Исследование архитектуры современных микропроцессоров и вычислительных систем (стр. 1 из 14)

РЕФЕРАТ

Отчет о НИРС: 53 c., 28 рис., 5 источников

Объект исследования – архитектура современных микропроцессоров и вычислительных систем.

Цель работы – исследовать архитектуру современных микропроцессоров и вычислительных систем, а также сделать вывод о перспективах их развития.

В данной работе рассмотрено множество различных классификаций архитектур вычислительных систем по различным признакам, оценено нынешнее состояние исследований в области архитектуры процессоров, а также дан прогноз этих исследований и достижений на ближайшее время.

Основное внимание уделено вопросам классификации архитектур вычислительных систем, признакам, по которым эта классификация осуществляется, раскрытию понятий «микроархитектурный уровень» и «мультитредовые системы».

В качестве примера рассматриваются вычислительные системы таких производителей, как IBM, AMD, Sun Microsystems, CRAY и других.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Классификации архитектур вычислительных систем

1.1 Классификация Флинна

1.2 Дополнения Ванга и Бриггса к классификации Флинна

1.3 Классификация Фенга

1.4 Классификация Шора

1.5 Классификация Хендлера

1.6 Классификация Хокни

1.7 Классификация Шнайдера

1.8 Классификация Джонсона

1.9 Классификация Базу

1.10 Классификация Кришнамарфи

1.11 Классификация Скилликорна

1.12 Классификация Дазгупты

1.13 Классификация Дункана

2 Организация компьютерных систем

2.1 Общие сведения

2.2 Устройство центрального процессора

2.3 Выполнение команд

2.4 RISCи CISC

2.5 Принципы разработки современных компьютеров

2.6 Параллелизм на уровне команд

2.7 Параллелизм на уровне процессоров

3 Эволюция микропроцессорных систем

3.1 Основные направления развития

3.2 Увеличение объема внутрикристальной памяти

3.3 Увеличение числа и состава функциональных устройств

3.4 Интеграция функций

3.5 Однокристальные мультискалярные и мультитредовые системы

3.6 Направление эволюции архитектуры микропроцессоров

Выводы

Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ

Стремительное развитие науки и проникновение человеческой мысли во все новые области вместе с решением поставленных прежде проблем постоянно порождает поток вопросов и ставит новые, как правило более сложные, задачи. Во времена первых компьютеров казалось, что увеличение их быстродействия в 100 раз позволит решить большинство проблем, однако гигафлопная производительность современных суперЭВМ сегодня является явно недостаточной для многих ученых. Электро- и гидродинамика, сейсморазведка и прогноз погоды, моделирование химических соединений, исследование виртуальной реальности - вот далеко не полный список областей науки, исследователи которых используют каждую возможность ускорить выполнение своих программ.

Наиболее перспективным и динамичным направлением увеличения скорости решения прикладных задач является широкое внедрение идей параллелизма в работу вычислительных систем. К настоящему времени спроектированы и опробованы сотни различных компьютеров, использующих в своей архитектуре тот или иной вид параллельной обработки данных. В научной литературе и технической документации можно найти более десятка различных названий, характеризующих лишь общие принципы функционирования параллельных машин: векторно-конвейерные, массивно-параллельные, компьютеры с широким командным словом, систолические массивы, гиперкубы, спецпроцессоры и мультипроцессоры, иерархические и кластерные компьютеры, dataflow, матричные ЭВМ и многие другие. Если же к подобным названиям для полноты описания добавить еще и данные о таких важных параметрах, как, например, организация памяти, топология связи между процессорами, синхронность работы отдельных устройств или способ исполнения арифметических операций, то число различных архитектур станет и вовсе необозримым.

Попытки систематизировать все множество архитектур начались после опубликования М.Флинном первого варианта классификации вычислительных систем в конце 60-х годов и непрерывно продолжаются по сей день. Ясно, что навести порядок в хаосе очень важно для лучшего понимания исследуемой предметной области, однако нахождение удачной классификации может иметь целый ряд существенных следствий.

В самом деле, вспомним открытый в 1869 году Д.И.Менделеевым периодический закон. Выписав на карточках названия химических элементов и указав их важнейшие свойства, он сумел найти такое расположение, при котором четко прослеживалась закономерность в изменении свойств элементов, расположенных в каждом столбце и в каждой строке. Теперь, зная положение какого-либо элемента в таблице, он мог с большой степенью точности описывать его свойства, не проводя с ним никаких непосредственных экспериментов. Другим, поистине фантастическим следствием, явилось то, что данный закон сразу указал на несколько "белых пятен" в таблице и позволил предсказать существование (!) и свойства (!!) неизвестных до тех пор элементов. В 1875 году французский ученый Буабодран, изучая спектры минералов, открыл предсказанный Менделеевым галлий и впервые подробно описал его свойства. В свою очередь Менделеев, никогда прежде не видевший данного химического элемента, не только смог указать на ошибку в определении плотности, но и вычислил ее правильное значение.

Существующая классификация растительного и животного мира, в отличие от периодического закона, носит скорее описательный характер. С ее помощью намного сложнее предсказывать существование нового вида, однако знание того, что исследуемый экземпляр принадлежит такому-то роду/семейству/отряду/классу позволяет оправданно предположить наличие у него вполне определенных свойств.

Подобную классификацию хотелось бы найти и для архитектур параллельных вычислительных систем. Основной вопрос - что заложить в основу классификации, может решаться по-разному, в зависимости от того, для кого данная классификация создается и на решение какой задачи направлена. Так, часто используемое деление компьютеров на персональные ЭВМ, рабочие станции, мини--ЭВМ, большие универсальные ЭВМ, минисупер-ЭВМ и супер-ЭВМ, позволяет, быть может, примерно прикинуть стоимость компьютера. Однако она не приближает пользователя к пониманию того, что от него потребуется для написания программы, работающий на пределе производительности параллельного компьютера, т.е. того, ради чего он и решился его использовать. Как это ни странно, но от обилия разных параллельных компьютеров страдает, прежде всего, конечный пользователь, для которого, вроде бы, они и создавались: он вынужден каждый раз подбирать наиболее эффективный алгоритм, он испытывает на себе "прелести" параллельного программирования и отладки, решает проблемы переносимости и затем все повторяется заново.

Хотелось бы, чтобы такая классификация помогла ему разобраться с тем, что представляет собой каждая архитектура, как они взаимосвязаны между собой, что он должен учитывать для написания действительно эффективных программ или же на какой класс архитектур ему следует ориентироваться для решения требуемого класса задач. Одновременно удачная классификация могла бы подсказать возможные пути совершенствования компьютеров и в этом смысле она должна быть достаточно содержательной. Трудно рассчитывать на нахождение нетривиальных "белых пятен", например, в классификации по стоимости, однако размышления о возможной систематике с точки зрения простоты и технологичности программирования могут оказаться чрезвычайно полезными для определения направлений поиска новых архитектур.

В данной работе не ставилась задача сразу предложить что-то конкретное. Она носит скорее обзорный характер и ее основная задача - это собрать в одном месте накопленый к настоящему времени материал. В работу включены не все найденные классификации, а описаны лишь те, в которых впервые введены какие-либо новые существенные понятия.

1 КЛАССИФИКАЦИИ АРХИТЕКТУР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

1.1 Классификация Флинна

По-видимому, самой ранней и наиболее известной является классификация архитектур вычислительных систем, предложенная в 1966 году М.Флинном. Классификация базируется на понятии потока, под которым понимается последовательность элементов, команд или данных, обрабатываемая процессором. На основе числа потоков команд и потоков данных Флинн выделяет четыре класса архитектур: SISD,MISD,SIMD,MIMD.

SISD (single instruction stream / single data stream) (рис. 1.1) - одиночный поток команд и одиночный поток данных. К этому классу относятся, прежде всего, классические последовательные машины, или иначе, машины фон-неймановского типа. В таких машинах есть только один поток команд, все команды обрабатываются последовательно друг за другом и каждая команда инициирует одну операцию с одним потоком данных. Не имеет значения тот факт, что для увеличения скорости обработки команд и скорости выполнения арифметических операций может применяться конвейерная обработка.

Рисунок 1.1 – Архитектура SISD

SIMD (single instruction stream / multiple data stream) (рис. 1.2) - одиночный поток команд и множественный поток данных. В архитектурах подобного рода сохраняется один поток команд, включающий, в отличие от предыдущего класса, векторные команды. Это позволяет выполнять одну арифметическую операцию сразу над многими данными - элементами вектора. Способ выполнения векторных операций не оговаривается, поэтому обработка элементов вектора может производится либо процессорной матрицей, как в ILLIAC IV, либо с помощью конвейера, как, например, в машине CRAY-1.

Рисунок 1.2 – Архитектура SIMD

MISD (multiple instruction stream / single data stream) (рис. 1.3) - множественный поток команд и одиночный поток данных. Определение подразумевает наличие в архитектуре многих процессоров, обрабатывающих один и тот же поток данных. Однако ни Флинн, ни другие специалисты в области архитектуры компьютеров до сих пор не смогли представить убедительный пример реально существующей вычислительной системы, построенной на данном принципе. Ряд исследователей относят конвейерные машины к данному классу, однако это не нашло окончательного признания в научном сообществе.