CPU扫盲-CPU与指令集

微机原理之汇编语言指令集 计算机技术中,指令是指在某种计算机结构中定义的单个CPU操作,每条指令执行某一个特定的操作,如将两数字求和返回。在该种计算机结构中,CPU所支持的所有指令构成的集合称为指令集。将指令编码成为二进制格式的序列,称为机器指令。通常CPU只能识别和执行机器指令。而由于在不同计算机中,CPU设计不相同,从而使得相同的代码被编码成不同的机器指令。人们将指令集和指令集编码(即指令集对应的机器指令集)称为CPU的指令集体系结构。常见的指令集体系结构包括。 阅读详情

  指令集架构就像是特定的CPU的设计图纸,它规定了这个CPU需要支持那些指令、寄存器有那些状态以及输入输出模型。根据指令集结构的设计,在CPU上通过硬件电路进行实现,就得到了支持该指令集的CPU。指令集就像是我们编程语言中的接口,只定义规范和标准,不做具体的实现,同一个指令集架构可以有多种不同的实现方式,但只要是基于同一指令集架构的应用程序可以相互移植。所以我们上层应用只需要关注CPU的指令集架构即可,具体的CPU实现由厂商去关注。

  很多非开发的同学指令集名称与CPU名称分不清。这是因为一种 CPU 只能识别一种指令集,所以很多情况下 CPU 都以其支持的指令集名称来称呼,比如当我们要下载软件时通常关注的就是指令集的名称x86、ARM等,但是我们在买电脑时厂商备注的却是酷睿12代、龙芯3C5000、飞腾2000等,所以导致有的同学会把龙芯、飞腾、酷睿与x86、ARM搞混。这里的龙芯、飞腾、酷睿指的是CPU的名称,名字可以有CPU的厂商来取。而x86、ARM则是指令集的名称,基本都是由国外最早的几家处理器厂商创造并命名的如:x86是美国Intel公司、ARM是英国的ARM公司。

  CPU本身只是在块硅晶片上所集成的超大规模的集成电路,集成的晶体管数量可达到上亿个,是由非常先进复杂的制造工艺制造出来的,所以CPU的性能不仅仅受指令集的影响,相同的指令集下好的CPU厂商和差的CPU厂商制造出来的CPU性能也是天差地别的,如:苹果自研的m1芯片,使用的就是ARM指令集,但其性能吊打很多使用ARM指令集的CPU厂商(这个不得不承认)。

  相信大家也知道国内很多优秀CPU厂商如:long xin、fei teng、kun peng等,目前只有老大哥long xin自研了LoongArch指令集。为何其他厂商都选择走捷径采用的国外的指令集呢?指令集的创造真的那么难吗?虽然创造一套指令集并不容易,但也没有到望而却步的程度,真正难的是指令集背后的生态和推广。就像我自己可以发明一门语言,语言本身没什么问题,问题是我用自己发明的语言和别人交流,谁听得懂呢,谁又愿意去学这门语言呢?大家都很忙,不通用的东西没人愿意花精力去学。同一段机器指令010001110(随便写的),在A指令集下这组机器语言可能表示赋值,在B指令集下,这组机器语言可能表示循环,所以相同一段源代码,在不同指令集的编译器下,最终呈现的编译结果是不同的,虽然都是由01组成的二进制数字,但是长短和顺序是不同的,所以每个指令集都要有对应的编译器、汇编器、解释器(后文暂且统称编译器),编译后的汇编语言和机器语言是不能跨指令集使用的。试想如果要自立门户创造新的指令集,那有谁愿意给它写编译器呢?这可不是一个小工程,他要跟着指令集的迭代而迭代,也要自己不断的优化迭代,需要大量的人力成本和时间成本。即使自己完成了编译器,要知道每种指令集都有他自己的新特性以及一些特殊指令,不然也没必要重复造轮子,如果一些软件使用了ARM或者x86的特殊指令(一些内嵌汇编语言的软件,如:jvm的模版解释器就使用了汇编语言),那这些软件就要自己修改源代码来适配新的指令集,软件的开发程序员自然骂娘。所以自研指令集并不难,难的是如何推广,让大家用起来。这里要再吹一下老大哥long xin,long xin发布LoongArch指令集的同时,完成了针对GCC、LLVM、GoLang三大编译器的开发,完成了针对Java、JavaScript、.NET三大虚拟机的开发,使操作系统厂商和应用伙伴,可基于long xin的软件环境,更方便地开发应用。long xin为了能够更好的适应市场,也为了避免软件程序员骂娘,投入巨大成本完成ARM和x86指令集的二进制翻译工作,使运用了ARM和x86特性的软件也不用修改源码即可适配,但指令集翻译本身只是过渡的手段,为了增加用户群体,我相信随着long xin的独立软件生态逐渐强大,指令集翻译就会越来越边缘化,成为锦上添花之举。long xin的自研指令集也为全面国产化奠定了牢固的基础,在此也希望国内更多软件厂商能给与long xin支持,待到中华腾飞日,且让世界听龙吟。

  至此CPU和指令集的关系已经讲解完毕,我们在下载软件时除了要选择指令集之外,还要选择32位还是64位如: * * * .x86_32、 * * *.x86_64,我们已经知道了x86代表的是指令集,那32位和64位是指什么呢?

  这里32 位和 64 位中的“位”就是bit,也叫字长,是指的是cpu一次能处理的数据的长度(也就是寄存器的位数)。这里有一个误区很多人一直认为32位和64位代表的是CPU地址总线引脚的数量,因为谈起32位和64位CPU的不同第一个想到的就是寻址空间不同,32位CPU最大可以寻址4GB的内存地址,64位CPU寻址范围可以远超4GB,而地址总线的数量对应着CPU的寻址能力(由于32位CPU地址总线引脚是32条,每根地址总线的状态只能是高电平或低电平,也就是只能是1或0。 所以32位地址总线一共有232种状态,每种状态代表一个内存地址,每个内存地址为1字节,所以232种状态一共可以表示4GB的内存地址),所以这个误区坑骗了很多人。在Intel x86指令集架构下的第一款CPU 80x86中,CPU是16位但地址引线却是20条,通过将段基址寄存器中段基地址左移4位再加段内偏移地址的方式实现了20位地址寻址,所以说32和64指的并不是地址总线的数量。至于为什么现在CPU不管是32位的还是64位其地址总线引脚数量都等于其位数,是因为现在不管是资源还是制造工艺都远胜当年,没必要因为几根地址总线再去做段基地址左移这种设计上的妥协,不然每次寻址前都要先做一次乘法对CPU的性能还是影响很大的。

一文读懂,CPU、精简指令集、复杂指令集该如何理解? CPU、指令集、架构、微架构、芯片、手机SoC这一组概念很容易混淆,经常把人绕进去。那么,到底应该如何理解?我们以最通俗的语言,为大家介绍。本期介绍CPU、精简指令集以及复杂指令集 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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