例如，在具有2个四核处理器的双插槽系统中，线程调度程序是否尝试将线程保留在同一处理器中的相同进程中？因为在进程中的线程具有大量共享内存访问的情况下，在不同处理器中交错不同进程的线程会降低性能。
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取决于。
在当前的英特尔平台上，BIOS默认似乎是内存在系统中的套接字之间逐页交错。分配1Mbyte和一半将在一个插槽上，一半在另一个插槽上。这意味着无论您的线程在哪里，它们都可以同等地访问数据。
这使操作系统非常简单 - 任何地方都可以。
这可能会对你不利。呈现给OS的SMP硬件环境由通过QPI协作的CPU合成。如果有很多线程都访问相同的数据，那么这些链接可能会变得非常繁忙。如果它们太忙，则会限制性能，并且您受I / O限制。我就是这样;采用英特尔内存子系统设计的Z80内核与我实际获得的内核芯片一样快（好吧，我可能会夸大......）。
在一天结束时，真正的问题是内存不够快。英特尔和AMD最近都对内存做了一些令人印象深刻的事情，但我们仍然因其缓慢而受到阻碍。理想情况下，内存足够快，以便所有内核都具有时钟速率访问时间。 Cell处理器就是这样做的 - 每个SPE都有一些SRAM而不是缓存，一旦你绕过它们就可以让它们真正唱歌。
=== EDIT ===
还有更多内容。正如Basile Starynkevitch暗示，另一种方法是接受NUMA。
NUMA是现代CPU实际体现的内容，内存访问不均匀，因为其他CPU插槽上的内存无法通过寻址总线直接访问。相反，CPU通过QPI链接（或AMD的Hypertransport）请求数据，要求其他CPU从其内存中取出数据并将其发回。因为CPU在硬件中为您完成所有这些操作，所以它最终看起来像传统的SMP环境。 QPI / Hypertransport非常快，所以大多数时候它足够快。
如果您编写代码以反映硬件的体系结构，理论上可以进行改进。因此，这可能涉及（例如）在系统中有两个数据副本，每个插槽上有一个副本。 Linux中的内存关联例程专门用于分配内存，而不是跨所有套接字交错。还有CPU关联例程，允许您控制一个线程正在运行的CPU核心，这个想法是您在一个接近它将处理的数据缓冲区的核心上运行它。
好的，这可能意味着对源代码进行了大量投资，以使其适合您（特别是如果数据重复与程序的流程不相符），但是如果QPI成为一个有问题的瓶颈这是你唯一能做的事情。
我在某种程度上摆弄了这个。在某种程度上，这是一个正确的faff。英特尔和AMD（以及操作系统和库）的整体思维方式是为您提供一个SMP环境，在大多数情况下，它是非常好的。但是，它们允许您使用NUMA来加载必须调用的库函数，以获得所需的线程和内存部署。
然而，对于你想要一点点额外速度的边缘情况，如果架构和操作系统是严格的NUMA，则根本没有SMP。就像Cell处理器一样。更容易，不是因为它写起来很简单（实际上它会更难），但是如果你完全运行它，那么你肯定知道它的速度和硬件可能达到的速度一样快。有了我们现在所拥有的伪造的SMP，你可以尝试使用NUMA，但是你大部分都想知道它是否尽可能快。它不像图书馆告诉你，你正在访问实际驻留在另一个套接字上的内存，他们只是让你这样做而没有暗示还有改进的余地。