14、网络与多处理器技术解析

网络与多处理器技术解析

1. CD 写入与标准

可写入光盘(CD)具备引导轨道,这一设计能让激光和伺服系统精准定位磁头。在 CD 系统中,需要计算里德 - 所罗门码(Reed - Solomon codes)和 8 - 14 调制码(EFM codes)并传输给 DVD。为了保证数据能持续供应给写入系统,主机系统必须妥善缓存数据,以确保数据按时传输。

目前已经定义了多种 CD 格式,每种标准都有单独的文档进行阐述:
| 文档 | 定义标准 |
| ---- | ---- |
| 红皮书(Red Book) | CD 数字音频标准 |
| 黄皮书(Yellow Book) | CD - ROM 标准 |
| 橙皮书(Orange Book) | CD - RW 标准 |

2. 多处理器概述

多处理器能同时提升绝对性能和效率,但也会使系统复杂度大幅增加。对多处理器进行编程,需要新的编程模型和开发方法。多处理器通常具有异构性,这样应用程序的不同部分就能映射到专门的处理元件上。例如,可通过添加新指令来使可编程处理元件具备特定功能。加速器是专门用于执行特定任务的处理元件。在系统中添加加速器时,要确保系统能以所需速率与系统其他部分进行数据的收发。

多处理器带来的优势和特点如下:
- 性能与能耗 :有助于提高实时性能和降低能耗。
- 组织形式 :共享内存和消息传递系统是多处理器的两种不同组织形式。
- 系统类型 :单芯片多处理器系统(MPSoCs)具有低延迟通信的特点,而分布式系统物理规模较大,通常通信延迟较长。
- 应用场景 :消息传递系统常用于分布式嵌入式系统,共享内存多处理器常用于单芯片信号处理和控制系统。
- 性能分析 :对加速系统进行性能分析颇具挑战,需要考虑算法在不同实现方式(如 CPU、加速器)下的性能,以及不同配置下的通信成本。
- 系统设计 :设计系统时,需要对行为进行划分、对操作进行时间调度,并将操作分配给处理元件。

3. 相关问题探讨

以下是一些关于网络和多处理器的问题及分析:
- 总线描述问题
- I2C 总线 :需要从物理、数据链路、网络和传输这几个符合 OSI 模型的层面进行详细描述。
- 10Base - T 以太网 :同样要从上述 OSI 模型的层面进行详细描述。
- 汽车网络问题 :需要给出汽车联合网络中各组件网络的示例。
- 加速器添加问题
- 使用 Intel Xeon 作为主机 :判断是否有必要添加加速器来实现函数 (z = ax + by + c),需考虑 Intel Xeon 的处理能力以及函数的复杂度等因素。
- 使用无浮点支持的嵌入式处理器作为主机 :分析是否有必要添加加速器来实现浮点函数 (z=\sin(A + 2\pi fS)),由于处理器本身无浮点支持,添加加速器可能会提高计算效率。
- 使用高性能带浮点的嵌入式处理器作为主机 :判断添加加速器实现上述浮点函数是否合理,需要综合考虑处理器性能和加速器带来的额外开销等。
- 加速系统调度问题 :对于一个加速系统,其主要任务是执行以下代码:

for (i = 0; i < M; i++)
    for (j = 0; j < N; j++)
        f[i][j] = (pix[i][j – 1] + pix[i – 1][j] + pix[i][j] + pix[i + 1][j] + pix[i][j + 1])/(5*MAXVAL);
- **情况一**:假设加速器在所有数据传输期间处于非活动状态(所有数据在加速器开始前发送至加速器,计算完成后从加速器读取数据),需要给出主机、加速器和总线的系统调度方案。
- **情况二**:假设加速器有足够内存存储两个 `pix` 和 `f` 数组,且主机可以在一组计算进行时传输另一组计算的数据,同样需要给出系统调度方案。
  • 图路径问题
    • 最长路径查找 :根据节点的计算时间和边的通信时间,找出给定图中的最长路径。
    • 算法设计 :编写伪代码来确定系统执行图中的最长路径,该路径从指定的入口点到指定的出口点,图中每个节点标有代表该节点所代表进程的执行时间。
4. 实验练习
  • 监控嵌入式网络消息 :搭建一个实验装置,用于监控嵌入式网络上的消息。
  • FPGA 资源分配 :确定现场可编程门阵列(FPGA)中用于 PCI 总线接口的逻辑资源量,以及可用于加速器核心的剩余资源量。
graph LR
    A[实验练习] --> B[监控嵌入式网络消息]
    A --> C[FPGA 资源分配]
5. 术语解释

文档中还对众多专业术语进行了详细解释,涵盖了从硬件到软件、从系统架构到编程模型等多个方面。例如:
- A 部分术语
- 绝对地址(absolute address) :内存中确切位置的地址。
- 累加器(accumulator) :用于算术运算的源和目标寄存器,如累加求和。
- ACPI :高级配置和电源接口,是电源管理接口的行业标准。
- B 部分术语
- 存储体(bank) :内存系统或缓存中的一块内存。
- 基址加偏移量寻址(base - plus - offset addressing) :通过将基地址与偏移量相加来计算地址,偏移量通常存于寄存器中。
- 最佳执行时间(best - case execution time) :任何可能输入集下的最短执行时间。
- C 部分术语
- 高速缓存(cache) :用于快速访问某些主内存位置副本的小容量内存。
- 中央处理器(central processing unit) :计算机系统中负责执行从内存中提取的指令的部分。
- 认证(certification) :确定系统安全性的法律程序。

这些术语的解释为理解网络和多处理器相关的概念和技术提供了坚实的基础。

接下来,我们将继续深入探讨更多相关的技术细节和应用场景。

网络与多处理器技术解析

6. 更多术语详解

除了前面提到的术语,文档中还有许多重要的专业术语值得深入了解。

  • D 部分术语
    • 数字/模拟转换器(DAC) :将数字信号转换为模拟信号的设备。
    • 数据依赖(data dependency) :基于数据计算和赋值对程序中语句执行顺序的约束。
    • 分布式嵌入式系统(distributed embedded system) :围绕网络构建或处理元件之间通信明确的嵌入式系统。
  • E 部分术语
    • 最早截止时间优先(earliest deadline first) :一种可变优先级调度方案。
    • 以太网(Ethernet) :一种局域网。
    • 异常(exception) :CPU 在执行过程中识别到的任何异常情况。

这些术语进一步丰富了我们对网络和多处理器领域的认识,有助于更深入地理解相关技术。

7. 关键技术原理分析

在网络与多处理器技术中,有一些关键技术的原理需要我们深入探究。

  • 缓存技术 :缓存是一种用于提高数据访问速度的重要技术。当 CPU 需要访问内存数据时,首先会在缓存中查找。如果数据存在于缓存中(缓存命中),则可以快速获取;如果不存在(缓存未命中),则需要从主内存中读取,这会带来额外的时间开销。缓存未命中又分为强制未命中、容量未命中和冲突未命中。强制未命中是指第一次使用某个位置时发生的未命中;容量未命中是由于程序的工作集太大,缓存无法容纳;冲突未命中是因为两个正在使用的位置映射到了同一个缓存位置。
  • 总线技术 :总线是 CPU 与外部设备和内存进行连接的共享通道。总线带宽是衡量总线传输能力的重要指标,它表示单位时间内可以通过总线传输的比特数。总线的操作包括总线请求、总线授予和总线传输等。例如,设备需要使用总线时会发出总线请求,获得总线所有权(总线授予)后,就可以进行数据传输。
8. 应用场景分析

网络与多处理器技术在多个领域都有广泛的应用。

应用领域 应用特点
汽车电子 汽车中使用多种网络和多处理器技术,如 CAN 总线用于网络通信,多处理器协同工作实现各种功能,如发动机控制、安全系统等。
航空电子 在飞机的航电系统中,需要高可靠性和高性能的网络与多处理器技术来实现飞行控制、导航等功能。
消费电子 如智能手机、平板电脑等设备,采用多处理器提高性能,同时使用各种网络技术实现通信和数据传输。
9. 技术发展趋势

随着科技的不断进步,网络与多处理器技术也在不断发展。

  • 异构集成 :未来多处理器系统将更加倾向于异构集成,将不同类型的处理元件(如 CPU、GPU、加速器等)集成在一起,以满足不同应用的需求。
  • 低功耗设计 :在追求高性能的同时,低功耗设计将成为重要的发展方向。通过优化处理器架构、采用动态电源管理等技术,降低系统的能耗。
  • 网络融合 :不同类型的网络将逐渐融合,实现更高效的通信和数据传输。例如,将有线网络和无线网络融合,提高网络的灵活性和可靠性。
graph LR
    A[技术发展趋势] --> B[异构集成]
    A --> C[低功耗设计]
    A --> D[网络融合]
10. 总结与展望

网络与多处理器技术在现代科技中扮演着至关重要的角色。通过对 CD 写入、多处理器原理、相关问题、实验练习以及众多专业术语的学习,我们对这一领域有了更深入的了解。这些技术不仅提高了系统的性能和效率,还推动了各个领域的发展。

未来,随着技术的不断创新和发展,网络与多处理器技术将在更多领域得到应用,为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。我们需要不断学习和研究,以跟上技术发展的步伐,充分发挥这些技术的优势。

同时,我们也面临着一些挑战,如性能分析的复杂性、系统设计的难度等。但通过不断的探索和实践,我们有信心克服这些挑战,推动网络与多处理器技术不断向前发展。

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