课程笔记计算机体系结构复习笔记

Posted 2023-04-03 lokol.

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了课程笔记计算机体系结构复习笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

第一章基本原理
第二章指令集体系结构
第三章流水线
第四章存储器层次

第一章基本原理

计算机系统层次与体系结构

计算机系统层次：应用语言机、高级语言机、汇编语言机、操作系统机、传统机、微程序机

相同指令集体系结构可以有不同的组织（不同的内存系统、总线、CPU等），相同的指令集体系结构何组织在硬件实现上可以不同。

体系结构属性：指令集、I/O机制、寻址技术、数据类型的位数

体系结构在组织方面对程序员是不可见的（transparent）。

体系结构的设计考虑速度、成本、物理器件大小和功耗（power），如乘法单元（成本高、物理器件较大，但速度快）和加法单元迭代使用（相对速度低，但廉价）用以实现乘法。

摩尔定律：晶体管密度及性能每18-24个月翻一番。（已不再适用）

测量及分析性能

性能（performance）的影响因素：响应时间（response time, elapsed time）（反应快慢）、执行时间（运行快慢，评价性能的主要因素）、吞吐量（throughput）（一次性处理数据多少）

执行时间是性能的倒数。

反应时间的定义：硬盘访问、内存访问、I/O操作、系统开销（operating system overhead）所造成的延迟。

执行时间的定义：

CPU时间：CPU执行计算所用时间，不包括I/O等待及运行其他程序所用时间。
CPU时间又可分为：
- 用户CPU时间：程序所占用的CPU时间。
- 系统CPU时间：操作系统响应程序请求所占用的CPU时间（与响应时间不同）。

使用程序评估性能的方法：

真实应用进行评估（最精确）
核心应用（Kernels）进行评估：使用真实程序中的关键片段进行性能评估。
玩具测试基准（Toy benchmarks）：小型程序进行评估，结果已知。
合成测试基准（Synthetic benchmarks）：整合多种应用的benchmark，包括核心程序和真实程序。

比较性能方法：

总体执行时间：各测试程序总的执行时间，该方法在计算机执行程序次数相同时可用。
平均执行时间： $\\frac1n\\sum^n_i=1Time_i$
加权执行时间：程序执行频率不同时可用。
- 指明程序出现的相对频率或权值设定与执行时间成比例： $\\sum_i=1^nWeight_i\\times Time_i$
归一化执行时间：选定参考机，进行归一化，再利用归一化后的数值进行平均，求平均数可使用算数平均数或几何平均数（ $\\sqrt[n]\\prod_i=1^nExecution\\ time\\ ratio$ ），最终：
$实际性能=归一化数\\times 参考机性能$

计算机设计量化原理

阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）：由某些部分加速所得到的性能提高受加速部分的百分率所限。

加速比（Speedup）：

$加速比=\\frac增强后的性能增强前的性能$

新的执行时间：

$执行时间_new=执行时间_old\\times((1-未增强部分占比)+\\frac增强部分占比加速部分加速比)$

总加速比：

$总加速比=\\frac执行时间_old执行时间_new=\\frac1(1-未增强部分占比)+\\frac增强部分占比加速部分加速比$

回报递归法则（the law of diminishing returns）：对于一部分性能的提高，总体加速比的提高呈递减状态，即贡献越来越少、有上界。

CPU性能方程：
$CPU时间=时钟周期数(CPU\\ clock\\ cycles)\\times时钟周期时间(Clock\\ cycle\\ time)$

$CPU时间=\\fracCPU时钟周期数时钟频率(Clock\\ rate)$

CPI：
$CPI=\\frac程序所需总CPU时钟周期数指令数(Instruction\\ count, IC)$
从而可推出：
$CPU时间=指令数\\times CPI\\times 时钟周期时间$
由于改变时钟周期时间、CPI、指令数其一时，很难不改变其他部分，故有以下计算CPI方法：
$CPU周期数=\\sum_i=1^nIC_i\\times CPI_i$
测量CPU性能的各组成部分：

时钟周期：
- 已完成设计：利用时延评估器（timing estimators）或时延验证器(timing verifiers)
- 未完成设计：考察关键路径（critical paths）
指令数测量：利用编译器及测试指令集行为的工具
- 指令集模拟器（instruction set simulator）：慢，但精确测量指令集行为的几乎所有方面。
- 基于执行的监控（execution-based monitoring）：快，通过修改程序（插桩代码）。
CPI测量困难：现代处理器存在流水线和存储层次，需要考虑流水线和cache结构。

$CPI_i=Pipiline\\ CPI_i+Memory\\ system\\ CPI_i$

算法设计与分析课程复习笔记

一、计算模型

1.1 定义：

我们在思考和处理算法的时候是机器无关、实现语言无关的。所有的算法运行在一种“抽象的机器”之上，这就是计算模型。　

1.2 种类

图灵机是最有名的计算模型，本课使用更简单更合适的RAM计算模型。

1.3 RAM（Random Access Machine）模型

RAM模型的基本构成如下：

RAM计算模型有如下特点：

一个简单操作花费一步：键值比较、加减、内存访问
没有操作可以被分解：循环、子程序
内存：访存是一个简单操作、无限制的内存

二、算法设计

2.1 算法问题规约

将算法问题严格的定义为精确限定输入\\输出的“规约”形式：

输入：明确定义了算法接受的所有合法输入
输出：明确定义了对于每一个合法的输入值，相应的输出值应该是什么

例子1：

Euclid算法，辗转相除法的算法实现，计算m、n的最大公约数

输入：非负整数m，n

输出：gcd（m，n）

int Euclid(int m, int n) {
    if (m <= n)
        swap(m,n);
    while (m%n != 0) {
        n = m%n;
        m = n;
    }
    return n;
}

//这是测试用例
int main()
{
    cout << Euclid(15,12) << endl;

    system("pause");
    return 0;
}

View Code

例子2：

顺序搜索，在一个数组中搜寻一个具体的数

输入：关键字K，数组E[1...n]

输出：如果K在E中，返回K在E中的位置，如果不在则返回-1

int SequentialSearch(vector<int> e, int k) {
    for (int i = 0; i < e.size(); ++i)
        if (k == e[i])
            return i;
    return -1;
}

//这是测试用例
int main()
{
    vector<int> e = {1,2,3,4,5,6};
    cout << SequentialSearch(e,8) << endl;

    system("pause");
    return 0;
}