非线性流水线无冲突调度算法 实验报告
非线性流水线优化中MAL的一种计算方法
+,-!+,-%&, ./0+)+,-*!新顶点, ./0+)+,-*!% #$ , &!&1&; 否则,退出当前栈上的顶点, 即 +,-!+,-1&,
回溯前一个顶点, 转移 ! (寻 找 最 小 允 许 等 & !& %&, 待时间 % #$ ) 。 若当前顶点为始点, 递归返回; 否则, 退出当前栈上的顶点, 即回 +,- !+,-1&, 溯前一个顶点, 递归调用; &!&%&, 则求当前有圈 " 若 & 为 " 且当前顶点是始点, 子图的最小平均等待时间 "%$ ,且 "%$ 4567 )&1&*, 则 递归返回。 567)&1&*!"%$ , 若 & 不为 " 且当前顶点不是始点, 递归调用; 否则, 退出当前栈上的顶点, 即回 +,- !+,-1&, 溯前一个顶点, 递归调用; &!&%&, 算法结束后, 由文献)#*可知:
(或称有圈子图) 。 设 -+. 式为迫切循环, 具有反身性的单一顶点构 成的迫切循环构成恒定循环 0/:
# 个 ",产生唯一的暂时向量 "#,再由 "# 与 " 按 位 或 运 算 产 出 向 量 "$ 。 这 样 的 向 量 可 能 是 已 产 生 过的旧向量,也可能是新产生的。不妨设 "$ 为新 向量,并用 "、 "$ 作为状态顶点, # "%&,故 ’ # (# 作为边。重复上述过程,便产生一张具有 )#!*+ 顶点的有向多重图 !。 ’( ! 具 有 ) 顶 点 的 有 向 多 重 图 ! 是 有 向
非线性流水线无冲突调度算法 实验报告
这样就可以求出其禁止向量是(2,4,6) 。 我们用包含两个整数的数据结构组成的数组来存储这些预约表项: typedef struct route{ int step; T State; }; 在得到了所有的表项之后我们可以通过比较每个部件在移动多少位会得到 初中从而得出最原始的冲突向量。 在得到了初始的冲突向量之后,我们用逻辑右移器对冲突向量进行右移,每 当移动出一个 0 的时候就和原始的冲突向量做与运算, 然后得出的中间向量依然 进行如此的运算,直到没有新的向量出现为止。通过这个我们可以求出简单环。 这样求出图中的简单环这样就求出了怎样调度可以有无冲突的调度。 在求出了简单环之后我们通过简单环内的向量距离求出平均的距离,这样就 可以求出比较短的那一个作为调度用的向量。 最后将无冲突调度的时空图计算并打印出来。
程序使用说明
首先输入预约表的大小(输入格式为:功能段 时间,比如输入 4 7 表示 4 个功 能段,7 个时间段,即 4X7 大小的矩阵) 然后程序会提示您输入预约表内容,1 代表使用, 0 代表空闲(比如 4X7 矩阵, 一共输入 28 个 0 或 1,相互之间以空格隔开,每输入 7 个数后换行)
回车后程序将计算并打印各种无冲突调度方案的时空图。
程序代码
#include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> #include <bitset> using namespace std; typedef unsigned int T; typedef struct route{ int step; T State; }R; int Map[100][32]; int Time[200][97];
系统结构实验一报告
实验一流水线及流水线中的冲突一、实验目的(1)加深对计算机流水线基本概念的理解。
(2)理解MIPS结构如何用5段流水线来实现,理解各段的功能和基本操作。
(3)加深对数据冲突、结构冲突的理解。
(4)加深对指令调度技术的理解并进一步理解指令调度技术对CPU 性能的改善。
二、实验平台实验平台采用指令集和流水线操作级模拟器MIPSsim。
通用寄存器:浮点寄存器:特殊寄存器:流水寄存器:第13个时钟周期的时钟周期图如下:各段指令为:(1)学号为单数的同学自己编写一段关于结构冲突的汇编语言程序,分析该段程序存在结构冲突的指令以及导致结构冲突的部件,记录由结构冲突引起的停顿时钟周期数,计算停顿周期数占总执行周期数的百分比。
分析结构冲突对CPU性能的影响。
编写的代码如下:.textmain:ADD.D $f2,$f0,$f1ADD.D $f3,$f0,$f1ADD.D $f4,$f0,$f1ADD.D $f5,$f0,$f1ADD.D $f6,$f0,$f1ADD.D $f7,$f0,$f1ADD.D $f8,$f0,$f1ADD.D $f9,$f0,$f1TEQ $r0,$r0由结构冲突引起的停顿周期数为:35个计算停顿周期数占总执行周期数的百分比为:67.30769%ADD.D $f3,$f0,$f1和ADD.D $f4,$f0,$f1指令间存在结构冲突,由于读f0和f1的值都要访存,又因为执行一条流水线时只能有有一条指令访存,所有产生结构冲突。
结构冲突降低了CPU的性能,是执行周期时间变长,并行性较差。
(2)加载样例schedule.s观察程序在流水线中的执行情况。
通过查看统计数据和时钟周期图,找出并记录程序执行过程中各种冲突发生的次数,发生写后读冲突的指令组合以及程序执行的总时钟周期数。
RAW停顿:12 占周期总数的百分比:41.37931%load停顿:3 占所有RAW停顿的百分比:25%浮点停顿:0 占所有RAW停顿的百分比:0%WAW停顿:0 占周期总数的百分比:0%结构停顿:0 占周期总数的百分比:0%控制停顿:0 占周期总数的百分比:0%自陷停顿:1 占周期总数的百分比:3.448276%停顿周期总数:13 占周期总数的百分比:44.82759%发生写后读冲突的指令:LW $r2,0($r1)和MUL $r24,$r26,$r14等程序执行的总时钟周期数为:29(3)采用指令调度技术对程序进行指令调度,消除冲突,将调度后的程序重新加载,执行该程序观察程序在流水线中的执行情况,记录程序执行的总周期数。
非线性流水线
4.1 指令级并行的概念 4.2 指令的调度 4.3 动态分支预测技术 4.4 多指令流出技术
4.1 指令级并行
4.1.1 指令级并行的概念
➢ 几乎所有的处理机都利用流水线来使指令重叠并 行执行,以达到提高性能的目的。这种指令之间 存在的潜在并行性称为指令级并行。
(ILP:Instruction-Level Parallelism)
4.1 指令级并行
举例说明 DADDU
R2,R3,R4BEQZR2Fra bibliotekL1LW
R1,0(R2)
L1 :
➢ 数据流:指数据值从其产生者指令到其消费者指 令的实际流动。
分支指令使得数据流具有动态性,因为它使得给定 指令的数据可以有多个来源。
仅仅保持数据相关性是不够的,只有再加上保持控 制顺序,才能够保持程序顺序。
➢ 具体的一次相关是否会导致实际冲突的发生以及 该冲突会带来多长的停顿,则是流水线的属性。
1. 可以从两个方面来解决相关问题: ➢ 保持相关,但避免发生冲突。
指令调度
➢ 通过代码变换,消除相关。 2. 程序顺序:由源程序确定的在完全串行方式下指令的
执行顺序。
必须保持程序顺序
4.1 指令级并行
1. 控制相关并不是一个必须严格保持的关键属性。 2. 对于正确地执行程序来说,必须保持的最关键的两个
➢ 理想CPI是衡量流水线最高性能的一个指标。 ➢ IPC:Instructions Per Cycle
(每个时钟周期完成的指令条数)
1. 基本程序块 ➢ 基本程序块:一段除了入口和出口以外不包含其他 分支的线性代码段。 ➢ 程序平均每5~7条指令就会有一个分支。
4.1 指令级并行
非线性环节实验报告
非线性环节实验报告引言非线性系统在现实生活中的广泛应用引起了研究者们的极大关注。
非线性环节作为其中的重要组成部分,对系统的稳定性和性能起着至关重要的作用。
本实验通过建立一个非线性环节的模型,探究其对系统行为的影响,并分析非线性环节的性能和稳定性特性。
实验目的1. 建立一个非线性环节的数学模型;2. 分析非线性环节对系统行为的影响;3. 考察非线性环节的性能和稳定性特性。
实验原理非线性环节是指输入与输出之间不满足线性关系的部分。
在控制系统中,非线性环节可能会导致系统产生不确定性和非稳定的行为。
为了研究非线性环节的特性,本实验使用了一个常见的非线性函数作为实验模型,即sigmoid函数。
Sigmoid函数定义如下:f(x) = \frac{1}{{1+e^{-ax}}}其中,x代表输入,a代表一个可调节的参数,f(x)代表经过非线性环节后的输出。
实验步骤1. 首先,我们需要选择合适的参数a值来控制sigmoid函数的形状。
较小的a 值将导致sigmoid函数的输出变化更缓慢,而较大的a值则会使函数的曲线更陡峭。
本次实验选择a=2作为sigmoid函数的参数。
2. 在Matlab或Python等工具中编写代码,根据sigmoid函数的表达式计算输入x对应的输出f(x)。
3. 绘制x与f(x)之间的关系曲线,观察并分析非线性环节对系统行为的影响。
实验结果根据实验步骤所给出的sigmoid函数表达式和参数,我们得到了如下结果:import numpy as npdef sigmoid(x, a):return 1 / (1 + np.exp(-a * x))x = np.linspace(-10, 10, 100)a = 2y = sigmoid(x, a)import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x, y)plt.xlabel('Input (x)')plt.ylabel('Output (f(x))')plt.title('Nonlinear Link Function')plt.grid(True)plt.show()如上所示的代码及其运行结果,绘制了sigmoid函数的输入和输出之间的关系曲线。
反馈调度算法实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过模拟操作系统中的反馈调度算法,加深对进程调度过程的理解,掌握不同调度算法的原理和实现方法,并分析其优缺点。
实验内容包括实现三种反馈调度算法:先来先服务(FCFS)、时间片轮转(RR)和多级反馈队列(MFQ)。
二、实验内容1. 数据结构设计本实验采用进程控制块(PCB)来表示进程,PCB包含以下信息:- 进程名- 到达时间- 需要运行时间- 已运行时间- 进程状态(就绪、运行、完成)2. 调度算法实现(1)先来先服务(FCFS)调度算法FCFS算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度,即先到达的进程先执行。
具体实现步骤如下:- 将所有进程按到达时间排序,形成就绪队列。
- 当CPU空闲时,从就绪队列中取出第一个进程执行,执行完毕后,再取出下一个进程执行。
(2)时间片轮转(RR)调度算法RR算法将CPU时间划分为时间片,每个进程轮流占用CPU执行一个时间片。
具体实现步骤如下:- 将所有进程按到达时间排序,形成就绪队列。
- 当CPU空闲时,从就绪队列中取出第一个进程执行,执行一个时间片。
- 如果进程执行完毕,则将其状态设置为完成;如果进程未执行完毕,则将其状态设置为就绪,并插入就绪队列末尾。
- 继续执行下一个进程,直到所有进程执行完毕。
(3)多级反馈队列(MFQ)调度算法MFQ算法将就绪队列分为多个优先级队列,每个队列具有不同的时间片长度。
具体实现步骤如下:- 将所有进程按到达时间排序,形成就绪队列。
- 将就绪队列分为多个优先级队列,优先级越高,时间片越短。
- 当CPU空闲时,从最高优先级队列中取出第一个进程执行,执行一个时间片。
- 如果进程执行完毕,则将其状态设置为完成;如果进程未执行完毕,则将其状态设置为就绪,并插入下一个优先级队列的末尾。
- 如果当前优先级队列中的所有进程都执行完毕,则降低优先级,继续执行下一个优先级队列的进程。
三、实验结果分析1. FCFS算法FCFS算法简单易实现,但存在“饥饿”现象,即低优先级进程可能长时间得不到调度。
非线性流水线的调度技术
非线性流水线的调度技术线性流水线的调度非常简单,可以在每一个时钟周期向流水线输入一个新任务。
而在非线性流水线中,由于存在有反馈回路,当一个任务在流水线中流过时,在同一个流水段中可能要经过多次。
因此,就不能每一个时钟周期向流水线输入一个新任务,否则会发生在同一个时刻有几个任务争用同一个流水段的情况。
这种情况称为功能部件冲突(属于资源冲突),或流水线冲突。
非线性流水线调度的任务是要找出一个最小的循环周期,按照这周期向流水线输入新任务,流水线的各个流水段都不会发生冲突,而且流水线的吞吐率和效率最高。
为了避免流水线发生冲突,一般采用延迟输入新任务的方法。
那么,在非线性流水线的输入端,究竟每间隔多少个时钟周期向流水线输入一个新任务才能使流水线的各个流水段都不发生冲突,这就是非线性流水线的调度问题。
当然,在一般情况下,这个间隔的时钟周期数应该愈小愈好。
在许多非线性流水线中,间隔的周期数往往不是一个常数,而是一串周期变化的数字,也叫循环数列。
以下,首先介绍非线性流水线的表示方法,然后分析非线性流水线中的冲突情况,并且介绍无冲突调度方法,最后是非线性流水线的优化调度方法。
非线性流水线的表示一条线性流水线通常只用各个流水段之间的连接图就能够表示清楚,但是,在非线性流水线中,由于一个任务在流水线的各个流水段中不是线性流动的,有些流水段要反复使用多次,因此,只用连接图并不能正确地表示一条非线性流水线的工作过程。
一条非线性流水线一般需要一个各流水段之间的连接图和一张预约表共同来表示。
图5.29(a)是一条由4个流水段组成非线性流水线,它与一般线性流水线相同的地方是都有从第一个流水段S1到最后一个流水段S4的单方向传输线;它与一般线性流水线明显不同的地方有两个;一是有两条反馈线和一条前馈线,二是非线性流水线的输出端经常不在最后一个流水段,而可能从中间的任意一个流水段输出。
预约表如图5.29(b)所示。
预约表的横坐标表示流水线工作的时钟周期,纵坐标表示流水线的流水段,中间有“×”的表示该流水段在这一个时钟周期处于工作状态,即在这个时钟周期有任务通过这个流水段,空白的地方表示该流水段在这个时钟周期不工作。
非线性结构实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作,加深对非线性结构概念的理解,掌握非线性结构的基本特性,并学会分析非线性结构在实际应用中的表现。
二、实验背景非线性结构是相对于线性结构而言的,其元素之间的关系不是简单的线性关系。
非线性结构在自然界和工程领域中广泛存在,如生态系统、电路网络、社会经济系统等。
了解非线性结构的特性和行为,对于解决实际问题具有重要意义。
三、实验材料与设备1. 实验材料:非线性结构模型(如生态系统模型、电路网络模型等)、实验数据集。
2. 实验设备:计算机、网络连接、数据采集设备。
四、实验步骤1. 模型建立:根据实验目的,选择合适的非线性结构模型,并利用实验材料建立模型。
2. 数据采集:通过实验设备,采集实验数据,包括模型输入和输出数据。
3. 数据分析:对采集到的数据进行处理和分析,研究非线性结构的特性。
4. 模型验证:将实验结果与理论分析或已有数据进行比较,验证模型的正确性和有效性。
5. 结果讨论:根据实验结果,讨论非线性结构的特性及其在实际应用中的影响。
五、实验结果与分析1. 生态系统模型:- 实验数据表明,生态系统中的物种数量与物种间相互作用强度呈非线性关系。
- 当物种间相互作用强度增加时,物种数量呈现先增加后减少的趋势,即出现“S”型曲线。
- 实验结果与理论分析一致,验证了模型的有效性。
2. 电路网络模型:- 实验数据表明,电路网络中节点之间的距离与网络连通性呈非线性关系。
- 当节点距离较近时,网络连通性较好;当节点距离较远时,网络连通性较差。
- 实验结果与理论分析一致,验证了模型的有效性。
六、结论1. 非线性结构在实际应用中广泛存在,具有丰富的特性和行为。
2. 通过建立非线性结构模型,可以研究其特性和行为,为解决实际问题提供理论依据。
3. 实验结果表明,所建立的模型能够有效地描述非线性结构的特性和行为。
七、实验反思1. 在实验过程中,应注意数据采集的准确性和可靠性,以保证实验结果的正确性。
推荐-线性流水线与非线性流水线 精品
线性流水线与非线性流水线按照流水线的各个流水段之间是否有反馈信号,可以把流水线分为线性流水线和非线性流水线两类。
线性流水线(Linear Pipelining)是将流水线的各段逐个串接起来。
输入数据从流水线的一端进入,从另一端输出。
数据在流水线中的各个流水段流过时,每一个流水段都流过一次,而且仅仅流过一次。
一条线性流水线通常只完成一种固定的功能。
在现代计算机系统中,线性流水线已经被非常广泛地应用于指令执行过程、各种算术运算操作、存储器访问操作等。
在上一节中介绍的流水线中,如图5.13所示的指令流水线,图5.14所示的浮点加法器流水线等都属于线性流水线。
非线性流水线(Nonlinear Pipelining)在流水线的各个流水段之间除了有串行的连接之外,还可以有前馈和反馈连接。
图5.17是一种简单的非线性流水线。
流水线的流水段S2的输出可能直接传送给流水段S3,也可能反馈到本流水段的输入。
图5.17 一种简单的非线性流水线在图5.17中,虽然总共只有三个流水段,但是,输入任务经过流水线到达输出,往往不只是经过三个时钟周期;其中,流水段S2可能要被多次调用,这也是非线性流水线与线性流水线的一个主要区别。
因此,在非线性流水线中,只用图5.17这样一种连接图并不能表示出一个任务在流水线中实际流动的过程。
表示非线性流水线的工作情况除了需要流水线的连接图之外,通常还需要一张“预约表”,用两者共同来表示流水线的工作情况。
在预约表中可以很清楚地表示出反馈回路的使用次数。
例如,图5.18表示图5.17中反馈回路仅使用一次的预约表,图中用“×”表示这一个流水段在相应的这一段时间内有效,即任务经过了这一个流水段。
图5.18 非线性流水线的预约表一条非线性流水线可以对应有很多张预约表,同样,一张预约表实际上仅表示了一条非线性流水线的一种工作方式。
线性流水线实际上也有预约表,只不过它的预约表是确定的。
首先,预约表的水平方向与垂直方向的格数一定是相等,即组成一个正方形。
[VIP专享]北邮 大三下 计算机系统结构-非线性流水线无冲突调度-实验报告
65. //freopen("in.txt", "r", stdin);
64. {
63. int main()
62.
61. }
}
60.
dn--;
59.
}
58.
has[i]=false;
57.
search(i);
56.
has[i]=true;
55.
{
54.
else
53.
}
52.
88.8918÷1.2990÷.1=4214÷3922=.0034=1÷15251371=8535.78.208÷023.2173c00÷1*m=29030.3922c=.1÷20m3=2÷120252.=3535=42314c)*523m240341*31.252=31*.1.535.*031342.*9205221.04.455=+213*05*2022.02.854850.3150.*+58c12*5m1*202+.050+0.014*85.20*051000+0+03/8T.+0÷+=55+1*011+010+91÷01454050*0010200+5+0+080+400*+4**1*1510.3910%*C%-*6+÷M(=*M=5÷50)*30*31(÷3110*5+**÷4*1m243.%71e=78%n0)8=8s.5=77.93c.6c0mmc.4*m1*31,0w199o.k2.m4c-cem.5mn2csp26m659*.0.34-50.60c5*pm.3c85m9,c05g.m.05i0rp-l.s.85p6/c50bcm0.om7py.c.6spm5c+mc;0m..7.cmk ; 1+1k+12+1+k2234=1c+m1++4+4+2
非线性实验实验报告
非线性实验实验报告本实验主要通过实验数据反映非线性实验的特点,通过实验结果分析非线性实验数据的规律和特点。
实验仪器及材料:1. 实验用的非线性元件2. 信号源3. 示波器4. 多用表实验步骤:1. 将信号源正弦波输出端与非线性元件的输入端连接;2. 将非线性元件的输出端与示波器的输入端连接;3. 将示波器的输出端与多用表测量端连接;4. 调节信号源的频率和幅度,记录非线性元件的输入电压和输出电压;5. 分析实验数据,绘制非线性特性曲线。
实验结果及分析:在实验中,我们记录了非线性元件的输入电压和输出电压的数据,并通过数据绘制了非线性特性曲线。
实验结果如下表所示:输入电压(V) 输出电压(V)0.3 0.40.5 0.60.8 0.91.0 1.11.2 1.31.5 1.71.82.02.0 2.32.3 2.62.5 2.9通过绘制非线性特性曲线图,我们可以观察到非线性元件的输入电压与输出电压之间不是简单的线性关系,而是存在一定的非线性特性。
曲线图显示随着输入电压的增加,输出电压也逐渐增加,但增速逐渐变缓。
这是因为非线性元件在工作时存在一定的饱和效应,当输入电压超过一定阈值后,元件的输出不再按照线性规律增加,导致输出电压的增加速度减缓。
此外,从实验结果中还可以观察到非线性元件存在一定的失真效应。
例如,在输入电压为2.0V时,输出电压应为2.3V,但实际测量到的输出电压为2.0V,存在一定的失真。
实验总结:通过本实验,我们深入了解了非线性实验的特点,并通过实验结果分析了非线性实验数据的规律和特点。
非线性元件的工作特性不是简单的线性关系,而是存在饱和效应和失真效应。
在实际电路设计中,我们必须考虑这些非线性特性,并采取相应的措施来处理和补偿非线性效应,以确保电路的工作稳定性和可靠性。
非线性实验的研究对于电子工程领域的发展和应用具有重要的意义。
自控实验非线性实验报告
一、实验目的1. 了解非线性系统在自动控制中的应用及其特点。
2. 掌握非线性系统相平面分析方法,分析非线性系统动态性能。
3. 通过实验验证非线性环节对系统性能的影响。
二、实验原理非线性系统是指系统输出与输入之间存在非线性关系的系统。
非线性系统的特点是动态性能复杂,难以用线性理论进行分析。
相平面分析是研究非线性系统动态性能的一种有效方法。
本实验采用相平面分析方法,分析带有饱和非线性环节的控制系统动态性能。
饱和非线性环节是一种常见的非线性环节,其特点是输入输出之间存在饱和限制。
三、实验设备1. PC机一台2. MATLAB软件3. Simulink仿真工具箱四、实验步骤1. 建立带有饱和非线性环节的控制系统模型。
2. 设置系统参数,包括饱和非线性环节的上限和下限。
3. 对系统进行仿真,记录系统输入饱和非线性环节前后的相轨迹图。
4. 分析相轨迹图,比较有无非线性环节的性能。
5. 求解超调量。
五、实验结果与分析1. 建立控制系统模型本实验控制系统模型为:\[ G(s) = \frac{K}{1 + Ts} \]其中,K为比例增益,T为时间常数。
饱和非线性环节为:\[ f(x) = \begin{cases}0 & \text{if } x \leq -0.5 \\x & \text{if } -0.5 < x < 0.5 \\1 & \text{if } x \geq 0.5\end{cases} \]2. 设置系统参数设K=1,T=0.1,饱和非线性环节上限和下限分别为0.5和-0.5。
3. 仿真结果(此处插入仿真结果相轨迹图)从相轨迹图可以看出,饱和非线性环节对系统性能有显著影响。
在饱和非线性环节存在的情况下,系统相轨迹出现弯曲,动态性能变差。
4. 性能分析(1)超调量超调量是衡量系统响应速度和稳定性的重要指标。
本实验中,饱和非线性环节导致系统超调量增加,说明系统响应速度变慢,稳定性变差。
单功能非线性流水线的Petri网调度方法
单功能非线性流水线的Petri网调度方法束德勤;范昊;张亮【摘要】在非线性流水线的调度中须找出一种合适的时间间隔,避免流水线各功能段的使用冲突并使流水线有较高的吞吐率和效率,为此提出一种基于Petri网的单功能非线性流水线的建模及调度方法.对流水线的工作过程建立直观清楚的Petri网模型,直接利用网结构求出禁止启动距离和初始可调度向量;根据网模型的一步并发和冲突检测缩小Petri网可达图的状态空间,得到流水线的可调度图;由可调度图的闭合回路,得到最优调度方案.结合一个流水线调度实例,验证了该方法的正确性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)009【总页数】4页(P2390-2393)【关键词】非线性流水线;流水线调度;Petri网;冲突检测;可达图【作者】束德勤;范昊;张亮【作者单位】山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018;山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018【正文语种】中文【中图分类】TP301许多文献中都介绍了非线性流水线的调度问题[1,2]。
非线性流水线的无冲突调度方法由Davidson提出[3],近来有些研究者对经典的Tomasulo算法做出了一些改进,提高了指令乱序发射的调度效率[4,5]。
然而,这些方法,在用有限状态机和冲突向量表示流水线调度时,看不到任务是如何在流水线中“流动”的,即不能直观地看到各个流入流水线的任务都在使用哪个功能段。
在用Petri网解决流水线调度问题的研究中,相关文献解决的是生产调度流水线的问题[6]或是测试系统中测试序列的调度问题[7],而不是非线性流水线调度问题。
关于用Petri网模型来研究非线性流水线调度问题的文献较少,郭玉彬等给出了一种基于时延Petri网的单功能和多功能非线性流水线最佳调度方法[8];文献[9]中借鉴该方法,给出了解决向量处理器3中相关冲突的时延Petri网模型。
实验三-利用预约表编程计算非线性流水线的任务调度方案
实验三利用预约表编程计算非线性流水线的任务调度方案一、实验目的通过本实验帮助学生理解单功能非线性流水线基本任务调度方法.二、实验环境开发工具使用windows平台下的vc++6.0.三、实验内容给定某单功能非线性流水线的预约表,通过编程求出所有不冲突的任务调度方案并输出.流水线功能段数随机。
四、实验结果#include<stdio。
h〉#include〈iostream。
h〉#include<iomanip。
h〉#include〈string.h〉const int MAXJOB=50;//定义数据结构体typedef struct node{int number;int reach_time;int reach_hour;int reach_minite;int need_time;int privilege;float excellent;int start_time;int wait_time;int visited;}job;job jobs[MAXJOB]; int quantity;//初始化函数void initial(){int i;for(i=0;i〈MAXJOB;i++){jobs[i]。
number=0;jobs[i].reach_time=0;jobs[i].reach_hour=0;jobs[i].reach_minite=0;jobs[i].privilege=0;jobs[i]。
excellent=0;jobs[i].start_time=0;jobs[i].wait_time=0;jobs[i].visited=0;}quantity=0;}void reset() //重置作业数据函数{int i;for(i=0;i〈MAXJOB;i++){jobs[i].start_time=0;jobs[i]。
wait_time=0;jobs[i]。
visited=0;}}void readData()//读入作业数据函数{FILE *fp;char fname[20];int i;cout〈〈”请输入作业数据文件名:";strcpy(fname,"8job.txt”);cin>>fname;if((fp=fopen(fname,”r"))==NULL){cout〈〈"错误,文件打不开,请检查文件名:)"<<endl;}else{while(!feof(fp)){fscanf(fp,”%d %d %d %d”,&jobs[quantity]。
调度算法实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟操作系统中的进程调度过程,加深对进程调度算法的理解。
实验中,我们重点研究了先来先服务(FCFS)、时间片轮转(RR)和动态优先级调度(DP)三种常见的调度算法。
通过编写C语言程序模拟这些算法的运行,我们能够直观地观察到不同调度策略对进程调度效果的影响。
二、实验内容1. 数据结构设计在实验中,我们定义了进程控制块(PCB)作为进程的抽象表示。
PCB包含以下信息:- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 优先级- 状态(就绪、运行、阻塞、完成)为了方便调度,我们使用链表来存储就绪队列,以便于按照不同的调度策略进行操作。
2. 算法实现与模拟(1)先来先服务(FCFS)调度算法FCFS算法按照进程到达就绪队列的顺序进行调度。
在模拟过程中,我们首先将所有进程按照到达时间排序,然后依次将它们从就绪队列中取出并分配CPU资源。
(2)时间片轮转(RR)调度算法RR算法将CPU时间划分为固定的时间片,并按照进程到达就绪队列的顺序轮流分配CPU资源。
当一个进程的时间片用完时,它将被放入就绪队列的末尾,等待下一次调度。
(3)动态优先级调度(DP)算法DP算法根据进程的优先级进行调度。
在模拟过程中,我们为每个进程分配一个优先级,并按照优先级从高到低的顺序进行调度。
3. 输出调度结果在模拟结束后,我们输出每个进程的调度结果,包括:- 进程编号- 到达时间- 运行时间- 等待时间- 周转时间同时,我们还计算了平均周转时间、平均等待时间和平均带权周转时间等性能指标。
三、实验结果与分析1. FCFS调度算法FCFS算法简单易实现,但可能会导致进程的响应时间较长,尤其是在存在大量短作业的情况下。
此外,FCFS算法可能导致某些进程长时间得不到调度,造成饥饿现象。
2. 时间片轮转(RR)调度算法RR算法能够有效地降低进程的响应时间,并提高系统的吞吐量。
然而,RR算法在进程数量较多时,可能会导致调度开销较大。
计算机系统结构实验报告___流水线及流水线中的冲突[1]
(1)选择MIPSsim“文件”→“载入程序”选项,加载pipeline.s。
(2)关闭定向功能。这是通过“配置”→“定向”(使该项前面没有√号)来实现的。
(3)用单步执行一个周期的方式(在“执行”菜单中)或按F7键执行程序,观察每一个周期中,各段流水寄存器内容的变化、指令的执行情况(“代码”窗口)以及时钟周期图。
(4)当执行到第13个时钟周期时,各段分别正在处理的指令是:
IF:LW $r4, 60, ($r6)
ID:ADDI $r3, $r0, 25
EX:ADDI $r1, $r1, -1
MEM:ADDI $r6, $r0,8
WB:ADD $r2,$r1,$r0
画出这时的时钟周期图。如下图所示:
6.这时各流水寄存器中的内容为:
采用定向技术后性能是原来的2.2786倍。
总
结
当发生结构冲突时,流水线会出现停顿,从而降低了CPU的性能。要避免结构冲突就要在流水线处理机中设置相互独立的指令存储器和数据存储器。当发生数据冲突时,程序执行并定向时的总停顿周期比没有定向功能的时候少,说明要降低数据冲突的方法是对CPU复位并定向。
通过本次实验,我对流水线的工作原理、流水线的冲突以及解决方法都有了更深入直观的了解,对5段RISC流水线的的理解和掌握更深刻了,对于独立的运算执行部件例如fadd替换EX时指令的执行轨迹形象的描述出来。通过观察时钟周期图能够辨别冲突类型及冲突原因,对结构冲突和数据冲突有了更好的认识
7.观察和分析结构冲突对CPU的影响,步骤如下:
(1)加载structure_hz.s
(2)执行该程序,找出存在结构冲突的指令以及导致结构冲突的部件。
答:ADD.D $f2,$f0,$f1 ADD.D $f5,$f0,$f1存储器&加法器
Tomasulo算法实验报告
Tomasulo算法实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和研究 Tomasulo 算法的工作原理及其在处理器指令执行中的性能优化作用。
通过实际的实验操作和数据分析,观察 Tomasulo 算法在解决指令相关和资源冲突方面的表现,为进一步优化处理器性能提供理论依据和实践经验。
二、实验环境本次实验在模拟的处理器环境中进行,使用了专门设计的软件工具来模拟 Tomasulo 算法的运行。
该工具提供了详细的指令集、寄存器、功能单元和存储结构等模型,能够准确地反映 Tomasulo 算法在实际处理器中的执行情况。
三、实验原理Tomasulo 算法是一种用于动态调度指令的算法,旨在解决指令执行过程中的数据相关和资源冲突问题。
其核心思想是通过寄存器重命名和保留站的使用,实现指令的乱序执行,从而提高处理器的性能。
在 Tomasulo 算法中,寄存器被重命名为逻辑寄存器,指令在执行前会先将操作数从寄存器中读取到保留站中。
保留站不仅存储操作数,还负责监控功能单元的可用性,并在功能单元空闲时将指令发送执行。
同时,通过公共数据总线(CDB)来广播结果,使等待该结果的指令能够及时获取并继续执行。
四、实验步骤1、初始化处理器模型:设置寄存器、保留站、功能单元和存储的初始状态。
2、加载指令序列:将待执行的指令序列加载到指令队列中。
3、指令发射:按照顺序从指令队列中取出指令,检查操作数是否准备好,如果准备好则将指令发送到相应的保留站。
4、执行指令:当保留站中的指令所需要的功能单元空闲且操作数准备好时,指令开始执行。
5、结果广播:指令执行完成后,通过 CDB 将结果广播到所有等待该结果的保留站和寄存器。
6、指令完成:当指令的结果写回寄存器后,指令完成。
五、实验结果及分析1、性能提升通过实验观察,Tomasulo 算法在指令级并行性方面表现出色。
与传统的顺序执行方式相比,乱序执行能够有效地减少指令的等待时间,提高处理器的吞吐量。
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回车后程序将计算并打印各种无冲突调度方案的时空图。
程序代码
#include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> #include <bitset> using namespace std; typedef unsigned int T; typedef struct route{ int step; T State; }R; int Map[100][32]; int Time[200][97];
这样就可以求出其禁止向量是(2,4,6) 。 我们用包含两个整数的数据结构组成的数组来存储这些预约表项: typedef struct route{ int step; T State; }; 在得到了所有的表项之后我们可以通过比较每个部件在移动多少位会得到 初中从而得出最原始的冲突向量。 在得到了初始的冲突向量之后,我们用逻辑右移器对冲突向量进行右移,每 当移动出一个 0 的时候就和原始的冲突向量做与运算, 然后得出的中间向量依然 进行如此的运算,直到没有新的向量出现为止。通过这个我们可以求出简单环。 这样求出图中的简单环这样就求出了怎样调度可以有无冲突的调度。 在求出了简单环之后我们通过简单环内的向量距离求出平均的距离,这样就 可以求出比较短的那一个作为调度用的向量。 最后将无冲突调度的时空图计算并打印出来。
程序使用说明
首先输入预约表的大小(输入格式为:功能段 时间,比如输入 4 7 表示 4 个功 能段,7 个时间段,即 4X7 大小的矩阵) 然后程序会提示您输入预约表内容,1 代表使用, 0 代表空闲(比如 4X7 矩阵, 一共输入 28 个 0 或 1,相互之间以空格隔开,每输入 7 个数后换行)
Route[size].State = Route[size-1].State>>i | vc; Cal(vc, size+1); } } } int main() { T vc; string bin; int i, j; cout << "请输入预约表的大小(输入格式为:功能段 时间,比如输入 4 7 表示 4 个功能 段,7 个时间段,即 4X7 大小的矩阵):" << endl; cin >> Row >> Vol; cout << "请输入预约表: 1 代表使用, 0 代表空闲 (比如 4X7 矩阵, 一共输入 28 个 0 或 1, 相互之间以空格隔开,每输入 7 个数后换行)" << endl; for(i=0; i<Row; i++) for(j=0; j<Vol; j++) cin >> Map[i][j]; vc = Vector(Row, Vol); printf("初始冲突向量为:("); for(i=Vol-2; i>=0; i--) bin.push_back((vc>>i)%2 + '0'); cout <<bin << ")" << endl; Route[0].step = 0; Route[0].State = vc; Cal(vc, 1); system("pause"); return 0; }
//输出 for(i=0; i<Row; i++){ for(j=0; j<temp.back()+Vol; j++) cout << Time[i][j] << " "; cout << endl; } } /*计算初始冲突向量*/ T Vector(int Row, int Vol) { T res=0; int i, j, k; for(i=0; i<Row; i++){ for(j=0; j<Vol-1; j++){ if(Map[i][j]){ for(k=1; k<Vol-j; k++){ if(Map[i][j+k]) res = res | (1<<(k-1)); } } } } return res; } /*计算简单循环(深度优先搜索)*/ void Cal(T vc, int size) { int i; /*检测环*/ for(i=0; i<size-1; i++){ if(Route[i].State == Route[size-1].State){ Print(vc, size); return; } } /*记录路径*/ for(i=1; i<=Vol; i++){ if((Route[size-1].State&(1<<(i-1))) == 0){ Route[size].step = i;
int Row, Vol; int count=0; R Route[33]; vector<string> Ans; vector<string>::iterator ite; /*打印时空图*/ void Print(T vc, int size) { int i, j, k; string temp; /*去重并计算每条指令起始时间*/ temp.push_back(Route[0].step); for(i=1; i<size-1; i++) temp.push_bak()); if(Route[size-1].State == vc) temp.push_back(Route[size-1].step+temp.back()); for(ite=Ans.begin(); ite!=Ans.end(); ite++){ if((*ite) == temp) return; } Ans.push_back(temp); /*输出简单循环*/ cout << "简单循环" << ++count << ":"; for(i=1; i<temp.length(); i++) printf("%d ", temp[i]-temp[i-1]); printf("\n 平均启动距离:%d\n", temp.back()/(i-1));
实验目的
理解并实现非线性流水线无冲突调度算法。
问题的分析和解决思路
非线性流水线的禁止向量: 预约表中每一行任意两个“×”之间的距离都计算出来,去掉重复的。 由禁止向量得到冲突向量:C=(CnCn-1…C2C1) 其中:n 是禁止向量中的最大值。Cn 总为 1 如果 i 在禁止向量中,则 Ci=1,否则 Ci=0。 由冲突向量构造状态图: 把冲突向量送入一个 n 位逻辑右移移位器;如果移位器移出 0,用移位器中 的值与初始冲突向量作“按位或”运算,得到一个新的冲突向量;否则不作任何 处理;如此重复 n 次。 对于中间形成的每一个新的冲突向量,也要按照这一方法进行处理。 在初始冲突向量和所有的新形成的冲突向量之间用带箭头的线连接, 当新形成的 冲突向量出现重复时可以合并到一起。 首先对于数据的输入需要一张预约表(如下图) ,预约表中每一行任意两个 “×”之间的距离都计算出来,去掉重复的,这样我们就可以得到一个初始的禁 止向量。
memset(Time, 0, 200*97*sizeof(int)); /*计算时空图*/ for(k=0; k<temp.size(); k++){ for(i=0; i<Row; i++){ for(j=0; j<Vol; j++){ if(Map[i][j]) Time[i][j+temp[k]] = k+1; } } }