计算机体系结构总结

目录

1. 计算机体系结构的功能属性
2. 计算机体系结构的分类
3. 计算机体系结构基本原理
4. 计算机体系结构研究面临的挑战

计算机体系结构的功能属性

　　●数据表示(硬件能直接辩认和处理的数据类型)；

　　●寻址规则(包括最小寻址单元、寻址方式及其表示)；

　　●寄存器定义(包括各种寄存器的定义、数量和使用方式)；

　　●指令集(包括机器指令的操作类型和格式、指令间的排序和控制机构等)；

　　●中断系统(中断的类型和中断响应硬件的功能等)；

　　●机器工作状态的定义和切换(如管态和目态等)；

　　●存储系统(主存容量、程序员可用的最大存储容量等)；

　　●信息保护(保护方式和硬件对信息保护的支持)；

　　●I/O结构(包括I/O连接方式、处理机/存储器与I/O设备间数据传送的方式和格式以及I/O操作的状态等)；

计算机体系结构的分类

　　（1）Flynn分类法

　　1966年，Michael.J.Flynn提出根据指令流、数据流的多倍性（multiplicity）特征对计算机系统进行分类，定义如下。

　　●指令流：机器执行的指令序列

　　●数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果

　　●多倍性：在系统性能瓶颈部件上同时处于同一执行阶段的指令或数据的最大可能个数。

　　Flynn根据不同的指令流-数据流组织方式把计算机系统分为4类。

　　1、单指令流单数据流（SingleInstructionStreamSingleDataStream，SISD）

　　SISD其实就是传统的顺序执行的单处理器计算机，其指令部件每次只对一条指令进行译码，并只对一个操作部件分配数据。

　　2、单指令流多数据流（SingleInstructionStreamMultipleDataStream，SIMD）

　　SIMD以并行处理机为代表，结构如图，并行处理机包括多个重复的处理单元PU1～PUn，由单一指令部件控制，按照同一指令流的要求为它们分配各自所需的不同的数据。

　　3、多指令流单数据流（MultipleInstructionStreamSingleDataStream，MISD）

　　MISD的结构，它具有n个处理单元，按n条不同指令的要求对同一数据流及其中间结果进行不同的处理。一个处理单元的输出又作为另一个处理单元的输入。

　　4、多指令流多数据流（MultipleInstructionStreamMultipleDataStream，MIMD）

　　MIMD的结构，它是指能实现作业、任务、指令等各级全面并行的多机系统，多处理机就属于MIMD。

　　（2）冯式分类法

　　1972年冯泽云提出用最大并行度来对计算机体系结构进行分类。所谓最大并行度Pm是指计算机系统在单位时间内能够处理的最大的二进制位数。设每一个时钟周期△ti内能处理的二进制位数为Pi，则T个时钟周期内平均并行度为Pa=(∑Pi)／T(其中i为1，2，…，T)。平均并行度取决于系统的运行程度，与应用程序无关，所以，系统在周期T内的平均利用率为μ=Pa/Pm=(∑Pi)/(T*Pm)。用最大并行度对计算机体系结构进行的分类。用平面直角坐标系中的一点表示一个计算机系统，横坐标表示字宽(N位)，即在一个字中同时处理的二进制位数；纵坐标表示位片宽度(M位)，即在一个位片中能同时处理的字数，则最大并行度Pm=N*M。

　　由此得出四种不同的计算机结构：

　　①字串行、位串行(简称WSBS)。其中N＝1，M＝1。

　　②字并行、位串行(简称WPBS)。其中N＝1，M>1。

　　③字串行、位并行(简称WSBP)。其中N>1，M＝1。

　　④字并行、位并行(简称WPBP)。其中N>1，M>1。

计算机体系结构基本原理

• 　　计算机体系结构解决的是计算机系统在总体上、功能上需要解决的问题，它和计算机组成、计算机实现是不同的概念。一种体系结构可能有多种组成，一种组成也可能有多种物理实现。
• 　　计算机系统结构的逻辑实现，包括机器内部数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。其目标是合理地把各种部件、设备组成计算机，以实现特定的系统结构，同时满足所希望达到的性能价格比。一般而言，计算机组成研究的范围包括：确定数据通路的宽度、确定各种操作对功能部件的共享程度、确定专用的功能部件、确定功能部件的并行度、设计缓冲和排队策略、设计控制机构和确定采用何种可靠技术等。计算机组成的物理实现。包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，器件、模块、插件、底板的划分与连接，专用器件的设计，信号传输技术，电源、冷却及装配等技术以及相关的制造工艺和技术。

计算机体系结构研究面临的挑战

　　当前，计算机体系结构研究面临着新的挑战：

　　●多核处理器体系结构带来的高效软件开发与优化问题；

　　●纳米量级超大规模集成电路带来的芯片可靠性问题；

　　●大规模高性能计算系统和便携式嵌入式系统中的功耗控制问题；

　　●适应虚拟计算需求的体系结构虚拟化问题；

　　同时，随着新材料、新工艺正在快速发展，计算机使能技术不断变化，基于新型纳米功能器件、量子器件或DNA分子的新概念计算处于探索阶段。