（3）若本实训还要再增加2条指令，是否需要增加或修改硬件？哪些部件需要修改？

如果要在本实训中增加2条指令，需要对硬件进行一定的修改。具体来说，需要修改以下几个部件：

1. 控制存储器（Control Memory）：需要增加2个存储单元，用于存放新增指令的微程序。

2. 指令寄存器（Instruction Register）：需要扩展指令寄存器的位数，以便支持新增指令的编码。

3. 指令译码器（Instruction Decoder）：需要扩展指令译码器的逻辑电路，以便识别新增指令的编码。

4. 运算器（ALU）：如果新增指令需要执行新的运算操作，则需要对运算器进行相应的修改。

5. 数据通路（Data Path）：如果新增指令需要访问新的寄存器或者内存单元，则需要对数据通路进行相应的扩展或修改。

需要注意的是，这里列出的修改内容仅供参考，具体的修改方案还需要根据新增指令的具体要求进行具体设计。

相关问题

（2）微指令的编码格式有哪几种？本实训使用的是哪一种？

微指令的编码格式一般有三种，分别是水平型、垂直型和混合型。其中，水平型和垂直型是比较传统的编码格式，在现代计算机中已经很少使用；混合型则是一种比较灵活的编码格式，被广泛应用于现代CPU中。

在本实训中，使用的是混合型编码格式。混合型编码格式既能够实现微指令的高效编码，又能够方便地支持微程序的修改和扩展。

Transformer模型用于图像分类需要多少训练样本，什么性能的硬件运算多久？

对于使用Transformer模型进行图像分类，所需的训练样本数量和硬件运算时间取决于多个因素，包括模型的规模、数据集的复杂性和硬件的性能。以下是一些一般性的指导：

1. 训练样本数量：通常情况下，训练样本数量越多，模型通常能够更好地泛化和学习特征。然而，具体需要多少训练样本取决于数据集的复杂性和图像分类任务的难度。对于小型数据集，几千到几万个样本可能已足够；而对于大型数据集，可能需要数十万到数百万个样本。

2. 硬件运算时间：Transformer模型的训练时间取决于模型的规模、数据集的大小和硬件的性能。一般来说，训练大型Transformer模型需要较长的时间，而训练小型Transformer模型则相对较快。此外，使用GPU进行训练可以显著加速计算过程，特别是当批量大小适当时。

具体的硬件运算时间无法给出确切的数字，因为它受到多个因素的影响。不同的硬件平台（如CPU、GPU、TPU）和其性能规格将对训练时间产生不同的影响。此外，模型的规模和数据集的大小也会对训练时间产生影响。

因此，为了获得关于特定任务的准确训练样本数量和硬件运算时间，建议在具体的图像分类任务中进行实验和测试，以根据实际情况做出相应的调整和优化。