Computer abstractions and Technology¶
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Eight Great Ideas¶
- Design for Moore's Law（设计紧跟摩尔定律）
- Moore's Law: Integrated circuit resources double every 18-24 months.
- Design for where it will be when finishes rather than design for where it starts.
- Use abstraction ti Simpify Design（采用抽象简化设计）
- 层次化、模块化的设计
- Make the Common Case Fast （加速大概率事件）
- Performance via Parallelism（通过并行提高性能）
- Performance via Pipelining （通过流水线提高性能）
- 换句话说就是，每个流程同时进行，只不过每一个流程工作的对象是时间上相邻的若干产品；
- 相比于等一个产品完全生产完再开始下一个产品的生产，会快很多；
- 希望每一个流程的时间是相对均匀的；
- Performance via Prediction （通过预测提高性能）
- 例如先当作 if() 条件成立，执行完内部内容，如果后来发现确实成立，那么直接 apply，否则就再重新正常做；
- 这么做就好在（又或者说只有这种情况适合预测），预测成功了就加速了，预测失败了纠正的成本也不高；
- Hierarchy of Memories （存储器层次）
- Disk / Tape -> Main Memory(DRAM) -> L2-Cache(SRAM) -> L1-Cache(On-Chip) -> Registers
- Dependency via Redundancy（通过冗余提高可靠性）
- 类似于卡车的多个轮胎，一个模块 down 了以后不会剧烈影响整个系统；
Performance Analysis¶
CPU Time¶
\[
\text{CPU Time} = \text{CPU Clock Cycles} \times \text{Clock Cycle Time} = \frac{\text{CPU Clock Cycles}}{\text{Clock Rate}}
\]
CPI¶
CPI: Cycle Per Instruction
\[
\text{CPI} = \frac{\text{CPU Clock Cycles}}{\text{Instruction}}
\]
\[
\text{CPU Time} = \text{CPI} \times \text{Instruction Count} \times \text{Clock Cycle Time}
\]
MIPS¶
MIPS: Million Instructions Per Second
\[
\text{MIPS} = \frac{\text{Instruction Count}}{\text{CPU Time} \times 10^6}
\]
Warning
这个指标不太能反映出CPU的性能，因为
1. 不同的CPU用的不同的ISA(指令集架构)
2. 不同的指令复杂度
Amdahl's rule¶
阿姆达尔定律/边际收益递减规律：改进计算机的一个方面，并期望整体性能按比例提高这样的优化思路是有问题的，总是有一部分内容只允许使用串行不能使用并行优化。
\[
T_{\text{improved}} = \frac{T_{\text{affected}}}{\text{improvement factor}} + T_{\text{unafffected}}
\]