流水线(Pipeline)介绍..

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流水线(Pipeline)介绍

ADD Ra，Rb， Rc LD Rf，F SD Ra，A
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
SUB Rd，Re， Rf SD Rd，D
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
28
动态调度
有些信息在译码时难以确定，如是否发生异常、访存操作需要多少周期等，静态调度就不能完成。动态调度：硬件会重新安排指令的执行顺序以减少停顿并同时保持数据流和异常行为。优点：有些相关编译无法检测、编译器更加简单、程序性能对机器依赖少

i: DSUB R1,R2,R3 j: DADD R4,R1,R3
17
写后写冲突（WAW: Write After Write）在 i 写入之前，j 先写。最后写入的结果 i 是错误的。这对应“输出相关”，寄存器换名技术可以消除 i: DSUB R1,R4,R3

j: DADD R1,R2,R3 k: DMUL R6,R1,R7
Tomasulo算法小结

通过动态调度缓解流水线阻塞：例如减少CACHE 失效对性能的影响保留站：重命名寄存器+缓存源操作数 •避免寄存器成为瓶颈 •避免WAW和WAR阻塞 •缺点： •硬件复杂性 •结果总线成为瓶颈，多条结果总线增加硬件复杂度
39

流水线技术一直是提高处理器速度的最有效技术之一。但目前的在相关处插入阻塞，转发技术，编译器调度都是尽量分离相关问题的指令，使他们不会导致冲突，从而减少暂停的影响。虽然都会相应的显著减少数据相关的次数提高流水效率，但也会不可避免的增加硬件复杂度和编译器的复杂性。而动态调度则可以以硬件的方式调整指令执行顺序，使不相关的后续指令得以不受暂停的影响而继续执行，可以在降低编译器复杂度的同时处理一些编译阶段无法知道的相关，在出现数据冒险是尽量避免出现流水暂停。

流水线(Pipeline)介绍共53页文档

23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充(Pipeline)介绍
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只在愚人的字典中找得到。--拿破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突破，不要嫉妒要欣赏，不要托延要积极，不要心动要行动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要素。(注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素。
39、没有不老的誓言，没有不变的承诺，踏上旅途，义无反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识的人，决不会坚韧勤勉。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈

JenkinsPipeline流水线项目构建

JenkinsPipeline流⽔线项⽬构建1. Pipeline简介1. 概念Pipeline，简单来说，就是⼀套运⾏在Jenkins上的⼯作流框架，将原来独⽴运⾏于单个或者多个节点的任务连接起来，实现单个任务难以完成的复杂流程编排和可视化的⼯作。

2. 使⽤Pipeline有以下好处（来⾃翻译⾃官⽅⽂档）：代码：Pipeline以代码的形式实现，通常被检⼊源代码控制，使团队能够编辑，审查和迭代其传送流程。

持久：⽆论是计划内的还是计划外的服务器重启，Pipeline都是可恢复的。

可停⽌：Pipeline可接收交互式输⼊，以确定是否继续执⾏Pipeline。

多功能：Pipeline⽀持现实世界中复杂的持续交付要求。

它⽀持fork/join、循环执⾏，并⾏执⾏任务的功能。

可扩展：Pipeline插件⽀持其DSL的⾃定义扩展，以及与其他插件集成的多个选项。

3. 如何创建Jenkins Pipeline呢？Pipeline脚本是由Groovy语⾔实现的，但是我们没必要单独去学习GroovyPipeline⽀持两种语法：Declarative(声明式)和Scripted Pipeline(脚本式)语法Pipeline也有两种创建⽅法：可以直接在 Jenkins的 Web UI界⾯中输⼊脚本；也可以通过创建⼀个 Jenkinsfile脚本⽂件放⼊项⽬源码库中（⼀般我们都推荐在 Jenkins中直接从源代码控制(SCM)中直接载⼊ Jenkinsfile Pipeline这种⽅法）。

2. 安装Pipeline插件Manage Jenkins->Manage Plugins->可选插件安装插件后，创建项⽬的时候多了 “流⽔线”类型3. Pipeline语法快速⼊门1. Declarative声明式-Pipeline创建项⽬点击确定流⽔线 ->选择HelloWorld模板⽣成内容如下：stage：代表流⽔线中的某个阶段，可能出现n个。

Jenkins-Pipeline详解

Jenkins-Pipeline详解1 - Jenkins Pipeline在Jenkins 2.0中，基于 Jenkins Pipeline，⽤户可以在⼀个 JenkinsFile 中快速实现⼀个项⽬的从构建、测试以到发布的完整流程，灵活⽅便地实现持续交付，并且可以保存和管理这个流⽔线的定义。

也就是说，Jenkins 2.0把Jenkins1.0中相关配置信息都转换成Code形式，即Pipeline as Code。

Jenkinsfile是⼀个⽂本⽂件，包含了流⽔线的逻辑，定义了流⽔线的各个阶段，在每个阶段可以执⾏相应的任务；是流⽔线概念在Jenkins中的表现形式，实现了构建步骤代码化、构建过程视图化；不同的Jenkins Plugin 扩展了Pipeline DSL可⽤的步骤和操作。

1.1 使⽤条件Jenkins 2.x或更⾼版本安装了Pipeline插件1.2 创建⽅式以流⽔线任务为例：在Jenkins job配置页⾯的pipeline部分，可以选择pipeline script 或者 pipeline script from SCM点击“Pipeline Syntax”可以查看Pipeline内置⽂档。

pipeline script ：直接script输⼊框⾥⾯输⼊pipeline script语句即可pipeline script from SCM ：配置代码存储地址，并指定Jenkinsfile路径1.3 pipeline 语法通过Groovy语⾔来实现pipeline。

2 - 脚本式（Scripted Pipeline）在Scripted Pipeline的JenkinsFile 中可以定义多个 Groovy 函数来扩展 Jenkins Pipeline 的能⼒，实现脚本式pipeline，其实就是在写Groovy代码。

因此这种⽅式受 Jenkins 的限制较少，可以灵活控制和定义⼀个流⽔线，实现复杂的功能。

11.jenkins流水线pipeline

11.jenkins流⽔线pipelineJenkins流⽔线pipeline流⽔线的概念⼯⼚：实体产品的⽣产环节，如：华为⼿机⽣产流⽔线IT企业：软件⽣产环节，如：需求调研，需求设计，概要设计，详细设计，编码，单元测试，集成测试，系统测试，⽤户验收测试，交付市场需求调研--可⾏性研究--产品项⽬⽴项--需求调研开发--设计开发测试--发布运⾏维护脚本式流⽔线pipeline的出现代表企业⼈员可以更⾃由的通过代码来实现不同的⼯作流程两种语法结构声明式：语法繁琐脚本式：语法简洁Jenkins pipelineJenkins2.0开始加⼊的功能pipeline：⽤代码定义⼀起软件的⽣产过程：构建-单元测试-⾃动化测试-性能-安全-交付流⽔线结构简介脚本式语法node定义脚本任务执⾏在哪台机器node('机器的标签'){待执⾏的任务}node：节点（某台机器），执⾏任务的具体环境stage：环节，表⽰⼀组操作，通常⽤来逻辑划分，stage表⽰某个环节，对应的是视图中的⼩⽅块，可以⾃由定义环节名称和其中要执⾏的代码（可以没有，但是建议有）创建⼀个流⽔线型的任务输⼊名字，选择流⽔线类型，点击确定切换到流⽔线，输⼊测试脚本node('gavin_win10'){echo '执⾏pipeline测试'}点击保存，然后点击⽴即构建进⾏测试Console OutputStarted by user unknown or anonymousRunning in Durability level: MAX_SURVIVABILITY[Pipeline] Start of Pipeline[Pipeline] nodeRunning on gavin_win10 in D:\jenkins-workspace\workspace\test_pipeline_style_demo1 [Pipeline] {[Pipeline] echo执⾏pipeline测试[Pipeline] }[Pipeline] // node[Pipeline] End of PipelineFinished: SUCCESSnode('gavin_win10'){stage('阶段1'){echo '执⾏pipeline测试'}stage('阶段2'){echo '执⾏pipeline测试'}stage('阶段3'){echo '执⾏pipeline测试'}stage('阶段4'){echo '执⾏pipeline测试'}}发现没有视图，⼩⽅块需要安装pipeline插件在插件管理菜单中搜索pipeline，然后点击安装，重启Jenkins即可node和stage可以相互嵌套stage('阶段1'){node(){sh "echo '执⾏pipeline测试'"}node('gavin_win10'){stage('阶段2'){echo '执⾏pipeline测试'}stage('阶段3'){echo '执⾏pipeline测试'}stage('阶段4'){bat "echo '执⾏pipeline测试'"}}}构建，控制台报错；Console OutputStarted by user gavinRunning in Durability level: MAX_SURVIVABILITY[Pipeline] Start of Pipeline[Pipeline] stage[Pipeline] { (阶段1)[Pipeline] nodeStill waiting to schedule task‘Jenkins’ is reserved for jobs with matching label expression解决；设置为尽可能的使⽤该节点Jenkinsfile管理流⽔线在项⽬跟⽬录下创建⼀个Jenkinsfile⽂件，输⼊以下测试内容node('gavin_win10'){stage('webapi测试'){echo '执⾏webapi测试'}stage('webui测试'){echo '执⾏webui测试'}stage('⽣成测试报告'){echo '执⾏⽣成测试报告'}stage('邮件通知'){echo '执⾏邮件通知'}}配置触发器Generic Webhook Trigger只需要配置token即可推送Jenkinsfile到gitee仓库等待Jenkins⾃动构建成功在Jenkinsfile⾥⾯执⾏脚本相当于在Jenkins的workspace下⾯执⾏命令但是发现workspace下⾯没有当前项⽬原因是还没有拉取项⽬，只是执⾏了Jenkinsfile⽂件解决：node('gavin_win10'){checkout scm //检出代码--作⽤相当于git clone/pull代码编码代码执⾏命令直接⽤pytest的命令⾏⽅式来执⾏stage('webapi测试'){pytest tc/D-管理员登录 -s --alluredir=tmp/report --clean-alluredirecho '执⾏webapi测试'}1 error原因:在Windows下执⾏，需要把命令包在双引号中bat "pytest tc/D-管理员登录 -s --alluredir=tmp/report --clean-alluredir"继续推送构建⼜报新的错误INTERNALERROR> OSError: [WinError 123] ⽂件名、⽬录名或卷标语法不正确。

流水线结构在cpu中的运用是一种

高效的计算方式。

流水线结构是一种在CPU中实现的技术，它允许在一个时钟周期内完成多条指令的执行。

流水线结构通过将一条指令分为若干个独立的阶段来实现，每个阶段都负责执行一部分指令。

这样，在一个时钟周期内就可以同时执行多条指令。

这样，CPU 就可以在一个时钟周期内完成多条指令的执行。

流水线结构带来了很多优点，主要有以下几点:
提高了CPU的运行速度，由于在一个时钟周期内可以同时执行多条指令，所以CPU的运行速度得到了提高。

提高了CPU的并行度，可以同时执行多条指令，并行度提高了。

降低了CPU的功耗。

缺点：但是流水线结构也带来了一些问题，比如流水线控制和数据相关性等，这些问题需要程序员在编程时进行特别处理。

当流水线执行过程中出现数据相关性时，就会导致流水线活动的阻塞，这种现象称为流水线冒险（Pipeline Hazard）。

数据相关性通常发生在两条指令之间，而在这两条指令之间的那些指令就会因为数据相关性而被阻塞。

解决这个问题的方法有两种:
数据相关性检测和预流控制（Data Hazard Detection and Control）。

这种方法可以在指令执行之前检测出数据相关性，
并采取适当的措施防止阻塞。

流水线重排（Pipeline Rescheduling）。

这种方法可以在程序运行过程中，重新调整指令的执行顺序，以避免数据相关性。

流水线控制是一种很复杂的问题，需要综合考虑很多因素，比如指令的类型、指令的执行顺序、流水线的结构等等。

在这些因素的综合影响下，程序员需要在编程时特别注意这些问题，以避免流水线的阻塞。

什么是自动化流水线？

什么是自动化流水线？自动化流水线（Automation Pipeline）是一种软件开发和部署流程的自动化方法。

它可以将软件开发流程和软件部署流程自动化，使得整个软件开发和部署流程被分解成为多个小的阶段，可以由一些自动化工具去管理和执行。

自动化流水线的目标是减少人工操作，减少人为错误，提高部署的效率和可靠性。

自动化流水线由多个自动化工具组成，这些工具可以实现自动化构建、测试、打包和部署任务。

自动化流水线的优点包括：•提高软件开发和部署的效率•减少手动操作的几率，减少出错的几率•提高软件部署的效率和可靠性•大量节省公司的人工成本•可以灵活配置不同环境和构建版本自动化流水线的主要组成部分包括版本控制、构建、测试、打包、部署等环节。

在这些环节中，自动化流水线需要用到多个自动化工具，下面是一些常用的自动化工具：版本控制工具版本控制工具是自动化流水线的第一步，它用来管理代码的版本，包括代码的提交，回滚，合并等操作。

版本控制工具可以帮助开发人员协同开发代码，在代码变更时保证代码的一致性和可追溯性。

常用的版本控制工具有Git、SVN等。

构建工具构建工具用来将源代码编译成可执行文件或者部署包。

构建工具可以帮助开发人员自动编译源代码，并在编译成功后生成可执行文件。

常见的构建工具有Gradle、Maven、Ant等。

测试工具测试工具是自动化流水线的核心部分，它可以通过自动化测试来优化软件的性能、功能和质量。

测试工具可以帮助开发人员在代码构建完成后自动运行测试用例，自动化检查代码的正确性和性能影响。

常见的测试工具有JUnit、Selenium、JMeter等。

打包工具打包工具是将构建好的软件打包成安装包或者部署包的工具。

打包工具可以将构建好的软件和其依赖的库文件打包成可执行的安装包或者部署包，以加快软件部署的速度。

常见的打包工具有IzPack、NSIS、ANTInstaller等。

部署工具部署工具用来将打包好的软件部署到特定的环境中。

流水线原理——ILP

– 编译器，指令调度。乱序执行，动态调度
llxx@ 18
直到C6，数据才可用
指令调度
• 指令调度，是RISC微处理器编译技术之一。 • 指令调度是解决数据相关的最经济的方法，它可以解决RAW、WAR 和WAW数据相关。 • 假设有这样一个指令序列： I0: R1+R2R3 I1: R3+R4R5 I2: R7 OR R8R9 • 假定我们按下列方法重新安排指令次序： R1+R2 R3 R7 OR R8 R9 R3+R4 R5
从此开始，每个周期流出一条指令，IPC≈1
Execute Store res.
pipelined instruction execution
Time
llxx@
9
流水线分类
• 单功能流水线：只能完成一种功能的流水线，如浮点加法流水线。 • 多功能流水线：流水线的各段可以进行不同的连接，从而使流水线在不同的时间完成不同的功能。 • 静态流水线：在某一时间段内，流水线的各段只能按同一种功能的连接方式工作，即只有当输入是一串相同性质的操作时其性能才能得到发挥。 • 动态流水线：在某一段时间内，某些段正在实现某类操作（定点乘），其他段却在实现另一类操作（浮点加）。 • 线性流水线：流水线的各段串行连接，没有反馈回路。 • 非线性流水线：流水线中除了串行的通路，还有反馈回来。 • 顺序流水线：流水线的流出顺序与其流入顺序相同。 • 乱序流水线：流水线的流出顺序与其流入顺序不同。
Pipelined
non-pipelined dish cleaning
Time
pipelined dish cleaning
Time
• 流水过程由多个相互联系的子过程组成，每个子过程称为流水线的“级”或“段”。

pipeline_的groovy的call_的的用法

pipeline 的groovy的call 的的用法1. 引言1.1 概述在软件开发和持续集成过程中，Pipeline（流水线）是一种广泛应用的概念。

通过Pipeline，我们可以将软件开发的各个步骤自动化地连接起来，从而实现高效、可靠的持续集成和交付。

Groovy作为一种强大而灵活的脚本语言，在构建和管理Pipeline时发挥了重要作用。

本文将重点探讨Groovy中使用pipeline进行调用的方法和技巧。

1.2 文章结构本文主要分为五个部分：引言、正文、Groovy中pipeline的概念和用法、pipeline 的call方法的使用方式和应用场景以及结论。

在正文部分我们将对pipeline进行简单介绍，并详细讨论Groovy语言在这一领域中的特点和优势。

然后我们会深入研究使用Groovy调用pipeline的基本语法和示例。

接下来，我们将重点关注pipeline中call方法的使用方式，并与其他方法进行对比分析，同时介绍在实际项目中call方法典型应用场景。

最后，我们将总结pipeline的groovy call 方法的用法及其重要性，并展望未来可能遇到的挑战和趋势。

1.3 目的通过本文，读者将能够了解到Groovy在pipeline中的重要性和灵活性。

我们将介绍使用Groovy语言调用pipeline的基本语法和示例，帮助读者在实际项目中快速应用这一技术。

此外，我们还会深入探讨pipeline的call方法，并分析其与其他方法的对比，为读者提供更全面的选择。

最后，我们通过总结和展望，帮助读者更好地理解pipeline在软件开发和持续集成中的价值，并预测未来可能出现的发展趋势。

以上为“1. 引言”部分内容，请根据需要进行修改或完善。

2. 正文Pipeline是一种常用的软件开发模式，它在软件开发过程中起到了关键的作用。

Groovy是一种基于Java语法的动态编程语言，其具有简洁、灵活和可读性强等特点。

流水线(Pipeline)介绍PPT课件

❖ 写后读（RAW） ❖ 写后写 (WAW) ❖ 读后写 (WAR)
.
16
写后读冒险（RAW: Read After Write）
❖ 在 i 写入之前，j 先去读。j 会错误的获取旧值。
❖ 这对应“真数据相关”，为了确保j可以得到正确的i值，必须保持程序的顺序。
i: DSUB R1,R2,R3 j: DADD R4,R1,R3ຫໍສະໝຸດ DSUB R4，R1，R5
IM
Reg
DM
Reg
XOR R6，R1，R7
IM
Reg
DM
AND R8，R1，R9
IM
Reg
OR R10，R1，R11
IM
Reg
AND,OR操作不会暂停，但是DSUB,XOR指
令需要等待DADD在WB阶段写回数据后才
可以执行。
.
15
2.4 数据冒险的解决办法
❖ 根据指令中读写访问的顺序，可以将数据冒险分为三类。分别是:
处理器流水线相关技术
报告人：Hardy
.
1
流水线技术
❖1.流水线的概念 ❖2.流水线的冒险和冒险的解决办法 ❖3.多发射处理器
.
2
1.流水线的概念
❖ 流水线技术：
把一个重复的过程分解为若干个子过程，每个子过程由专门的功能部件来实现。将多个处理过程在时间上错开，依次通过各功能段，这样，每个子过程就可以与其他子过程并行进行。
.
5
采用相同的功能模块，指令顺序执行和按照流水线
技术执行，在时间上可以看出流水线指令的执行速
度提高了4倍。
.
6
流水线的基本作用
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。

1.5bit pipeline 理解 -回复

1.5bit pipeline 理解-回复什么是1.5位流水线？为什么流水线设计中会出现这样一个概念？1.5位流水线的工作原理是什么？它与传统的1位和2位流水线有何不同？如何选择合适的流水线长度？这些问题将在以下文章中一一解答。

1.5位流水线是一种在计算机架构中常用的技术手段，旨在提高指令执行的效率和并行性。

正如其名，1.5位流水线介于传统的1位和2位流水线之间。

为了更好地理解该概念，我们首先需要了解什么是流水线以及为什么需要引入这种技术。

在计算机执行指令的过程中，每个指令需要经过取指、译码、执行、访存和写回等多个步骤。

传统的单周期处理器按照这些步骤依次执行指令，即每条指令需要等待上一条指令完成后才能开始。

这样会导致指令之间存在空闲时间，造成计算机资源的浪费。

为了提高计算机指令的执行效率，流水线技术应运而生。

流水线将每个步骤进行切分，使得多条指令可以同时在不同的步骤上运行，从而实现指令的重叠执行。

这样可以大大提高指令的执行效率和整体的吞吐量。

传统的1位流水线是将每个步骤划分为一个时钟周期进行执行。

例如，第一个周期用于取指，第二个周期用于译码，第三个周期用于执行，以此类推。

这种流水线的设计简单，容易实现，但效率有限，因为无法将每个步骤进一步划分。

而2位流水线则将每个步骤划分为两个时钟周期进行执行，即每个步骤可以分为两个子步骤。

这样可以更细粒度地管理指令的执行，提高流水线的效率。

然而，2位流水线的设计复杂度较高，可能需要更多的硬件资源。

在这样的背景下，1.5位流水线应运而生。

1.5位流水线将每个步骤划分为一个时钟周期和半个时钟周期，即每个步骤可以分为一个完整的子步骤和一个部分子步骤。

这样相对于1位流水线，1.5位流水线可以更细致地划分指令的执行，提高流水线的效率。

而相较于2位流水线，1.5位流水线的设计简单度更高，需要的硬件资源较少。

1.5位流水线的工作原理如下所示。

在一个完整的时钟周期内，每个步骤需要分为一个完整的子步骤和一个部分子步骤。

外企中说的pipeline

外企中说的pipeline
公司说pipeline是当前有潜在销售机会存在的意思。

企业级销售，要求每周都要有数字，可大可小，但这个流不能断。

这就要求每个销售都要有足够的Pipeline，分别是：
1、Commit or Upside要求每个销售有快速的执行能力，拜访客户后要迅速转化成销售机会，评估项目金额，项目周期，在CRM中创建项目机会。

可以选择是commit的订单，commit在哪一周（即从销售端评估肯定会进的数字）；也可以选择是upside（即从目前进度来看，不确定会不会进数）。

每一周销售要保证有几张commit的单子来保证当周的数字，更要有若干upside的单子作为后续数字保证，循环往复。

2、红绿灯：
给每个销售设计红黄绿灯机制，每周有数字，有产出的是绿灯；中断一到二周的设黄灯；连续三周没有产出的红灯，连续的红黄灯，很有可能面临被炒鱿鱼的风险。

利用这种机制做销售commit的管理，从老板的角度可以很好的管理把控每一个销售员的业绩情况。

外企pipeline指的是正在操作的进展情况，也指某一个职位正在进行的候选人情况等。

pipeline能够让销售保持工作的连续性，并且及时跟进。

要求每周都要有数字，可大可小，但这个流不能断。

ARM流水线

ARM 流水线[整理]2007-3-20 16:07:00流水线（Pipeline）简介流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。

目的是提高数据吞吐率（提高处理速度）。

流水线缩短了在一个时钟周期内给的那个信号必须通过的通路长度，从而可以提高时钟频率。

例如：一个2级组合逻辑，假定每级延迟相同为Tpd，无流水线的总延迟就是2Tpd，可以在一个时钟周期完成，但是时钟周期受限制在2Tpd；如果使用流水线，每一级加入寄存器（延迟为Tco）后，单级的延迟为Tpd+ Tco，每级消耗一个时钟周期，流水线需要2个时钟周期来获得第一个计算结果，称为首次延迟，它要2*（Tpd+Tco），但是执行重复操作时，只要一个时钟周期来获得最后的计算结果，称为吞吐延迟（Tpd+Tco）；可见只要Tco小于Tpd，流水线可以提高速度。

实现流水线的代价：1.消耗寄存器－就是消耗硅片面积（想想20级流水线的某著名CPU吧）2.流水线长则消耗更多时钟周期。

（如果流水线反复启动，则会损失速度，想想某CPU著名的高频率低效能吧）下面附上一段流水线在CPU设计中的应用和问题进行简要介绍对于一条具体的指令执行过程，通常可以分为五个部分：取指令，指令译码，取操作数，运算（ALU），写结果。

其中前三步一般由指令控制器完成，后两步则由运算器完成。

按照传统的方式，所有指令顺序执行，那么先是指令控制器工作，完成第一条指令的前三步，然后运算器工作，完成后两步，在指令控制器工作，完成第二条指令的前三步，在是运算器，完成第二条指令的后两部……很明显，当指令控制器工作是运算器基本上在休息，而当运算器在工作时指令控制器却在休息，造成了相当大的资源浪费。

解决方法很容易想到，当指令控制器完成了第一条指令的前三步后，直接开始第二条指令的操作，运算单元也是。

这样就形成了流水线系统，这是一条2级流水线。

如果是一个超标量系统，假设有三个指令控制单元和两个运算单元，那么就可以在完成了第一条指令的取址工作后直接开始第二条指令的取址，这时第一条指令在进行译码，然后第三条指令取址，第二条指令译码，第一条指令取操作数……这样就是一个5级流水线。

TBB_pipeline（精）

Intel TBB:Pipeline,软件流水线的威力参观过工厂装配线的人一定对流水线这个名字不陌生，半成品在皮带机上流过一系列的流水线节点，每个节点以自己的方式进一步装配，然后传给下一节点。

现代的高性能CPU均采用了这种流水线设计，将计算任务分为取指，译码，执行，访存，反馈等几个阶段。

采用流水线设计的最大优点就是增加了系统吞吐量，例如，当第一条指令处于执行阶段的时候，译码单元可以在翻译第二条指令，而取指单元则可以去加载第三条指令。

甚至，在某些节点还可以并行执行，例如，现代的MIMD多指令多数据的计算机，可以在同一时间执行多条指令，或者同时更新多个数据。

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_filt er为例，简单介绍pipeline的实现原理和一些关键技术点，以求达到抛砖引玉的效果。

介绍TBB::pipeline之前不得不先说一下TBB库的引擎-task scheduler，它又被称为TBB库的心脏[Intel TBB nutshell book]，是所有算法的基础组件，用于驱动整个TBB库的运作。

例如，TBB库所提供的parallel_for算法，里面就有task scheduler的踪影，pipeline也不例外。

先看看parallel_for的实现：template<typenameRange, typename Body>void parallel_for( const Range& range, const Body& body, const simple_partitioner& partitioner=simple_partitioner() ) {internal::start_for<Range,Body,simple_partitioner>::run(range,b ody,partitioner);}再往下看：template<typenameRange, typename Body, typename Partitioner>class start_for: public task {Range my_range;const Body my_body;typename Partitioner::partition_type my_partition;/*override*/ task* execute();//! Constructor for root task.start_for( const Range& range, const Body& body, Partitioner& p artitioner ) :...}可以看到，class start_for是从task继承的，而这个class task，就是task scheduler中进行任务调度的基本元素---task，这也是TBB库的灵魂所在。

使用Jenkins Pipeline构建自动化部署流水线(二)

使用Jenkins Pipeline构建自动化部署流水线随着软件开发行业的快速发展，迅速部署和交付高质量软件产品变得至关重要。

为了实现快速、可靠和一致的软件交付过程，越来越多的企业开始使用Jenkins Pipeline来构建自动化部署流水线。

1. 引言在传统的软件发布模型中，开发人员会手动将代码提交到版本控制系统中，然后等待运维人员手动部署并测试代码。

这样的方式存在很多问题，比如容易出错，耗时且效率低下。

而采用Jenkins Pipeline可以通过自动化的方式，实现从代码提交到代码部署的全流程自动化，大大提高了软件交付的速度和质量。

2. Jenkins Pipeline的概述Jenkins Pipeline是Jenkins的一个插件，它提供了一套可以通过代码编写和管理的工作流方法来实现软件交付过程的自动化。

使用Jenkins Pipeline，我们可以将整个软件交付过程划分为多个阶段（stage），并且为每个阶段定义一系列的任务（task）。

这些任务可以包括构建、测试、部署等操作。

3. 构建阶段构建阶段是软件交付流水线的第一个阶段，也是最重要的阶段之一。

在这个阶段，开发人员可以定义构建软件所需的各种任务。

比如编译代码、进行单元测试、生成测试报告等等。

通过JenkinsPipeline，我们可以将这些任务按照特定的顺序执行，并且可以方便地查看构建结果和日志。

4. 测试阶段测试阶段是软件交付流水线的关键阶段之一。

在这个阶段，开发人员可以定义各种不同类型的测试任务，例如单元测试、集成测试和验收测试等。

通过Jenkins Pipeline，我们可以将这些测试任务自动执行，并且可以方便地查看和分析测试结果。

如果测试通过，则可以继续进行下一阶段的任务。

5. 部署阶段部署阶段是软件交付流水线的最后一个阶段，也是最复杂的阶段之一。

在这个阶段，开发人员可以定义将软件部署到不同环境的任务。

例如，可以将软件部署到开发环境、测试环境和生产环境等。

流水线技术 ppt课件

▪反映了单位时间内完成的任务数 n
T P T 1 T 2 T K(n 1 ) M a x(T 1,T 2, T K )
▪K为流水线段数，Ti为第i段所需要的时间
❖指令流水线的吞吐率
单位时间内流水线所完成的指令数
n TP
kT (n 1)T
▪N为通过流水线的指令数 ▪T为指令流水线各个流水段的时间 ▪kT为指令流水线的填充时间
ADD R1, R2, R3 ; (R1) + (R2) → R3 OR R3, R2, R6 ; (R2) ^ (R3) → R6 SUB R3, R4, R5 ; (R4) - (R3) → R5
时钟周期 1 2 3 4
5
6
ADD IF ID EX —— WB
OR
IF ID EX —— WB
6
❖最大吞吐率
当流水线充满之后，理想情况下每个周期都有一条指令完成
1 T P max
T
❖最大吞吐率和实际吞吐率之间的关系
TPkT(n n1)Tkn n1T 11k 11TPm ax n
当n>>k时，TP≈TPmax
❖MIPS与吞吐率
TPMIPS106
MIPS：单位时间内所完成的指令数
7
❖加速比
时钟周期 1 2 3 4 5
6
7
8
指令1 IF ID EX MEM WB
指令2
IF ID EX MEM WB
指令3
IF ID EX MEM WB
指令4
IF ID EX MEM WB
13
❖争用同一个硬件资源，又称资源相关、冲突
时钟周期 1 2 3 4
5
6
7
8
指令1 Ik时，Sp≈k 增加流水线深度可以提高加速比

jenkins pipeline 基础语法

jenkins pipeline 基础语法Jenkins Pipeline是一种声明式的方式，用于定义Jenkins流水线的逻辑。

下面是Jenkins Pipeline基础语法的简要介绍：1. `pipeline`: 定义流水线的起点。

它声明了一个Jenkinsfile，该文件包含了流水线的定义。

2. `stages`: 定义流水线的阶段。

阶段是一组要执行的步骤集合。

可以使用`stage`关键字来定义每个阶段。

3. `steps`: 定义每个阶段的执行步骤。

步骤是流水线中要执行的具体任务。

可以使用`sh`、`bat`等关键字来执行命令行操作，或者使用其他插件提供的步骤。

4. `agent`: 指定执行流水线的代理（agent）。

可以使用`any`关键字指定任意代理来执行流水线，或者使用`none`关键字表示不指定代理。

5. `triggers`: 定义流水线的触发器。

触发器用于指定流水线何时自动运行。

可以使用多种类型的触发器，例如定时触发器、轮询SCM触发器等。

6. `options`: 定义流水线的选项。

可以使用`timeout`、`retry`等关键字来设置选项，例如超时时间、重试次数等。

7. `environment`: 定义流水线的环境变量。

可以使用`environment`关键字来设置环境变量，并在流水线中引用它们。

8. `post`: 定义流水线的后处理逻辑。

可以使用`success`、`always`等关键字来指定在流水线成功或失败后要执行的操作。

以上是Jenkins Pipeline基础语法的简要介绍，更多语法和用法可以参考Jenkins官方文档或相关教程。

使用Jenkins Pipeline构建自动化部署流水线(八)

使用Jenkins Pipeline构建自动化部署流水线Jenkins是一个开源的持续集成和部署工具，具有广泛的应用场景和强大的扩展性。

其中，Jenkins Pipeline是一种基于代码的工作流插件，它使得在Jenkins中创建、管理和执行流水线变得更加方便和可控。

本文将探讨如何使用Jenkins Pipeline构建自动化部署流水线。

一. 简介Jenkins Pipeline基于领域特定语言，可以通过编写代码描述整个软件发布过程。

它将构建、测试、部署和其他操作有机地组织在一起，形成一个结构严谨、可重复使用的自动化流水线。

通过Pipeline，我们可以更好地实现DevOps的理念，提高软件发布的效率和可靠性。

二. 设计思路在构建自动化部署的流水线之前，我们首先要明确设计思路。

一个完整的自动化部署流水线通常包括以下几个阶段：代码编译、单元测试、集成测试、构建镜像、部署到测试环境、自动化测试、部署到生产环境等。

根据具体需求，我们可以将这些阶段分为不同的步骤，并在Pipeline中定义对应的任务和流程。

三. Pipeline脚本编写为了构建自动化部署流水线，我们需要在Jenkins中创建一个Pipeline项目，并编写对应的Pipeline脚本。

Pipeline脚本是用来描述流水线步骤和操作的代码。

它可以包含各种Jenkins提供的插件和扩展，比如Git插件、Docker插件等。

在编写Pipeline脚本时，我们可以使用Groovy语言来描述不同阶段的操作。

Groovy是一种运行在Java虚拟机上的动态编程语言，它具有Java语言的优点，并且对于处理文本、配置和脚本很方便。

四. 流水线流程控制Pipeline脚本中的流程控制非常重要。

比如，我们可以使用if语句来根据不同条件执行不同的操作，使用循环来遍历集合并执行相同的操作等。

此外，Pipeline还支持并行执行和串行执行等高级流程控制方式，以便更好地管理和控制整个流水线的执行过程。

pipeline术语

pipeline术语
Pipeline是一个术语，通常用于描述一系列按顺序执行的步骤或操作，每个步骤都对输入的数据执行特定的处理或转换。

这个术语在许多领域都有应用，包括计算机科学、软件工程、数据科学、机器学习和自然语言处理等。

在数据科学和机器学习的上下文中，pipeline通常用于描述从原始数据到最终模型预测的一系列处理步骤。

这可能包括数据清洗、特征工程、模型训练和评估等。

通过将数据处理和模型训练流程整合到一个清晰的框架中，pipeline 使得整个过程更加规范化和可重复。

在软件工程中，pipeline可以用于描述构建和部署应用程序的过程，包括代码编译、测试、打包和部署等步骤。

这种类型的pipeline通常用于持续集成/持续部署（CI/CD）的流程中。

总的来说，pipeline提供了一种组织和管理复杂数据处理或工作流的方法，使得每个步骤都清晰可见，并且可以轻松地集成和扩展。