免费大餐不久就将结束。对此，你有何打算，做好下一步预备了么?
对主要的处理器厂商以及架构，包括Intel、AMD和Sparc、PowerPC[译注1]来说，改善CPU性能的传统方法，如提升时钟速度和指令吞吐量，基本已走到尽头，现在开始向超线程和多核架构靠拢。而且这两个特性(非凡是多核)已经在部分芯片实现，如PowerPC和Sparc IV;Intel和AMD也将在2005年内赶上。2004年In-Stat/MDR秋季处理器论坛[译注2]的主题就是多核设备，很多公司都展示了改进和新研发的多核处理器。不过，要将2004年称为多核年，显然还不够理直气壮。
多核将引领软件研发发生基础性变化，非凡对接下来几年里那些面向一般应用、运行在PC和低端服务器上的应用软件(在今天已经销售出去的软件里占有很大比例)而言。在这篇文章里，我想就多核为何忽然对软件产生重要影响，以及并发巨变如何影响我们和我们未来编写软件方式的问题展开讨论。
我可以这么说：免费大餐已经结束一两年了，但我们现在才开始意识到这个问题。
免费的性能大餐
业界存在一个有趣的现象：“安迪送，比尔取。”[译注3]无论处理器性能提升多少，软件都有办法迅速吞噬。CPU速度十倍于前，软件就有十倍于前的活要干(或者肆无忌惮猛增软件的工作量，导致性能下降)。在过去几十年里，由于CPU、内存和硬盘非凡是CPU厂商强力推进主流系统向更新更快的方向发展，大多数软件不做版本升级，甚至原封不动，就可轻松而持续地享受处理器性能提升的成果。尽管时钟速度不是衡量系统性能的唯一和最好的标尺，但其重要意义不容忽视。我们见证了CPU的发展历史：从500MHz到1GHz，然后再到2GHz，不断提高。今天，主流计算机已经进入3GHz时代。
不过，有一个很要害的问题：这种提升模式什么时候会走到尽头?尽管莫尔定律预言了历史上的指数式增长，但我们很清楚指数式增长不可能永远维持，因为硬件究竟受物理极限约束;光速是不可能更快的[译注4]。所以增长必然放缓，最后停滞。顺便说明一点，莫尔定律的主要描述对象是晶体管集成密度，但在一些相关的领域，如时钟速度方面，也出现了类似的指数式增长;甚至在别的领域有更快的增长速度，例如闻名的数据存储量爆炸。不过这些重要趋势需要另一篇文章来分析了。
假如你是一个软件开发人员，那么你可能一直在免费享受桌面计算机性能提升的大餐。某些操作会成为应用程序性能的瓶颈?“你过虑了”，我们对这样的回答耳熟能详，“未来处理器将更为强劲，而现在的应用程序速度倒是日益被非CPU吞吐量和内存速度因素扼杀，比如I/O、网络和数据库等等。”真的是这样么?
要在过去，这的确没错。但在以后，就完全不对了。
我有两个消息要告诉大家。第一个是好消息，处理器性能仍然会不断提高。第二个则是坏消息，至少在短时间内，处理器性能的提升，不再能像以往那样让现在的应用程序继续免费获益。
过去30年里，CPU设计者主要从三个方面提高CPU性能，头两个就是从线性执行流程上考虑的：
1、时钟速度
2、执行优化
3、缓存
提升时钟速度将增大单位时间的时钟周期数。让CPU跑得更快，就意味着能让同样工作或多或少更快完成。
优化指令执行，可以在每个时钟周期内完成更多工作。目前的CPU中，一些指令被不同程度地做了优化，如管线、分支猜测、同一时钟周期内执行更多指令，甚至指令流再排序支持乱序执行等[译注5]。引入这些技术的目的是让指令流更好、更快执行，降低延迟时间，挖掘每一时钟周期内芯片的工作潜能。
在这里，有必要对指令再排序作个简单说明。我刚才提到的部分指令优化手段，其实已远非普通意义上的优化。这些优化可能改变程序原意，造成程序不响应程序员的正常要求。这可是个大问题。CPU设计师都是心智健全且经过严格练习的好同志，正常情况下，他们连苍蝇都不愿伤害，自然也无意破坏你的程序。而在最近几年里，尽管知道指令重组有破坏程序语义的风险，但为了提升每个时钟周期内的工作效率，他们已经习惯于积极开展这类有风险的优化工作。难道海德先生[译注6]复活了?当然不是。这种积极性清楚表明，芯片设计师承受了交付速度更快CPU的巨大压力;在这种压力下，为了让软件跑得更快，他们不得不冒改变程序意思，甚至应用崩溃的风险。拿两个有名的例子来说——写操作再排序和读操作再排序[译注7]。答应处理器对写操作再排序是非常令人吃惊的，让大多数程序员意外，一般来说这个特性必须关闭，因为在写操作被处理器武断地再排序条件下，程序员很难保证程序正确执行。读操作再排序也有明显的问题，但大多数情况下这个特性是开启的;因为相对来说它更轻易把握一些，而且人们对性能的要求，让操作系统和操作环境设计师只能选择让程序员在一定程度吃点苦头，究竟，这比直接放弃性能优化机会的罪责小一些。
第三个是增大与RAM分离的片内高速缓存。RAM一直比CPU慢很多，因此让数据近可能靠近处理器就很重要——当然那就是片内了[译注8]。片内缓存持续飚升了很多年，现在的主流芯片商出售的CPU都带有2M甚至更高的二级缓存。值得一提的是，今后，三种提升CPU性能的传统手段里，增加缓存将硕果仅存。我会在后面更具体说明缓存的重要性。
我写这么多的意思是什么呢?
最重要的是我们必须熟悉到，传统性能提升方法与并发没有直接关系。过去任何方法带来的速度提升，无论是顺序(非并行的单线程或单进程)、还是并发执行的程序，都能直接受益。这点很重要，我们目前大量的程序都是单线程的，而且在未来仍然有重要的存在价值。
当然，适当时候，我们重新编译程序，可以利用CPU的新指令(如MMX、SSE[译注9])和新特性提升系统性能。但总的来说，即使放弃使用新指令和新特性，不做任何更改，老程序在新CPU也会跑得更快，让人心花怒放。
曾经的世界是这般美好，可如今，她就要变了颜色。
为什么我们今天没有10GHz芯片
其实，CPU性能提升在两年前就开始碰壁，但大多数人到了最近才有所觉察。
我这里有份来自Intel的数据(当然你可以从其他厂商得到类似数据)。图中反映了Intel芯片的时钟速度和晶体管集成规模演变历史。晶体管集成数至少就目前而言仍在继续上升，但时钟速度的情况就不同了。
我们从图中可以看到，大概在2003年初，一路高歌猛进的CPU时钟速度忽然急刹车。受制于一些物理学问题，如散热(发热量太大且难以驱散)、功耗(太高)以及泄漏问题[译注10]等，时钟速度的提升已经越来越难。
你目前在工作站上用的CPU时钟速度是多少?10GHz么? 2001年8月Intel芯片就达到2GHz，按照2003年前的CPU发展趋势推算，到2005年初，我们就能拥有第一块10GHz的Pentium芯片。但实际上没办到。而且情况似乎越来越糟——我们根本就不知道到底在什么时候这样的芯片可以出现。
那么放低期望，4GHz又如何呢?目前我们已到3.4GHz——那么4GHz已经不远了吧?唉，似乎4GHz也遥不可及。可能你知道，Intel首先于2004年中将4GHz芯片的发布时间推迟到2005年，而到了2004年秋季，则彻底取消了4GHz计划[译注11]。在本文写作的同时，Intel公布计划到2005年早期，实现到3.73GHz(即图中的右上最高处)的微量提升。所以，至少就目前来说，时钟速度的竞赛实际上结束了，Intel和其他大多数处理器厂商将把旺盛的精力投入到多核等方向去。
也许，我们某天在主流PC里能装上4GHz的CPU，但2005年别想。Intel实验室里的确已经有运行在更高速度的芯片——不过代价是惊人的，比如庞大数量的冷却装置。你想不久在你的办公室里就有这样的冷却设备，坐飞机的时候，就把它们放在你膝盖上?别做梦了!
http://www.vipcn.com/imagelist/06/50/1tb6el8zy1o8.swf莫尔定律与新一代处理器
“没有免费的午餐。”——摘自R. A. Heinlein的小说《The Moon Is a Harsh Mistress》。
莫尔定律玩完了?这个问题很有趣，严格地讲，还不能这么说。尽管和所有的指数式增长方式一样，莫尔定律总有一天会走到尽头，但最近这些年，还没有这样的危险。芯片工程师在榨取时钟周期内剩余价值时的确碰了壁，不过晶体管集成量仍在暴涨，所以从这个角度说，CPU近期仍将遵循莫尔定律，系统吞吐量继续提高。
要害的变化，即本文的中心，是今后几代处理器性能提升所走的道路将完全不同。同时，大多数现在的应用软件将不再可能不作大规模重构，就能像过去那样从处理器免费获益。
接下来数年里，新型芯片的性能提升将主要从三个方面入手，其中仅有一个沿袭是过去的：
1、超线程
2、多核
3、缓存
超线程，是指在单个CPU内，并行两个或多个线程。超线程CPU已经发布了，支持并行执行一些指令。不过这种CPU还是存在短板，虽然给它增加了部分硬件如寄存器，但它和绝大多数普通CPU一样，缓存、整数和浮点运算器仍然是唯一的。有资料表明，写得较好的多线程应用，在超线程CPU上能获得5%-15%的性能提升;假设趋于理想状态，即多线程程序写得好到极点，那么性能可以提高40%。不错了，不过还是做不到成倍提升，而且对单线程应用毫无帮助。
多核，主要是指在一块芯片上运行两个或多个处理器。部分芯片如Sparc和PowerPC目前已经推出了多核版本。Intel和AMD也计划在2005年内初步实现，具体时间取决于它们的系统集成水平，功能则是一样的。AMD初期在性能设计可能更具优势，如更好的支持功能单片内集成，而Intel基本上就打算将两颗Xeon胶合在一块片子上了事。所以刚开始的时候，这种双核芯片与一个真正的双CPU系统在性能几乎没有差别，仅仅在价格上前者更为便宜，究竟它的主板上不需要两个插槽和额外胶合件;另外，即便理想状态，这种架构也无法达到双倍速度，且无益于单线程应用，而只有写得较好的多线程应用能得到好处。
最后一个是片内缓存，还能像预期那样在近期继续上升。三个方法中，仅有这个可以让现有应用全面受益。片内缓存有令人难以置信的重要性和对大多数现有应用的超高价值，原因很简单，那就是“空间就是速度”。CPU和主存交互的代价是巨大的，假如能避免，那就尽量不要和它打交道。在目前的系统里，从主存获取数据所花时间，通常是从缓存获得数据的10到50倍。很让人吃惊吧，因为很多人都以为内存已经足够快。其实这不过是与硬盘和网络相比，而不是运行在更高速度的片内缓存。应用程序的工作与缓存间的适配程度，和我们是荣辱与共的。很多年来，不重构程序，仅仅提高缓存大小就拯救了现有应用，给它们带来新生。软件操纵的数据和为新增功能而加入的代码越来越多，性能敏感的操作必须继续与缓存适配。套用经济大萧条时期老人常念叨的一句话：“缓存为王。”
顺带说件发生在我的编译器小组的趣事，算是“空间就是速度”的一个佐证。32位和64位编译器将同样的代码分别编译成32位和64位程序。64位CPU有多得多的寄存器和其他代码优化特性，因此运行其上的64位编译器先天的获得极大性能提升。这当然很好。而数据的情况又如何呢?换到64位平台上，内存中绝大部分数据的大小并未发生变化，唯一例外的就是指针，指针占用了两倍于以前的空间。因此，我们的编译器和绝大多数32位应用相比，挥舞指针就费力得多。现在的指针耗用8个而不是4个字节，空间净增加，结果我们发现64位编译器的工作集[译注12]大小显著增加。工作集增大导致性能下降，差不多抵消了更快的CPU和更多寄存器带来的性能优势。就在我写这篇文章的时候，64和32位编译器正以同样的速度运行，尽管程序代码完全一样而且64位处理器先天能力更强。这就是“空间就是速度”。
缓存能，但超线程和多核CPU对现在的绝大多数应用，几乎不会有任何影响。
综上所述，硬件的变化到底会给软件开发方式带来怎样的影响呢?你可能已经有了初步答案了。让我们更深入研究，明白其厉害所在。
对软件来说，这意味一次巨变
上世纪90年代初，我们开始学着理解对象。在主流软件开发领域里，从结构化到面向对象编程是过去20甚至可以说30年来最重要的变革。这期间也发生了其他一些变化，例如近来诞生的的确让人着迷的WebServices，但我们中绝大多数人在职业生涯里从未有过见识像面向对象那样基础而深刻改变软件开发方式的机会。
现在，机会来了。
也从现在开始，性能大餐就不再免费了。虽然托缓存增大的福，我们还能在半路上捡到普通的性能提升丸，但假如你希望你的应用程序在新的处理器里能继续获得爆炸性的性能提升，那就需要你好好编写并发程序了(通常是多线程的)。说比做轻易啊，也不是所有问题都天生可以通过并行解决，而且并发编程的难度也是很大的。
肯定有人嚷嚷开了：“并发?并不是什么新鲜玩意嘛!人们不早就在写这样的程序了么?”是的，小部分程序员的确写过。
别忘了，至少从上世纪60年代晚期的Simula开始，人们就在写面向对象程序。但到了90年代，面向对象才成功发动革命并夺取统治地位。为什么呢?工业是受现实需求驱动的，为了解决越来越大的问题，必须编写越来越大的系统，这样的系统需要越来越强劲的CPU和存储设备支持，硬件系统也恰逢其时地逐步提供了这样的支持。面向对象编程擅长抽象和依靠治理，所以成为了开发经济、可靠和可重用的大型软件的必备利器。
并发编程差不多也有同样漫长的历史可以追溯，很早的时候，我们就开始编写协程、管程[译注13]以及其他与并发有关的东西。近10年来，我们也发现有越来越多的程序员在编写并发应用(有多线程的，也有多进程的)系统。但是发生整体转向性的巨变，目前还不具备条件，需假以时日。现有大量的单线程应用，仍然有巨大的存在价值，这点我会在后面说明。
说点题外话，当前“下一次软件开发革命”这样的词语多如牛毛，让大家眼花缭乱，其实这是商家宣传自己新技术所作的广告，不要理睬它。新技术通常都很吸引人，有时候也很有用，但软件开发方式的重大变革必然来源于在真正得到爆发式广泛应用前就存在并经过多年缓慢成长、先进而稳定的技术。这个过程是绕不掉的。变革所依靠的基础技术必须足够成熟(包括有固定的厂商和工具支持);通常，这个成熟稳定过程至少要花费7年的时间，新技术在广泛应用时才不会有潜在的性能悬崖和陷阱。所以，像面向对象这样的软件开发变革，也必须在各项技术经过多年甚至几十年磨砺后才能发生。即便在好莱坞，绝大多数的一夜成名，也仍然是多年努力后发生重大突破的表面象征。
并发将是软件开发史上的又一个重大变革。很多专家仍然在这个变革是否比面向对象还大的问题上争论不休。这样的争论最好还是留给学问家吧。技术工作者最感爱好的是和面向对象一样，编程方式的变化程度、编程技术的复杂性和学习曲线问题。
并发之正反二面
并发技术(非凡是多线程)在主流软件里大多应用在两个方面。第一类是天然就彼此独立的、逻辑上分离的控制流程，比如在我设计的数据库复制服务器里，每个复制session都放在各自的线程里，彼此完全独立的，不会工作于同一条数据记录上。第二类不像第一类那么常见。为了系统提升性能，像利用多CPU平台的能力，挖掘应用程序其他部分的潜能等，我们也会编写并发代码。在我的数据库复制服务器里，多个独立的线程在多CPU平台上就工作得很好。
然而，并发编程也是要付出代价的。一些很明显的问题相对来说无关紧要，比如锁定。对资源的锁定降低了系统的性能，但假如你能找到办法最小化甚至消除资源共享，让操作真正并行，从而明智得当地使用锁，那么从并发执行得到的收益，要远大于在同步上蒙受的损失。
更重要的问题，大概就是并非所有应用都适用并行。这点我会在后面说明。
应该说，最大的问题，就是并发编程本身的难度了。程序员必须将脑子里的编程模型转化为可靠的程序，这比实现顺序执行的传统程序难得多。
任何学习过并发的人都认为自己已经理解并发，早早结束寻找他们认为不可能但实际潜在的竞争冲突和他们其实仍没闹明白的问题。假如开发人员认真学习和思考并发编程，就会发现通过合理组织的内部测试能发现大多数的竞争冲突问题，这个时候，无论是在知识水平还是心情愉悦度上，他们都能达到一个新的高度。不过，除了经过理解为什么和怎么进行真正压力测试的行家测试过的、已经正式发布的软件，都会存在部分在普通测试中无法捕捉的潜伏并发问题。这些问题只有在真正的多处理器系统上才会暴露出来，因为在这样的环境里，多个线程不是在单处理器上切换，而是真正的并发运行，大量新问题就会涌现。而偏偏又有很多人自以为已经真正理解如何编写并发程序，真是让人忐忑不安啊。我见过不少项目组，他们的程序在很多用户那里即便施以极端苛刻的压力测试，都能出色工作，但某天一个用户部署了真正的多处理器机器后，深层次的竞争冲突甚至程序崩溃问题马上出现。CPU发展到今天，重构你的应用，让它们多线程运行在真正的多核计算机上，的确像逼迫初学游泳的人一下子跳入深水——直达终点，似乎有点残忍，但只有真正并行的环境，才能更轻易暴露出你的问题。再说了，即使你组织了一个能真正编写可靠并行代码的团队，也不能说就不会出现问题。例如，并发代码运行可能非常安全，但(在多核的机子上)却不比在单核的机子上跑得快。其典型原因就是线程未被合理分离，共享了单一资源，造成程序执行顺序化。这类问题是相当微妙而复杂的。
结构化程序员学习面向对象(什么是对象?什么是虚函数?我如何使用继续?知道“是什么”和“怎么办”外，还得问一句：“如何保证理论上正确的设计在实践中的正确性?”)是一个飞跃，同样的，顺序思维的程序员学习并发(什么是竞争冲突?什么是死锁?它是怎么出现的，我如何避免它?什么样的构造在我看来是并行的但实际上顺序化了程序?在“是什么”和“怎么办”外，还要回答同样的问题：“如何保证理论上正确的设计在实践中的正确性?”)也是一个飞跃。
现在的大量程序员并没有真正理解并发，就像15年前大量程序员没有真正理解对象一样。但并发编程模式是可以学习的，尤其是我们要坚持基于消息和锁的编程;一旦真正理解了并发，就会发现它并不比面向对象难多少，很轻易觉得那是自然而然的。我们需要为我们自己和我们的团队做好练习投资和时间的预备。
有必要说明一点，我在上面故意将并发编程模式限定在消息和锁基础上。其实也有在语言级就直接支持的无锁编程，比如java5和很流行的C++编译器。但对于程序员来说，无锁比有锁并发编程难得多。大多数情况下，只需要系统和库编写者理解无锁编程就行了，虽然事实上每个人都可以从无锁系统和库获益。老实说，即便有锁编程，也有点碰运气的味道呢。对我们来说这到底意味着什么
好了，回到正题，将问题归纳一下。
1、我们已经讨论清楚的、最重要结论是：假如应用程序想充分利用CPU吞吐增加量，那它们就必然日益需要并发，这种形势逐渐明朗，并将在接下来的数年里深入发展。Intel已经扬言未来他们会推出集成100颗内核的芯片，那么单线程应用最多就只能利用这种芯片1/100的潜在生产力。“哦，性能没那么重要吧，计算机总是跑得越来越快”的论调已经变得天真而可疑，甚至在未来不久将完全错误。
目前，并不是所有的应用都需要(或者更准确的说，只有应用中重要的作业才需要)并行。像编译这类的问题，是必须要考虑并行的，而其他则不一定。请看这个有趣的例子：一个女人需要九个月才能生产一个小孩，并不代表九个女人能花一个月生出一个孩子。你以前可能接触过类似的推导，但有没有感觉这个问题意犹未尽呢?假如有人再和你就此讨论，我向你推荐一个刁钻的问题：从这个命题你能断定“女人-小孩”是一个非并行问题么?通常，人们会下意识地认为它天然就不是一个并行问题，但实际上并不完全是这样。假如目的是生一个小孩，它的确是一个非并行问题;但假如是生产多个小孩，那么它就是一个标准的并行问题了!所以说，目标不同，结论就大相径庭。在考虑你的软件是否和如何使用并行时，千万别忘了面向目标原则。
2、可能不那么明显的结论是：CPU将很可能日益成为应用程序性能的瓶颈。当然，不是所有应用都会这样，目前还未明显受制于CPU能力的应用在未来虽然可能受到CPU影响，CPU也不会一夜之间成为它们的镣铐。但“I/O、网络和数据库瓶颈”似乎快走到谷底，因为在这些领域，条件仍在迅速改善(如GB级WiFi网络等等);而与此形成对比的是，CPU性能提升技术已走到峰点。请注重，我们的CPU目前在3GHz徘徊。所以，除了指望缓存在未来继续扩大(这可真是一个大好消息)，现在的单线程应用不太可能跑得更快。其他方面的性能提升手段，虽然未来还可能继续发挥作用，不过已经无法和过去相提并论了。芯片设计师正在拼命寻找新办法提高管线利用率，降低数据加载延迟，但在这些领域，长在低枝的果子早已被摘光。而应用程序新需求的增加不但不稍事休息，反而神经质地加速猛冲。我们只好逼迫程序做更多的事情，而程序则只有威逼CPU，压垮它，除非程序能并发执行。
应对如此巨变，我们现在有两条路可以走。一是面向并发重构应用，二是勤俭持家，小心规划代码，让它吃更少的食，干更多的活。这就引出了第三个有趣的话题。
3、提升程序效率、优化其性能将越来越重要，而不是反道而行。已经高度重视性能优化的语言将获得重生，其他的语言赶紧奋起直追，朝着效率和优化努力吧。面对长期增长的需求，希望面向性能努力的语言和系统能为我们分忧。
4、最后一点，编程语言和系统将不得不尽快做好面向并发的预备。Java语言从一开始就支持并发编程，虽然还存在不少问题以致不得不发布多个后续版本提升并发程序的正确性和效率。C++长期以来被用于编写大型多线程系统，但它却没有对并发的标准支持(ISO C++标准甚至有意未提及线程[译注14] )，因此，并发目前只能在一些不可移植的特定平台和库基础上实现(而且实现还不够完善，比如静态变量只能初始化一次，这就要求编译器自动加锁，但很多C++的实现里并不生成锁)。另外，目前还存在多种并行编程标准，例如pthreads和OpenMP[译注15] ，其中一些支持隐式并行，另一些显式支持。让编译器分析单线程程序并自动生成并行代码的隐式并行方式当然美妙而优雅，不过这类自动转化工具的结果代码质量还无法与人工编写的显式并行代码媲美。目前的并发编程主要以锁为基础，这种方式也很难把握，经常要赌几分运气。总之，我们迫切需要一个比目前语言提供的更高抽象层次的、统一的并发编程模式。关于这点，以后我还有更多的话要说。
总结
假如你以前对并发未加注重，那么现在是时候了，仔细分析应用的设计，挑出现在和不久就可能过于依靠CPU能力的操作，研究这些部分如何从并发得益。你和你的团队，现在也该深入学习和了解并发编程的要求、不足、风格和专业概念了。
少部分应用天然适用于并行，但大多数不是的。即便你知道程序受制于CPU的位置，可能也很难找到将这部分操作并行化的办法。所有这些问题，要求我们加快对并行的思考和研究。隐式并行编译器能帮点小忙，但不能指望太多，它不可能比得上尽你所能将顺序化程序转化为显式并行和多线程版本后的效果的。
感谢仍未停止的缓存扩大和管线少量优化，免费饭菜在今后还能有一点，不过从今天开始，餐馆无偿提供的只有小菜和饭后小点心了。菜谱上仍然有优质可口的鱼片，但现在要享受它就得付费——设计精细化、代码更复杂，而且要加倍测试。对于多数应用来说，这是个好消息，尽管要辛勤耕耘，但回报是丰厚的，因为并发可以让应用继续从处理器能力暴增中充分受益。译注1
处理器发展历史上，精简指令集(RISC，RedUCed Instruction Set Computer)阵营曾向微特尔(Wintel，Microsoft+Intel)阵营发动过三波声势浩大的微电脑盟主争霸战。
上世纪70年代以来，对处理器的要求更为全面，不单是提升速度就能满足，比如低耗能、小体积，加强数值运算、支持多媒体功能等。复杂指令集(CISC，Complex Reduced Instruction Set Computer)的微指令多且长度不统一，造成解码器线路复杂;加上受当时制造工艺的限制，假如在芯片上直接集成高速缓存和其他部件，体积和价格都将变得难以想象。
RISC应运而生。因为RISC指令精简、线路精简，所以芯片体积和能耗降低，腾出空间也可容纳更多寄存器;另外指令定长，通过硬件加速，还可提升效能。RISC学术界从一开始就分为两派：Berkeley RISC(伯克利大学RISC计划)和Stanford MIPS(斯坦福大学MIPS计划。MIPS，MicroPRocessor without Interlocked Pipeline Stages，无内部互锁流水级的微处理器。我国龙芯即MIPS架构)。
Sun公司引进了RISC技术，在此基础上制定了Sparc(Scalable Processor Architecture，可扩展处理器体系结构)微处理器体系结构规范，并于1985年推出了相应处理器。1988年，Sun领头组建了Sparc联盟，口号是“RISC + UNIX vs CISC + DOS”，藉此发动第一次争霸冲击。后因市场迟迟未见销量，加上Sun在技术上又留了一手，导致联盟最后只剩Sun自己和德州仪器。
1990年，MIPS研究开花结果，开发团队成立了同名公司MIPS，并于1991年建立了ACE(Advanced Computing Environment)联盟，主要成员有Digital(迪吉多)、SGI(Silicon Graphics，视算科技)和Compaq(康柏)。Compaq当时市场低迷，且Intel对Compaq展开了游说，因此Compaq最先退出了联盟;而Digital又忙于Alpha芯片的开发。主要成员离心离德，1992年，第二次联盟以SGI收购MIPS草草收场。
IBM从1975年开始精简指令集芯片研究，也就是后来的PowerPC。1992年，IBM与Motorola(摩托罗拉)、Apple Computer(苹果)公布合组Power联盟。刚开始，Power联盟引用学界评选论文，直指x86复杂指令集结构无法应付未来信息需求，而媒体也纷纷发难斥责x86电脑效能低劣，操作介面不便，都表示支持大胆改革的Power联盟。形势危机，当时Intel的总裁葛洛夫甚至认为Intel已陷入死亡之谷，假如应对失措，“Intel”将成为历史名词。Power联盟洋洋自得。
但在接下来的三年里，Power联盟迟迟不能统一平台标准，操作系统开发进度也严重滞后。到1994年，Intel推出了Pentium芯片，微软的Windows 95也大功告成。尽管当时的Pentium逊于PowerPC，Windows 95界面也不如Macintosh，但前二者相互支援，前后兼容，不断改进，而后二者却不够统一，用户没有安全感。形势急转直下，Power联盟大跌眼镜。
第一波攻击，Sun退回到工作站;第二波攻击，SGI退回绘图工作站;第三波攻击至今，IBM还在服务端处理器领域靠PowerPC苦撑。
顺带说一句，Intel和AMD主要走的都是CISC路线。但处理器发展到现在，各方面技术已经相互融合，不存在绝对CISC或者RISC的芯片了。
译注2
In-Stat：www.instat.com，全球闻名的行业研究机构，Reed Business Information出版集团成员公司之一，Reed Elsevier的战略组成部分;涉及半导体、电信和电子消费品等领域的研究、评估与猜测。
MDR：MicroDesign Resources，原属美国Ziff-Davis电子出版集团，1999年被Reed Elsevier收购。
In-Stat/MDR主办《Microprocessor Report》(《微处理器报告》)杂志，三周刊;Microprocessor Forum(微处理器论坛)每年10月在加利福尼亚州San Jose举行。
译注3
原句为：Andy giveth, and Bill taketh away.
Andy：Andy Grove，安迪·格鲁夫，1968年和罗伯特·诺宜斯(Robert Noyce)、戈登·摩尔(Gordon Moore)共同创立Intel。
Bill：Bill Gates，比尔·盖茨，1975年和保罗·艾伦(Paul Allen)创立Microsoft。
译注4
大概是2001年看到过一则新闻，到网上搜了一下，内容大致如下：
澳大利亚教授韦伯领导的研究小组利用位于夏威夷的世界最大的天文望远镜“凯克”观测17颗不同的类星体。由于这些类星体距离地球120亿光年，它们在宇宙形成初期发出的光线到今天才抵达地球。在长途旅行中，部分光线被星系间的气云吸收。光线的吸收情况既能反映星系气云的性质，也能反映出光的变化情况，这其中就包括光的速度以及决定光速的光谱线精细结构常数。结果，韦伯等人发现，精细结构常数发生了微小的变化。从理论上说，这意味着光速有可能发生过改变。消息公布后，不少物理学家对此发现持谨慎态度。韦伯及同事希望用位于智利的另一个大型天文望远镜来证实他们的结果，据称要得出最终结论尚需2至3年的时间。
不过到目前为止，似乎还没看到他们的最终结论。
译注5
管线：pipelining，或流水线。CPU的管线并不是数据输入输出使用的物理线路，而是指指令执行的流程。一条指令必须被分解为多个执行步骤，每个步骤占用一个时钟周期。例如最基础的管线是5级的：(1)取指令，(2)对指令译码，(3)演算出操作数，(4)执行指令，(5)将结果存储到高速缓存。前三步由指令控制器(ICU)完成，后两步由运算器(ALU或FPU)完成。管线可以细化，例如苹果的G4处理器采用了7级管线，AMD 2500+处理器10级，Intel公司的P3到10级，P4到20级，P4-E甚至高达31级。管线加长，则每级任务量减小，执行所需时间缩短，因此时钟周期可以缩短，即时钟速度加快。设管线为N级，时钟速度为TMIPS(T百万次/秒)，那么平均完成一条指令所花费时间为N/T(当然要求芯片的确在每个周期内能完成各管线级的任务)，因此理论上只要时钟速度加快，则芯片处理能力上升。但问题是管线执行时总有出错(如分支猜测失败)的可能，一旦出错，整个管线就要全部清空，然后从第一级重新执行，在这种情况下，长管线的全部花费时间通常比短管线多。这就是部分AMD芯片比Intel相同甚至更高主频的芯片实际速度要快的原因。
分支猜测：branch prediction。解决管线中条件转移引起管线停顿的问题。例如第一条指令是条件转移，那么需要等其判定结果出来后才能执行下一条指令，分支猜测可猜测判定结果，然后尽快执行其他指令，从而不致管线停顿。当然猜测也有出错的时候，猜测失败将导致管线清空，从头执行。目前猜测准确度可达90%，进一步提高分支猜测准确率是正在研究的重要课题。
乱序执行：out-of-order execution。解决管线中指令相关引起管线停顿的问题。后序指令需要正在执行指令的结果，因此无法立即处理后序指令，这叫做指令相关，造成其他处理单元的停顿，白白损失时钟周期。解决办法是立即找出其他不相关指令来执行，最后由重新排列单元将各执行单元的结果按原来指令顺序重新排列。很显然，乱序执行是有风险的。
译注6
出自美国电影《化身博士》(Dr. Jekyll and Mr. Hyde，有1931和1941两个版本)。故事讲述哲基尔医生相信每个人都同时拥有两极化的个性——好的一面与邪恶的一面。假如将这两种个性分开成为截然不同的两个人，这两个灵魂都将获得释放。他随后成功地用化学实验将自身邪恶的一面转化成为海德先生，此先生犯下了可怕的罪行。但当他想要停止用药时，却惊恐的发现一切为时已晚……
译注7
读/写操作再排序都属乱序执行。看下面一段原始指令代码：
(p1)br label //分支判定。若为true则跳转到label，否则继续执行
ld8 r9 r5 //从r5所指地址空间读取8个字节到r9
add r2 r9 r3 //将r9和r3中值求和，并存入r2
其中ld，load;r，register。
因为load操作较耗时间，通常花费几个时钟周期才能完成。因此从提高效率的角度看，应该在处理器空闲的情况下，尽早加载此操作。比如简单再排序优化后：
ld8 r9 r5
(p1)br label
add r2 r9 r3
假如分支判定结果为false，流程发生跳转，那么可以直接舍弃r9的结果值，即ld8白做了;但假如未发生跳转，则ld尽早执行，提高了流程整体效率。
当然，CPU实际工作远比上面例子复杂。比如将ld提前，但假如ld失败怎么办?有依靠关系的指令呢，能否乱序?在多线程应用里，乱序还可能引起其他一些问题，比如Java中的Double-Checked Locking失败。
不光CPU支持乱序执行，现在的很多编译器也开始做乱序优化，而且重心有逐渐从硬件转到软件的趋势。
有两篇资料可以参看：Scaling Itanium? Architecture for Higher Performance(非凡是其中的如何处理指令依靠值得了解)和Verified Optimizations for the Intel IA-64 Architecture。
译注8
片内，英文为on the die或On-Die。Die：裸芯;Chip：包装后的芯片。类似有On-Chip、Off-Die/Chip。
译注9
MMX：MultiMedia eXtension，多媒体扩展。Intel在1996年3月份正式公布了MMX技术的细节，并于1997年1月正式向全球推出基于MMX技术的166MHz和200MHz Pentium芯片，AMD也几乎在同时推出了支持MMX技术的第六代处理器AMD K6。
MMX技术是Intel针对×86体系的一次重大扩充，使计算机同多媒体相关任务的综合处理能力提高了1.5～2倍。它不仅是Intel自 i386面世以来对CPU体系结构的一次显著改进，同时也是IT界对多媒体数据处理等专用芯片及功能板卡的一次成功挑战。
SSE：Streaming SIMD(单指令多数据) Extensions，是Intel针对AMD K6-2引入的“3D NOW!”技术，于l999年在Pentium3中引入的SIMD扩展指令集，业界也称为MMX2，在多媒体数据处理(非凡是3D)和浮点运算等能力上全面加强。
译注10
目前频率最高的处理器是Intel P4 570J，3.8GHz，上升非常缓慢。
CPU频率越高，所需电能和发热量越多;而晶体管越小，耗电和热量越低。制造工艺进步，可能让晶体管更小，从而让CPU在相同或一定程度内提高的能耗下达到更高频率。从这个角度说，提升CPU频率的瓶颈是制造工艺。
于是，Intel推出了了90nm工艺的Prescott核心Pentium4，其理论频率将能达到6GHz!然而世事难料，在90nm工艺晶体管里，由于电介质厚度太低无法阻挡电子的穿越，造成了严重的电流泄漏问题，随之带来的就是大量的电能消耗和废热。假如强行提升频率，则发热激增，CPU经不起如此的高烧。
泄漏电流问题并非不可解决，但绝不能在短时间办到。至此，芯片厂商提升系统性能的思路开始发生重大变化，即转向多核。
有关电流泄漏和应对策略的详情，可参看：NetBurst的继续者 Core微处理器架构技术解析。
译注11
在IDF05(Intel Developer Forum 2005)上。Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事，半开玩笑当众单膝下跪致歉。
译注12
Working Set，记录了操作系统为进程提交的内存的总量。
译注13
并发编程语言(Concurrent Language)中的术语。
协同程序(coroutines)，或协程。用以实现协作式多任务，于上世纪60年代提出。同属一个协程的多个进程，在同一时刻只能有一个处于运行状态。协程属于一种并发进程创建方式，其他方式还有Fork/join、Cobegin/coend和进程显式申明(Process declarations)等。
并发进程之间的通信方式主要有两种方式：变量共享(shared variables)和消息传递(message passing)。其他还包括抽象于更高层次的远程过程调用(remote procedure call，RPC)等。
通信就离不开同步。同步方法主要包括：信号量(semaphores)、条件临界区(conditional critical regions)、管程(monitors)、互斥(mutual exclusion)、路径表达式(path eXPressions)、原子事务(atomic transactions)和汇集(rendezvous)等。
其中的管程是位于低级同步控制手段之上的一种对象化治理工具。信号量的使用是无结构的，很不方便;条件临界区相对于信号量更结构化，但同步控制代码仍然非常分散，不利于治理。因此引入了管程，它实现了共享资源的集中治理，封装了共享资源以及施于其上的操作。
译注14
因为某些原因(如竞争条件下静态变量初始化问题)，线程还未被列入ISO C++标准。目前在不同的平台上，都有线程的专门实现，短时间内难以完全统一。
不过Boost线程库目前差不多具有准标准身份。
译注15
并行编程中必须考虑的两个问题是被处理数据和任务间通讯。经过用户的选择与市场的淘汰，现在的并行编程标准基本上趋向以下三种：
1、数据并行。特点，各任务处理的数据彼此分离，任务间通过消息传递进行通讯;数据分离和消息传递工作由编译器完成。
HPF(High Performance Fortran，高性能Fortran)是典型的数据并行编程语言。因为目前的编译器技术对实际应用中各种不规则问题的解决方案仍不够理想，加上专注于数据并行，因此HPF未获广泛应用。
2、消息传递。特点，各任务处理的数据彼此分离，任务间通过消息传递进行通讯;数据分离和消息传递工作由程序员和用户完成，因此对程序员要求很高。这种模式非常适用于消息传递的体系结构(如机群系统)，用户和程序员主要需考虑的是通讯同步和通讯性能问题。
并行虚拟机(PVM，Parallel Virtual Machine)和消息传递接口(MPI，Message Passing Interface)是两种广泛使用的消息传递并行编程标准。其中PVM侧重异构环境下的可移植性和互操作性;MPI更强调性能，但在异构环境下有不同的实现。几乎所有的高性能计算系统都支持PVM和MPI。
3、共享内存。特点，各任务处理的数据实现内存共享，任务间也通过共享数据实现通讯;数据共享可由程序员或编译器完成。共享内存并行编程主要应用在对称多处理器(SMP ，Symmetric Multi Processors)系统上。
OpenMP(Open MultiProcessing由X3H5发展而来)和PThread(POSIX Thread)都是共享内存并行编程的实现。
OpenMP由1993年建立的X3H5标准发展而来，目前已成共享内存并行编程的实际工业标准，得到DEC、Intel、IBM和Sun等厂商广泛支持。它在Forthan、C/C++得到了实现，主要支持隐式并行编程，即编译器实现并行。
PThread主要在Unix系统上使用。Unix的实现系统很多，比如linux、FreeBSD、Solaris、Mac OS X等。要在众多“类UNIX”上开发跨平台的多线程应用，绝非易事，因此制定了POSIX Thread标准。David R. Butenhof(Boost库发起者之一，ISO C++标准委员会成员)的《Programming with POSIX Threads》这本书，可以说是Unix上编写多线程应用的必备参考书。对其他平台并行程序开发也有很高参考价值。
总的来说，共享内存并行编程与目前大多数的多线程程序员思维习惯最为接近，是程序员从单核转向多核系统需付代价最小的方案。但专家仍有不同意见，比如Herb Sutter就不看好OpenMP，因为共享内存并行编程本质上并没有太多改进，仍然依靠数据资源的锁定，这会带来性能问题。消息传递并行有性能优势，但对程序员的要求又太高了。所有这些难题，还需要研究并行和各种标准、库的专家继续努力解决。
