!

淡写薰衣草的香

非常棒的文章,推荐给所有对计算机技术感兴趣的人!

    有11位网友表示赞同!

初阳

51CTO真是好平台,提供很多优质的技术文章和资源!

    有10位网友表示赞同!

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