Добавлен: 14.07.2023
Просмотров: 327
Скачиваний: 4
Существует ряд принципов разработки, иногда называемых принципами RISC, которым по возможности стараются следовать производители универсальных процессоров. Из-за некоторых внешних ограничений, например требования совместимости с другими машинами, приходится время от времени идти на компромисс, но эти принципы — цель, к которой стремится большинство разработчиков.
Все команды непосредственно выполняются аппаратным обеспечением. Все обычные команды непосредственно выполняются аппаратным обеспечением. Они не интерпретируются микрокомандами. Устранение уровня интерпретации обеспечивает высокую скорость выполнения большинства команд. В компьютерах типа CISC более сложные команды могут разбиваться на несколько частей, которые затем выполняются как последовательность микрокоманд. Эта дополнительная операция снижает скорость работы машины, но она может быть применима для редко встречающихся команд.
Компьютер должен начинать выполнение большого числа команд. В современных компьютерах используется много различных способов для увеличения производительности, главное из которых — возможность обращаться к как можно большему количеству команд в секунду. Процессор 500-MIPS способен приступать к выполнению 500 млн команд в секунду, и при этом не имеет значения, сколько времени занимает само выполнение этих команд (MIPS — это сокращение от Millions of Instructions Per Second — «миллионы команд в секунду».) Этот принцип предполагает, что параллелизм может играть главную роль в улучшении производительности, поскольку приступать к большому количеству команд за короткий промежуток времени можно только в том случае, если одновременно может выполняться несколько команд.
Хотя команды некоторой программы всегда расположены в определенном порядке, компьютер может приступать к их выполнению и в другом порядке (так как необходимые ресурсы памяти могут быть заняты) и, кроме того, может заканчивать их выполнение не в том порядке, в котором они расположены в программе. Конечно, если команда 1 устанавливает регистр, а команда 2 использует этот регистр, нужно действовать с особой осторожностью, чтобы команда 2 не считывала регистр до тех пор, пока он не будет содержать нужное значение. Чтобы не допустить подобных ошибок, необходимо вводить большое количество соответствующих записей в память, но производительность все равно становится выше благодаря возможности выполнять несколько команд одновременно.
Команды должны легко декодироваться. Предел количества вызываемых команд в секунду зависит от процесса декодирования отдельных команд. Декодирование команд осуществляется для того, чтобы определить, какие ресурсы им необходимы и какие действия нужно выполнить. Полезны любые средства, которые способствуют упрощению этого процесса. Например, используются регулярные команды с фиксированной длиной и с небольшим количеством полей. Чем меньше разных форматов команд, тем лучше.
К памяти должны обращаться только команды загрузки и сохранения. Один из самых простых способов разбивания операций на отдельные шаги — потребовать, чтобы операнды для большинства команд брались из регистров и возвращались туда же. Операция перемещения операндов из памяти в регистры может осуществляться в разных командах. Поскольку доступ к памяти занимает много времени, а подобная задержка нежелательна, работу этих команд могут выполнять другие команды, если они не делают ничего, кроме передвижения операндов между регистрами и памятью. Из этого наблюдения следует, что к памяти должны обращаться только команды загрузки и сохранения (LOAD и STORE).
Должно быть большое количество регистров. Поскольку доступ к памяти происходит довольно медленно, в компьютере должно быть много регистров (по крайней мере 32). Если слово однажды вызвано из памяти, при наличии большого числа регистров оно может содержаться в регистре до тех пор, пока будет не нужно. Возвращение слова из регистра в память и новая загрузка этого же слова в регистр нежелательны. Лучший способ избежать излишних перемещений — наличие достаточного количества регистров.
2.6 Параллелизм на уровне команд
Разработчики компьютеров стремятся к тому, чтобы улучшить производительность машин, над которыми они работают. Один из способов заставить процессоры работать быстрее — увеличение их скорости, однако при этом существуют некоторые технологические ограничения, связанные с конкретным историческим периодом. Поэтому большинство разработчиков для достижения лучшей производительности при данной скорости работы процессора используют параллелизм (возможность выполнять две или более операций одновременно).
Существует две основные формы параллелизма: параллелизм на уровне команд и параллелизм на уровне процессоров. В первом случае параллелизм осуществляется в пределах отдельных команд и обеспечивает выполнение большого количества команд в секунду. Во втором случае над одной задачей работают одновременно несколько процессоров. Каждый подход имеет свои преимущества.
2.6.1 Конвейеры
Уже много лет известно, что главным препятствием высокой скорости выполнения команд является их вызов из памяти. Для разрешения этой проблемы разработчики придумали средство для вызова команд из памяти заранее, чтобы ониимелись в наличии в тот момент, когда будут необходимы. Эти команды помещались в набор регистров, который назывался буфером выборки с упреждением. Таким образом, когда была нужна определенная команда, она вызывалась прямо из буфера, и не нужно было ждать, пока она считается из памяти. Эта идея использовалась еще при разработке IBM Stretch, который был сконструирован в 1959 году.
В действительности процесс выборки с упреждением подразделяет выполнение команды на два этапа: вызов и собственно выполнение. Идея конвейера еще больше продвинула эту стратегию вперед. Теперь команда подразделялась уже не на два, а на несколько этапов, каждый из которых выполнялся определенной частью аппаратного обеспечения, причем все эти части могли работать параллельно.
На рис. 2.3а изображен конвейер из 5 блоков, которые называются стадиями. Стадия С1 вызывает команду из памяти и помещает ее в буфер, где она хранится до тех пор, пока не будет нужна. Стадия С2 декодирует эту команду, определяя ее тип и тип операндов, над которыми она будет производить определенные действия. Стадия СЗ определяет местонахождение операндов и вызывает их или из регистров, или из памяти. Стадия С4 выполняет команду, обычно путем провода операндов через тракт данных. И наконец, стадия С5 записывает результат обратно в нужный регистр.
Рисунок 2.3 - Конвейер из 5 стадий (а); состояние каждой стадии в зависимости от количества пройденных циклов (б). Показано 9 циклов
На рис. 2.3, б мы видим, как действует конвейер во времени. Во время цикла 1 стадия С1 работает над командой 1, вызывая ее из памяти. Во время цикла 2 стадия С2 декодирует команду 1, в то время как стадия С1 вызывает из памяти команду 2. Во время цикла 3 стадия СЗ вызывает операнды для команды 1, стадия С2 декодирует команду 2, а стадия С1 вызывает третью команду. Во время цикла 4 стадия С4 выполняет команду 1, СЗ вызывает операнды для команды 2, С2 декодирует команду 3, а С1 вызывает команду 4. Наконец, во время пятого цикла С5 записывает результат выполнения команды 1 обратно в регистр, тогда как другие стадии работают над следующими командами.
Конвейеры позволяют найти компромисс между временем ожидания (сколько времени занимает выполнение одной команды) и пропускной способностью процессора (сколько миллионов команд в секунду выполняет процессор). Если время цикла составляет Т не, а конвейер содержит n стадий, то время ожидания составит nТ не, а пропускная способность — 1000/Т млн команд в секунду.
2.6.2 Суперскалярные архитектуры
Один конвейер — хорошо, а два — еще лучше. Одна из возможных схем процессора с двойным конвейером показана на рис. 2.4. В основе разработки лежит конвейер, изображенный на рис. 2.3. Здесь общий отдел вызова команд берет из памяти сразу по две команды и помешает каждую из них в один из конвейеров. Каждый конвейер содержит АЛУ для параллельных операций. Чтобы выполняться параллельно, две команды не должны конфликтовать при использовании ресурсов (например, регистров), и ни одна из них не должна зависеть от результата выполнения другой. Как и в случае с одним конвейером, либо компилятор должен следить, чтобы не возникало неприятных ситуаций (например, когда аппаратное обеспечение выдает некорректные результаты, если команды несовместимы), либо же конфликты выявляются и устраняются прямо во время выполнения команд благодаря использованию дополнительного аппаратного обеспечения.
Сначала конвейеры (как двойные, так и одинарные) использовались только в компьютерах RISC. У 386-го и его предшественников их не было. Конвейеры в процессорах компании Intel появились только начиная с 486-й модели1.486-й процессор содержал один конвейер, a Pentium — два конвейера из пяти стадий. Похожая схема изображена на рис. 2.4, но разделение функций между второй и третьей стадиями (они назывались декодирование 1 и декодирование 2) было немного другим. Главный конвейер (u-конвейер) мог выполнять произвольные команды. Второй конвейер (v-конвейер) мог выполнять только простые команды с целымичислами, а также одну простую команду с плавающей точкой (FXCH).
Рисунок 2.4 - Двойной конвейер из пяти стадий с общим отделом вызова команд
Имеются сложные правила определения, является ли пара команд совместимой для того, чтобы выполняться параллельно. Если команды, входящие в пару, были сложными или несовместимыми, выполнялась только одна из них (в и-конвейере). Оставшаяся вторая команда составляла затем пару со следующей командой. Команды всегда выполнялись по порядку. Таким образом, Pentium содержал особые компиляторы, которые объединяли совместимые команды в пары и могли порождать программы, выполняющиеся быстрее, чем в предыдущих версиях. Измерения показали, что программы, производящие операции с целыми числами, на компьютере Pentium выполняются почти в два раза быстрее, чем на 486-м, хотя у него такая же тактовая частота. Вне всяких сомнений, преимущество в скорости появилось благодаря второму конвейеру.
Рисунок 2.5 - Суперскалярный процессор с пятью функциональными блоками
Переход к четырем конвейерам возможен, но это потребовало бы создания громоздкого аппаратного обеспечения. Вместо этого используется другой подход. Основная идея — один конвейер с большим количеством функциональных блоков, как показано па рис. 2.5. Pentium II, к примеру, имеет сходную структуру. В 1987 году для обозначения этого подхода был введен термин суперскалярная архитектура. Однако подобная идея нашла воплощение еще более 30 лет назад в компьютере CDC 6600. CDC 6600 вызывал команду из памяти каждые 100 не и помещал ее в один из 10 функциональных блоков для параллельного выполнения. Пока команды выполнялись, центральный процессор вызывал следующую команду.
Стадия 3 выпускает команды значительно быстрее, чем стадия 4 способна их выполнять. Если бы стадия 3 выпускала команду каждые 10 не, а все функциональные блоки выполняли бы свою работу также за 10 не, то на четвертой стадии всегда функционировал бы только один блок, что сделало бы саму идею конвейера бессмысленной. В действительности большинству функциональных блоков четвертой стадии для выполнения команды требуется значительно больше времени, чем занимает один цикл (это блоки доступа к памяти и блок выполнения операций с плавающей точкой). Как видно из рис. 2 5, на четвертой стадии может быть несколько АЛУ.
2.7 Параллелизм на уровне процессоров
Спрос на компьютеры, работающие все с более и более высокой скоростью, не прекращается. Астрономы хотят выяснить, что произошло в первую микросекунду после большого взрыва, экономисты хотят смоделировать всю мировую экономику, подростки хотят играть в 3D интерактивные игры со своими виртуальными друзьями через Интернет. Скорость работы процессоров повышается, но у них постоянно возникают проблемы с быстротой передачи информации, поскольку скорость распространения электромагнитных волн в медных проводах и света в оптико-волоконных кабелях по-прежнему остается 20 см/нс, независимо от того, насколько умны инженеры компании Intel. Кроме того, чем быстрее работает процессор, тем сильнее он нагревается, и нужно предохранять его от перегрева.
Параллелизм на уровне команд помогает в какой-то степени, но конвейеры и суперскалярная архитектура обычно увеличивают скорость работы всего лишь в 5-10 раз. Чтобы улучшить производительность в 50, 100 и более раз, нужно разрабатывать компьютеры с несколькими процессорами.
2.7.1 Векторные компьютеры
Многие задачи в физических и технических науках содержат векторы, в противном случае они имели бы очень сложную структуру. Часто одни и те же вычисления выполняются над разными наборами данных в одно и то же время. Структура этих программ позволяет повышать скорость работы благодаря параллельному выполнению команд. Существует два метода, которые используются для быстрого выполнения больших научных программ. Хотя обе схемы во многих отношениях схожи, одна из них считается расширением одного процессора, а другая — параллельным компьютером.
Массивно-параллельный процессор (array processor) состоит из большого числа сходных процессоров, которые выполняют одну и ту же последовательность команд применительно к разным наборам данных. Первым в мире таким процессором был ILLIAC IV (Университет Иллинойса). Он изображен на рис. 2.6. Первоначально предполагалось сконструировать машину, состоящую из четырех секторов, каждый из которых содержит решетку 8x8 элементов процессор/память. Для каждого сектора имелся один блок контроля. Он рассылал команды, которые выполнялись всеми процессорами одновременно, при этом каждый процессор использовал свои собственные данные из своей собственной памяти (загрузка данных происходила во время инициализации). Из-за очень высокой стоимости был построен только один такой сектор, но он мог выполнять 50 млн операций с плавающей точкой в секунду. Если бы при создании машины использовалось четыре сектора и она могла бы выполнять 1 млрд операций с плавающей точкой в секунду, то мощность такой машины в два раза превышала бы мощность компьютеров всего мира.