兰州大学计算机系统结构考试重点解析

"这篇资料是兰州大学2009级计算机系统结构课程的考试重点，主要涵盖了一些关键概念和技术，包括Amdahl定律、局部性原理以及计算机性能的衡量和优化方法。" Amdahl定律是计算机系统优化中的一个重要概念，它描述了系统性能提升的极限。定律指出，如果一个系统中某个部件的性能得到提升，整机性能的改善程度受限于这个部件在原有系统中的使用频率，即占比F。设F为这个部件在旧系统中运行时间的比例，S为新部件相对于旧部件的性能提升倍数，那么性能加速比Speedup可以表示为\( \frac{1}{(1-F) + F/S} \)。例如，如果一种硬件增强技术能使执行速度提高10倍，且在采用这项技术的计算机上测得的使用率为50%，那么根据Amdahl定律，性能加速比为\( \frac{1}{(1-0.5) + 0.5/10} = 2 \)。这表明，尽管技术提升了10倍，但由于只有一半的时间使用到，最终整体性能只提高了2倍。 局部性原理是程序执行效率的基础。90/10局部性规则说明了大部分程序中只有少数指令被频繁执行，即10%的指令代码占据了90%的执行时间。时间局部性和空间局部性进一步解释了这种现象：一旦某个数据或指令被访问，未来一段时间内，相邻的数据或指令也很可能被访问，这在优化缓存和内存设计时具有重要意义。 计算机性能通常由完成特定任务所需的时间来衡量。响应时间是评估系统性能的一个关键参数，它涵盖了CPU执行时间和等待时间。为了提高性能，我们需要优化CPU执行效率（通过降低每条指令的平均时钟周期数CPI）并减少等待时间。CPU性能因子CPI是每条指令的平均时钟周期数，而CPU性能则可以通过公式\( \frac{1}{f \times CPI \times I} \)来计算，其中f是时钟频率，I是执行的指令数。 此外，衡量计算机性能的常见指标还包括MFLOPS（每秒百万浮点运算次数）和MIPS（每秒百万指令数），它们分别针对浮点运算和整数运算的处理能力。优化CPU性能通常涉及提升时钟频率、降低CPI以及减少指令数。 这份资料强调了理解计算机系统性能的关键因素，如Amdahl定律、局部性原理和性能指标，这对于学习计算机系统结构的学生来说至关重要，因为这些知识不仅能帮助他们理解理论，还能指导他们在实际问题中优化系统性能。