p4计算机发展面临的挑战

教学目标：理解计算机性能评价 计算机面临的挑战 现代科学对计算机发展的影响

• 重点计算机发展面临的挑战 
• 阅读《computer organization and design 》第一章4-8节

例子 讲解编译的好坏决定了程序的性能 一个机器具有ABC三类指令：序列1   A2 B1 C2    序列2 A4 B1 C1 问那个序列更快 序列1：5条指令 序列2：6条指令 （不一定指令少的执行速度就比指令多的快）

解：序列1有5条指令： 序列2有6条指令

序列1 ：2 x 1  + 1 x 2 + 2 x 3 =10 （clock）     序列2： 4 x 1 + 1 x 2 + 1 x 3 = 9 （clock）

序列1的CPI = 10 / 5=2                                       序列2： CPI = 9 / 6 =1.5 

（由此来看虽然序列1只用了五条指令但它的cpl比序列2执行时间要长 ）

MIPS(Million Instructions Per Second ) 因为每条指令的执行时间不同,所以MIPS是一个平均值 MIPS可以作为衡量机器性能的好坏但并不是绝对的

• 原因不同机器的指令集不一样 
• 程序由不同的指令混合而成
• 每一类指令使用的频道是动态变化的（不同机器执行效果也不一样）
• Peak MIPS(不实用的 ) 峰值 用MIPS表示性能有局限性

MFLOPS 机器影响因素比较大 取决运算器性能好坏（编译花费的时间 这部分时间并不是执行程序所耗费时间 所以会有偏差）：有局限性 
从不同的角度衡量不同的编译器也各有好坏

用一套基础的程序 在不同的机器上测试运行时间 如何评价机器综合性能？

例子：假设一个程序1在机器A上跑了1秒 机器B上跑10秒 程序2在机器A上跑了1000秒 在机器B上跑了100秒结论是？

程序1 A机器比B机器快10倍 从程序而来说机器B比机器A快了10倍 （两台机器到底那台好呢？？？）无法比较要用综合的值来判断

Total execution time（综合评价指标） 机器A两个程序总执行时间1001秒 机器B两个程序总执行时间110秒 机器B 要比机器A快9.1倍 用总执行时间考察机器好坏

计算机某方面改进,系统的性能是否成比例提高

                                                                                        受改进影响部分的执行时间

（Amdashl定律）改进后程序的执行时间 = 改进部分性能提高的倍数+未受改进影响部分的执行时间

（除非改进部件使用频率非常高 否则改进后的性能也不会成比例提高）

功耗问题

• 动态能量：CMOS主要的能量消耗动态消耗
• 晶体管翻转消耗的能量（0101001）
• 开关频率是时钟速率的函数
• 容器负债是晶体管扇出数和所用技术（决定导线和晶体管的函数）晶体管数越多负载就越大
  
  

减少芯片动态功耗方法

降低时钟频率

降低工作电压（5v降到1.5v） 但是降低工作电压到1.5伏下晶体管漏洞会更严重 大约30% - 40%芯片功耗是因为漏电引起的（静态功耗）

 静态功耗：即使芯片内晶体管关闭,还有漏电流发生（晶体管不工作的情况下还会漏电）

• 静态功耗与电压和漏电流成正比
• 即使晶体管总是关闭,增加晶体管的塑料也会增加芯片功耗

功耗是限制处理器性能提高的主要因素

cpu实现技术难度大

从硅晶圆生产 到cpu封装测试完成 要经过40余道工序 涉及 微电子 精密仪器 高分子 光学.... 生产车间环境要求高

 

主频速度不断提高

集成度 复杂度不断提升

磁盘容量不断增加

 

微处理器体系结构

RISC与CISC的融合 面临两个物理极限 

线宽走到了极限 不可能再小了 集成电路线宽接近原子直径

功耗 一个芯片集成二十多亿晶体管 功耗散热 只考提高主频和集成度提高性能很难

并行处理技术

 

• 多处理技术/ （采用多核 一个任务跑不下来分发给其他的核一起运算
  ）
• 缓存技术（Cache Buffer）
• 分支预测技术
• 预取技术
• 超标量 超长指令只技术
• 总结就是从体系架构上想办法去优化

存储墙（Memory Wall）

处理器性能和存储性能存在巨大差距 计算机性能受限瓶颈上在访存计算机性能再快在数据的提炼慢 也会限制计算机性能提高

功耗墙（power wall）

主频高功耗也会高 功耗约束导致处理设计发生巨大改革从单核走向多核 

并行任务处理 多核同时去完成类似任务 

I/O (I/O 墙)

处理器的主频与I/O总线时钟频率存在巨大差异 I/O访问瓶颈

 

新型计算模型

光计算：用光来说互联网网络就是用光纤传输 光盘（光存储）现在只能进行模拟运算 如果突破数值计算有可能成为最快计算能力计算机

超导计算：主频可达到几百G 但是环境要在0下 没有继续发展说因为低温超导 一般不可能在这种环境 突破：常温超导

量子计算：128位量子计算机运算能力相当于天河一号

计算机应用趋势

并行化：气象预报 地震分析 数学建模 核模拟 这些对计算机的要求是没有上限的

微型化：芯片发展到现在越做越小 奔腾4芯片主频3ghz上 计算能力超过早期巨型机运算能力

网络化：网络革命IPV6和云计算

智能化和虚拟化

计算机仿生学 心理学.... 提高对图像 声音识别 面部识别 AI 物理环境模拟 虚拟主播 

 

总结

针对指令集体及结构 提高计算机性能

提高时钟频率 （处理器中的流水线技术）

优化cpu中数据通路结构降低CPI 

编译优化 减少指令条数或者复杂度

计算机面临挑战

存储墙 I/O墙 功耗墙