第4章——处理器体系结构

博客围绕Y86-64指令级体系结构展开,介绍了程序员可见状态及指令字节编码。阐述逻辑设计和硬件控制语言HCL,包括数字系统组成、逻辑门和时序电路等。还讲述Y86-64顺序实现的各阶段,以及流水线通用原理,如吞吐量、延迟和时钟周期等。
  • 一个处理器支持的指令和指令的字节集编码称为它的指令级体系结构
  • 目的:一个硬件系统执行某种ISA指令的方式

Y86-64指令级体系结构

  • 程序员可见状态:每条指令都会读取或修改处理器状态的某些部分
  • 每条指令的第一个字节表明指令的类型,高4位是代码部分,低4位是功能部分

逻辑设计和硬件控制语言HCL

  • 要实现一个数字系统需要三个主要的组成部分:计算对位进行操作的函数的组合逻辑、存储位的存储器单元,以及控制存储器单元更新的时钟信号
  • 逻辑门是数字电路的基本计算单元。它们产生的输出等于它们输入位值的某个布尔函数
  • 时序电路是有状态并且在这个状态上进行计算的系统,时钟是一个周期性信号,决定什么时候要把新值加载到设备中
  • 硬件寄存器:直接将它的输入和输出线连接到电路的其他部分;程序寄存器:CPU中位数不多的可寻址的字,地址是寄存器ID

Y86-64的顺序实现

  • 处理器的各个阶段:
    • 取指
    • 译码
    • 执行
    • 访存
    • 写回
    • 更新PC
  • 从不回读:处理器从来不需要为了完成一条指令的执行而去读由该指令更新了的状态

流水线的通用原理

  • 吞吐量:单位时间执行指令的条数
  • 延迟:从头到尾执行一条指令所需要的时间
  • 时钟周期:完成一个阶段所需要的时间

Y86-64的流水线实现

(暂时跳过)

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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