计算机体系结构量化研究方法【1】并行体系结构的分类与量化原理

参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1b3411o7st?p=3&vd_source=d7e9114bfde8b3cec9bdd6a0c26d7393
《计算机体系结构量化研究方法》第六版

1.SISD（单指令流单数据流）

类似多周期CPU，只是进行简单的状态机的执行，也叫顺序执行单处理器；一般的流程为：取指、译码、执行、存储、写回，如下图所示；

举个栗子，比如说加法指令，SISD的CPU对加法指令译码后，执行时先访问内存，取得第一个操作数，之后再一次访问内存，取得第二个操作数，随后才能进行求和运算。当然，加上流水线的方式可以加快CPU的运行速度，如下图所示。

2.SIMD（单指令流多数据流）

同一指令由多个使用不同数据流的处理器执行。SIMD 计算机利用数据级并行(DLP)，对多个数据项并行执行相同操作。每个处理器都有自己的数据存储器（也就是SIMD中的MD），但只有一个指令存储器和控制处理器，用来提取和分派指令。3种利用DLP的体系结构:向量体系结构、标准指令集的多媒体扩展、GPU。如下如所示，取指译码后，对某数据集合的数据进行并行计算，并存储到对应存储区中。

再举个栗子，比如说加法指令，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。

3.MISD（多指令流单数据流）

目前还没有这样的CPU，实际收益较小

4.MIMD（多指令流多数据流）

传统的顺序执行的计算机在同一时刻只能执行一条指令、处理一个数据，因此被称为单指令流单数据流计算机。而对于大多数并行计算机而言，多个处理单元都是根据不同的控制流程执行不同的操作，处理不同的数据，因此，它们被称作是多指令流多数据流计算机，即MIMD计算机，如并行向量处理机、多处理机、大规模并行处理机等。

对于MIMD计算机而言，每个处理器都提取自己的指令，对自己的数据进行操作，它针对的是任务级并行。一般来说，MIMD比SIMD更灵活，所以适用性也更强，但它比 SIMD 更贵一些。

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5.充分利用并行

充分利用并行是提高性能的重要方法之一，在单个处理器中，往往通过流水线的方法来提高并行度，其背后的基本思想就是将指令重叠起来，以缩短完成指令序列的总时间。

实例：
①流水线
②服务器带宽增加
③处理器的内核增加
④内存增加带宽 （带宽要匹配）

注意：带宽是时钟频率和数据位宽的积

6.局部性原理

①空间局部性：执行一项任务的时候顺便执行另外一项任务，顺便执行比分开单独执行效率更高。 (地址相邻近的项往往会在相近时间被用到)

举个栗子：

• 去买菜的同时还顺便把肉给买了，不会先去超市买完菜，再回家，再去超市买肉。
• CPU访问内存memory时，需要先把数据存到缓存cache，这时可以将需要用到的数据一次性放到缓存。

②时间局部性：对于一项任务，需要执行两次，一次性执行两次比单独执行效率更高。（最近访问过的内容很可能在短时间内被再次访问）

7.重点关注常见情形

• 说白了就是：把有限的资源优化放在大头上

8.安达尔定律（Amdahl定律）

①加速比公式
有两个计算方法：

• 性能比：改进后性能/未改进性能
• 时间比：未改进执行时间/改进后执行时间

②改进比例：可改进部分所占比例。举个栗子，一个程序执行需要100s，其中40s可以改进，则改进比例为0.4

9.处理器性能公式

①CPU时间：时钟周期数*时钟周期时间

②CPI（每条指令时间周期数）

③IC (指令数)