1、流水线CPU的原理 流水线CPU是为提高吞吐量而创造的,五段式流水线CPU的吞吐量是单周期CPU的五倍,同一时间CPU上最多有五条指令在运行。如何达到同一CPU上五条指令呢?答案就在于把每条指令都拆分成五个阶段,按照CPU硬件执行流来拆成五段:IF(instruction fetch)、DEC(decode)、EXE(execute)、ME(memory)、WB(wr...
最初开始,指令一条一条顺序执行,后来当工艺进步了,CPU中的元件越来越多,而在原来的顺序执行的过程中,只有一条指令的某一个阶段在执行,如取指,取数据等等,其他元件都处于等待的状态,于是为了提高CPU吞吐量,以及指令并行的效率,于是PipeLine应运而生 5级PipeLine PipeLine原理 PipeLine是指将计算机指令处理过程拆分为...
阶段1是CPU计算, 阶段2是IO操作,这种情况下,通常是使用异步执行,即,阶段1完成任务,然后提交IO任务,并且,不等待IO任务完成,立即开始下一个任务。这是重叠CPU与IO Pipeline原理其实比较简单,但是,如果有应用于实践,一定要benchmark,确保你的优化真的是个优化,而不是劣化!
Data Hazards涉及指令间的依赖，如WAR（写后读）、WAW（写后写）和RAW（读后写）。解决方法包括寄存器重命名和动态调度，如Tomasulo算法通过保留站或乱序发射队列来减少停顿影响。流水线设计复杂，但通过理解每个阶段和相关概念，可以更好地掌握CPU的工作原理。后续将深入探讨其他CPU组件，如MMU、SMMU等。
流水线增大了CPU的指令吞吐量—即单位时间执行指令的条数，但是它未减少指令各自的执行时间。实际上流水线技术要对流水线附加一些控制，因而了增加开销，使单条指令执行时间略有增加。吞吐量的增大意味着程序运行的更快，总的执行时间变短，尽管没有一条指令的执行变快。7 2.流水线的冒险 尽管流水线可以带来...
在Intel认识到频率已成为CPU性能瓶颈之后,多核处理器应运而生。如今高性能程序设计的根本已经转变为如何更充分的利用CPU资源,更快更多地处理数据,而Intel所开发的开源TBB库巧妙的利用了流水线这种思想,实现了一个自适应的高性能软件流水线TBB::pipeline。本文将会以text_filter为例,简单介绍pipeline的实现原理和一些关键...
2、将pipeline应用到CPU的计算单元中 在未将pipeline应用到CPU之前,假如一个计算单元耗时300ps,将结果写入到寄存器耗时20ps,那么一条指令的执行时间为320ps。吞吐量定义为单位时间内执行的指令的条数,一般其单位为GIPS(giga-instruction per second),那么其吞吐量为3.12 GIPS,也就是说每秒执行3.12 giga条指令,1 gig...
#n_jobs=-1代表使用计算机的全部CPU from sklearn.grid_search import GridSearchCV gs = GridSearchCV(clf,parameters,verbose=2,refit=True,cv=3,n_jobs=-1) gs.fit(X_train,y_train) print (gs.best_params_,gs.best_score_) print (gs.score(X_test,y_test)) ...
根据这些原理，分⽀预测技术可以在没有得到结果之前预测下⼀条指令是什么，并执⾏它。现在的分⽀预测技术能够达到90%以上的正确率，但是，⼀旦预测错误，CPU仍然不得不清理整条流⽔线并回到分⽀点。这将损失⼤量的时钟周期。所以，进⼀步提⾼分⽀预测的准确率也是正在研究的⼀个课题。越是长...