哈佛结构

本文介绍了数字信号处理中哈佛结构与冯诺曼结构的不同之处,详细解释了哈佛结构如何通过分离指令和数据存储及总线来提高运算速度,并展示了这两种结构下指令流的定时关系。

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    数字信号处理一般需要较大的运算量和较高的运算速度,为了提高数据吞吐量,在数字信号处理器中大多采用哈佛结构,如下图所示
图  哈佛结构
与冯.诺曼结构处理器比较,哈佛结构处理器有两个明显的特点:
  • 使用两个独立的存储器模块,分别存储指令和数据,每个存储模块都不允许指令和数据并存;
  • 使用独立的两条总线,分别作为CPU与每个存储器之间的专用通信路径,而这两条总线之间毫无关联。
    后来,又提出了改进的哈佛结构,如下图所示
图   改进型哈佛结构
其结构特点为:
  • 使用两个独立的存储器模块,分别存储指令和数据,每个存储模块都不允许指令和数据并存,以便实现并行处理;
  • 具有一条独立的地址总线和一条独立的数据总线,利用公用地址总线访问两个存储模块(程序存储模块和数据存储模块),公用数据总线则被用来完成程序存储模块或数据存储模块与CPU之间的数据传输;
  • 两条总线由程序存储器和数据存储器分时共用。
    在典型情况下,完成一条指令需要3个步骤,即:取指令、指令译码和执行指令。从指令流的定时关系也可看出冯.诺曼结构与哈佛结构处理方式的差别。举一个最简单的对存储器进行读写操作的指令,如下图所示,指令1至指令3均为存、取数指令,对冯.诺曼结构处理器,由于取指令和存取数据要从同一个存储空间存取,经由同一总线传输,因而它们无法重叠执行,只有一个完成后再进行下一个。
图 冯.诺曼结构处理器指令流的定时关系示意图
    如果采用哈佛结构处理以上同样的3条存取数指令,如下图所示,由于取指令和存取数据分别经由不同的存储空间和不同的总线,使得各条指令可以重叠执行,这样,也就克服了数据流传输的瓶颈,提高了运算速度。
    哈佛结构强调了总的系统速度以及通讯和处理器配置方面的灵活性。
图  哈佛结构处理器指令流的定时关系示意图
 
### 哈佛结构概述 哈佛结构是一种计算机体系结构设计,在这种架构下,指令和数据被存储在独立的物理空间内[^3]。具体来说: - **分离的存储单元**:指令和数据拥有各自独立的存储器,这意味着CPU可以通过不同的总线访问指令缓存(Instruction Cache)和数据缓存(Data Cache)。这样的设计允许同时读取指令和数据,从而显著提升数据吞吐率[^4]。 - **专用的数据通路**:由于采用了两条独立的通信路径——一条用于获取指令,另一条则专门用来传输操作数,这不仅加快了处理速度还增强了系统的稳定性。 - **优化实时应用**:对于某些对响应时间和确定性要求较高的应用场景,比如嵌入式控制系统,哈佛结构能够更好地满足需求,因为它减少了因等待内存访问而导致的延迟问题。 ```python # 这里展示了一个简单的模拟哈佛结构的工作原理的例子 class HarvardArchitectureSimulator: def __init__(self, instruction_memory, data_memory): self.instruction_cache = instruction_memory # 指令缓存 self.data_cache = data_memory # 数据缓存 def fetch_instruction(self, address): return self.instruction_cache[address] def read_data(self, address): return self.data_cache[address] # 创建一个实例化对象来表示具有哈佛结构特性的处理器模型 processor_model = HarvardArchitectureSimulator( {"0x10": "ADD R1,R2"}, # 示例指令集 { # 示例数据区 "0x20": 5, "0x21": 7 } ) print(processor_model.fetch_instruction("0x10")) # 获取地址为 '0x10' 的指令 print(processor_model.read_data("0x20")) # 读取位于 '0x20' 地址处的数据值 ```
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