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  • 乘风破浪的多核CPU

    2020-07-07 17:19:20
    长时间告别“话题中心...知名市场调研机构IDC也没闲着,趁势发布了《多核CPU发展趋势白皮书》,指出多核心是CPU提升性能、降低能耗的必然选择。 看似缺少直接关联的三件大事,却让外界窥见了移动CPU市场的现状:引领创

    长时间告别“话题中心”的CPU市场,最近发生了几件大事:

    1月初的时候,AMD正式公布了锐龙 4000系列移动处理器,除了呼声最高的“Zen 2”架构,还将移动处理器带入了7nm时代。
    6月份的苹果WWDC上, 向外界披露了Arm 架构 Mac 计算机的大量细节,苹果与英特尔长达15年的合作将在Mac“变芯”后终结。
    知名市场调研机构IDC也没闲着,趁势发布了《多核CPU发展趋势白皮书》,指出多核心是CPU提升性能、降低能耗的必然选择。
    看似缺少直接关联的三件大事,却让外界窥见了移动CPU市场的现状:引领创新的旗手已经悄然换了人选,大客户对“挤牙膏”式的创新失去了耐心,而市场对移动处理器的大方向又前所未有的笃定。

    一连串的大事件背后,“年龄偏高”的CPU似乎正在迎来乘风破浪的新时代。

    01 多核化与“性能战争”
    对于移动CPU市场的暗涌,第三方调研机构IDC在白皮书中给出了这样的观点:

    “盘点近十年主流移动CPU的发展历程,核心数常年徘徊在双核和四核,随着制程工艺、架构的升级,主流移动CPU的核心数已经提升至八核,未来低功耗、高性能的多核CPU将成为评价CPU综合性能的最直接 、最鲜明的指标 。”

    单从字面上看,IDC并没有解释移动CPU市场为何会出现变局,仅仅是对多核化的趋势进行了注解。如果对CPU的进化史稍作了解,理解了CPU市场长期存在的“性能战争”,以及英特尔与AMD此消彼长的赛点,就不难找到答案。

    从1971年第一块微处理器4004诞生开始,性能一直是CPU市场的标杆,也由此开启了长达34年的“主频大战”,CPU的主频一路从KHz走到MHz,再然后是越过GHz的终点线。主频不仅主导了CPU的技术路线,也潜移默化的影响了消费者的认知,即便是知识储备不足的数码小白,都知道看主频性能选CPU。

    可一味地提高主频显然是不可持续的,主频越来越高意味着功耗越来越高、发热也越来越严重,终究是一条死胡同。于是从2006年开始,英特尔和AMD纷纷转向多核产品的研发,采用多核设计的CPU性能可以轻松超越过高主频的单核产品,并且在发热和功耗上都有着无可比拟的优势。

    在英特尔和AMD的角力下,短短三年半的时间就完成了从单核到双核再到四核的跨越,可在此之后几乎陷入了停滞。特别是在移动CPU市场,直到2019年四核都还是CPU的主流配置,再次回到了提高主频来提升性能的老路。

    问题出在了制程工艺上。按照物理学规律,CPU的制程工艺越小,意味着单个晶体管的尺寸越小,同样的内核面积可以放下更多的晶体管,同样的空间内可以增加更多内核;同时制程工艺越小,元件的电容就越小,电流在晶体管中的传输距离越短,CPU的主频可以进一步提升,功耗也能不断降低。

    也就是说,CPU的“性能战争”开始变得多元化,主频不再是唯一的衡量标准,CPU架构所决定的IPC性能、工艺制程上的优先级等都将左右CPU的“战斗力”。

    英特尔和AMD的命运转折点也在于此,前者仍然止步于14nm制程的时代,10nm工艺尚未进入到量产阶段;后者的锐龙 4000系列已经抢先迈过7nm工艺制程的门槛,移动CPU的核心数也升级到了八核。

    02 市场端的二次加速
    至少苹果已经开始用脚投票。

    抛弃英特尔选择自研,表面上的原因是进一步打通苹果的应用生态,并画出了Mac电脑上兼容iOS和iPadOS应用的大饼。同时也出现了另一种声音:“英特尔过去几年在芯片上的进步并不明显,尤其是10nm芯片制程上的频繁跳票,作为大客户苹果自然不愿意这样一直陪英特尔耗下去。”

    苹果可能不是唯一有这种想法的PC厂商。

    早在2008年第三季度时,美国市场笔记本电脑的出货量就首次超过台式机,到了2016年全球笔记本电脑的出货量达到15.7亿台,市场销量全面超越台式机,并逐步衍生出了轻薄本、游戏本、商务本等多个细分品类。

    IDC也在《多核CPU发展趋势白皮书》中针对笔记本厂商的诉求进行了深入调研,并细分为平面设计、3D渲染、视频剪辑、游戏、移动办公类和直播六类场景,几乎囊括了当下笔记本电脑的主流应用场景。其中和移动CPU相关的用户诉求和性能偏好,大致可以归纳为两个维度:

    一是对CPU性能的苛刻需求。平面设计场景中80%的用户对多核CPU有较高需求,3D渲染、视频剪辑、游戏和直播场景对多核CPU的需求度普遍在60%以上。在这样一份市场调研数据面前,有关笔记本电脑性能过剩的说法俨然站不住脚,同时也在倒逼英特尔、AMD等玩家持续优化多核架构,需要不断优化性能功耗比提升稳定性,在某种程度上预示着制程工艺将成为移动CPU的分水岭。

    二是对GPU性能的需求提升。无论是平面设计、3D渲染还是游戏、直播,越来越多的应用场景考验着显卡性能,而笔记本电脑本身又在朝轻薄化的方向演讲,集成显卡正逐步替代独立显卡的定位。利好的一幕是,一些移动CPU的集成显卡已经可以匹敌中低端独显。也为移动CPU的集成能力提出了新的考验:如何同时降低GPU的空间占用和能耗,同样在逼问移动CPU的制程和集成能力。

    与之对应的一幕是,华硕、联想、Dell等先后在传统产品线的基础上,推出了针对新场景和新用户的轻薄笔记本、游戏笔记本,对移动CPU的需求开始强调核心数、稳定性、低功耗和性价比。折射到市场层面,在核心数、制程工艺、性价比等方面占优势的AMD已经成为笔记本电脑厂商的新宠儿。

    同样做出选择的还有在操作系统层面掌控着话语权的微软,据最新的基准测试软件显示,微软正在测试搭载Ryzen 7 4800U和Ryzen 5 4500U处理器的下一代Surface Laptop,预示着对多核处理器的软件优化已经提上日程。

    03 行业正在重新洗牌
    种种信号显示,移动CPU市场正在迎来新的变局。

    或许在市场份额上,英特尔依然是短时间内无法超越的“庞然大物”,不仅体量远超AMD,营收、市值、渠道等都大幅领先于AMD。只是在蓝色巨人统治下的CPU市场,早已有了死气沉沉的迹象。

    把时间拨回到2015年8月,风头正盛的英特尔发布了代号“Skylake”的新一代CPU系统架构,虽然彼时的i7产品线延续了四核八线程的规格,却也宣告英特尔正式进入到14nm制程的时代。

    如果遵循英特尔在2007年提出的Tick-Tock模式,每两年进行一次制程工艺的进步,在2017年就应该量产10nm工艺的芯片。出乎预料的是,英特尔此后的架构和制程陷入了创新停滞的困境,尽管每年CPU的性能仍有小幅度提升,不过是走回了提高主频、增加线程数量的老路。逃票5年之久的10nm制程,至今都还处于酝酿阶段。

    英特尔的迟缓,成了AMD全面翻盘的机会。

    2017年,市场没等到英特尔10nm制程的芯片,但等来了AMD采用全新ZEN 架构的处理器锐龙(Ryzen),在核心数量上比英特尔有着绝对优势,同时汲取了“Bulldozer”架构的教训,在功耗上比同级别的英特尔处理器更低。

    让英特尔始料未及的是,升级后的ZEN 2架构,在性能上已经不输于Skylake,与台积电合作的7nm工艺在核心数、能耗方面表现出色,AMD撬开了原本被英特尔独占的笔记本市场。一组对比数据显示:AMD采用“Zen 2”架构的移动CPU,低压型号的性能就足以和英特尔的标压产品对抗,而且标压型号的处理器同样有8—10小时的续航,同等性能的英特尔处理器续航可能不足三个小时。

    相似的情景发生在2004年,时任英特尔CEO克瑞格·贝瑞特在一场行业会议上为奔腾4的取消上市下跪道歉,背景是英特尔决定淡化一味提升主频的做法,避免最后沦为AMD的追随者。结果是幸运的,CPU行业走向了多核化,英特尔也成功捍卫了在处理器市场的份额和行业地位。

    只是当AMD再次跑在了英特尔的前面,并在笔记本领域大肆抢夺市场份额的时候,英特尔还能再次上演神话吗?摆在英特尔眼前的棘手问题可能还是10nm的制程,毕竟AMD与台积电推进5nm芯片的消息此起彼伏,留给英特尔的时间并不宽裕。

    有如IBM、德州仪器等玩家的落幕,这个市场从来都不存在所谓的稳定与平衡,有人崛起,有人失势,近乎常态。

    04 写在最后
    回到用户的立场上,移动CPU市场的风云变幻终归不是个坏消息。

    技术赛道的较量本就充满不确定性,押对了方向不难逆风翻盘,做错了决策也可能面临濒死时刻。曾经的AMD也曾命悬一线,被迫“卖楼”来寻求研发资金。当下的英特尔俨然还没有被逼到绝境,仍然存在被AMD刺痛后重整旗鼓的可能。

    正是在这种互相威胁互相较量中,CPU行业在过去四十多年中破浪前行,当多核化再次成为市场共识,AMD倒逼英特尔进行创新的时候,或许也是CPU行业又一次乘风破浪,迈向下一个高光时刻的新起点。

    注:部分数据引自IDC《多核CPU发展趋势报告》

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  • 多核CPU和多CPU对redis的影响: 在 CPU 多核的环境中,一个线程先在一个 CPU 核上运行,之后又切换到另一个 CPU 核上运行,这时就会发生 context switch。 当 context switch 发生后,Redis 主线程的运行时信息需要...

    多核CPU和多CPU对redis的影响:

    在 CPU 多核的环境中,一个线程先在一个 CPU 核上运行,之后又切换到另一个 CPU 核上运行,这时就会发生 context switch。

    当 context switch 发生后,Redis 主线程的运行时信息需要被重新加载到另一个 CPU 核上,而且,此时,另一个 CPU 核上的 L1、L2 缓存中,并没有 Redis 实例之前运行时频繁访问的指令和数据,所以,这些指令和数据都需要重新从 L3 缓存,甚至是内存中加载。这个重新加载的过程是需要花费一定时间的。

    多核CPU:

    多核cpu架构

    在多核 CPU 的场景下,一旦应用程序需要在一个新的 CPU 核上运行,那么,运行时信息就需要重新加载到新的 CPU 核上。而且,新的 CPU 核的 L1、L2 缓存也需要重新加载数据和指令,这会导致程序的运行时间增加!

    解决的办法

    讲过Redis示例和CPU指定的一个核绑定起来
    可以使用taskset -c 0 ./redis-server命令
    意思是将Redis示例绑定到了 0 号CPU核上;

    但这样也会存在一个问题,主线程,子进程,后台线程会竞争激烈,可能导致阻塞问题;

    加入一个物理核有6个逻辑核,现在又2个物理核,我们需要绑定到一个物理核上!

    taskset -c 0,6 ./redis-server 这样主线程,子进程 和 后台线程等竞争想对来说不会那么激烈;

    尽量将Redis示例绑定在一个物理核上,而不是一个逻辑核
    绑核不仅对降低尾延迟有好处,同样也能降低平均延迟、提升吞吐率,进而提升 Redis 性能;

    多CPU

    网络中断程序:网络中断程序是要和 Redis 实例进行网络数据交互的;

    多CPU请况下,每个CPU又存在多个核,这种情况下,需要夸CPU Socket进行访问,这期间需要建立连接,然后又需要去物理核,逻辑核上进行访问数据,会导致 Redis 处理请求的延迟增加;

    在这里插入图片描述

    如果网络中断处理程序和 Redis 实例各自所绑的 CPU 核不在同一个 CPU Socket 上,那么,Redis 实例读取网络数据时,就需要跨 CPU Socket 访问内存,这个过程会花费较多时间。

    所以为了避免 Redis 跨 CPU Socket 访问网络数据,需要将网络中断程序和 Redis 实例绑在同一个 CPU Socket 上;

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  • 单核与多核cpu

    2021-09-16 19:28:51
    单核CPU,其实是一种假的多线程,因为在一个时间单元内,也只能执行一个线程的任务。例如:虽然有多车道,但是收费站只有一个...一个Java应用程序java.exe, 其实至少有三个线程: main():主线程,gc()垃圾回收线程,异常
    • 单核CPU,其实是一种假的多线程,因为在一个时间单元内,也只能执行一个线程的任务。例如:虽然有多车道,但是收费站只有一个工作人员在收费,只有收了费才能通过,那么CPU就好比收费人员。如果有某个人不想交钱,那么收费人员可以把他“挂起”(晾着他,等他想通了,准备好了钱,再去收费)。但是因为CPU时间单元特别短,因此感觉不出来。
    • 如果是多核的话,才能更好的发挥多线程的效率。(现在的服务 器都是多核的)
    • 一个Java应用程序java.exe, 其实至少有三个线程: main():主线程,gc()垃圾回收线程,异常处理线程。当然如果发生异常,会影响主线程。

    并行:多个CPU同时执行多个任务。比如:多个人同时做不同的事。

    并发:一个CPU(采用时间片)同时执行多个任务。比如:秒杀、多个人做同一件事。

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  • 现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。 传统的 8259A 只适合单 CPU 的情况...
    1. SMP IRQ Affinity
    硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能。
    现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核、多网卡、多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core)、磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担、提高整体处理效率。
     
    传统的 8259A 只适合单 CPU 的情况,现在都是多 CPU 多核的 SMP 体系,所以为了充分利用 SMP 体系结构、把中断传递给系统上的每个 CPU 以便更好实现并行和提高性能,Intel 引入了高级可编程中断控制器(APIC)。
    光有高级可编程中断控制器的硬件支持还不够,Linux 内核还必须能利用到这些硬件特质,所以只有 kernel 2.4 以后的版本才支持把不同的硬件中断请求(IRQs)分配到特定的 CPU 上,这个绑定技术被称为 SMP IRQ Affinity.
     
     
     
     
    2. 网络
    在网络非常 heavy 的情况下,对于文件服务器、高流量 Web 服务器这样的应用来说,把不同的网卡 IRQ 均衡绑定到不同的 CPU 上将会减轻某个 CPU 的负担,提高多个 CPU 整体处理中断的能力;
    对于数据库服务器这样的应用来说,把磁盘控制器绑到一个 CPU、把网卡绑定到另一个 CPU 将会提高数据库的响应时间、优化性能。合理的根据自己的生产环境和应用的特点来平衡 IRQ 中断有助于提高系统的整体吞吐能力和性能。
     
    网卡多队列与RPS/RFS
     
    以网卡中断为例,在没有设置SMP IRQ affinity时, 所有网卡中断都关联到CPU0, 这导致了CPU0负载过高,而无法有效快速的处理网络数据包,导致了瓶颈。
    通过SMP IRQ affinity, 把单网卡多个队列中断分配到多个CPU上,可以分散CPU压力,提高数据处理速度。但是smp_affinity要求网卡支持多队列,网卡有多队列,才会有多个中断号,这样就可以把不同的中断号分配到不同CPU上,这样中断号就能相对均匀的分配到不同的CPU上。
    而单队列的网卡可以通过RPS/RFS来模拟多队列的情况,但是该效果并不如网卡本身多队列+开启RPS RFS 来的有效。
     
    Linux系统采用中断机制协同处理CPU与其他设备工作。网卡的中断默认由cpu0处理,在大量请求的网络环境下可能出现cpu0负载高,而其他cpu空闲。后来出现网卡多队列技术解决这个问题。
     
    1)RSS
    RSS(Receive Side Scaling)是网卡的硬件特性,实现了多队列,可以将不同的中断次数分发到不同的CPU上。多队列网卡是一种技术,最初是用来解决网络IO QoS (quality of service)问题的,后来随着网络IO的带宽的不断提升,单核CPU不能完全处满足网卡的需求,通过多队列网卡驱动的支持,将各个队列通过中断绑定到不同的核上,以满足网卡的需求,同时也可以降低CPU0的负载。
     
    虽然说RSS实现了中断的分配,但是如果队列数 < 机器总核数 并且CPU与中断号一一对应了,会出现软中断负载跑在0-7核上,其他核不处理软中断的情况,0-7核负载依然会很高。
     
     
    2)RPS
    Receive Packet Steering 可以将软中断分给其他 CPU。
    RSS需要硬件支持,在只支持单队列或多队列的环境中,RPS/RFS提供了软件的解决方案。
    RPS(Receive Packet Steering)是基于RSS软件方式实现CPU均衡,接收包中断的优化,是把一个或多个rx队列的软中断分发到多个CPU核上,从而达到全局负载均衡的目的。
     
    3)RFS
    RFS(Receive Flow Steering)是RPS的扩展,由于RPS只是单纯的把数据包均衡到不同的CPU上,此时如果应用程序所在CPU和中断处理的CPU不在同一个核,将会对CPU Cache影响很大,RFS的作用就是将应用程序和软中断处理分配到同一个CPU。
     
    4)XPS
    Why XPS?
    如果过多的cpu使用相同的tx队列,那么加重tx对应的qdisc锁的争抢。 如果每个cpu只关联了一个tx,甚至能消除竞争
    可以减小因为发送完成中断造成的cache miss。
    因此xps_cpus的配置最好结合/proc/irq/xxx/smp_affinity, 映射最好在同一个cpu或者同一个numa node的cpu上
     
     
     
    3.  irqbalance
    默认所有的中断处理都集中在cpu0 上,导致服务器负载过高的时候,cpu0 成了瓶颈,而其他cpu 却还闲着,启用 irqbalance 服务,既可以提升性能,又可以降低能耗。
    irqbalance 用于优化中断分配,它会自动收集系统数据以分析使用模式,并依据系统负载状况将工作状态置于 Performance mode 或 Power-save mode。
    • 处于 Performance mode 时,irqbalance 会将中断尽可能均匀地分发给各个 CPU core,以充分利用 CPU 多核,提升性能。
    • 处于 Power-save mode 时,irqbalance 会将中断集中分配给第一个 CPU,以保证其它空闲 CPU 的睡眠时间,降低能耗。
     
    默认情况下,开启irqbalance是足够用的,但是对于一些对网络性能要求比较高的场景,手动绑定中断磨合是比较好的选择。
    irqbalance根据系统中断负载的情况,自动迁移中断保持中断的平衡,同时会考虑到省电因素等等。 但是在实时系统中会导致中断自动漂移,对性能造成不稳定因素,在高性能的场合建议关闭。
    开启irqbalance,会存在一些问题,比如:
    a) 有时候计算出来的值不合理,导致CPU使用还是不均衡。
    b) 在系统比较空闲IRQ处于 Power-save mode 时,irqbalance 会将中断集中分配给第一个 CPU, 以保证其它空闲 CPU 的睡眠时间,降低能耗。如果压力突然上升,可能会由于调整的滞后性带来性能问题。
    c) 处理中断的CPU总是会变,导致了更多的context switch。
    d)也存在一些情况,启动了irqbalance,但是并没有生效,没有真正去设置处理中断的cpu。
     
     
     
    4. 绑定eth1 interrupt到CPU1
     
    默认网卡中断都集中到了 CPU0, 因此在有巨大网络流量的时候CPU0可能过载, 让网卡的数据包收发出现延迟. 为了分散CPU处理网卡中断, 我们需要设把网卡绑定到特定的CPU核心。
     
    4.1 网卡IRQ
    /root # cat /proc/interrupts | grep eth
    30:          0          0          0          0     GIC-0  90 Level     eth0
    31:        185        0          0          0     GIC-0  92 Level     eth1
    eth0 IRQ: 30
    eth1 IRQ: 31
     
    4.2 bind
    echo 2 > /proc/irq/31/smp_affinity
    /root # cat /proc/interrupts | grep eth
    30:          0          0          0          0     GIC-0  90 Level     eth0
    31:        185        258      0          0     GIC-0  92 Level     eth1
     
    4.3 smp_affinity与CPU的对应关系
    smp_affinity:
    CPU            Binary      Hex
    CPU 0      00000001      1
    CPU 1      00000010      2
    CPU 2      00000100      4
    CPU 3      00001000      8
     
    4.4 注意
    如果网卡中断时绑定在CPU0上处理硬中断的,那么其触发的软中断也是在CPU0上的,因为修改的NET_RX_SOFTIRQ是cpu-per的变量,只有其上的ksoftirq进程会去读取及执行。
     
    softirq采用谁触发,谁负责处理的。例如:当一个驱动的硬件中断被分发给了指定的CPU,并且在该中断handler中触发了一个softirq,那么该CPU负责调用该softirq number对应的action callback来处理该软中断。
     
     
     
     
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