Что в процессоре отвечает за многозадачность
Как работает многозадачность
В ответ на Как вы считаете, как работает многозадачность на 80386?. По моему мнению, ни один из предлагавшихся вариантов ответа не верен, а верен такой:
Процессор ничего не знает ни о потоках, ни о процессах. Он просто последовательно выполняет инструкции, пока не случится прерывание. Обработка прерывания сводится к вызову процедуры, не заданному в исполняемом коде. Эта процедура (являющаяся частью операционной системы) производит при необходимости переключение процессов и потоков. Чаще всего процедура прерывания просто делает выход и прерванный поток продолжает свою работу, ничего не заметив.
Шаги этого процесса элегантны и поучительны.
Каждый поток (thread) имеет свой стек — область памяти для хранения состояния исполняемых в данный момент времени процедур. При вызове процедуры состояние процессора записывается в стек, про выходе из процедуры оно оттуда считывается обратно на регистры процессора. Важнейшим элементом состояния является адрес исполняемой команды. Еще более важным элементом состояния является указатель стека — адрес, по которому записываются или считываются данные состояния. Сам указатель стека в стек не записывается.
К процессору от внешних устройств (в том числе от таймера) ведут несколько проводов. Сигнал на любом из этих проводов заставляет процессор выполнить процедуру прерывания, начальный адрес которой задан в таблице прерываний по индексу, равному номеру провода.
Переключение стеков делается так: процедура операционной системы, решившая сделать переключение, сохраняет содержимое регистра — указателя стека в заголовке текущего стека, затем из заголовка другого стека извлекает значение его указателя и записывает в регистр, после чего исполняется обычная команда выхода из процедуры. То есть, смена стека сводится к замене содержимого регистра — указателя стека.
При переключении процессов, дополнительно перегружаются регистры виртуальной памяти.
Множество деталей в этом изложении опущено (например, приоритет прерываний), их можно найти в соответствующей литературе.
Советская терминология отличалась от американской. Поток назывался процессом, а процесс — задачей, в соответствии с работой Дейкстры Взаимодействие последовательных процессов.
МНОГОЗАДАЧНОСТЬ И ПРОЦЕССОРЫ
Кооперативная и вытесняющая многозадачность
Многозадачность, multitasking — свойство операционной системы или среды программирования, обеспечивать возможность параллельной (или псевдопараллельной) обработки нескольких процессов. Истинная многозадачность операционной системы возможна только в распределенных вычислительных системах.
Примитивные многозадачные среды обеспечивают чистое “разделение ресурсов”, когда за каждой задачей закрепляется определённый участок памяти, и задача активизируется в строго определённые интервалы времени.
Более развитые многозадачные системы проводят распределение ресурсов динамически, когда задача стартует в памяти или покидает память в зависимости от её приоритета и от стратегии системы. Такая многозадачная среда обладает следующими особенностями:
Типы псевдопараллельной многозадачности
Тип многозадачности, при котором операционная система одновременно загружает в память два или более приложений, но процессорное время предоставляется только основному приложению. Для выполнения фонового приложения оно должно быть активизировано.
Тип многозадачности, при котором фоновые задачи выполняются только во время простоя основного процесса и только в том случае, если на это получено разрешение основного процесса.
Кооперативную многозадачность можно назвать многозадачностью “второй ступени” поскольку она использует более передовые методы, чем простое переключение задач, реализованное многими известными программами (например, МS-DOS shell из МS-DOS 5.0 при простом переключении активная программа получает все процессорное время, а фоновые приложения полностью замораживаются. При кооперативной многозадачности приложение может захватить фактически столько процессорного времени, сколько оно считает нужным. Все приложения делят процессорное время, периодически передавая управление следующей задаче.
Вид многозадачности, в котором операционная система сама передает управление от одной выполняемой программы другой. Распределение процессорного времени осуществляется планировщиком процессов. Этот вид многозадачности обеспечивает более быстрый отклик на действия пользователя.
Вытесняющая многозадачность — это вид многозадачности при котором планирование процессов основывается на абсолютных приоритетах. Процесс с меньшим приоритетом (например пользовательская программа) может быть вытеснен при его выполнении более приоритетным процессом (например системной или диагностической программой). Иногда этот вид многозадачности называют приоритетным.
Каждая работающая программа имеет свое защищенное адресное пространство. Многопоточное (англ. multithread) выполнение отдельных задач позволяет при задержке в выполнении одного потока не останавливать задачу полностью, а работать со следующим потоком.
Процессы, потоки выполнения
Многозадачная (multi-process) система позволяет двум или более программам выполняться одновременно. Многопотоковая (multi-threaded) система позволяет одной программе выполнять сразу несколько потоков одновременно. Современные операционные системы сочетают в себе оба эти свойства.
Процесс — это понятие, относящееся к операционной системе. Каждый раз, как вы запускаете приложение, система создает и запускает новый процесс. С каждым процессом система связывает такие ресурсы, как:
Поток (thread) — это основной элемент системы, которому ОС выделяет машинное время. Поток может выполнять какую-то часть общего кода процесса, в том числе и ту часть, которая в это время уже выполняется другим потоком.
Скалярные, супер-скалярные, векторные, SMT процессоры
Классификация параллельных архитектур по Флинну (M. Flynn)
Вычислительная система с одним потоком команд и данных (однопроцессорная ЭВМ — SISD, Single Instruction stream over a Single Data stream).
Вычислительная система с общим потоком команд (SIMD, Single Instruction, Multiple Data — одиночный поток команд и множественный поток данных).
Вычислительная система со множественным потоком команд и одиночным потоком данных (MISD, Multiple Instruction Single Data — конвейерная ЭВМ).
Вычислительная система со множественным потоком команд и данных (MIMD, Multiple Instruction Multiple Data).
Скалярный процессор — это простейший класс микропроцессоров. Скалярный процессор обрабатывает один элемент данных за одну инструкцию (SISD процессор, типичными элементами данных могут быть целые или числа с плавающей запятой).
Суперскалярный процессор представляет собой нечто большее, чем обычный последовательный (скалярный) процессор. В отличие от последнего, он может выполнять несколько операций за один такт. Основными компонентами суперскалярного процессора являются устройства для интерпретации команд, снабженные логикой, позволяющей определить, являются ли команды независимыми, и достаточное число исполняющих устройств. В исполняющих устройствах могут быть конвейеры. Суперскалярные процессоры реализуют параллелизм на уровне команд.
Количество подопераций называют глубиной конвейера. Важным условием нормальной работы конвейера является отсутствие конфликтов, то есть данные, подаваемые в конвейер, должны быть независимыми. В том случае, когда очередной операнд зависит от результата предыдущей операции, возникают такие периоды работы конвейера («пузыри»), когда он пуст. Это еще одна проблема в работе конвейерных систем.
Увеличение быстродействия, которое можно получить с помощью конвейера приблизительно дается следующей формулой: nd/(n+d)
В конвейерах команд также могут возникать простои, источником которых является зависимость между командами. Такие ситуации возникают при наличии в циклах ветвлений, то есть условных операторов.
Векторный процессор — это процессор, в котором операндами некоторых команд могут выступать упорядоченные массивы данных — векторы (SIMD процессор). Отличается от скалярных процессоров, которые могут работать только с одним операндом в единицу времени. Абсолютное большинсто процессоров являются скалярными или близкими к ним. Векторные процессоры были распространены в сфере научных вычислений, где они являлись основой большинства суперкомпьютеров начиная с 1980-х до 1990-х. Но резкое увеличение производительности и активная разработка новых процессоров привели к вытеснению векторных процессоров со сферы повседневных процессоров.
Одновременная многопоточность (SMT — simultaneous multithreading) — следующий шаг в расширении возможностей процессора, ориентированный на приложения, требовательные к производительности, и поддерживающий метод распараллеливания задач на уровне инструкций на несколько каналов обработки процессора.
Одновременная многопоточная обработка на уровне приложений позволяет “видеть” два процессора вместо одного задействованного. В случае когда режим SMT отключен (однопоточная обработка), каждый физический процессор использует один логический. Когда же режим SMT активирован, каждый процессор, исполняющий в данный момент команды приложения, использует два логических процессора вместо одного. Технология многопоточности реализуется за счет того, что при выполнении разных команд приложения используются разные устройства процессора, что позволяет распределять по ним потоки.
Шины доступа к памяти и NUMA
Шины микрокомпьютера образует группа линий передачи сигналов с адресной информацией, данных, а также управляющих сигналов. Фактически ее можно разделить на три части: адресную шину, шину данных и шину управляющих сигналов (здесь рассматривается 80286 процессор).
Уровни этих сигналов в данный момент времени определяют состояние системы в этот момент.
На адресную шину, состоящую из 24 линий, микропроцессор выставляет адрес байта или слова, который будет пересылаться по шине данных в процессор или из него. Кроме того, шина адреса используется микропроцессором для указания адресов периферийных портов, с которыми производится обмен данными.
Шина данных состоит из 16 линий. по которым возможна передача как отдельных байтов. так и двухбайтовых слов. При пересылке байтов возможна передача и по старшим 8 линиям, и по младшим. Шина данных двунаправлена, так как передача байтов и слов может производится как в микропроцессор, так и из него.
Шина управления формируется сигналами, поступающими непосредственно от микропроцессора, сигналами от шинного контроллера, а также сигналами, идущими к микропроцессору от других микросхем и периферийных адаптеров.
Для того, чтобы понять динамику работы, разберем, каким образом осуществляется процессором чтение слов из оперативной памяти. Это происходит в течение 4 тактов CLK, или 2 состояний процессора (т.е. каждое состояние процессора длится 2 такта синхросигнала CLK). Во время первого состояния, обозначаемого, как Т 4s 0, процессор выставляет на адресную шину значение адреса, по которому будет читаться слово. Кроме того, он формирует на шине совместно с шинным контроллером соответствующие значения управляющих сигналов. Эти сигналы и адрес обрабатываются схемой управления памятью, в результате чего, начиная с середины второго состояния процессора
Т 4c 0 (т.е. в начале четвертого такта CLK), на шине данных появляется значение содержимого соответствующего слова из оперативной памяти. И наконец, процессор считывает значение этого слова с шины данных. На этом перенос (копирование) значения слова из памяти в процессор заканчивается.
Таким образом, если частота кварцевого генератора, определяющая частоту CLK, равна 20 МГц, то максимальная пропускная способность шины данных равна (20/4) миллионов слов в секунду, или 10 В/сек. Реальная пропускная способность существенно ниже.
Cимметричное мультипроцессирование (англ. Symmetric Multiprocessing, или SMP) это архитектура многопроцессорных компьютеров, в которой два или более одинаковых процессоров подключаются к общей памяти. Большинство многопроцессорных систем сегодня используют архитектуру SMP. SMP системы позволяют любому процессору работать над любой задачей независимо от того, где в памяти хранятся данные для этой задачи; с должной поддержкой операционной системы, SMP системы могут легко перемещать задачи между процессорами эффективно распределяя нагрузку. С другой стороны, память гораздо медленнее процессоров, которые к ней обращаются, даже однопроцессорным машинам приходится тратить значительное время на получение данных из памяти. В SMP ситуация ещё более усугубляется, так как только один процессор может обращаться к памяти в данный момент времени.
SMP это лишь один подход к построению многопроцессорной машины; другим подходом является NUMA, которая предоставляет процессорам отдельные банки памяти.
NUMA, Non-Uniform Memory Architecture — “Архитектура с неравномерной памятью”) — схема реализации компьютерной памяти, используемая в мультипроцессорных системах, когда время доступа к памяти определяется её расположением по отношению к процессору.
Системы NUMA состоят из однородных базовых узлов, содержащих небольшое число процессоров с модулями основной памяти.
Практически все архитектуры ЦПУ используют небольшое количество очень быстрой неразделяемой памяти, известной как кеш, который ускоряет обращение к часто требуемым данным. В NUMA поддержка когерентности через разделяемую память даёт существенное преимущество в производительности.
Хотя системы с некогерентным доступом к NUMA проще проектировать и создавать, становится предельно сложно создавать программы в классической модели архитектуры фон Неймана. В результате, все продаваемые NUMA-компьютеры используют специальные аппаратные решения для достижения когерентности кеша, и классифицируются как кеш-когерентные системы с распределенной разделяемой памятью, или ccNUMA.
Это позволяет процессорам работать с памятью параллельно, и это может значительно повысить пропускную способность памяти, в случае когда данные привязаны к конкретному процессу (а следовательно и процессору). С другой стороны, NUMA повышает стоимость перемещения данных между процессорами, а значит и балансирование загрузки обходится дороже. Преимущества NUMA ограничены специфическим кругом задач, в основном серверами, где данные часто прочно привязаны к конкретным задачам или пользователям.
Технологии многопоточности процессоров: принцип работы и сферы применения
Содержание
Содержание
Физические ядра, логические ядра, технологии многопоточности — все это разрабатывалось инженерами для увеличения производительности компьютерного железа, требования к которому постоянно растут. Программы и игры требуют все больше ресурсов. Как же производители процессоров увеличивают мощность своих детищ? Процессор является «сердцем» компьютера и выполняет вычисления, необходимые для работы софта. Модели CPU отличаются между собой даже в рамках одного семейства. Например, Intel Core i7 отличается от i5 технологией многопоточности под названием «Hyper-Threading», о которой далее пойдет речь (Core i3, i9, и некоторые Pentium также обладают данной технологией).
Принцип работы процессорных ядер и многопоточности
В современных операционных системах одновременно работает множество процессов.
Нагрузка от операционной системы на процессор идет по так называемому конвейеру, на который «выкладываются» нужные задачи для ядра. В качестве примера возьмем одно ядро процессора на частоте 4 ГГц с одним ALU (арифметико-логическое устройство) и одним FPU (математический сопроцеесор). Частота в 4 ГГц означает, что ядро исполняет 4 миллиарда тактов в секунду. К ядру по конвейеру поступают задачи, требующие исполнительной мощности, на которые тратится процессорное время.
Часто происходят случаи, когда для выполнения необходимой операции процессору приходится ждать данные из кеша более низкой скорости (L3 кеш), или же оперативной памяти. Данная ситуация называется кэш-промах. Это происходит, когда в кэше ядра не была найдена запрошенная информация и приходится обращаться к более медленной памяти. Также существуют и другие причины, заставляющие прерывать выполнение операции ядром, что негативно сказывается на производительности.
Данный конвейер можно представить, как настоящую сборочную линию на заводе — рабочий (ядро) выполняет работу, поступающую к нему на ленту. И если необходимо взять нужный инструмент, работник отходит, оставляя конвейер простаивать без работы. То есть, исполняемая задача прерывается. Инструментом, за которым пошел рабочий, в данном случае является информация из оперативной памяти или же L3 кэша. Поскольку L1 и L2 кэш намного быстрее, чем любая другая память в компьютере, работа с вычислениями теряет в скорости.
На конвейере с одним потоком не могут выполняться одновременно несколько процессов. Ядро постоянно прерывает выполнение одной операции для другой, более приоритетной. Если появятся две одинаково приоритетные задачи, одна из них обязательно будет остановлена, ведь ядро не сможет работать над ними одновременно. И чем больше поступает задач одновременно, тем больше прерываний происходит.
Способы увеличения производительности процессоров
Разгон
При увеличении частоты ядра повышается количество исполняемых операций за секунду. Казалось бы, с возрастанием производительности процессора проблемы должны исчезнуть. Но все не так просто, как хотелось бы думать. Прирост от увеличения частоты ЦП нелинейный. Множество процессов все еще делят одно ядро между собой и обращаются к памяти. Кроме того, не решается проблема с кэш-промахами и прерываниями операций, поскольку объем кэша от разгона не изменяется. Разгон — не самый лучший способ решения проблемы нехватки потоков. В пример можно привести всю ту же сборочную линию: рабочий увеличивает темп работы, но по-прежнему не умеет собирать два и более заказа одновременно.
Увеличение количества потоков на ядро
В процессорах Intel данная технология носит название Hyper-Threading, а в процессорах от Amd — SMT. Производители добавляют еще один регистр для работы со вторым конвейером. Пока один поток простаивает, ожидая нужные данные, свободная вычислительная мощность может быть использована вторым потоком. На кристалл же добавлен еще один контроллер прерываний и набор регистров.
Появляется возможность избавиться от последствий прерывания операций и сокращения времени простоя процессорной мощности. Благодаря чему ядро с двумя потоками выполняет больше работы за одинаковый отрезок времени, нежели в случае с однопотоком. На примере с рабочим: у конвейера появляется вторая сборочная линия, на которую выкладываются заказы. Пока производство на первой ленте простаивает в ожидании нужных инструментов, рабочий приступает к работе на второй ленте, сокращая время перерыва.
Стоит учитывать, что логический поток это не второе ядро, как может показаться с первого взгляда. Это лишь дополнительная «линия производства», чтобы более эффективно использовать доступную мощность. Из минусов технологии Hyper-Threading или SMT можно выделить увеличение тепловыделения, недостаток кэша (кэш на два потока по-прежнему общий), и проблемы с оптимизацией некоторых программ или игр, не способных отличать настоящее ядро от логического потока.
Именно по этой причине процессоры серии i7 «горячее» и имеют больше кэша по сравнению с i5. Использование технологии многопоточности может принести примерно до 30 % прироста производительности. Все это применимо как к Intel Hyper-Threading, так и к AMD SMT, поскольку технологии во многом схожи. Может возникнуть вопрос: «Если можно добавить второй поток, то почему бы не добавить третий и четвертый?» Это реализуемо, но не имеет смысла, поскольку кэш одного ядра достаточно мал для большего количества потоков и прироста производительности практически не будет.
Увеличение количества ядер
Это самый действенный способ решения проблемы, поскольку каждый конвейер теперь располагает своим FPU, ALU и кэшем, который не придется делить с другим потоком. Разные процессы используют разные ядра, из-за чего реже происходят кэш-промахи и конфликты приоритетных задач. Способ, разумеется, несет в себе некоторые издержки для производителей: дороговизна разработки и производства, увеличение тепловыделения и размера кристалла, и, как результат, повышается итоговая стоимость процессора.
Сферы применения многопоточных процессоров
С развитием компьютерных технологий перечень программ, использующих многопоточность, неуклонно растет. Это дает огромный простор разработчикам для создания нового софта и игр. Например, сейчас каждый современный triple-A проект оптимизирован для многопоточных процессоров, что позволяет наслаждаться игрой, получая высокий уровень fps на многоядерном CPU.
Еще больше распространены многоядерные системы в среде разработчиков. Программы для 3D-моделирования, монтажа видео и создания музыки требуют параллельного выполнения большого количества задач, с чем хорошо справляются системы с Hyper-Threading или SMT. В операционных системах мощность одного потока может тратиться на фоновые задачи (Skype, браузер, мессенджер), в то время как остальные задействуются для тяжелой игры или программы.
Но далеко не всегда увеличение количества потоков означает увеличение общей производительности. Почему же SMT процессоры порой уступают немногопоточным собратьям? Дело в программной поддержке. Иногда плохо оптимизированные программы не могут отличать логический поток от настоящего ядра, из-за чего на одно ядро может попасть две тяжелых задачи и замедлить работу. Тем не менее, подобные технологии имеют огромный потенциал, главное — грамотно реализовать его на программном уровне.
Многозадачность ОС в разрезе системы массового обслуживания
Мне бы хотелось рассказать немного о многозадачности операционной системы. О концепте управления процессами и потоками с точки зрения ОС (и процессора/процессоров) как системы массового обслуживания. О том, «как это происходит».
Процессов ведь много, а ресурсы ограничены. На всех сразу не хватает. Что же делать? И вот тут возникает аналогия с системой массового обслуживания. Можно представить пул процессов как очередь в кассу. Ой, простите, в процессор. И архаичных вариантов обработки такой очереди [мне известно] три.
Предислование
Изначально я буду ориентироваться на то, что процессор один. Для упрощения. Потом расскажу, в чем, на мой, взгляд разница.
Для начала: общие сведения.
Картинка процессора
Что же такое «процесс» и в чем его отличие от «потока»? Процесс — это (грубо говоря) — заявка на реализацию чего-либо. Точнее, на потребление системных ресурсов. ОС генерирует системную информацию, в которой говорит, какие необходимы это процессу ресурсы. А так же о тех ресурсах, которые ему фактически были выделены. И это — для каждого вновь создаваемого процесса отдельно. О том, сколько ему необходимо памяти, сколько процессорного времени, и т.д.
Так о чем же я? Ах, да.
О способах обработки очереди процессов
Архаичных способов обработки очереди, как я говорила, мне известно три.
Т.е., каждому процессу выделяется определенный квант времени, после которого процессор радостно рапортует: «Свободная касса!», и получает на обслуживание следующий процесс. Текущий процесс же идет в конец очереди. Ибо «все равны». Недостатки: (грубый пример) у Вас идет видеоконференция. Очень важная. Прямо на самом интересном месте: бабах! И начинает печатается «важный» документ. Он же письмо с просьбой перенести время доставки ежедневного обеда с 13:00 на 14:00. А Ваша видеоконференция «неизвестно когда» будет возобновлена. Конечно, на практике так не бывает, потому что принтер работает по прерыванию, и там вообще все иначе. Но аналогия, мне кажется, в целом ясна.
Это когда «не все равны». Процессу назначается приоритет, и пока процесс с более высоким приоритетом не будет обслужен (ой, простите, обработан), другие к кассе (ой, простите, к процессору) подойти не смогут. Недостатки: могут быть процессы, которые из-за низкого приоритета не обработаются вообще никогда. Т.е., письмо Вы так никогда и не распечатаете.
На практике же зачастую используется подход «все равны, но некоторые ровнее». Т.е., «смешанный». Когда процессу выделяется квант времени и приоритет одновременно. Тогда процесс уходит не в конец очереди, а куда-то в «свою» середину. И там ждет.
Схема ясна, но как же обрабатываются процессы? В какой очередности? Тут все та же система массового обслуживания. Есть несколько подходов к обработке процессов в случае квантования и «смешанного» типа:
— FIFO. Первый пришел, первый вышел. (First-In-First-Out)
— LIFO. Последний пришел, первый вышел. (ИМХО, не очень честно… ) (Last-In-First-Out)
— SIRO. Ну, тут полный рандом. Service-In-Random-Out.
В случае «чистых» приоритетов таких вопросов не возникает, ясное дело.
А что же там с многопроцессорными системами?
Ведь я обещала поделиться своими мыслями на этот счет. Ну, давайте представим, что касс (процессоров) несколько. И тут те же принципы, только либо несколько очередей, и процессы попадают в рандомном или не очень порядке в очередь (что мне кажется не очень логичным, ну, например, хотя бы потому, что на новых процессорах по прежнему работают «однопроцессорные» системы). Либо так же очередь (пул, из которого берутся процессы) — одна, а обрабатывают их несколько касс. Но это исключительно мысли автора, не более того.
Может возникнуть вполне резонный вопрос.
А в чем же все-таки отличие процесса от потока?
А все просто. В начале статьи вскользь упоминалось, что программе для выполнения необходимы ресурсы и процессорное время. Так вот, система «воспринимает» процесс как заявку на любые виды ресурсов, кроме процессорного времени. Заявка на процессорное время — это поток. Именно процессорное время распределяется между потоками. Таким образом, процесс состоит из нескольких потоков. Раньше, конечно, это все было единое целое. И процесс, и поток, и все в одном, и вообще, «зачем платить больше?». Как оказалось, в данном случае мы, скорее, «платим меньше». Когда потоков несколько.
Для того, чтобы процессы не могли вмешиваться в распределение ресурсов, система их «изолирует». Предоставляет каждому из них своё виртуальное адресное пространство. Так что ни один процесс не может получить прямого доступа к командам и данным другого процесса.
При необходимости взаимодействия процессы обращаются к ОС, в буквальном смысле, как к посреднику. А она уже им помогает, выдаёт средства связи.
А вот между потоками одного и того же процесса нет полной защиты. Потому что это не только невозможно, но и никому не нужно. Чтобы обмениваться данными потокам вовсе не обязательно обращаться к ОС. Они используют общую память. Один записывает данные, другой читает. И все хорошо. Кроме того, потоки разных процессов по-прежнему хорошо защищены друг от друга.
Мультипрограммирование более эффективно на уровне потоков, а не процессов. Каждый поток имеет свой счетчик команд и стек. Задача, оформленная в виде нескольких потоков может быть выполнена быстрее за счет параллельного (или псевдопараллельного в однопроцессорной системе) выполнения её частей.
Очевидные выводы
Процесс — это заявка на потребление всех ресурсов, кроме процессорного времени. Процессы изолированы друг от друга, и включает в себя потоки. Собственно, потоки — это заявки на потребление этого самого процессорного времени.
Наибольший эффект от введения многопоточной обработки достигается в мультипроцессорных системах, в которых потоки (даже в рамках одного процесса) могут выполняться действительно параллельно, а не псевдо.
Ко всему прочему, был продемонстрировано на примере непосредственно концепт работы системы [массового обслуживания] как таковой.
Я немного «смахлевала» в начале и в середине статье, рассказывая по поводу процессорного времени для «процесса» как такового. Но не сильно, и, я надеюсь, Вы меня простите за эту вынужденную неточность.