17、计算机芯片性能与架构深度解析

计算机芯片性能与架构深度解析

1. PowerPC芯片性能与架构特点

1.1 PowerPC的更新模式与数组处理

在许多应用场景,尤其是涉及数组的操作中,能够在内存访问时改变寄存器的值十分便利。PowerPC通过更新模式(在助记符中用u表示)实现了部分这样的功能。在更新模式下,有效地址的计算和内存访问照常进行,之后控制寄存器的值会被更新为有效地址。

例如,在一个循环中执行以下语句:

lwzu r4, 4(r3) # access (r3+4) in update mode
add r5, r5, r4 # maintain a running sum

假设在执行这组语句前,r3的值为0x10000,第一条语句会计算出有效地址0x10004,并将该地址存储的4字节值加载到r4中。加载完成后,r3的值会更新为0x10004。下次访问下一个4字节内存位置(可能是字数组中的下一个元素地址)时,r3已经指向该位置,这能节省大量时间和精力,使数组处理或其他类似大小元素集合的处理变得非常高效。

1.2 PowerPC的栈指针与栈帧

PowerPC没有标准化、硬件强制的系统栈或系统栈指针的概念。相反,程序员(更可能是操作系统)会选用一个或多个寄存器(通常是r1)作为栈指针,并使用常规的寄存器/内存操作来模拟压栈和出栈操作。这既符合RISC的设计理念,也允许不同的程序和系统构建不同的栈帧。

1.3 PowerPC的流水线架构

计算机的性能是其成功的关键因素之一。为了让PowerPC芯

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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