哈佛结构和冯•诺伊曼结构

本文深入探讨了哈佛结构与冯·诺伊曼结构在DSP算法中的应用,解释了这两种不同存储器结构如何影响指令和数据的处理效率。文章详细比较了两者在存储器组织、执行效率和资源利用方面的区别,特别强调了哈佛结构在处理高速实时任务时的优势。

哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构。中央处理器首先到程序指令存储器中读取程序指令内容,解码后得到数据地址,再到相应的数据存储器中读取数据,并进行下一步的操作(通常是执行)。程序指令存储和数据存储分开,可以使指令和数据有不同的数据宽度,如Microchip公司的PIC16芯片的程序指令是14位宽度,而数据是8位宽度。

    哈佛结构的微处理器通常具有较高的执行效率。其程序指令和数据指令分开组织和存储的,执行时可以预先读取下一条指令。目前使用哈佛结构的中央处理器和微控制器有很多,除了上面提到的Microchip公司的PIC系列芯片,还有摩托罗拉公司的MC68系列、Zilog公司的Z8系列、ATMEL公司的AVR系列和安谋公司的ARM9ARM10ARM1151单片机也属于哈佛结构

 

    冯·诺伊曼结构也称普林斯顿结构,是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构。程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置,因此程序指令和数据的宽度相同,如英特尔公司的8086中央处理器的程序指令和数据都是16位宽。

 

    目前使用冯·诺伊曼结构的中央处理器和微控制器有很多。除了上面提到的英特尔公司的8086,英特尔公司的其他中央处理器、安谋公司的ARM7MIPS公司的MIPS处理器也采用了冯·诺伊曼结构。

 

DSP算法中,最大量的工作之一是与存储器交换信息,这其中包括作为输入信号的采样数据、滤波器系数和程序指令。例如,如果将保存在存储器中的2个数相乘,就需要从存储器中取3个二进制数,即2个要乘的数和1个描述如何去做的程序指令。图〔a)显示了一个传统的微处理器是如何做这项工作的。这被称为冯•诺依曼结构,是以一位数学家的名字命名的。冯诺依曼结构中,只有一个存储器,通过一条总线来传送数据。乘两个数至少需要3个指令周期,即通过总线将这3个数从存储器中送到CPU。所以这种结构在面对高速、实时处理时,不可避免地造成总线拥挤。为此,哈佛大学提出了与冯诺依曼结构完全不同的另一种计算机结构,人们习惯称之为哈佛结构,如图(b)所示。它根据数据和数据指令将存储器和总线分开。因此,总线操作是独立的,能同时取指令和数据,提高了速度。目前DSP内部一般采用的是哈佛结构,它在片内至少有4套总线:程序的数据总线,程序的地址总线,数据的数据总线和数据的地址总线。这种分离的程序总线和数据总线,可允许同时获取指令字(来自程序存储器)和操作数(来自数据存储器),而互不干扰。这意味着在一个机器周期内可以同时准备好指令和操作数。有的DSP芯片内部还包含有其他总线,如DMA总线等,可实现单周期内完成更多的工作。这种多总线结构就好像在DSP内部架起了四通八达的高速公路,保障运算单元及时地取到需要的数据,提高运算速度。因此,对DSP来说,内部总线是个资源,总线越多,可以完成的功能就越复杂。超级哈佛结构(super Harvard architecture,缩写为SHARC)如图(c)所示,它在哈佛结构上增加了指令cache(缓存)和专用的I/O控制器。

### 三级标题:哈佛结构诺依曼结构的优缺点对比 哈佛结构诺依曼结构是两种经典的计算机体系结构,它们在设计原理、性能表现以及应用场景等方面存在显著差异。 在诺依曼结构中,指令数据共享同一存储空间,并通过同一总线进行访问。这种设计简化了硬件实现,降低了成本,同时使得程序可以灵活地修改自身或其它程序的数据[^3]。然而,由于指令数据不能同时被访问,这会导致所谓的“诺依曼瓶颈”,即在高频率操作时,处理器可能需要等待数据或指令的传输完成,从而限制了系统的吞吐量性能[^2]。 相比之下,哈佛结构采用了分离的存储空间独立的总线来分别处理指令数据。这样的架构允许同时获取指令读取/写入数据,从而有效缓解了内存访问的竞争问题,提高了系统的并行性吞吐能力[^1]。此外,哈佛结构还支持流水线技术的应用,如STM32微控制器中的三级流水线,进一步增强了执行效率[^2]。不过,这种优势是以增加硬件复杂度成本为代价的,因此哈佛结构通常更适合于对性能有较高要求的专用领域[^1]。 现代处理器为了兼顾性能与成本,往往采用了一种折衷方案,比如改进型哈佛结构或者混合架构,其中可能包括缓存机制、预取技术等,以期在不显著增加成本的前提下提升整体性能[^1]。 ### 三级标题:相关代码示例 对于这两种架构的具体实现细节,可以通过一个简单的程序模拟其工作方式。以下是一个Python函数,它演示了如何在一个简化的模型中模拟两种架构下不同的内存访问行为。 ```python def simulate_memory_access(architecture_type): if architecture_type == 'Von Neumann': # Simulate Von Neumann architecture where instruction and data share the same bus print("Simulating Von Neumann Architecture: Sequential access to instructions and data.") elif architecture_type == 'Harvard': # Simulate Harvard architecture with separate buses for instructions and data print("Simulating Harvard Architecture: Concurrent access to instructions and data.") else: raise ValueError("Unsupported architecture type") # Example usage simulate_memory_access('Von Neumann') simulate_memory_access('Harvard') ``` ###
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