Flynn's分类与计算机性能指标解析

"该文档是关于计算机体系结构的精简版介绍，主要涵盖了Flynn's分类法和计算机性能测量的相关知识，并提及了RISC与CISC的区别以及Cache优化的策略。" 在计算机体系结构中，Flynn's分类法是根据指令流和数据流的并行性来区分计算机类型。它主要包括以下四种： 1. 单指令流单数据流（SISD）：这类计算机只有一个处理器，执行顺序指令，通常通过指令级并行（ILP）提升性能。例如，传统的单核CPU。 2. 单指令流多数据流（SIMD）：SIMD系统中，一个指令可以同时驱动多个处理器，对不同数据执行相同操作。这种设计适用于数据密集型任务，如图像处理和科学计算，因为它能高效地利用数据级并行。 3. 多指令流单数据流（MISD）：虽然商业上较少见，MISD架构理论上是存在的，它允许多个处理器使用不同的指令处理同一数据，但实际应用较少。 4. 多指令流多数据流（MIMD）：MIMD是最灵活的体系结构，每个处理器都有自己的指令流，适合处理任务级并行。它可以进一步分为紧耦合和松耦合，前者在多线程协作中实现线程级并行，后者通过并行执行独立任务来实现请求级并行。 计算机性能通常通过以下几个指标衡量： - 响应时间：从发起请求到任务完成所需的时间。 - 吞吐量：在特定时间内完成的工作量，反映系统处理能力。 - 加速比：比较不同系统执行同一任务的速度，即X系统的响应时间与Y系统的比例。 - 执行时间：包括所有延迟，如I/O操作、内存访问和操作系统开销。 - CPU时间：仅计算处理器实际执行计算的时间，不包括等待和其他非计算活动。 基准测试是评估计算机性能的重要工具，有多种类型： - 程序内核基准测试：选取实际应用的关键部分进行测试。 - 玩具程序：简单小程序，用于初步了解系统性能。 - 合成基准测试程序：模拟真实应用行为的虚拟程序，如Dhrystone。 - 基准测试套件：多个基准测试的集合，综合评价系统性能。 此外，文档还提到了Cache优化的方法： - 使用更大块的Cache可以减少强制缺失，但可能增加冲突缺失和成本。 - 增加Cache容量可降低缺失率，但可能延长命中时间和增加功耗。 - 提高Cache的关联度可减少冲突缺失，但也可能增加命中时间和功耗。 - 使用多级Cache可以缩短内存访问时间。 - 优先处理读缺失可以优化读取性能。 最后，RISC（精简指令集计算）与CISC（复杂指令集计算）的对比在于，RISC通常具有更简单的指令集，更高的时钟速度，更低的功耗，而CISC则倾向于提供更多的内置功能，但可能执行效率较低。