姓名：李鸿彬

学号：16040520011

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【嵌牛导读】指令级并行和线程级并行是一种隐式并行，而数据级并行是一种显式并行，线程的概念就是程序的执行序，每个执行序有执行上下文需要保存。

【嵌牛鼻子】指令级并行 线程级并行 数据级并行 线程

【嵌牛提问】指令级并行，线程级并行，数据级并行区别？线程的概念是什么？

【嵌牛正文】

进程(processes)与线程(thread)

我们先说个例子：小明的一天

上午：洗脸刷牙，吃早饭，听音乐

下午： 坐公交到公园玩，

晚上：看电视，睡觉

那么对于小明来说，他可以把一天的宏观可以分为：上午，下午和晚上 三个部分。

同理：

对一个程序来说，它分为若干个进程：

参照的例子：某个交互程序

进程 A              用来用户输入

进程 B,                用来处理数据

进程 C.              用来数据输出

打个比方恰好是这三个进程。

进程是操作系统处理一个程序时的抽象。

注意：以上的宏观的角度对吧，上午下午晚上，这个还是太粗略了。process A ,B ,C。对程序来说也是太过于粗略了，接下来我们分的再细一点：

如果我们分的再细致一点，小明的上午继续划分一下，分成是实实在在的小事。

小明的上午：

洗脸刷牙，吃早饭，听音乐

那么对一个程序来说，它的线程就像发生在小明这些实实在在的小事。

线程（对进程而言）= 实实在在的小事

线程1 = 刷牙洗脸

线程2 = 吃饭

线程3 =听音乐

线程4 = 坐公交

……

在这个层面上：

一个程序包含着若干个进程，

一个进程包含着若干个线程。即：

程序>进程>线程    这样的包含关系

理解线程与进程：

每个线程对cpu来说是一个程序的细小部分，就是cpu当前要处理的一件事。

线程是基于进程的抽象，一个进程在系统层面上分析，进程它是由大量的可执行的单元组成，叫做线程(threads) .

<img src="https://pic2.zhimg.com/50/f3c94d03306811a718bdc7fc3d885ffd_hd.png" data-rawwidth="708" data-rawheight="304" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="708" data-original="https://pic2.zhimg.com/f3c94d03306811a718bdc7fc3d885ffd_r.png">

上图我用于编辑文档的某个程序，打开任务管理器看到了5个进程。实际上，这些进程又是由许许多多的线程组成。（用户能看得见进程。线程是用户看不见的，但cpu看得见。）

再附张生动形象的图：

<img src="https://pic4.zhimg.com/50/e67d9052f5e275074e2f77e7a3a2f40b_hd.png" data-rawwidth="440" data-rawheight="416" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="440" data-original="https://pic4.zhimg.com/e67d9052f5e275074e2f77e7a3a2f40b_r.png">

图片摘自Wikipedia

因此我们也可以说：进程是线程的在一定时间内有序集合。这些线程对于普通的用户是不可见的，但是是确实存在的。

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并发(Concurreny)与并行(Parallelism)的基本概念

接着继续说并发与并行，这个问题还是交给小明回答吧。

并发：小明可以一边玩手机一边看电视。

但是事实上，他的眼睛在看电视的时候不能看手机，他在看手机没法盯着屏幕，他的眼睛飞快在两个屏幕上切换。

这不是真正意义上的同时进行，但又是客观存在同时进行两件事，这叫并发。

并发= 小明 “一心两用 ”  （但不是真正同时进行）

并行： 但是小明可以一天坐公交一边听音乐。

这两件事同时进行互不干扰，做到真正意义的同步同时进行，这叫并行。

并行=小明“一心两用”    （真正的同时进行）

理解并发和并行的概念后面的就好懂了

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线程级并发(Thread-Lever Concurrency)

在计算机发展的早期，计算机每次只能运行一个进程，在OS中能拥有资源和独立运行基本单位。因此用户想运行下一个进程必须等上一个进程运行完。比如：你想浏览这个网页就必须关闭上个网页，你想运行这个线程就必须关闭别的。

在1967年迎来的变化，首次在蓝色巨人IBM公司开发的OS /360系统 实现了多线程(Multiprogamming with a Variable Number of Tasks) ，那时候还没有建立线程(thread)的概念，他们称之为任务(Tasks)。

并发与不并发这有什么不同之处呢？

这是第一次实现了并发(Concurrency), 这次并发实现了用户可以运行不同的任务，比如网络服务商可以同时给大量用户提供网页，用户也可以使多个任务并发,比如可以一边上网一边听歌。

对于进程级并发：它不需要cpu的硬件支持，如下图：

操作系统通过上下文切换(process context switch)实现的，必须下图中的p1和p2的之前的进程切换，左边是cpu的时间线。对cpu而言，这两个进程不是同时进行的；对用户而言，由于切换的速度非常快，所以用户觉得是“是同时进行的”。

<img src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-4a715c09f793d15e19c84762f72530d7_hd.jpg" data-rawwidth="385" data-rawheight="590" class="content_image" width="385">

IBM只是开发了一个系统就改变这么多吗？注意我前面用的词是并发，因为对真正的计算机而言这些任务并不是真正意义上的同步，而是像小明的那个例子。计算机是如何让用户感觉任务同时进行的的呢？

操作系统通过高速的切换不同的线程，仿佛你在同时好多任务一样。

借用一个例子：

就像一个耍杂技的同时把小球扔在空中。

实际上， 玩杂耍的每次手只碰到了一个球，只是看起来就像能同时处理好多球一样的样子。这样的操作系统我们称之为 单处理系统,(A uniprocessor system is defined as a computer system that has a single central processing unit that is used to execute computer tasks)

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线程级并行(Thread-Lever Parallelism)

虽然IBM实现了并发，但这对cpu而言并不是真正意义上的同时进行，只是让它的效率更高而已，因此人们期望能同时处理多个线程，实现线程的并行。自从1980s开始，系统开发人员也就已经发出了多处理系统Multiprpcessor system，由单一的操作系统核心控制的多进程的系统。cpu的晶体管也遵循摩尔定律高速发展。

但问题是——依旧不能同时处理多个线程，仅仅提高单核芯片的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善，也永远不能实现真正意义上的同时处理多任务。

比如2000年，奔腾四，使用了英特尔发布最新的NetBurst架构，按预测，奔腾四在该架构下，最终可以把主频提高到10GHz，但是更高的主频却带来了功耗增加，使其性能上反而还不如早些时推出的产品(摘自百度百科)

英特尔和AMD也意识到，当主频接近4GHz时，速度也会遇到自己的极限：那就是单靠的主频提升，已经无法明显提升系统整体性能。

因此迫切需要一个能支持同时处理2个线程以上的处理器，来提升CPU的瓶颈。

需求推动了技术，线程级并行应运而生。主要由下面两种技术的支撑：

超线程技术（Hyper-Threading，简称HT）--虚拟内核

2004年，奔腾4实现了Hyper-Threadin

2004年，奔腾4实现了Hyper-Threading.（单核心双线程）

超线程技术实现了单个物理核心同时两个线程，也就是别人常说的虚拟内核数。比如单物理核心实现的双线程，它同时可以处理两个线程，它的物理核心数其实是是1个，通过Hyperthreading实现的线程级并行( Thread Lever Parallelism)

多核技术--物理核心

2005年，英特尔宣布他的第一个双核心 EM64T 处理器，和 Pentium D840(次年发布，双核心双线程，蹩脚双核)

2006年，Core 2（双核心双线程，但不支持HT技术）这大概才算真正意义上单芯片多核心处理器的诞生。（物理双核）

而后迎来了 Multi-Core Processor 多内核处理器时代，而且伴随着多线程技术。也就常说的几核几线程。核一般指的是物理核心的数目，线程是计算机能同时进行的线程。

在1960s ：通过操作系统已经实现了线程级并发（虽然那个时候还没建立线程的概念。）

这种方式依赖操作系统，频繁的上下文切换意味损失了cpu的处理效率。

科学需要一代又一代人的努力吧。但直到2000年随着CPU的技术突破以后，从1960s到2000s年前后花了50多年的时间，才实现和更高级的线程级并行。

比如拥有Core i7的每个核心有带着HP技术，可以同时处理2个线程。而i7有4个物理核心，因此能4x2=8线程并行。非常流弊啊！

附上core i7的架构示意图：（图片摘自网络）

<img src="https://pic1.zhimg.com/50/2724475ceb9989f9c43814e88b4fe4e8_hd.jpg" data-rawwidth="500" data-rawheight="452" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="500" data-original="https://pic1.zhimg.com/2724475ceb9989f9c43814e88b4fe4e8_r.jpg">

线程级并行的好处：

1.当运行多任务时，它减少了之前的模拟出来的并发，那么用户进行多任务处理时可以运行更多的程序进行并发了。

2.它可以使单个程序运行更快。（仅当该程序有大量线程可以并行处理时）

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指令集并行 Instruction-Level Parallelism

指令集的是更低层次的概念。

计算机处理问题是通过指令实现的。在1978年的 Intel 8086 处理器都只能一次只能单指令。 Intel首次在486芯片中开始使用：当指令之间不存在相关时，它们在流水线中是可以重叠起来并行执行。 指令集并行基于流水线（pipeline）技术。

这个只言片语很难解释清楚，我举个例子可能会好点。

顾客A（指令1），顾客B（指令2）这A、B两个顾客准备去洗车。

而洗车的标准流程是： ①检查工作 ②撤掉脚垫清洗干净 ③预洗 ④用水枪冲洗车身 ⑤上洗车液 ⑥涂抹。。后面略

洗衣店可以有两个方案：

方案一：

洗车店让A先洗完，A走完整个洗车流程。

再让顾客B去洗，B走完整个流程。            这个效率很低吧！！！！

方案二：

洗车点让A先进流程①，

等A到了流程②，立马让顾客B开始流程①

等A到了流程③，立马让顾客B开始流程②

………依次往复                                      这个效率很高吧！！！

方案二有点像什么？像车间的流水线。 指令1和指令2，实际上不同指令，但是正式因为他们可以互不干扰，因此可以这么执行。

数据级并行 Multiple-Data parallelism

这是最低的层次。

大型机需要进行科学计算，为了更快的处理数据，它们使用了更多的寄存器，同时可以处理更多的操作数。

单一指令运行多个操作数并行计算。

我们考虑下面这个程序：(a+b)*(c+d)

该计算过程被分解为：

1.  e = a +b

2.  f  = c +d

3.  m =  e * f

早期的计算机一次只能处理一条指令，它要先算1，再算2，最后算3。需要三步（花费三个指令）得到答案。

我们观察：3的结果依赖于1和2，而1和2都单纯的加法操作，所以开始想办法让它们同时计算，cpu只要两步得到答案，1和2一次算出来，进行乘法运算。它运用了SIMD(Single -Instruction ,Multple -Data)单指令多数据流技术。一个指令执行了(a,b,c,d) 4个操作数。SIMD指令集可以提供更快的图像，声音，视频数据等运行速度。

评论区有人认为这个是指令集并行，显然把这三个步骤看成三个指令了。注意这三个步骤，，经过编译器分析处理成汇编语言，如果支持数据并行的话，它可以被整理成我们逻辑分析的那样，只需一条指令就执行出来了。（当然不支持的话只能当成三个指令去执行了）