CPU 和 CPU Core 有啥区别?多核 CPU?多个 CPU?
CPU 全称 Central Processing Unit,中央处理器,计算机的大脑,长这个样子:

CPU 通过一个插槽安装在主板上,这个插槽也叫做 CPU Socket,它长这个样子:

而我们说的多核 CPU,一个 CPU 有几个核,这个核就是 Core
其实在很久之前是没有 Core 的概念的,一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元,之后由于多核技术的发展,CPU 的概念转变为了一个容器(container),而 Core 则变成了真正的物理处理单元。
一个 CPU 中可以有多个 Core,各个 Core 之间相互独立且可以并行执行

所以你说一个多核 CPU 支不支持多进程/线程并行?
当然是可以的,进程具体是由 Core 来执行的,并不是说 1 个 CPU 同时只能执行 1 个进程/线程。
A core can work on one task, while another core works a different task, so the more cores a CPU has, the more efficient it is(一个核心可以执行一项任务,而另一个核心执行不同的任务,因此 CPU 拥有的核心越多,它的效率就越高)
一般来说,我们可以将一个 Core 分为三个主要部分:控制单元(Control Unit,CU)、算术逻辑单元(Arithmetic-Logic Unit,ALU)和内存(Memory)
- 控制单元:使 Core 与计算机系统的其他组件进行通信
- 算术逻辑单元:这个单元由执行算术和逻辑运算的电子电路组成。通常,ALU 执行四种算术运算 - 加、减、乘、除。此外,它通常执行三个逻辑操作 - 等于、小于和大于
- 内存:内核中构建的内存由寄存器和缓存(L1 Cache 和 L2 Cache)组成。寄存器用于保存地址、指令和核心处理计算结果。缓存是高速随机访问存储器,它保存 Core 可能会(重新)使用的数据
除了这三大块,Core 中还包括时钟和总线,就不详细说了,下图显示了一个抽象的 Core 架构:

那这些 Core 互相独立的执行任务,谁负责来对他们进行协调呢?
没错,CPU 上剩余的部分,也就是 UnCore 部分就是干这个事儿的: Coordinates cores for executing tasks in a computer system. (常见的比如 L3 Cache 就是在这里,一个 CPU 上的所有 Core 共享一个 L3 Cache)

可以配合下面这个图片理解下,来源 https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/performance-counter-monitor.html

对于我们做上层 Web 开发的话,关注的应该是 CPU Core 的数量,而非 CPU 数量,比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2,这里的 CPU 个数,其实指的就是 CPU Core 的个数
当然了,还有 Hyper-threading 超线程这种技术,在 Core 的基础上再做扩展,将一个 Core 分裂成多个虚拟核心 Virtual Core,本文就不多做解释了~
小伙伴们大家好呀,我是小牛肉,公众号【飞天小牛肉】定期推送大厂面试题,分享个人成长经验,觉得有用的话点点关注呀~)
CPU 和 CPU Core 有啥区别?多核 CPU?多个 CPU?的更多相关文章
- 关于VS项目平台的x86,x64,Any CPU以及Debug和Release的区别
相信对于很多刚接触打包程序的同志来说,关于x86,x64,Any CPU这三个项目平台,以及解决方案配置Debug和Release有什么区别?这个问题一定有许多的困惑,甚至不乏一些已经工作了很久的老程 ...
- CPU利用率与Load Average的区别?
CPU利用率,是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果CPU被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器 ...
- 【System】I/O密集型和CPU密集型工作负载之间有什么区别
CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/ ...
- 【转】GPU 与CPU的作用协调,工作流程、GPU整合到CPU得好处
在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人 ...
- [转帖]什么是Asp.net Core?和 .net core有什么区别?
什么是Asp.net Core?和 .net core有什么区别? https://www.cnblogs.com/itzhangxp/p/8322364.html 知道微软开始用 kestrel了 ...
- GPU 与CPU的作用协调,工作流程、GPU整合到CPU得好处
http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作 ...
- F800上的CPU有多少个core?
本来想看看F800的一个节点上,每个core的cpu的使用情况.使用下面的命令,可以进行查看: top –P 从命令输出来看,好像是有32个core嘛. 使用下面的命令可以看到具体的CPU的信息. d ...
- ASP.NET Core奇遇记:无用户访问,CPU却一直100%
这是5月11日遇到的一个问题,1台1核1G阿里云Linux服务器运行着生产环境中的ASP.NET Core站点,出现CPU 100%问题. 开始以为是这台服务器负载高引起的,于是将这台服务器从负载均衡 ...
- CPU卡与M1卡的区别
简单来讲CPU卡比M1卡更加安全.扩展性更好.支持更多应用 CPU卡 M1 操作系统 带有COS系统 无COS系统 硬件加密模块 硬件DES运算模块 无实现算法的硬件加密模块 算法支持 标准DES ...
- ROM、RAM、CPU、CACHE、FLASH的区别
内存一般采用半导体存储单元,包括随机存储器(RAM),只读存储器(ROM),以及高速缓存(CACHE).只不过因为RAM是其中最重要的存储器,所以通常所说的内存即指电脑系统中的RAM. RAM要求每时 ...
随机推荐
- 洛谷P2880 [USACO07JAN] Balanced Lineup G(树状数组/线段树)
维护区间最值的模板题. 1.树状数组 1 #include<bits/stdc++.h> 2 //树状数组做法 3 using namespace std; 4 const int N=5 ...
- 驱动开发:内核取ntoskrnl模块基地址
模块是程序加载时被动态装载的,模块在装载后其存在于内存中同样存在一个内存基址,当我们需要操作这个模块时,通常第一步就是要得到该模块的内存基址,模块分为用户模块和内核模块,这里的用户模块指的是应用层进程 ...
- 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享|Linux修改文件权限方法总结
一.介绍 linux中"一切皆文件".每个文件都设定了针对不同用户的访问权限. 文件权限主要针对以下三种对象: 属主:拥有者 属组:所属的组 其他人:不属于上述两类 二.文件权限 ...
- abstract关键字的使用
1.abstract:抽象的 2.abstract可以用来修饰的结构:类.方法 3.abstract修饰类:抽象类 此类不能实例化 抽象类中一定有构造器,便于子类实例化时调用(涉及:子类对象实例化的全 ...
- WindivertDotnet快速发Ping
1 前言 WindivertDotnet是面向对象的WinDivert的dotnet异步封装,其提供如下的发送数据方法: ValueTask<int> SendAsync( WinDive ...
- 齐博x1APP要实现直播的关键两步
大家务必要注意,缺少这两步,你的APP将不能实现直播, 也即点击直播按钮无法启动直播推流 https://www.maxdo.tech/
- P 算法与 K 算法
P 算法与 K 算法 作者:Grey 原文地址: 博客园:P 算法与 K 算法 CSDN:P 算法与 K 算法 说明 P 算法和 K 算法主要用来解决最小生成树问题,即:不破坏连通性删掉某些边,使得整 ...
- iOS开发之自定义日历控件
前言 日常开发中经常会遇到日期选择,为了方便使用,简单封装了一个日历控件,在此抛砖引玉供大家参考. 效果 功能 支持单选.区间 支持默认选中日期 支持限制月份 支持过去.当前.未来模式 支持frame ...
- 2.httprunner-yaml用例结构
前言: httprunner3.x版本弱化了api层的概念 直接在testcase中写request请求 如果是单个请求,也可以直接写成一个testcase 每个testcase必须具有两个类属性:c ...
- 关系抽取--Relation Extraction: Perspective from Convolutional Neural Networks
一种使用CNN来提取特征的模型,通过CNN的filter的大小来获得不同的n-gram的信息,模型的结构如下所示: 输入 输入使用word2vec的50维词向量,加上 position embeddi ...