1、概念理解
物理处理器：
一个单核CPU，多核CPU的某个内核，都是一个物理处理器；
逻辑处理器：
通过超线程技术可以将一个物理处理器模拟成多个逻辑处理器，
超线程技术的目的是提高物理处理器的利用效率，开销是模拟的多个逻辑处理器在工作切换时，有不少的数据保存和恢复工作，因此实际处理性能的提升要弱于多核CPU的多个物理处理器；双核CPU的两个物理处理器，通过超线程技术也可以模拟成四个逻辑处理器，但随着多内核CPU的物理处理器数量增多，就不必使用开销较大的超线程技术了。为避免概念混淆，后续描述中若无特别指明，处理器都是指物理处理器，不再讨论超线程技术。
并发计算：
时分复用一个处理器，在单处理器上，分时、多任务操作系统采用并发计算的调度方法；
并行计算：
空间复用多个处理器；
Intel多媒体指令优化集是针对一个处理器，扩展处理额外的数据，属于特殊的并行计算优化；
多处理器系统，操作系统采用并行计算的调度方法，允许多个线程在多个处理器上同时执行。
串行计算：
一个处理器依次执行指令，单就一个线程而言，本质上是串行计算的。
处理单元：
一个独立的软/硬件系统，可以是一台PC，或者一个虚拟机系统；
分布式处理系统：
某种处理任务被分解到多个处理器上，系统为扁平结构，一般上层有一个控制中心，下层有多个处理单元，通过下层多个处理单元的数量/功能扩展，来提高整个系统的处理性能；
处理任务有两种分解方法：一种是同类处理任务的分解，属于数量扩展；另一种是按功能不同进行分解，属于功能扩展；两种分解方法一般都混合使用。
集中式处理系统：
某种处理任务被集中到一个处理单元上，系统为星型结构，一般只有一个核心处理单元；即使核心处理单元有双机备份，也属于集中式处理系统。
2、技术范畴
任务： 任务有优先级
进程/线程：操作系统调度的最小单位
软件开发技术：
(1)系统层面 -> 集中式处理系统 - 对象是一个处理单元
->包含一个处理器 -> 并发计算，调度优化
->并行计算之指令优化（特例）
->包含多个处理器 -> 并行计算
-> 分布式处理系统 - 对象是多个处理单元
-> 任务的数量分解，数量空间扩展；
->任务的功能分解，功能空间扩展；
(2)算法层面 -> 一个处理器
-> 并发计算
-> 分时调度 -> 新就绪的高优先级任务
-> 可抢占
->不可抢占，如Linux进程的核心态
-> 新就绪的低优先级任务
->预留时间片，保证调度，延迟可预知
->多任务调度 -> 新就绪的高优先级任务
-> 可抢占
->不可抢占
->新就绪的低优先级任务
-> 不保证及时调度，延迟不可预知
-> 多个处理器
-> 并行计算
-> 并行算法
-> 空间复用多个处理器的算法专题，略
->并行调度
-> 新就绪的高优先级任务->优先分配到空闲的处理器
-> 新就绪的低优先级任务->负荷分担分配到各个处理器
3、多内核CPU的技术展望
多内核CPU -> 一个处理单元
-> 包含多个处理器 -> 并行计算 -> 并行算法 -> ...
-> 并行调度 -> ...
-> 虚拟机技术 -> 分布式处理系统
-> 多个处理单元
-> 任务的数量分解，数量空间扩展；
->任务的功能分解，功能空间扩展。
未来多核CPU的不同内核，如果赋予不同的功能，则更加容易组织成一个强大的分布式处理系统，规避了软件开发在并行计算方面的困难。
1、概念理解
物理处理器：
一个单核CPU，多核CPU的某个内核，都是一个物理处理器；
逻辑处理器：
通过超线程技术可以将一个物理处理器模拟成多个逻辑处理器，
超线程技术的目的是提高物理处理器的利用效率，开销是模拟的多个逻辑处理器在工作切换时，有不少的数据保存和恢复工作，因此实际处理性能的提升要弱于多核CPU的多个物理处理器；双核CPU的两个物理处理器，通过超线程技术也可以模拟成四个逻辑处理器，但随着多内核CPU的物理处理器数量增多，就不必使用开销较大的超线程技术了。为避免概念混淆，后续描述中若无特别指明，处理器都是指物理处理器，不再讨论超线程技术。
并发计算：
时分复用一个处理器，在单处理器上，分时、多任务操作系统采用并发计算的调度方法；
并行计算：
空间复用多个处理器；
Intel多媒体指令优化集是针对一个处理器，扩展处理额外的数据，属于特殊的并行计算优化；
多处理器系统，操作系统采用并行计算的调度方法，允许多个线程在多个处理器上同时执行。
串行计算：
一个处理器依次执行指令，单就一个线程而言，本质上是串行计算的。
处理单元：
一个独立的软/硬件系统，可以是一台PC，或者一个虚拟机系统；
分布式处理系统：
某种处理任务被分解到多个处理器上，系统为扁平结构，一般上层有一个控制中心，下层有多个处理单元，通过下层多个处理单元的数量/功能扩展，来提高整个系统的处理性能；
处理任务有两种分解方法：一种是同类处理任务的分解，属于数量扩展；另一种是按功能不同进行分解，属于功能扩展；两种分解方法一般都混合使用。
集中式处理系统：
某种处理任务被集中到一个处理单元上，系统为星型结构，一般只有一个核心处理单元；即使核心处理单元有双机备份，也属于集中式处理系统。
2、技术范畴
任务： 任务有优先级
进程/线程：操作系统调度的最小单位
软件开发技术：
(1)系统层面 -> 集中式处理系统 - 对象是一个处理单元
->包含一个处理器 -> 并发计算，调度优化
->并行计算之指令优化（特例）
->包含多个处理器 -> 并行计算
-> 分布式处理系统 - 对象是多个处理单元
-> 任务的数量分解，数量空间扩展；
->任务的功能分解，功能空间扩展；
(2)算法层面 -> 一个处理器
-> 并发计算
-> 分时调度 -> 新就绪的高优先级任务
-> 可抢占
->不可抢占，如Linux进程的核心态
-> 新就绪的低优先级任务
->预留时间片，保证调度，延迟可预知
->多任务调度 -> 新就绪的高优先级任务
-> 可抢占
->不可抢占
->新就绪的低优先级任务
-> 不保证及时调度，延迟不可预知
-> 多个处理器
-> 并行计算
-> 并行算法
-> 空间复用多个处理器的算法专题，略
->并行调度
-> 新就绪的高优先级任务->优先分配到空闲的处理器
-> 新就绪的低优先级任务->负荷分担分配到各个处理器
3、多内核CPU的技术展望
多内核CPU -> 一个处理单元
-> 包含多个处理器 -> 并行计算 -> 并行算法 -> ...
-> 并行调度 -> ...
-> 虚拟机技术 -> 分布式处理系统
-> 多个处理单元
-> 任务的数量分解，数量空间扩展；
->任务的功能分解，功能空间扩展。
未来多核CPU的不同内核，如果赋予不同的功能，则更加容易组织成一个强大的分布式处理系统，规避了软件开发在并行计算方面的困难。