软考中级习题与解答——第六章_计算机硬件基础(1)

例题1

1、知识点总结

弗林分类法根据指令流数据流的数量对计算机体系结构进行分类:

体系结构 指令流 数据流 描述 典型例子
SISD 单处理器体系结构。一次执行一条指令,处理一个数据流。 传统的单核CPU
SIMD 单指令多数据。一条指令同时作用于多个数据流。 向量处理器、GPU
MISD 多指令单数据。多个指令同时处理同一个数据流。 非常罕见,主要用于容错系统
MIMD 多指令多数据。多个处理器同时执行不同的指令,处理不同的数据流。 多计算机系统、多核CPU、集群

2、选项分析

A. SISD (单指令单数据) (× 错误)

  • 原因:SISD是传统的单处理器计算机,显然不是多计算机系统的结构。

B. SIMD (单指令多数据) (× 错误)

  • 原因:SIMD是阵列处理器或GPU的结构。一条指令同时控制多个处理单元对不同的数据进行相同的操作。多计算机系统的每个节点是独立工作的,不满足“单指令”的特征。

C. MISD (多指令单数据) (× 错误)

  • 原因:MISD是一种理论模型,在实际中极少应用。它要求多个处理器对同一数据流执行不同的操作(如流水线处理),这与多计算机系统每个节点处理不同数据的特征不符。

D. MIMD (多指令多数据) (√ 正确)

  • 原因多计算机系统(如计算机集群、分布式系统)由多个独立的计算机(节点)组成。每个节点都有自己的处理器和内存,独立地执行自己的指令流(多指令),处理自己的数据流(多数据)。这完美符合MIMD的定义。

3、最终答案:D


例题2

1、知识点总结

这道题考察的是计算机总线与扩展接口的知识点。题目描述虽然部分文字模糊,但关键信息清晰:“用于将显卡、声卡、网卡和硬盘控制器等高速外围设备直接挂在 CPU 总线上”。

总线/接口 全称 主要用途与特点 对应选项
PCI Peripheral Component Interconnect 用于连接高速外围设备(如图形卡、声卡、网卡、硬盘控制器)到主板芯片组(北桥),从而与CPU通信。是上世纪90年代至21世纪初的标准高速扩展总线 C (正确答案)
STD 总线 - 一种古老的、主要用于工业控制领域的8位总线标准,用于模块化板卡的连接,速度很慢,不适合连接高速外设。 A
交叉开关 Crossbar Switch 这不是一种“总线”,而是一种高速的内部互联结构(用于多处理器系统或路由器等设备的内部,连接多个输入和输出端口),不用于外接扩展卡。 B
Centronic 总线 - 一种古老的、并行打印机接口标准(俗称并口),速度极慢,主要用于连接打印机、扫描仪等低速设备。 D

2、选项分析

A. STD 总线 (× 错误)

  • 原因:这是一种过时的、低速的工业控制总线,完全不适合连接显卡等高速设备

B. 交叉开关 (× 错误)

  • 原因:这是一种用于系统内部互联的交换结构,而不是一种用于扩展外围设备的标准外部总线。用户无法将显卡、网卡插到“交叉开关”上。

C. PCI (√ 正确)

  • 原因PCI总线的设计目的就是为了解决高速外设(如显卡、声卡、

### 关于件设计师中级试下午题第六题 对于件设计师中级试的下午题部分,通常会涉及到实际应用能力的察,包括但不限于设计模式的应用、算法分析实现以及系统架构的设计等内容。由于具体年份和版本的不同,下午题的内容可能有所差异。 如果目标是解决特定年份或版本中的第六题,则需要明确该试题的具体描述。然而,在缺乏确切题目细节的情况下,可以提供一些通用的方法论来帮助解答此类问题: #### 方法一:通过真题练习提升应试技巧 备期间,建议多做历年中级-件设计师的真实试题及模拟试卷[^1]。这不仅有助于熟悉试形式常见题型,还能增强对知识点的实际运用能力。例如,针对 afternoon session 的复杂场景分析类大题,可以通过反复演练掌握其解题思路。 #### 方法二:注重理论联系实际 除了单纯的记忆外,还应该加强动手操作环节——即亲自编写程序代码去验证所学的数据结构算法原理[^1]。这样做的好处在于能够加深刻理解抽象概念并灵活应用于不同情境之中。 #### 方法三:建立个人知识网络体系 构建属于自己的专业知识框架尤为重要[^1] 。当面对综合性较强的大题时(比如第6道),往往需要调动多个方面的储备才能全面作答;而拥有清晰条理化的思维导图则可极大提高效率。 以下是假设条件下的一段伪代码展示如何解决问题(仅作为示范用途),请注意真实情况需依据具体问句调整逻辑: ```python def solve_problem(input_data): result = [] # Step A: Preprocessing input data according to problem requirements. processed_input = preprocess(input_data) # Step B: Apply appropriate algorithm or design pattern based on analysis results from step A. solution_steps = apply_algorithm(processed_input) # Step C: Post-process the output before returning it as final answer. formatted_output = format_results(solution_steps) return formatted_output # Example usage of function 'solve_problem' if __name__ == "__main__": sample_input = [...] # Replace with actual test case inputs here. outcome = solve_problem(sample_input) print(outcome) ```
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