RISCV体系结构编程(1)重名(aliasing)与同名(homonyms)

研究对象

寻址Cache方式为VIVT或VIPT的处理器会发生高速缓存重名问题。

重名

多个不同的虚拟地址映射到相同的物理地址

VIVT方式

一个物理地址的内容同时出现在多个cache行中,当系统改变虚拟地址到物理地址的映射时,需要清空这些cache并使他们失效,导致系统性能降低

VIPT方式

VIPT机制

  1. 处理器输出的虚拟地址同时发送到TLB/MMU进行地址翻译,并在cache中使用虚拟地址索引域和偏移量寻址cache组。
  2. TLB/MMU把VPN翻译为PFN,同时使用虚拟地址的索引域和偏移量以及物理地址的PFN即标记域来寻址cache行

VIPT优点

多任务操作系统中修改虚拟地址到物理地址的映射关系时不需要invalidate cache

TLB中的重名

TLB是类似于VIVT的cache
没有重名问题!!!
因为cache存放的是数据,TLB存放的是映射关系,映射关系下游的由MMU决定,而且是一对一!
cache数据由上游的CPU的寄存器决定,数据随时都可以变
从这里我们可以看到数据流动的方向性!!!

同名

相同的虚拟地址对应不同的物理地址
进程切换时容易发生

TLB中的同名

有同名问题!!!
设进程A和进程B都用0x50000的虚拟地址,A的页表需要映射为0x400,B的页表需要映射为0x800但是,已经被A映射为0x400了,B在映射时会发生TLB命中,返回0x400这个错误映射。

提供的参考引用中未涉及关于Aliasing的相关信息,以下是关于Aliasing的一般性介绍。 ### 含义 Aliasing在不同领域有不同含义,在信号处理领域,Aliasing指的是采样定理不满足时,信号频谱发生混叠的现象。采样定理表明,为了能从采样信号中无失真地恢复原始信号,采样频率必须大于等于原始信号最高频率的两倍。当采样频率低于这个阈值时,高频信号会折叠到低频区域,导致无法区分原始信号的频率成分,这就是Aliasing现象。在计算机图形学中,Aliasing通常指锯齿现象,当用有限的像素来表示连续的图形或曲线时,图形的边缘会出现锯齿状的不光滑效果,这也是一种Aliasing。 ### 应用 - **信号处理**:在音频处理中,Aliasing是需要避免的问题。例如在数字音频录制时,如果采样频率不够高,就会出现Aliasing,导致音频失真。为了防止Aliasing,通常会在采样前使用抗混叠滤波器,将高于采样频率一半的信号滤除。在图像处理中,Aliasing也会影响图像质量。比如在对图像进行缩放、旋转等操作时,如果处理不当,就可能出现Aliasing现象,使图像出现锯齿或模糊。为了减少这种现象,会采用一些抗锯齿算法,如超采样抗锯齿(SSAA)、多重采样抗锯齿(MSAA)等。 - **计算机图形学**:在游戏、动画等领域,Aliasing会影响视觉效果。为了提高图形的质量,开发者会采用各种抗锯齿技术来减少Aliasing的影响。例如,在实时渲染中,通过增加采样点的数量或使用更复杂的算法来平滑图形的边缘,使图像看起来更加真实流畅。 ### 相关知识 为了避免Aliasing,关键是要满足采样定理。在实际应用中,除了使用抗混叠滤波器抗锯齿算法外,还可以通过提高采样频率或增加分辨率来减少Aliasing的影响。另外,了解信号的频谱特性对于理解处理Aliasing也非常重要。例如,在设计滤波器时,需要根据信号的频谱来确定滤波器的截止频率,以确保能够有效地滤除可能导致Aliasing的高频信号。 ```python # 以下是一个简单的Python示例,展示采样频率对Aliasing的影响 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 原始信号频率 f = 10 # 采样频率 fs1 = 15 # 不满足采样定理 fs2 = 25 # 满足采样定理 t = np.linspace(0, 1, 1000) x = np.sin(2 * np.pi * f * t) # 采样 t1 = np.arange(0, 1, 1/fs1) x1 = np.sin(2 * np.pi * f * t1) t2 = np.arange(0, 1, 1/fs2) x2 = np.sin(2 * np.pi * f * t2) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.stem(t1, x1, label='Sampled Signal (fs = 15 Hz)', basefmt=" ") plt.title('Aliasing (fs < 2f)') plt.legend() plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.stem(t2, x2, label='Sampled Signal (fs = 25 Hz)', basefmt=" ") plt.title('No Aliasing (fs > 2f)') plt.legend() plt.show() ```
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