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第1章计算机系统结构的基本概念张晨曦刘依www.Arch365

1.4 计算机系统结构的发展 不同的应用对计算机系统结构的设计提出了不同的要求 应用需求是促使计算机系统结构发展的最根本的动力 一些特殊领域:需要高性能的系统结构 高结构化的数值计算 气象模型、流体动力学、有限元分析 非结构化的数值计算 蒙特卡洛模拟、稀疏矩阵 实时多因素问题 语音识别、图像处理、计算机视觉 1.4.4 应用对系统结构的影响 1.4 计算机系统结构的发展 大存储容量和输入输出密集的问题 数据库系统、事务处理系统 图形学和设计问题 计算机辅助设计 人工智能 面向知识的系统、推理系统等 计算机性能随时间下移 1.4 计算机系统结构的发展 系统结构的生命周期:从诞生、发展、成熟到消亡 从硬件成熟到系统软件成熟大约需要5~7年的时间 从系统软件成熟到应用软件成熟,大约也需要5~7年时间。 再过5~7年的时间,这种系统结构就不会作为主流系统结构存在了。 Intel的x86系列微处理器中32位系统结构的发展 1.4.5 系统结构的生命周期 1.4 计算机系统结构的发展 并行性:计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内 进行多种运算或操作。 只要在时间上相互重叠,就存在并行性。 同时性:两个或两个以上的事件在同一时刻发生。 并发性:两个或两个以上的事件在同一时间间隔 内发生。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 1.5.1 并行性的概念 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 从处理数据的角度来看,并行性等级从低到高可分为: 字串位串:每次只对一个字的一位进行处理。 最基本的串行处理方式,不存在并行性。 字串位并:同时对一个字的全部位进行处理,不 同字之间是串行的。 开始出现并行性。 字并位串:同时对许多字的同一位(称为位片) 进行处理。 具有较高的并行性。 全并行:同时对许多字的全部位或部分位进行处理。 最高一级的并行。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 从执行程序的角度来看,并行性等级从低到高可分为: 指令内部并行:单条指令中各微操作之间的并行。 指令级并行:并行执行两条或两条以上的指令。 线程级并行:并行执行两个或两个以上的线程。 通常是以一个进程内派生的多个线程为调度单位。 任务级或过程级并行:并行执行两个或两个以上 的过程或任务(程序段) 以子程序或进程为调度单元。 作业或程序级并行:并行执行两个或两个以上的 作业或程序。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 三种途径: 时间重叠 引入时间因素,让多个处理过程在时间上相 互错开,轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个 部分,以加快硬件周转而赢得速度。 资源重复 引入空间因素,以数量取胜。通过重复设置 硬件资源,大幅度地提高计算机系统的性能。 1.5.2 提高并行性的技术途径 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 资源共享 这是一种软件方法,它使多个任务按一定时间 顺序轮流使用同一套硬件设备。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 在发展高性能单处理机过程中,起主导作用的是时间 重叠原理。 实现时间重叠的基础:部件功能专用化 把一件工作按功能分割为若干相互联系的部分; 把每一部分指定给专门的部件完成; 按时间重叠原理把各部分的执行过程在时间上 重叠起来,使所有部件依次分工完成一组同样的工作。 1.5.3 单机系统中并行性的发展 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 例如: 对于解释指令的5个过程,就分别需要 5个专用的部件:取指令部件(IF)、指令译码部件 (ID)、指令执行部件(EX)、访问存储器部件(M)和 写结果部件(WB)。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 在单处理机中,资源重复原理的运用也已经十分普遍。 多体存储器 多操作部件 通用部件被分解成若干个专用部件,如加法部件、乘 法部件、除法部件、逻辑运算部件等,而且同一种部 件也可以重复设置多个。 只要指令所需的操作部件空闲,就可以开始执行这条 指令(如果操作数已准备好的话)。 这实现了指令级并行。 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 阵列处理机(并行处理机) 更进一步,设置许多相同的处理单元,让它们在同 一个控制器的指挥下,按照同一条指令的要求,对向量 或数组的各元素同时进行同一操作,就形成了阵列处理 机 。 在单处理机中,资源共享的概念实质上是用单处理机 模拟多处理机的功能,形成所谓虚拟机的概念。 分时系统 1.5 计算机系统结构中并行性的发展 多机系统遵循时间重叠、资源重复、资源共享原理,发展为3种不同

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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