Ch1~2 导论 计算机的演变和性能¶
计算机发展简史¶
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第一代：真空管
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第二代：晶体管
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第三代：集成电路
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第三代以后：超大规模集成电路
IAS 计算机¶
- 1945 年，冯·诺依曼提出的计算机体系结构
摩尔定律¶
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集成电路的集成度每年翻一倍，后修正为 18 个月
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影响：
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集成度增加的同时单芯片成本几乎不变；
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高集成度，电路短，速度快；
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体积、能耗、冷却需求小；
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片外互联少，可靠性高。
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微处理器速度¶
芯片制造技术¶
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当代处理器内置技术：
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流水线
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分支预测
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超标量执行
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数据流分析
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推测执行
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性能平衡¶
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问题 1：处理器比主存快太多
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提高一次性读取数据位数；
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改进 DRAM 接口（使用 cache）；
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减少主存访问频度（多级 cache）；
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提高互联带宽（更高速的总线，改进总线层次）
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问题 2：频繁操作、高吞吐量的 IO 与处理器间的数据传输
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提高 IO 设备速度；
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减少 IO 操作频度（使用 cache）；
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改进 IO 接口（DMA）；
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改进互联结构（高速总线、改变互联结构）
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改进芯片组成和体系结构¶
提高处理器速度的方法¶
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提高硬件速度：缩小逻辑门尺寸，提高时钟频率（CLK）
- 但是时钟频率和逻辑密度的增加会造成：功率增加、RC 延迟增长、内存延迟和吞吐量滞后更严重
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增加处理器与主存间高速缓存的大小和速度
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改变体系结构：更复杂的指令执行逻辑，并行、流水线、超标量
- 上述方法收益递减，因此目前新方向是多核
计算机性能评估¶
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时钟速度（也叫时钟频率）：传统
- 缺点：不同指令需要的时钟周期不同；有流水线的处理器在相同时钟频率下执行的指令更多
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CPI（程序每条机器指令所需的平均时间周期数）：
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通常不同类指令的 CPI 不同
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\(I_c\)：规定时间内执行的机器指令总条数
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\(CPI_i\)，\(I_i\)：给定程序中 i 类指令的 CPI 和执行条数
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\(f\)：时钟频率，\(\tau=\frac{1}{f}\)
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有：
\[ \begin{aligned} CPI&=\frac{\sum_{i=1}^{n}(CPI_i×I_i)}{I_c}\\ T&=I_c×CPI×τ \end{aligned} \]
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MIPS 速率（每秒执行的百万条指令的数量）：
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\[ MIPS=\frac{I_c}{T\times 10^6}=\frac{f}{CPI\times 10^6} \]
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注：关于 CPI 与 MIPS 计算，课本 p43 有例题
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MFLOPS 速率（每秒执行的百万次浮点运算的数量）：
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是由于 CISC 相比 RISC，一条指令耗时更长但功能更多，用 MIPS 可能不合适
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\[ MFLOPS=\frac{\text{程序中执行的浮点操作数量}}{\text{执行时间}\times 10^6} \]
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SPEC 速度度量：
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以基准程序 i 在参照系统上的运行时间作为基准程序 i 的参考运行时间 \(Tref_i\)
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以基准程序 i 在被测系统上的运行时间作为基准程序 i 的参考运行时间 \(Tsut_i\)
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\[ r_i=\frac{Tref_i}{Tsut_i} \]
- 是参考时间/被测时间，速度更快的机器比值更高
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\[ r_G=(\prod_{i=1}^{n}r_i)^{\frac{1}{n}} \]
- 作几何平均，作为被测机器的 SPEC 速度度量
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SPEC 频率度量：
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测量执行多个任务的吞吐量，多个基准程序的拷贝同时执行
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\[ r_i=\frac{N×Tref_i}{Tsut_i} \]
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\(Tref_i\) 为基准程序 i 在参照系统上运行的时间，N 是同时执行的程序数量
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\(Tsut_i\) 为 N 个基准程序在被测系统上从开始执行到全部完成所需时间
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Amdahl 定律：衡量多个处理器的加速比¶
令：\(f\) 为程序中可以无限并行执行的部分，\(1-f\) 为程序中固定只能串行执行的部分，\(T\) 为程序在单处理器上的执行时间，\(N\) 为并行系统的处理器数，则：
结论：
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\(f\) 非常小时并行处理意义不大；
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\[ \lim_{N→∞}Speedup=\frac{1}{1-f} \]