今天，随着多核处理器的发展，计算领域正在发生具有革命性影响的转变，本文的主要目的就是要探讨，在这一转变过程中，多核处理器将扮演什么样的关键角色？并试图帮助读者从不同的角度来了解多核处理器的趋势和走向。
为此，文章首先通过SPEC_fp2000和SPECfp_rate2000基准测试，比较了三种CPU设计方案（更小的芯片、增加缓存、增加核心）在性能和性价比方面的不同表现，你将看到，这三种方案各具优劣势。
然后，作者讨论了多核处理器在短期内需要解决的一些问题，如功耗问题、单/多线程性能矛盾、最优核心数量等，为此，作者还对传统的Amdahl 定律进行了适当修改。此外，文章还从技术和市场的角度对多核芯片与RISC SMP进行了比较，作者认为这二者之间存在一定的相似性，而且，64位多核处理器对RISC市场构成了挑战。
最后，作者从长远角度，对未来多核处理器的方向性问题进行了一些探讨，如片上SMP、异构多核、核心过多、内存带宽等问题。
值得一提的是，原文的三位作者John McCalpin、Chuck Moore和Phil Hester是AMD公司的资深技术专家，其中Phil Hester是AMD公司高级副总裁兼首席技术官，负责为AMD的微处理器业务制定架构和产品方面的策略和规划。Hester同时也是AMD技术委员会的主席，负责确保产品开发、整合与工艺等各部门的综合技术能力与产品发展方向一致。由于文章技术性较强，且带有较强的前瞻性，加上编译者水平有限，难免有疏误之处，请读者多多指正。
三种CPU设计方案比较
多核处理器最初的开发在很大程度上要归功于 CMOS 光刻印刷（lithography）工艺的持续进步。众所周知，随着CPU 核心的尺寸/带宽的不断提升，很快就会造成投资回报的递减。因此，当核心的尺寸工艺收缩到一个小尺度上后，出于成本方面的考虑，芯片制造商通常的选择有如下三种：
生产更小的芯片
增加大量缓存
增加更多核心
注意，增加更多内存带宽也是一种方法，但会导致处理器芯片之外的成本也会大幅增加，如修改主板（可能需要更多的PCB层）、增加DIMM插槽等。正是因为这些额外成本以及插槽兼容性方面的顾虑，增加更多内存带宽这种方法不在本文的讨论范围。
针对上述三种方案，我们建立了SPEC测试模型，图 1 和图 2 显示了相关的性能和性价比指标，假定光刻印刷精度提高30%（即尺寸缩减50%），单核频率可提高17%，双核频率则需降低17%，以保持相同的功耗水平。注意，SPECfp_rate2000基准测试包含14个独立的测试。测试指标包括：最小加速比（minimum speedup）、中值加速比（median speedup）、几何平均加速比（geometric mean speedup）和最大加速比（maximum speedup）。对于双核处理器方案，要同时估算单核(uni) 和双核(mp) 的加速比。
图2则针对三种方案的SPECfp_rate2000进行性价比评估，也是假定光刻精度提高30%（尺寸缩减50%），相应地，单核芯片频率提高 17%，双核芯片频率降低 17%。为进行性能和性能价格比分析，我们假设：
双路“裸”系统（带有磁盘、内存和网络接口，但没有 CPU）成本为 1,500 美元。
基本CPU 配置为 2.4 GHz 单核处理器，配备 1 MB L2 缓存，成本为 300 美元。
Die设定为CPU 核心和L2 缓存约各占一半，其他片上功能限制在Chip全部区域的小区间中。
“小型芯片”配置为 2.8 GHz 单核心处理器，配备 1 MB L2 缓存，成本为 150 美元。
“大缓存”配置为 2.8 GHz 单核心处理器，配备 3 MB L2 缓存，成本为 300 美元。
“多核”配置为 2.0 GHz 双核心处理器，每个核心配备 1MB L2 缓存，成本为 300 美元。
下面，我们依次看看这三种方案对CPU性能和成本的影响：
1）生产更小的芯片
显然，更小、更便宜的芯片加上适度的频率提升，在性能和性价比方面能为用户带来适度的价值。如图 1，处理器价格的下降可以将系统整体成本降低 14%（1,800 美元Vs. 2,100 美元），而 17% 的频率提高可以带来 0- 14% 的性能提升，中间值和几何平均值为 8%-9%。结合这两种因素，性价比可提升17%-33%，其中间值和几何平均值为 27%-28%，如图2所示。
2）增加大量片上缓存（On-Chip Cache）
与其他方案相比，增加大量缓存可以带来更灵活的性能提升空间。如果将 L2 缓存从 1 MB 提高到 3 MB ，性能提升幅度为0% -127%，其中间值为 0%，几何平均值为 11.8%。如果CPU频率提升17%，同时缓存大小也增加，则可以带来更多的收益??这两个因素相结合后，性能提升可达0%-156%，中间值为11.5%，几何平均值为22.5%。注意，这里假设芯片的成本与参考系统是相同的，因此性价比与纯性能的提升比率相同。
3）增加CPU 核心
对许多工作负载来说，增加核心可以改善吞吐量（throughput），其代价是需要适当降低频率（如17%），以满足功耗/散热方面的要求。这里我们假设50%的尺寸缩减可以容纳2个CPU核心，跟参考芯片一样，每个核心带有1MB L2缓存，而且成本也相同。跟参考平台相比，在运行单一进程时，性能会降低 0% – 15%，中间值和几何平均值为 -10% 到 -11%。
但如果我们使用第二个核心来运行第二个代码副本，那么系统吞吐量可以提高 0%-54%，中间值和几何平均值为 29% – 32%。这里，我们假定芯片的成本与参考系统相同，则性价比与纯性能的提升比率也相同。
上面三个方案提供了大量令人困扰的性能和性价比指标??70 个相对值。就算将每次SPEC基准测试的14 个性能值减少到3个（最小、几何平均、最大），我们仍然需要面对9个性能值和12 个性价比值（其中9个与性能值相同）。可见，要想充分弄清楚这些指标，并做出合理的设计决策，并不是件容易的事。不过，这三个方案都各自具有明显的优势和不足：
当然，设计什么样的CPU，除了考虑性能和性价比方面的因素外，还有许多因素需要考虑??如市场占有率、销售收入、利润、市场影响力等等，要支持芯片厂商的市场目标、业务模式和竞争策略。
在所有这些情况中，性能的变化取决于基准系统上内存性能跟CPU 性能的比值。随着内存总可用带宽的提升，大缓存的价值将减小，而多核的优势将提高。相反，相对较低的内存带宽会使大缓存更为关键，而会大大降低增加CPU核心所带来的吞吐量。
对于缓存友好型的SPECint_rate2000基准测试，以2.2 GHz运行的IBM e326服务器上的结果显示：在频率相同的情况下，将每芯片上核心数增加一倍，可以使吞吐量提高65%到100%（几何平均值为95%）。
