25考研计算机组成原理复习·3.5高速缓冲存储器

高速缓冲存储器Cache

  1. 工作原理:将某些主存块复制到Cache中,缓和CPU与主存之间的速度矛盾
  2. 局部性原理
    1. 时间局部性:现在访问的地址,不久之后也很可能被再次访问
    2. 空间局部性:现在访问的地址,其附近的地址也很可能即将被访问
  3. 性能分析
    1. 命中率H:CPU欲访问的信息已在Cache中的比率
    2. 缺失(未命中)率:M = 1 - H
    3. 👩‍💻 两种方式
      1. 先访问Cache,发现未命中再访问主存
      2. 同时访问Cache和主存,若Cache命中则停止访问主存
  4. 其他概念
    1. 主存与Cache之间以“块”为单位进行数据交换
    2. 主存的“块”又叫“页/页框/页面”;Cache的“块”又叫“行”
    3. 主存地址可拆分为(主存块号,块内地址)的形式

 每次被访问的主存块,一定会被立即调入Cache

Cache-主存映射方式

Cache中存储的信息

  1. 有效位(0/1)+ 标记 + 整块数据
  2. 其中“标记”用于指明对应的内存块,不同映射方式,“标记”的位数不同

全相联映射

  1. 主存块可以放到Cache的任意位置
  2. 主存地址结构:标记(整个主存块号)+ 块内地址
  3. 优点:Cache存储空间利用充分,命中率高;缺点:查找“标记”最慢,有可能需要对比所有行的标记

直接映射

  1. 主存块只能放到特定的某个Cache行,行号 = 主存块号 % 总行数
  2. 主存地址结构:标记(主存块号
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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