计算机系统结构的研究现状
高性能计算机体系结构研究综述
高性能计算机体系结构研究综述引言随着计算机技术的不断发展,高性能计算机的应用范围越来越广泛。
高性能计算机是指能够提供高性能计算能力的计算机体系结构,主要用于进行复杂的科学计算、工程仿真等领域。
随着计算机应用场景的不断扩大,如何提高高性能计算机的计算能力和效率成为了计算机领域的核心问题。
本文综述了高性能计算机体系结构相关的研究进展和热点问题。
第一章高性能计算机体系结构概述高性能计算机体系结构是指计算机硬件系统的组成部分和相互连接方式。
高性能计算机与传统计算机系统的差别在于,高性能计算机使用了一种特殊的并行处理技术和高速通信技术。
高性能计算机主要由计算节点、存储节点、网络节点三个部分组成。
其中,计算节点用于执行计算任务,存储节点用于存储数据,网络节点用于实现节点之间的通信。
第二章并行计算体系结构并行计算体系结构是高性能计算机体系结构的重要组成部分,也是高性能计算机计算能力提高的核心。
并行计算体系结构主要有集中式共享存储架构、分布式存储架构、混合存储架构等。
其中,集中式共享存储架构具有计算能力强、资源利用率高等优点,是高性能计算机比较成熟的体系结构之一。
第三章高性能计算机并行计算模型高性能计算机并行计算模型是指对高性能计算机进行并行计算的理论模型和计算模型。
高性能计算机并行计算模型主要包括共享存储模型、分布式存储模型、混合存储模型等。
其中,共享存储模型是高性能计算机并行计算模型中的重要一种模型,具有良好的可扩展性和灵活性。
第四章高性能计算机芯片架构高性能计算机芯片架构是指高性能计算机中的处理器芯片架构。
高性能计算机芯片架构主要采用多核处理器的设计方式,如Intel的Xeon、AMD的Opteron、IBM的PowerPC等。
这些多核处理器的设计方式具有计算能力强、性能高等优点,可以提高高性能计算机的计算能力和效率。
第五章高性能计算机网络架构高性能计算机网络架构是指高性能计算机中节点之间的通信方式和通信协议。
计算机体系结构的发展与趋势
需要解决相关问题
流水线技术需要解决资源冲突、数 据冒险和控制冒险等问题,以确保 流水线的顺畅运行。
指令集架构(ISA)
定义
分类
指令集架构是指计算机硬件和软件之 间的接口规范,定义了计算机可以执 行的所有指令的集合以及这些指令的 编码方式。
AI驱动的自主系统
研究基于AI的自主系统设计和实现方法,提高系统的自适应能力和 智能化水平。
绿色低碳成为关键
绿色计算技术
研究低功耗、高能效的计算技术和方法,降低计算机系统的能耗 和碳排放。
可持续性与可循环性
在计算机系统设计和实现过程中,注重可持续性和可循环性原则, 采用环保材料和可再生能源。
节能标准与政策
物联网、自动驾驶等应用对实时计算和边缘计算的需求日益增加,要求
计算机体系结构做出相应的调整。
产业生态挑战
技术更新速度
计算机体系结构的技术更新速度非常快,如何跟 上这种发展速度并保持竞争力是一大挑战。
产业链协同
计算机体系结构的发展涉及芯片设计、制造、封 装等多个环节,需要产业链上下游的紧密协同。
标准与规范
面临的挑战与机遇
挑战
计算机体系结构面临着性能提升瓶颈、能耗问题、安全性问题、可编程性等方 面的挑战。
机遇
新兴技术如量子计算、光计算、生物计算和光量子计算等为计算机体系结构的 发展带来了新的机遇。
02
传统计算机体系结构回顾
冯·诺依曼结构
存储程序概念
冯·诺依曼结构中,程序和数据都存储 在同一个存储器中,实现了存储程序 的概念,使得计算机具有通用性。
光子计算
光子器件与电路
超级计算机的体系结构优化研究
超级计算机的体系结构优化研究随着科技的发展,超级计算机的应用范围越来越广泛,也越来越重要。
对于超级计算机的体系结构优化研究,一方面可以提高其性能,使其更高效地运行,另一方面也可以研究出更加新颖的体系结构,提高超级计算机的应用范围。
本文从超级计算机的体系结构构成、体系结构的优化、体系结构的前沿研究等三方面进行分析,展示目前超级计算机的发展状况。
一、超级计算机的体系结构构成超级计算机的体系结构一般分为五个部分:处理器、存储器、网络、硬件互连和操作系统。
这些部分共同组成了超级计算机的运行环境。
1. 处理器处理器是超级计算机的核心组成部分,其负责运行各种计算程序。
自从超级计算机出现以来,处理器的发展一直是超级计算机发展的推动力。
处理器的发展可以分为四个阶段:单核处理器、多核处理器、众核处理器和向量处理器。
其中,向量处理器是目前超级计算机性能最高、最先进的处理器。
2. 存储器存储器是超级计算机中用于存储数据和程序的地方,可分为主存和辅存两个部分。
主存分为固态存储器和动态存储器,辅存则有硬盘,磁带等等。
3. 网络网络是超级计算机中处理节点之间的通信中心,用于连接各个处理器。
网络的设计直接影响到超级计算机的运行效率和性能。
4. 硬件互连硬件互连是指超级计算机不同节点之间的物理连接,包括硬件电路板、线缆、传感器等。
5. 操作系统超级计算机的操作系统需要具备高度的可控性、可靠性和可扩展性,以确保超级计算机的正常运行和高性能。
二、超级计算机的体系结构优化为了提高超级计算机的性能,需要对超级计算机的体系结构进行优化设计。
下面主要介绍几种优化设计方法。
1. 物理组网优化物理组网优化是指通过优化超级计算机的硬件互连,以提高超级计算机处理器之间的通信效率。
物理组网优化可以通过改变节点之间的物理位置、改变节点之间的连接方式等方式进行优化。
2. 指令并行优化指令并行优化是指通过对计算程序中指令间关系的分析,将可以在并行的不同处理器上同时执行的指令进行合并,加速计算程序的运行。
CPU体系结构的技术现状分析
CPU体系结构的技术现状分析
一、简介
CPU (Central Processing Unit) 是计算机的中央处理器,是所有处
理器的核心部分,是运行计算机程序的核心。
CPU执行程序的指令,解决
计算问题,控制和协调其他部件的工作。
CPU体系结构技术是指利用芯片
来实现CPU设计、原理和功能的一系列技术。
CPU体系结构技术的发展主要是通过改进CPU的结构和功能来实现的,以适应不断变化的计算机需求。
目前,各大厂商都不断努力改进CPU体系
结构技术,以满足不断变化的计算机需求。
不同类型的CPU体系结构技术
也在不断发展。
二、技术发展
1.多核心技术
多核心技术是指在一颗CPU中集成多个处理器核心,多个核心可以同
时处理多个任务,极大地提高了CPU的运行速度,大大减少了用户的等待
时间。
目前,市面上多核处理器已经普及,成为主流。
2.多线程技术
多线程技术指的是在一颗CPU上实现多个线程,允许多个程序同时运行。
它将程序分成几个独立的部分,各个部分可以同时运行,从而提高CPU的处理能力。
它还可以让程序更易于移植,可以节省开发时间。
3.超线程技术
超线程技术是一种将一颗处理器的性能按其中一种方式拆分成多个逻
辑处理器的技术。
计算机体系结构软件模拟技术的现状与未来
程序员之家‖38‖计算机体系结构软件模拟技术的现状与未来◆闫雨石计算机体系结构软件模拟技术主要是为了迎合高性能计算机的研发而采取的在现有平台上对体系设计情况进行验证和模拟的过程。
它可以充分发挥模拟软件成本低,可以有效发现计算机硬件系统存在的问题等优势,从而为计算机设计提供最优秀的方案。
本文从计算机体系结构软件模拟技术的应用现状出发,重点探讨计算机体系结构软件模拟技术的未来应用前景。
使用计算机体系结构软件模拟技术已经成为现代计算机开发的必要环节,特别是在计算机处理器达到10亿晶体管规模的情况下,大量资金的投入和较长的研发周期,使计算机体系结构软件模拟技术有了广泛的应用前景。
1 计算机体系结构软件模拟技术的现状计算机体系结构软件模拟技术通常使用软件形式对计算机的存储器、数据处理器等硬件系统进行模拟,从而达到找出硬件运行中的问题,其模拟技术发展表现为如下状态。
1.1 计算机体系结构软件模拟技术的开发现状研究计算机体系结构软件模拟技术的开发,主要为了解决模拟硬件运行状况时出现的运算周期更长,运算结果不准确等问题,目前主流的体系结构软件模拟技术还更关注于对处理器运算过程的模拟,从而找出处理器可能潜在的风险。
由于体系模拟技术需要大量的研发经费,而且服务项目的自身局限性,使计算机体系结构软件模拟技术的研发还没取得层级上的突破。
1.2 计算机体系结构软件模拟技术的环节现状计算机体系结构软件模拟技术的开发消耗时间长,见效周期较慢,需要解决的技术难题多,特别是在以现有计算机语言的基础上,计算机体系结构软件模拟技术通常只集中于对一个部件或某个部分的运算系统进行性能提升,从目前情况看,计算机体系结构软件模拟技术还没有更多的取得从全局上的突破,其研发状态还处于小范围的改进和调整之中。
1.3 计算机体系结构软件模拟技术的精度现状由于计算机体系结构软件模拟技术还不能有效的对计算硬件过程进行全部的还原和再现,只能通过计算量的积累来运行推导出计算机硬件设备可能存在的问题,这就导致了计算机体系结构软件模拟技术的运算精度相对较低,这也决定了计算机体系结构软件模拟技术在理论研究上更专注于对解决系统设计问题,另一方面要求计算机体系结构软件模拟技术根据被模拟器件的功能展开有效运算,并且能够对运算结果做出科学可靠的分析。
新一代计算机体系结构的研究与发展
新一代计算机体系结构的研究与发展计算机作为人类智慧的结晶,已经深入到我们的生活中。
从最早的冯·诺伊曼体系结构,到现在的并行计算、量子计算等新技术的出现,计算机的发展呈现出了不断创新的态势。
新一代计算机的研究与发展,正是为了应对未来多样化的计算需求。
本文将探讨新一代计算机体系结构的研究与发展。
一、新一代计算机的出现以往的计算机体系结构是由冯·诺伊曼提出的,由一台主处理器按照顺序执行计算机指令。
这种计算机体系结构在计算速度和指令控制方面存在一些局限性,逐渐被一些新体系结构取代。
新一代计算机是基于现代计算技术、人工智能技术、机器学习技术和大数据分析技术等实现的,具有高效性、可扩展性、高性能等特点。
新一代计算机的出现,为解决大规模数据计算、人工智能和机器学习等应用领域的问题提供了新的解决思路。
二、新一代计算机的技术特点1.并行计算:新一代计算机充分利用了CPU、GPU、FPGA等高性能计算单元的并行计算能力。
通过数据并行和任务并行技术,可以充分发挥这些计算单元的能力,提高计算效率。
2.分布式计算:新一代计算机还采用分布式计算体系结构,可以将计算任务分配给不同的处理单元进行任务处理,以达到大规模、高性能的计算目的。
3.量子计算:量子计算是一种新型的计算方式,其计算原理是基于量子力学的。
量子计算机可以用经典计算机无法解决的方式,处理大规模、复杂的数据计算问题。
三、新一代计算机的应用领域1.人工智能:新一代计算机的运算速度和处理能力,可以为人工智能提供更好的支持。
在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面,新一代计算机可以提高人工智能的准确性和智能化程度。
2.大数据分析:新一代计算机的基于分布式计算的体系结构,可以支持大规模数据的存储和计算,为数据分析和挖掘提供更多可能性。
3.科学计算:在各种科学计算问题中,需要大规模的计算量,以达到更准确的结果。
新一代计算机可以充分发挥其高性能和并行计算功能,提供更高效的科学计算能力。
浅析计算机体系结构模拟技术现状、挑战与展望
浅析计算机体系结构模拟技术现状、挑战与展望1 引言计算机系统日益复杂,其研制难度不断增加,开发风险不断加大,研制周期越来越长,体系结构模拟技术在计算机体系结构研究和系统设计中的作用愈加显著. 通过对计算机系统的建模、仿真及评估,科研人员可以验证新型体系结构设计;将该技术导入产品设计则可优化系统方案、降低开发风险并提升开发效率.作为一种系统评估手段,体系结构模拟器运行在宿主机上,通过加载测试程序来验证新的设计方案,发现其中潜在的缺陷,从而改进设计并有效控制风险. 体系结构模拟器通常使用软件方式对部分或全部计算机系统硬件建模,对体系结构的指令集架构、处理器、存储系统、网络传输拓扑结构等进行模拟,验证系统的功能和性能. 体系结构模拟器已成为系统研究和设计开发中不可或缺的工具.早期体系结构模拟采用分析验证技术,如数据驱动验证,即跟踪收集性能测试程序在目标计算机上运行所产生的数据信息,通过分析该数据信息来评估体系结构的性能.这是一种后验证方法,不利于在项目早期开展系统架构分析和风险评估. 为在项目早期论证系统设计方案,在数据驱动验证的基础上又提出了模型分析技术,该技术使用数学工具对计算机系统各部件间的接口进行建模,通过评估资源利用率和相应时序特性来验证目标系统的性能. 模型分析技术可在体系结构设计初期发现影响系统性能指标的关键因素,从而指导方案设计和改进. 但由于模型建立及求解过程复杂,为了简化模型,必须将部分细节特征抽象化,导致模型分析结果精度低,测试结果不能准确反应真实系统特性. 软件模拟技术则可以较好的解决这一问题.模拟器使用软件的方式模拟真实硬件的功能及时序特性. 软件模拟技术可模拟程序执行的全过程,获得程序运行过程中系统的动态行为及特性. 然而,软件模拟技术在表现出较高精度和灵活性的同时,也存在模拟速度过慢的问题. 为了提高模拟速度,软件模拟与硬件加速相结合的技术即混合模拟技术应运而生. 混合模拟技术将体系结构中的部分或全部部件用FPGA 或硬件仿真器( emulator) 实现,从而提高模拟性能.2 模拟精度模拟器精度主要受三个方面因素影响:1) 系统建模精确程度;2) 输入参数拟合程度;3) 指令执行时序的精确程度.模型要精确的匹配真实系统设计,需开发者准确的理解建模任务,并正确的开发出相应模型; 在此基础上,要针对系统具体行为设计输入参数集. 为了实现性能模型的简洁和快速执行,开发者往往将一些细节特征抽象化,导致系统时序出现偏差,降低模拟精度. 在实际应用中,还存在其它因素影响模拟精度,如缓存控制指令的精确性、I /O 系统模拟的准确性等.2. 1 踪迹驱动模拟技术早期的体系结构模拟器主要采用踪迹驱动( trace-driven)、数学建模分析等方法. 踪迹驱动技术收集指令在已有计算机系统中执行所产生的踪迹数据,并将这些信息作为输入驱动模拟器运行. 这种技术的优点在于可仅对系统的局部进行细致模拟而无需关注系统的其它部分,从而降低了开发复杂度并提升了执行速度. 缺点是踪迹本身过滤了系统的动态信息,如分支预测错误等,因而无法观察系统的动态特征,并且踪迹一般是基于特定参数的固定序列,因此无法代表不同参数对应的多种执行情况. 典型的轨迹驱动模拟器包括磁盘系统模拟器DiskSim、Cache 模拟器Dinero等. 数学建模分析方法通过建立数学模型来描述目标系统特征,由于不能精确的获得性能数据,因此这种方法的误差较大.2. 2 执行驱动模拟技术执行驱动( execution-driven) 模拟技术建立目标系统的功能和性能模型,通过应用程序的执行获取性能数据,从而获得较高的模拟精度,执行驱动的模拟器使用目标程序的二进制代码作为输入来驱动模拟过程. 在模拟过程中,模拟器模拟指令的动态执行( 如分支预测等) 过程,从而在不需要目标系统硬件的情况下获得更接近真实目标系统运行的结果,并能够精确的模拟不同部件对系统性能的影响. 相对于踪迹驱动等技术,执行驱动减小了存储空间的开销,模拟器的输入数据量只与程序的静态指令数成比例,动态指令则在模拟过程中由模拟器生成,一定程度上会影响执行速度. 采用执行驱动的模拟器可以运行完整的操作系统和应用程序,是实现全系统模拟的一种常用方法. 执行驱动技术已经成为体系结构模拟的主流技术,典型的应用有SimpleScalar、SimOS、Proteus等.3 模拟速度模拟速度是衡量模拟器性能的重要指标. 精确的性能模拟是非常耗时的过程,特别是随着系统中处理器核心数的迅猛增长,模拟大规模计算机系统所需要的时间会变得难以接受. 以200KIPS 的模拟执行速度模拟单核1 秒运行需要数小时,而模拟千核系统的 1 秒运行需要耗时一年以上,这显然不能满足现代体系结构的研究与设计需求. 模拟加速一直以来都是模拟技术研究领域重点关注的问题. 典型的加速方法包括动态二进制翻译( DBT) 、穿线码加速、采样加速、同构加速、并行模拟加速、硬件加速等.3. 1 动态二进制翻译动态二进制翻译( DBT) 将某个指令集上可执行的二进制代码翻译到宿主机指令集执行. 二进制翻译最初采用解释执行,它对源处理器代码中的每条指令实时解释执行,系统不保存解释后的代码,翻译一条便执行一条指令. 解释器相对容易开发,但对代码执行不做任何优化,执行效率低. 静态翻译技术解决了这一问题,它在源处理器代码执行之前对其进行翻译,有足够的时间对翻译后的代码做完整细致的优化,并且一次翻译的结果可以多次使用,避免了多次解释操作带来的时间开销. 但是,静态翻译无法很好的解决代码自修改、间接过程调用、间接跳转等问题.动态翻译是一种实时编译技术,即在程序运行过程中对执行到的片断进行翻译,解决了静态翻译存在的问题. 程序运行时,DBT 翻译器在其本地地址空间开始执行指令、逐行解码,遇到系统调用指令则采用翻译器自身的调用函数进行替换,在调用点接替操作系统内核的职能. 当程序中有频繁重复的指令片段时,DBT 将直接执行已经翻译好的相应代码,从而省去了重新编译的过程. 高速缓存中放置翻译后程序片断的位置称为翻译缓存,当该缓存填满时,DBT 采用两种方式处理: 清空翻译缓存区域、重新加载; 或者增加缓存区的大小. 如果程序的一个运行指令集合超出翻译缓存空间,则第一种方法将会失效; 而第二种方法会降低cache 的利用率,因为大多情况下需要一次翻译的片断长度有限; 具体策略根据需求进行选择. 动态二进制翻译可以解决代码自修改问题,利用执行时的动态信息去发掘优化机会,对用户能做到完全透明. 将DBT 应用于体系结构模拟器,编译器可以选择只翻译那些频繁执行的程序和用户需要详细模拟的程序,这样既能提高cache 利用率,也能让编译器更好的优化目标代码,有效提高模拟速度.3. 2 采样技术采样技术是通过减少模拟运行的指令数来达到模拟加速的目的,具体分为随机采样、周期采样和统计采样. 随机采样是指随机选择一些程序片断进行模拟运行,将模拟结果以某种方式合并起来,用于代表整个测试程序的运行. 随机采样的片断长度一般是固定值,采样片断之间的距离则是随机的,可以通过反复重新采样后求模拟结果的平均值,使其尽可能的接近整个程序的运行结果. 周期采样是在程序中周期性的选择片断进行模拟运行,用户可以灵活的设置周期长短和间隔大小. 统计采样是基于统计学的方法推测出测试程序的特征,通过测量变化差异使采样片断能够反映出程序的变化,从而确保采样集是代表整个程序的最小采样集. 采用该类技术的模拟器有SimPoint、SMARTS等.采样技术的关键在于程序片段的选取. 随机采样不确定性较大,该方式测试结果与整个程序结果之间存在偏差,反复采样取平均方法可以提升准确度,但验证过程耗时. 周期采样同样难以选择合适的采样频率和片断长度以使取得的采样集是最小集合. 统计采样技术需要通过合适的方法找到最佳采样集. SMARTS 模拟器就是采用基于统计的采样方法,采样片断是周期性采样,长度基本固定但允许有轻微的变化以对齐时钟周期边界. 为保证片断执行时宿主机的cache 以及分支预测器等处于正确的状态,SMARTS 在详细执行片断程序之前先粗略的模拟片断之间的代码以完成Cache 及分支预测器等部件的初始化. 模拟过程分为功能模拟和详细模拟阶段,功能模拟执行间隔代码,这个阶段模拟器忽略许多内部状态的记录,程序快速向前推进,为下一阶段的详细模拟建立正确的部件状态; 详细模拟阶段则精确执行程序片断. FFX + WUY + Run Z 也是一种基于统计的采样方法,FFX( Fast-ForwardX) 是指测试程序运行开始后快速执行X 百万条指令,粗略模拟; WU Y 指详细模拟之后的Y 百万条指令,以便建立起符合详细模拟情况的运行环境,但该阶段的模拟结果并不作为整个模拟结果的参照; 接下来的Z 百万条才是模拟器真正详细执行的程序段. 该方法可极大的减少模拟运行时间,但Z 百万条指令往往不能代表整个程序的执行结果,从而导致模拟误差.4 可用性对于体系结构模拟技术,可用性包括两个方面: 一方面模拟器应能适应各种系统应用场景,如: 单核单任务、单核多任务与多核多任务等; 另一方面,加载到模拟器的测试程序可用度高,支持多个平台和多种编译器,使模拟器能够发挥最大的验证功效.4. 1 用户级虚拟化随着计算机系统处理器核数的迅猛增长,千核系统成为现实,给模拟器技术带来了巨大挑战. 由于千核系统规模庞大,能加载的测试程序类型有限,无法全面的评估千核系统特性,进而影响了千核系统的研究、开发. 为解决该问题,需要新的技术使模拟器能够加载更广泛的测试程序.Daniel 等人使用轻量用户级虚拟化技术( lightweight userlevel virtualization) 构建了ZSim 模拟器,实现千核系统测试程序的灵活加载. 用户级虚拟化技术使用动态二进制翻译给用户进程提供虚拟系统视图来支持多程序并发执行,并支持运行管理及客户-服务器类型负载. 常规的用户级模拟器通常不能模拟此类程序.为实现千核系统的模拟,模拟器利用了宿主机上的多个处理器,突破了传统模拟器仅能在单处理器上运行的局限. 为适应多处理器并行架构,ZSim 每个进程利用共享内存段作为一个全局堆,所有的仿真状态都存储在全局堆中. 通过调整共享堆和库代码段的映射地址,实现跨进程无缝信息传递. 尽管线程来自不同的处理器,ZSim 也可被视为一个简单的多线程应用,并可使用轮换调度算法( round-robin) 来创建任意数量的线程. 为避免模拟器操作系统出现死锁现象,ZSim 舍弃传统模拟器使用的修改测试程序的办法,而是识别出阻塞的系统调用的子集,通过调整内部同步点使得线程加入和退出来避免死锁. 为摆脱程序运行依赖精确的时间,模拟器虚拟化了rdtsc( 读时间戳计数器) 指令、只有少数内核接口、睡眠处理和超时处理调用返回时间信息,使得宿主机与模拟器的时间相互独立. 通过引入上述技术,ZSim 实现了多种类型测试程序的加载运行、如客户端-服务器类程序,并可模拟完整的千核系统.4. 2 优化测试程序优化测试程序是通过精简基准测试程序集,使模拟测试更具有针对性,以提高模拟的效率. 对于基准测试程序集,其初衷是将一些基准测试程序集中化、规范化,以有效评测系统在各种应用场景下的性能. 该程序集可以弥补基准测试程序个体的不足. 但也存在以下几个问题:1) 缺少可信度,基准程序的运行往往与实际程序运行存在差异;2) 每个程序有不同的运行条件,用户为改善测试程序的性能常使用专用标记,但这些标记又容易引起许多程序的不合法转换或降低其他程序的性能;3) 完整程序集的运行时间长. 由于研究侧重点不同,研究者往往采用精简代码的方式来获得更好的系统性能测试结果. 以SPEC xxxx 为例,它是SPEC 中面向处理器的基准测试程序集,为处理器研发人员广泛使用,其包含多组性能测试程序,能测试多处理器计算机系统的整数运算性能和浮点数运算性能. 其中,整数运算基准程序以C 语言开发为主,浮点运算基准程序主要用Fortran 语言开发,用于各种CPU 的性能评价. 为了优化基准测试程序,众多处理器研究者致力于研究如何精简代码使得模拟评估处理器过程更为高效,所做的工作包括减少代码运行、减少输入的数据等.Timothy 等人通过分析测试程序的基础模块分布( Basic Block Distribution) ,试图运行一些程序片断去代替整个程序的运行. 他认为不同的基础模块能唯一标识不同的指令执行阶段,基础模块的周期运行反映了计算机系统各个构件的周期运行,如IPC、分支命中率、缓存命中率、预测值、预测地址、重排序缓存占用等. 由于基本块的频度信息可以使用工具快速收集,因此该方法提供了一种寻找程序模拟点及周期性特征的实用方法. KleinOsowski 等人在xxxx2000 的基础上开发了MinneSPEC 测试程序,该程序精简了模拟输入的参数集,但保留原数据集内部函数的运行权重分布,包括初始化、主要计算功能和复位功能等,极大的降低了模拟运行时间. 但是,MinneSPEC 测试程序所模拟出的结果与原测试指令集有较大差异,取得的优化效果有限. Erez 等人通过选择执行部分程序来代表完整的程序执行,使用统计驱动算法生成模拟点集合,并使用检验算法去选定代码执行初期的模拟点. 该方法的难点在于如何给出一个指标以选择合适的模拟点,该指标基于程序基本块的分布,通过研究它们的块矢量差分布情况来决定运行的代码.5模拟器技术面临的挑战现有的计算机体系结构模拟器在精度、速度、可用性和易用性等方面均存在不同程度的不足. 一直以来,研究人员不断努力改进模拟技术. 如踪迹驱动的较大误差使得执行驱动技术得到重视和发展,基准测试程序的漫长运行时间促使人们对采样技术进行研究,计算机系统规模的日渐庞大推进了并行模拟技术的发展. 随着计算机系统逐步进入千核时代,模拟技术又迎来了新的重大挑战.体系结构模拟器面临的首要挑战是系统建模复杂度急剧增加. 因功耗和散热等因素的限制已不能继续采用提升单一处理器频率的方式提升系统性能,计算机系统多采用多核、多处理器方式构建. 即使每个处理器、核心均在较低的频率、功耗下运行,其系统整体性能依然大幅超越单核处理器系统.Intel 的实验结果表明,单核处理器每提高20% 的时钟频率,仅能提升13%的性能,但增加73% 的功耗; 而当增加第二个核心时,可在降低20% 时钟频率的同时提高73% 的性能. 对于通用CPU,在上个世纪90 年代末, IBM、惠普、SUN 等服务器厂商就相继推出了多核服务器CPU. 2006 年, Intel 推出了双核处理器,接下来陆续推出了面向服务器、工作站和个人电脑的4 核、8 核处理器. 2014 年2 月, Intel 又发布具有15 核心的至强通用处理器,基于该处理器构建的64 路分布式共享内存系统已经接近1000 核心. 对于众核处理器,2007 年Tilera公司发布的嵌入式处理器TILE64 包含了64 个核心,在2010年Supercomputer 会议上Intel 公布了单芯片48 核的云处理器架构,并声称其理论上可达到1000 个核心,而GPU 已经具有数千核心.计算机系统已经步入千核时代,但现有的体系结构模拟器大都不能胜任千核系统模拟,如单线程运行的Gem5、Flexus、MARSS 等模拟器虽然理论上可以模拟千核系统,但其在可用资源、模拟速度等方面均不能满足千核系统的模拟需求. Hypersim 能较好的模拟HPP 高性能计算机体系结构,但只针对集群系统,适用范围有限; ZSim 采用多处理器并行化方法提高了千核系统模拟的速度,相比单线程模拟器取得了显著的进步,但由于采取了较多的精简策略,影响了其模拟精度.体系结构模拟器面临的第二个挑战是模拟速度与精度难以兼顾. 现有的模拟加速技术如采样技术、动态二进制翻译等均是以牺牲模拟精度为代价. 模拟器执行全部的基准测试程序集能够获得完整的系统特征数据,但耗时巨大,执行部分测试程序或者程序的部分代码能加快模拟速度,但影响测试结果的精度,故体系结构模拟需要在精度和速度间权衡. 即使以大幅损失精度为代价,现有模拟器的模拟速度依然无法满足千核系统的模拟需求. 硬件加速方案是一种选择,但软硬件混合模拟器的开发难度大、周期长,因此硬件加速还不能成为主流的模拟器技术.模拟器技术面临的第三个挑战是对异构多核系统支持不足. 一些计算密集型应用如图形处理、气候模拟、分子动力学计算等对系统处理性能要求高,通用处理器系统无法满足其需求,而GPU 拥有超强的浮点处理、矢量计算能力,特别适合大规模、低耦合度并行计算任务. 相比于通用处理器,GPU 在图形处理、气候模拟、分子动力学计算等应用处理上有百倍甚至上千倍的性能提升. 因此采用CPU + GPU 并行模式,占用系统绝大部分性能的密集型计算将由GPU 执行,而少量控制型任务( 如运行操作系统、处理数据交互等) 将由CPU 执行.根据Amdahl 定律,采用GPU 加速密集型计算任务处理措施后,系统可以获得较好的加速比,CPU + GPU 模式在高性能计算中获得了广泛应用. 但是当前,面向CPU + GPU 异构系统的模拟研究极为有限.大多数模拟器虽然集成了多种处理器模型,但在模拟时只能使用单一处理器模型,尚缺乏对异构多核系统并行模拟的支持. LIN 等人构造的异构多核架构模拟器虽然实现了在多个SimpleScalar 进程中运行不同处理器模型,但其系统结构与真实异构系统存在较大差异,不能精确的模拟异构系统.6 研究展望为了更好支持未来计算机系统的研究和设计,体系结构模拟技术需要从4个方面取得更多的创新和突破. 针对归纳4A 理论示意图Fig. 1 4A theory schematic diagram的模拟器 4 个特征,本文提出4A 理论( accuracy,acceleration, availabilityand adaptability ) ,即未来体系结构模拟技术需在精度、速度、可用性、易用性4 个方面均取得重大突破,理想的模拟器将会是这4 类技术发展的交集.基于4A理论,本文认为如下几个研究方向需要重点关注:6. 1 基准测试程序集优化基准测试程序优化是一种提升模拟效率的重要方法. 基准测试程序应能准确、高效的测试目标系统,同时具备一定的灵活性,允许用户对源代码进行修改. 基准测试程序集需要面向多种类型应用,尽可能覆盖各个应用场景.6. 2 模型组件化体系结构性能模拟要求建立精确的时序模型,各部件模型之间需要频繁的通信和同步,成为并行模拟器设计的难点.若将并行模拟器中通信和同步功能分别独立实现,各部件模块内部进行功能模拟,通过调用统一接口模型进行交互,则可使设计者更专注于部件模块的建模与设计,而较少考虑它们之间的通信和同步问题.6. 3 大规模并行模拟当前大规模计算机系统能够提供大容量内存、IO 带宽和强大的计算能力,现有绝大部分模拟器还基于单线程运行,无法充分利用大规模计算机系统提供的资源. 并行化模拟技术尚未成熟,仍然需要深入的研究和探索.6. 4 异构系统模拟异构多处理器架构在解决科学计算、图形处理、加解密等高性能计算问题中已经发挥出巨大的作用,但异构模拟技术研究相对滞后,模拟器支持有限,异构模拟技术是未来体系结构模拟技术重要发展方向之一.6. 5 硬件加速技术FPGA 或者硬件仿真器( emulator,如cadence 公司的Palladium等) 加速技术已经得到普遍应用,利用上述技术可实现单个部件或者全系统的模拟,不仅大大加快了模拟器的速度,而且提高了基准测试程序的执行效率. 但是随着计算机系统规模越来越大,单片FPGA 或单台硬件仿真器无法容纳全系统甚至主要部件逻辑,而采用多片FPGA 或多台硬件仿真器加速方案依然存在诸多协同、交互难题,故硬件加速技术仍需要进一步发展.7 结束语计算机系统已步入千核时代,规模庞大、结构复杂、开发周期长、风险高,迫切需要计算机体系结构模拟技术提供强有力的支撑. 本文首先按照精度、速度、可用性和易用性4 个方面的特征对计算机体系结构模拟技术现状进行了分析和归纳,并总结其不足之处. 随后论述了大规模计算机系统模拟面临的若干挑战,并提出了未来理想模拟器应是精度、速度、可用性及易用性技术发展交集的4A 理论,据此对体系结构模拟技术未来发展进行展望.<!--。
计算机操作系统现状与发展分析
计算机操作系统现状与发展分析
现代计算机操作系统是一种管理计算机硬件资源和软件资源的程序,
它使用户能够更容易地控制计算机及其外部设备,并利用计算机实现各种
功能。
它同时负责处理计算机运行的底层技术,以及管理系统级软件,如
文件系统和媒体管理系统等。
计算机操作系统的发展追溯到 Mac OS、Unix 和 MS-DOS 一系列的操
作系统。
在此基础上,多媒体技术的发展对操作系统的发展产生了重大影响,改变了计算机操作系统的形态和功能。
随着计算机系统脱离个人使用,向集群计算的发展,操作系统从控制外部设备的传统角色,发展为管理网
络资源、用户登录、安全管理、中间件服务和网络的 Web 服务等功能,
从单机的操作系统发展为跨平台的网络操作系统,也就是现代的操作系统。
当今,计算机操作系统已朝着以下几个方向发展:
第一,大数据和云计算的发展,以及跨越移动设备和物联网的发展,
将为操作系统提供更多元的发展空间。
大数据和云计算的发展使操作系统
的功能变得更加复杂,系统架构也要求数据的实时访问、高可靠性、安全
性和弹性。
计算机体系结构的现状及发展趋势
计算机体系结构的现状及发展趋势
计算机体系结构是计算机科学中最基本原理的一部分,涵盖了计算机系统的处理器结构、存储器结构、输入/输出构架以及软件结构等关键部件。
它的运作方式可以提供计算机系统的功能,从而为用户提供有用的服务。
计算机体系结构的现状及发展趋势,将在本文中详细阐述。
现今计算机体系结构的发展,主要由Intel、AMD、ARM和IBM等公司推动。
处理器结构已从原有的32位结构发展到64位,进一步提升了计算机系统的运算速度。
同时,处理器的架构也更加趋向于多核处理器,其中一些处理器还支持动态热缩放,能够自动提升处理器的热效率,从而进一步提高计算机系统的性能。
存储技术也发展迅速,从单一的硬盘到现在支持RAID技术的SSD,从结构上来看,存储系统已经发展到性能更高、容量更大的状态。
除此之外,还有虚拟内存的技术,对于虚拟内存和物理内存的调度和分配,可以极大的提升系统的性能。
输入/输出技术的发展也在瞬息万变。
如今,计算机系统支持各种多媒体设备,如显示器、打印机、声卡、摄像机、外设等,用来处理用户的输入/输出信息。
计算机系统结构现状与发展PPT
科学层次
计算科学的开山之作:图灵机模型
图灵理论
希尔伯特问:存不存在一个解决所有数 学问题的一般算法?
图灵答道:有!
图灵理论的俗解:
如果不考虑时间,只要对bit进行处理、 移动、存储操作,就能解决任何数学计 算问题!
这个理论指明了bit的强大功能,也包含 了计算机的设计思想
后图灵理论
储系统(RAID,NAS,SAN)
软件新定义
(可运行的)思想和内容的数字化 思想:算法、规律、办法(由程序承担) 内容:图形、图像、数据、声音、文字
等
所有的硬件都是相似的, 软件则各有各的不同
各种硬件在数字域都有相同或相似的内 脏
各个领域都有自己的软件,但也有共性 软件(这就是我们从事计算机行业的人 要干的事,系统软件:OS,数据库,普 遍使用的应用软件)
4 x 64 Memory Crossbar Switch
4 x 64
M
MM
MM
MM
M
M
M
M
MM
MM
MM
M… M
M
4…x 64 … 4…x 64 … 4…x 64 … 4…x 64 …
4…x 64 …
M
MM
MM
MM
M
M
M
处理能力的需求无止境
科学计算、商业应用、网络应用对计算 能力的需求是单个处理器所无法满足的
(电统治了能量领域)
终于找到了!
“bit”是人类至今为止找到的最佳信息媒介
(信息统一于数字)
数字的力量the power of data
1.可表达各种信息形式(人能接受的信息:文 字、声音、图形、图像、视频;触觉?嗅觉? 味觉? ;机器能接受的信息:电流、电压等)
计算机体系结构的发展及技术问题研究
计算机体系结构的发展及技术问题研究摘要计算机体系结构的发展关乎着计算机数据处理能力和计算机语言的支持指令语义,因此,需要进行不断研究。
本文首先简述了计算机体系结构发展的现状,并对CISC与RISC两种计算机体系结构做了对比,然后对计算机体系结构中存在的技术问题进行了阐述,最后就计算机体系结构未来发展趋势和所面临的挑战进行了研究。
关键词计算机体系结构;发展;技术问题前言现代计算机的发展主要分为两个时代,即串行计算时代和并行计算时代。
并行计算以串行计算为基础,再通过一组处理单元进行组成,而处理单元间能进行相互协作和通信,并共同对大规模的计算任务进行高速完成。
每一个计算时代的发展均是从体系结构开始的,之后才会在基于该体系机构的系统软件、应用软件上进行发展,最后才会在不断发展和对问题进行求解过程中迈向巅峰。
1 计算机体系结构的现状计算机技术的飞速发展不仅促进了人们工作效率的提高,还促进了人们能更好地彼此沟通。
现代微处理器的体系结构主要可分为两类:基于CISC的体系结构和基于RISC的体系结构,基于CISC的体系的芯片有x86(intel);基于RISC 的体系的芯片有power pc、sparc等。
不管是哪种结构,人们在对芯片进行设计时,都会对以下几个方面的问题引起重视:数据处理等方面是计算机最重要的功能,因此,计算机的计算和处理速度是衡量计算机性能的关键性指标。
很大程度上,计算机体系结构决定了计算机的处理速度,当然计算机的处理速度也受硬件结构、制作工艺等诸多因素的影响。
RISC的处理速度很快,它所运用的是流水线技术,能直接完成指令的硬件译码。
而CISC因其硬件本身具有的复杂度就很高,所以也会具备更高的处理速度。
CISC可支持较高的计算机语言,而RISC只能支持精简性的指令集和指令集组合。
但这并不表示RISC不具备优势,RISC能通过对高级语言进行优化编译,从而达到对高级语言的支持。
对于上述所讲的两个目标,人们都希望计算机的运算速度越高越好,与此同时,也更希望计算机能直接支持高级语言,便于人们能更方便快捷地开发计算机相应的软件[1]。
新型计算机体系结构的研究
新型计算机体系结构的研究一、引言计算机体系结构是计算机体系结构领域的一个重要研究领域。
随着信息化时代的不断发展,传统计算机体系结构已经无法满足日益增长的计算需求。
为此,一些新型计算机体系结构被设计出来,以满足不同行业和应用领域的需求。
本文将探讨新型计算机体系结构的研究进展,包括GPU计算、量子计算和神经计算等方面的研究现状。
二、GPU计算图形处理器(GPU)计算是一种基于GPU体系结构的计算方式。
GPU是一种专门用于处理图形和影像的芯片,其特点是具有高并发处理能力和大规模并行计算能力。
GPU计算已经广泛用于深度学习、图像处理、密码学等领域。
最近几年,由于机器学习和深度学习的兴起,GPU计算受到了越来越多的关注。
在GPU计算方面,NVIDIA是一个领先者。
NVIDIA的CUDA 架构提供了一套完整的编程工具,可帮助开发人员在GPU上编写高效的并行程序。
除此之外,AMD公司的ATI Stream技术也提供了类似的工具,可帮助开发人员利用GPU进行高性能计算。
三、量子计算量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式。
与传统的二进制计算方式不同,量子计算使用量子比特(qubit)来存储计算数据,其计算方式具有指数级加速能力。
量子计算的发展受限于寻找更可靠和更稳定的量子比特的进展,同时还需要寻找可靠和有效的算法来处理量子计算问题。
尽管如此,量子计算的发展前景仍然令人兴奋,因为它有望在一些重要领域实现突破和创新。
近年来,Google公司发布了一项名为“量子超越”(Quantum Supremacy)的重要成果,他们证明使用53个量子比特的Sycamore处理器可以在200秒内完成一个传统计算机需要超过100亿年才能完成的计算任务。
这个成果显示了量子计算的巨大潜力和前景。
四、神经计算神经计算是一种灵感来自人类大脑的计算方式。
它通过模拟神经元和神经元之间的连接来实现计算过程。
神经计算的一个重要应用是人工神经网络,它可以用于图像识别、自然语言处理、音频识别等领域。
新一代计算机体系结构的研究与实践
新一代计算机体系结构的研究与实践随着计算机技术的不断发展,人们对计算机的要求也越来越高,特别是在处理大规模数据和复杂任务时。
传统的计算机体系结构已不能满足这些要求,因此,新一代计算机体系结构研究与实践成为了当下的热点。
一、背景分析计算机应用广泛,计算需求也越来越大,特别是在人工智能、自然语言处理、大规模数据处理等领域。
传统的计算机体系结构主要基于冯诺依曼结构,也就是将计算、存储、控制分开,通过数据传输实现。
然而,这种架构存在一些瓶颈,如处理速度、能耗等,不适用于大规模数据、高性能计算等领域,因此,新一代计算机体系结构的研究迫在眉睫。
二、新一代计算机体系结构的特点新一代计算机体系结构与传统的计算机体系结构有所不同,它的主要特点如下:1.非冯诺依曼结构与传统的计算机体系结构不同,新一代计算机采用了非冯诺依曼结构,即将计算、存储、控制等功能融合在一起,用同一种芯片来完成多个任务,大大提高了计算效率和能耗利用率。
2.量子计算机量子计算机是新一代计算机体系结构的代表之一,它是一种基于量子力学的计算机,具有速度快、能耗低、处理能力强等优点。
由于量子计算机计算方式与传统计算机有很大的不同,它可以解决传统计算机无法解决的问题,如分解质因数、大规模数据处理等。
3.神经元计算机神经元计算机是指利用类神经元模型构建的一种新型的计算机体系结构。
它模仿了人类神经系统的结构和功能,通过并行计算来完成复杂任务,如图像处理、语音识别等。
4.光子计算机光子计算机是指利用光子信号作为信息的传输媒介,构建的一种新型的计算机体系结构,它的运行速度快、能耗低、抗干扰性强等优点。
光子计算机还可以采用并行计算的方式,大大提高了计算效率。
三、新一代计算机体系结构的应用随着新一代计算机体系结构的不断发展,它已经在一些领域得到了广泛应用,如:1.人工智能人工智能需要处理大规模的数据和复杂的任务,这正是新一代计算机体系结构优势所在。
通过新一代计算机体系结构的应用,可以大大提高人工智能的处理能力和效率,进一步推动人工智能的发展。
计算机体系结构的发展及技术问题探讨
计算机体系结构的发展及技术问题探讨计算机体系结构是指计算机硬件系统的结构和组成方式。
随着计算机技术的不断发展,计算机体系结构也在不断地演变和改进。
本文将从计算机体系结构的发展历程、现状及未来发展趋势、技术问题等方面探讨计算机体系结构的发展及技术问题。
一、计算机体系结构的发展历程计算机体系结构的发展可以分为以下几个阶段。
1.第一代计算机(1940年代末至1950年代中期)第一代计算机采用的是电子管作为计算元件,具有体积大、功耗高、故障率高等缺点,但是具有可编程性和计算速度快的优点。
第一代计算机的体系结构主要包括冯·诺依曼结构和哈佛结构。
2.第二代计算机(1950年代中期至1960年代中期)第二代计算机采用的是晶体管作为计算元件,具有体积小、功耗低、可靠性高等优点,但是仍然存在运算速度不够快的问题。
第二代计算机的体系结构主要包括单指令流单数据流(SISD)、单指令流多数据流(SIMD)、多指令流单数据流(MISD)和多指令流多数据流(MIMD)等。
3.第三代计算机(1960年代中期至1970年代中期)第三代计算机采用的是集成电路作为计算元件,具有体积更小、功耗更低、速度更快的优点。
第三代计算机的体系结构主要包括向量处理器、阵列处理器、超标量处理器、乱序执行处理器等。
4.第四代计算机(1970年代中期至1990年代中期)第四代计算机采用的是微处理器作为计算元件,具有集成度更高、性能更强、功耗更低的优点。
第四代计算机的体系结构主要包括单处理器、多处理器、对称多处理器(SMP)、非对称多处理器(ASMP)、集群等。
5.第五代计算机(1990年代中期至今)第五代计算机采用的是超大规模集成电路技术(VLSI)作为计算元件,具有更高的集成度、更强的并行处理能力和更低的功耗。
第五代计算机的体系结构主要包括多核处理器、GPU加速器、云计算、物联网等。
二、计算机体系结构的现状及未来发展趋势目前,计算机体系结构的发展已经进入了多核时代和异构计算时代。
新型计算机体系结构研究及其应用分析
新型计算机体系结构研究及其应用分析近年来,人工智能、大数据等新兴技术的兴起,对计算机性能的要求越来越高,传统的计算机体系结构已经难以满足需求。
因此,新型计算机体系结构的研究已经成为目前计算机领域的热门研究领域。
一、新型计算机体系结构的定义计算机体系结构指的是计算机硬件和软件的结构,包括处理器、内存、输入输出设备等硬件,以及操作系统、编程语言等软件。
新型计算机体系结构是指相对于传统计算机体系结构而言,采用了全新的硬件架构和软件设计,以满足日益增长的业务需求。
常见的新型计算机体系结构有GPU加速计算、FPGA计算、分布式计算等。
二、新型计算机体系结构的研究1. GPU加速计算GPU(Graphic Processing Unit)即图形处理器,是一种高性能的并行计算硬件,原本用于处理图形相关任务,然而,由于GPU拥有大量的处理单元和高速的内存带宽,使得GPU可以在科学计算、数据分析等领域中发挥重要作用。
通过利用GPU加速计算,可以大幅度提高计算效率。
2. FPGA计算FPGA(Field Programmable Gate Array)即现场可编程门阵列,通过灵活配置,FPGA可以实现各种不同的数据处理和计算操作。
FPGA拥有大量的逻辑门和触发器,能够在电路层面对计算任务进行高度优化,可以实现极高的性能和能效。
FPGA已经广泛应用于图像处理、信号处理等领域。
3. 分布式计算分布式计算是指利用多个计算机联合工作来完成某一任务的计算方法。
分布式计算通过将任务分配到不同的计算节点上,并通过网络协议进行通信和协作,从而实现高效的计算。
在大数据分析、机器学习等领域,分布式计算已经成为必不可少的技术手段。
三、新型计算机体系结构的应用分析新型计算机体系结构的应用已经广泛涉及到各个领域。
1. 人工智能在人工智能领域,新型计算机体系结构的应用极为广泛。
GPU加速计算可以加快深度学习的训练速度,FPGA计算可以实现深度神经网络的部署和加速,分布式计算为数据分析提供了高效的计算平台。
高性能计算机体系结构及优化技术研究
高性能计算机体系结构及优化技术研究随着各行业对计算机性能需求的不断提高,高性能计算机体系结构及优化技术的研究变得愈发重要。
本文将介绍高性能计算机体系结构及优化技术的研究进展和应用现状。
一、高性能计算机体系结构的发展高性能计算机体系结构是指计算机系统硬件所采用的组织结构、数据传输方式以及计算方式等方面的特征。
高性能计算机体系结构的发展分为几个阶段。
1、向量机阶段向量机是高性能计算机的早期代表,它的核心特点是可以同时执行多个相同指令,提高了计算性能。
但是向量机的局限性也很明显,它的数据并行性比较差,适用范围较为狭窄。
2、超级计算机阶段超级计算机的运算速度很快,采用了分布式处理、并行计算等技术。
并行计算是超级计算机的一个重要特点,可以通过将计算任务分配到多个处理器上进行处理,从而提高计算效率。
但是超级计算机的高昂价格限制了它的应用范围。
3、多核阶段多核是目前高性能计算机的主流架构,它采用了多个处理器核心,可以同时执行多个任务,从而提高计算效率。
多核技术在各个领域都有广泛的应用,例如人工智能、天气预报等。
二、高性能计算机优化技术高性能计算机优化技术是指通过优化算法、编译器以及计算机体系结构等手段来提高计算机性能的技术。
以下是几种常见的高性能计算机优化技术。
1、并行计算并行计算是高性能计算机的核心技术之一,可以将计算任务分配到多个处理器上同时执行,从而提高计算效率。
并行计算可以分为共享内存并行和分布式内存并行两种。
2、计算机体系结构优化计算机体系结构优化是指通过改善计算机硬件组织结构、数据传输方式以及计算方式等方面来提高计算机性能。
例如提高内存带宽、增加处理器核心数等。
3、编译器优化编译器优化是指通过改善程序代码编译的过程来提高程序的性能。
编译器优化可以分为静态编译器优化和动态编译器优化两种。
三、高性能计算机在各领域的应用高性能计算机在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域。
1、天气预报天气预报需要大量的数值计算,高性能计算机的并行计算和计算机体系结构优化等技术可以大大提高天气预报的准确性和计算效率。
计算机体系结构研究
计算机体系结构研究计算机体系结构是计算机科学中的一个重要领域,它关注的是计算机硬件和软件之间的相互关系,以及如何优化计算机系统的性能和可靠性。
在当前信息技术高速发展的时代,计算机体系结构研究显得尤为重要。
本文将从历史背景、基本原理、发展趋势等方面来探讨计算机体系结构研究的重要性和现状。
1. 历史背景计算机体系结构的研究始于计算机诞生的早期。
20世纪40年代末,冯·诺依曼提出了计算机的存储程序概念,奠定了计算机体系结构的基础。
从此以后,计算机体系结构的研究就成为了计算机科学领域的重点之一。
2. 基本原理计算机体系结构是指计算机硬件和软件之间的接口,它包括了计算机的组织结构和指令系统。
组织结构描述了计算机硬件的组织方式,比如内存、处理器、输入输出设备等的连接方式和布局。
指令系统是计算机软件和硬件之间的桥梁,它定义了计算机可以执行的指令集和指令的编码方式。
计算机体系结构的设计和研究主要包括以下几个方面:2.1. 性能优化性能优化是计算机体系结构研究的核心目标之一。
通过优化计算机体系结构,可以提高计算机系统的运行速度和处理能力。
其中,关键的优化技术包括流水线技术、超标量技术、多核技术等。
2.2. 可靠性设计可靠性设计是指在计算机体系结构中考虑硬件和软件的错误容忍能力。
通过冗余机制、错误检测和纠错机制等方式,可以提高计算机系统的可靠性和容错能力,从而保障系统的正常运行。
2.3. 节能技术随着计算机的广泛应用和性能的不断提升,能耗问题逐渐成为了一个全球性的关注焦点。
计算机体系结构研究中的节能技术可以通过改善硬件设计和优化算法等方式,减少计算机系统的能量消耗,以实现更加高效和可持续的能源利用。
3. 发展趋势随着信息技术的快速发展,计算机体系结构研究也在不断进步和演变。
未来的计算机体系结构研究将面临以下几个重要的发展趋势:3.1. 并行计算并行计算是一种利用多个处理单元进行计算的技术。
在未来,计算机体系结构的研究将越来越关注并行计算的发展,以满足大规模数据处理和高性能计算的需求。
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计算机系统结构的研究现状
课程:计算机系统结构
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计算机体系结构是选择并相互连接硬件组件的一门科学和艺术,在人们不断探索研究的过程中,一直在追求计算机的功能、性能、功率以及花费的高度协调,以期达到各方面的最佳状态,在花费、能量、可用性的抑制下,实现计算机的多功能、高性能、低功率、少花费的一个新时代。
根据当前体系结构的发展现状,要实现以上全部要求的一台计算机,还存在着诸多的限制条件,包括逻辑上的以及硬件上的。
计算机的体系结构范围很广,定义也很宽泛,它包含了指令集的设计、组织、硬件与软件的边界问题等等,同时涉及了应用程序、技术、并行性、编程语言、接口、编译、操作系统等很多方面。
作为各项技术发展的中心,体系结构一直在不断地朝前发展。
纵观计算机体系结构一路发展的历史,从60年代中期以前,最早的体系结构发展的早期时代,计算机系统的硬件发展很快,通用硬件已经很普遍,但是软件的发展却很滞后,刚刚起步,还没有通用软件的概念。
从60年代中期到70年代中期,体系结构有了很大进步。
多道程序、多用户系统引入了人机交互的新概念,开创了计算机应用的新境界,使硬件和软件的配合上了一个新的层次,但是此时的软件由于个体化特性很难维护,出现了“软件危机”。
从20世纪70年代中期开始,分布式系统开始出现并流行,极大地增加了系统的复杂性,出现了微处理器并获得了广泛应用。
如今计算机的体系结构发展已经进入了第四代,硬件和软件得到了极大的综合利用,迅速地从集中的主机环境转变成分布的客户机/服务器(或浏览器/服务器)环境,新的技术不断涌现出来。
尽管如此,计算机在总体上、功能上需要解决的问题仍然存在。
随着RISC技术、Cache等创新技术的发展,不仅仅在专业领域,越来越多的PC机也在向此靠拢。
在每一次进步与创新的同时使组件的成本降到最低成为最需要考虑的问题。
计算机科学与技术是一门实用性很强、发展极其迅速的面向广大社会的技术学科,它建立在数学、电子学 (特别是微电子学)、磁学、光学、精密机械等多门学科的基础之上。
但是,它并不是简单地应用某些学科的知识,而是经过高度综合形成一整套有关信息表示、变换、存储、处理、控制和利用的理论、方法和技术。
计算机科学是研究计算机及其周围各种现象与规模的科学,主要包括理论计算机科学、计算机系统结构、软件和人工智能等。
计算机技术则泛指计算机领域中所应用的技术方法和技术手段,包括计算机的系统技术、软件技术、部件技术、器件技术和组装技术等。
计算机科学与技术包括五个分支学科,即理论计算机科学、计算机系统结构、计算机组织与实现、
理论计算机科学包括自动机论、形式语言理论、程序理论、算法分析,以及计算复杂性理论等。
自动机是现实自动计算机的数学模型,或者说是现实计算机程序的模型,自动机理论的任务就在于研究这种抽象机器的模型;程序设计语言是一种形式语言,形式语言理论根据语言表达能力的强弱分为O~3型语言,与图灵机等四类自动机逐一对应;程序理论是研究程序逻辑、程序复杂性、程序正确性证明、程序验证、程序综合、形式语言学,以及程序设计方法的理论基础;算法分析研究各种特定算法的性质。
计算复杂性理论研究算法复杂性的一般性质。
计算机系统结构程序设计者所见的计算机属性,着重于计算机的概念结构和功能特性,硬件、软件和固件子系统的功能分配及其界面的确定。
使用高级语言的程序设计者所见到的计算机属性,主要是软件子系统和固件子系统的属性,包括程序语言以及操作系统、数据库管理系统、网络软件等的用户界面。
使用机器语言的程序设计者所见到的计算机属性,则是硬件子系统的概念结构(硬件子系统结构)及其功能特性,包括指令系统(机器语言),以及寄存器定义、中断机构、输入输出方式、机器工作状态等。
硬件子系统的典型结构是冯·诺伊曼结构,它由运算器控制器、存储器和输入、输出设备组成,采用“指令驱动”方式。
当初,它是为解非线性、微分方程而设计的,并未预见到高级语言、操作系统等的出现,以及适应其他应用环境的特殊要求。
在相当长的一段时间内,软件子系统都是以这种冯·诺伊曼结构为基础而发展的。
但是,其间不相适应的情况逐渐暴露出来,从而推动了计算机系统结构的变革。
在计算机系统结构确定分配给硬子系统的功能及其概念结构之后,计算机组织的任务就是研究各组成部分的内部构造和相互联系,以实现机器指令级的各种功能和特性。
这种相互联系包括各功能部件的布置、相互连接和相互作用。
随着计算机功能的扩展和性能的提高,计算机包含的功能部件也日益增多,其间的互连结构日趋复杂。
现代已有三类互连方式,分别以中央处理器、存储器或通信子系统为中心,与其他部件互连。
以通信子系统为中心的组织方式,使计算机技术与通信技术紧密结合,形成了计算机网络、分布计算机系统等重要的计算机研究与应用领域。
与计算实现有关的技术范围相当广泛,包括计算机的元件、器件技术,数字电路技术,组装技术以及有关的制造技术和工艺等。
软件软件的研究领域主要包括程序设计、基础软件、软件工程三个方面。
程序设计指设计和编制程序的过程,是软件研究和发展的基础环节。
程序设计研究的内容,包括有关的基本概念、规范、工具、方法以及方法学等。
这个领域发展的特点是:从顺序程序设计过渡到并发程序设计和分币程序设计;从非结构程序设计方法过渡到结构程序设计方法;从低级语言工具过渡到高级语言工具;从具体方法过渡到方法学。
基础软件指计算机系统中起基础作用的软件。
计算机的软件子系统可以分为两层:靠近硬件子系统的一层称为系统软件,使用频繁,但与具体应用领域无关;另一层则与具体应用领域直接有关,称为应用软件;此外还有支援其他软件的研究与维护的软件,专门称为支援软件。
软件工程是采用工程方法研究和维护软件的过程,以及有关的技术。
软件研究和维护的全过程,包括概念形成、要求定义、设计、实现、调试、交付使用,以及有关校正性、适应性、完善性等三层意义的维护。
软件工程的研究内容涉及上述全过程有关的对象、结构、方法、工具和管理等方面。
软件目动研究系统的任务是:在软件工程中采用形式方法:使软件研究与维
护过程中的各种工作尽可能多地由计算机自动完成;创造一种适应软件发展的软件、固件与硬件高度综合的高效能计算机。
新一代计算机硬件是把信息采集存储处理、通信和人工智能结合在一起的智能计算机系统。
它不仅能进行一般信息处理,而且能面向知识处理,具有形式化推理、联想、学习和解释的能力,将能帮助人类开拓未知的领域和获得新的知识。
在计算机科学与技术的研究方面,中国在有限元计算方法、数学定理的机器证明、汉字信息处理、计算机系统结构和软件等方面都有所建树。
在计算机应用方面,中国在科学计算与工程设计领域取得了显著成就。
在有关经营管理和过程控制等方面,计算机应用研究和实践也日益活跃。
综上所述,超级计算机正在完成一个从科研工具和实验产品到产业应用的转变,具有广阔的发展空间。
但高性能计算机的发展一直面临着挑战,其巨大的计算潜力与性能始终没有被充分应用起来。
效率一直是高性能计算机最为突出的关键性问题之一,高性能计箅机实际利用效率的高可用性将成为下一阶段的研究方向。