26、探索适用于缩放技术的高带宽流水线缓存架构

探索适用于缩放技术的高带宽流水线缓存架构

1. 引言

随着微处理器性能的显著提升,对内存系统的需求也日益增长。为了利用CMOS技术的持续改进,计算机架构师正在探索线程级并行性以实现更高性能。同时多线程(SMT)被提出,旨在通过在一个宽指令集处理器中重叠多个线程来提高系统吞吐量。SMT使得多个线程可以在单个处理器上同时执行,这对缓存层次结构,特别是L1缓存,带来了巨大的带宽需求。SMT的性能受限于L1缓存提供数据的速度。因此,设计一个大容量且提供高带宽的L1缓存变得至关重要。

2. 缓存访问延迟问题

随着技术扩展,缓存访问延迟是多个时钟周期。这种多周期访问延迟不仅降低了缓存的带宽,还损害了处理器的整体性能。大缓存的主要问题是,比特线延迟随着技术的发展而无法很好地扩展。时钟速度在每一代技术中都会翻倍,使得缓存访问延迟超过一个周期。这导致缓存在这多个周期内保持忙碌状态,没有其他内存操作可以在完成当前访问之前进行,从而阻塞了依赖这些内存操作的指令。

3. 提高带宽的技术

3.1 流水线处理

提高带宽的一种技术是流水线处理。流水线处理将缓存延迟分成多个阶段,以便可以同时进行多次访问。然而,位线上的数据电压水平保持在供应电压的一部分,这使得难以锁存位线数据。因此,我们需要一种方法来使缓存中的流水线处理成为可能。

3.2 银行化思想

我们提出了一种方案,可以根据时钟周期时间和带宽需求将缓存访问延迟分成几个阶段。这种技术在设计大型缓存时也有帮助,可以降低缺失率,同时提供高带宽。通过银行化思想,可以减少位线和字线延迟,使字线到感测放大器的延迟适应单个时钟周期。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动与网联三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片、固态技术演进趋势。
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