ScoreBoard算法与流水线中RAW/WAR/WAW处理分析

本次作业主要关注的是系统结构中的ScoreBoard算法及其在消除RAW、WAR和WAW相关性上的作用，以及分支预测和流水线性能评估的问题。 首先，ScoreBoard算法是一种常见的指令级并行（ILP）调度策略，它旨在通过动态地跟踪每个指令的依赖关系，避免因数据冒险（RAW - Read After Write，Write After Read）而造成的停顿。ScoreBoard算法的核心思想是通过维护一个得分板，记录各个操作的状态，当检测到RAW冲突时，会暂停读取操作的指令，直到写入操作完成。这样，虽然可以减少RAW相关性带来的影响，但WAR（Write After Write）和WAW（Write After Write）相关性仍然存在，因为这些冲突在指令流出阶段就已经确定，ScoreBoard算法仅能做到暂停而非消除它们。 接着，针对分支预测问题，作业给出了一个具体例子，分析了分支预测的命中率、预测精度和分支频率对程序执行时钟周期(CPI)的影响。分支预测通过缓存分支目标地址，减少了分支带来的延迟，相比于固定延迟的分支处理方式，当预测准确率较高时，分支预测方法通常能够提供更快的执行速度。 最后，DLX汇编程序SAXPY展示了如何利用流水线执行浮点和整数运算。在这个例子中，程序通过流水线处理，实现了高效的指令执行，其中浮点指令的延迟被考虑在内。转移指令和不同操作之间的延迟也被定义，这有助于理解流水线优化对程序性能的影响。 总结来说，本次作业重点考察了ScoreBoard算法在消除RAW冲突方面的有效性，以及分支预测在程序性能优化中的作用，同时涉及了流水线设计中的指令调度和延迟管理。理解这些概念对于深入研究计算机系统结构和优化至关重要。