200802本篇是郑纬民《计算机系统结构》的读书笔记,欢迎各位路过指正!今天是第六章:向量处理机。

6. 向量处理机

  • 向量处理机:具有向量数据表示和向量指令系统的处理机。 向量处理机一般都采用流水线结构,通常有有多条并行工作的流水线。

  • 向量协处理器:以中小型机或微机作主机,向量处理部件作为外围设备,加速向量的处理速度。

  • 向量计算机系统结构要解决的六个技术问题:处理机带宽、存储器带宽、输入输出带宽、通信带宽、同步带宽、多用途。

6.1 向量数据表示方式

  • 一条向量指令可处理N个或N对操作数。采用多寄存器结构的两地址指令编写程序。 存储器采用字节编址方式,字长为32位。

  • 向量表示法:

    • 等间距向量表示法:向量起始地址A;向量长度L;向量间距f。
    • 带位移量的向量表示法: 向量基地址A;向量长度L;向量位移量:f。则向量有效长度为LfL-f;向量起始地址:A+fA+f
    • 稀疏向量表示法:采用压缩方法存储以节省存储空间。

6.2 向量处理机的结构

  • 存储器-存储器结构:多个独立的存储器模块并行工作,对存储系统的访问速度要求很高。有多个高速流水线运算部件,采用多个存储体交叉和并行访问来提高存储器速度。

【计算机组成原理】计算机系统结构笔记(6):向量处理机

  • 寄存器-寄存器结构:运算通过向量寄存器进行,对存储系统访问速度的要求降低。把存储器-存储器结构中的缓冲栈改为向量寄存器。

  • 如CRAY-1向量处理机的结构

【计算机组成原理】计算机系统结构笔记(6):向量处理机

6.3 向量处理方式

  • 横向处理方式:向量计算是按行的方式从左至右横向地进行。流水线效率低,频繁进行流水线切换。(不适合向量处理机)

  • 纵向处理方式:向量计算是按列的方式自上而下纵向地进行。适用于存储器-存储器结构。

  • 纵横处理方式:横向处理和纵向处理相结合的方式。用于寄存器-寄存器结构的向量处理机中。分组方法:N=K×n+rN=K\times n +r。 减少访问主存储器的次数。

6.4 向量处理机的关键技术

  • 向量平衡点:为了使向量硬件设备和标量硬件设备的利用率相等,一个程序中向量代码所占的百分比。

  • 向量链接技术:当前一条指令的结果寄存器可以作为后继指令的操作数寄存器时,多条有数据相关的向量指令并行执行。

  • 向量循环开采技术:当向量的长度大于向量寄存器的长度时,把长向量分成长度固定的段,采用循环结构处理这个长向量。当N超过64时,要采用向量循环开采技术。

  • 向量递归技术:向量指令一般为三地址,但递归运算用两地址。

6.5 向量处理机的性能评价

  • 向量指令处理时间Tvp=TS+Tvf+(n1)TcT_{vp} = T_S + T_{vf}+(n-1)T_c。其中TsT_s为向量流水线的建立时间。TvfT_{vf}为向量流水线的流过时间。TcT_c为流水线“瓶颈”段的执行时间。

    • 通常把几条能在一个时钟周期内同时开始执行的向量指令称为一个编队 。同一个编队中的指令不存在功能部件冲突和数据相关。
    • 采用向量链接技术、分段开采等则向量长度为n的一组向量操作的整个执行时间为:Tn=nMVL×(Tloop+Tstart)+n×TchimeT_{n}=\left\lceil\frac{n}{M V L}\right\rceil \times\left(T_{\text {loop}}+T_{\text {start}}\right)+n \times T_{\text {chime}}其中TloopT_{loop}为执行标量代码的开销,TstartT_{start}为每个编队的向量启动开销,MVLMVL是向量寄存器的长度。
  • 最大性能RR_\infty:表示当向量长度为无穷大时的向量流水线的最大性能。常在评价峰值性能时使用。

R=limn 浮点运算次数义时钟频率 循环所用的时钟周期数=浮点运算次数 × 时钟频率 limnTn/n R_\infty=\lim _{n \rightarrow \infty} \frac{\text { 浮点运算次数义时钟频率 }}{\text {循环所用的时钟周期数}}=\frac{\text {浮点运算次数 } \times \text { 时钟频率 }}{\lim _{n \rightarrow \infty}\left\lceil{T_n} / n\right\rceil}

其中nn为向量长度;TnT_n为一组向量操作的整个执行时间。

  • 半性能向量长度n1/2n_{1/2}:为达到一半RR_\infty值所需的向量长度,评价向量流水线的建立时间对性能的影响。

相关文章:

  • 2021-04-29
  • 2021-12-13
  • 2021-11-30
  • 2021-08-08
  • 2021-11-27
  • 2021-05-04
  • 2021-06-13
  • 2022-01-17
猜你喜欢
  • 2021-10-28
  • 2022-01-04
  • 2021-04-20
  • 2021-07-22
  • 2021-12-13
  • 2021-04-26
  • 2021-05-08
相关资源
相似解决方案