16、PowerPC架构:从汇编语言到内存组织的全面解析

PowerPC架构:从汇编语言到内存组织的全面解析

1. 设备访问与地址处理

PowerPC系统的段寄存器除了包含VSID之外,还有一个字段用于详细说明逻辑地址是否指向外设。若指向外设,将跳过页面转换,直接使用逻辑地址生成处理相应设备的指令和地址序列。只要操作系统正确设置了段寄存器的值,PowerPC上的设备访问就和内存访问一样简单,在实际操作中二者相同。

2. 汇编语言

2.1 算术运算

PowerPC的汇编语言与其他系统有两个明显区别:
- 寄存器采用编号而非命名。
- 指令采用不常见的三参数格式。

例如,加法指令的写法如下:

add r3,r2,r1
# register 3 = register 2 + register 1

在这个计算中,第二个和第三个参数(寄存器1和2)不受影响,可在后续重复使用。通过重复参数,能实现更传统的操作,如:

add r2,r2,r1
# 等同于 x86 的 ADD R2,R1

一般来说,任何二元运算(算术、逻辑或比较)都以这种方式表达。这种三参数格式结合大量可用寄存器,为程序员或编译器在执行计算和存储中间结果时提供了极大的灵活性,也让计算机在需要时能灵活调整计算顺序。

三参数格式的原因在于PowerPC的设计,其每条指令统一为32位。32个寄存器组中,指定一个寄存器需5位,指定三个寄存器约占15位,这意味着

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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