胡伟武高性能计算系统作业详解

"胡伟武高性能计算系统作业答案，涵盖了计算机系统基础、向量处理、处理器性能优化以及芯片成品率等知识点。" 1. 计算机系统基础 在这个部分，问题涉及到不同指令系统计算机上的程序执行效率。MIPS（Millions of Instructions Per Second）是一个衡量计算机性能的指标，表示每秒执行百万条指令的数量。根据题目描述，A、B、C三台机器执行相同程序所需指令数量不同，但实际运行时间相同。计算每台机器的MIPS值，可以比较它们的性能。性能最高的机器是执行相同任务所需指令最少的那台，因为其执行速度更快。 2. 向量处理器与加速比 向量处理器通过并行处理多个数据元素来提高性能。向量模式的加速比是指使用向量处理相对于标量处理的速度提升比例。题目要求绘制加速比与向量化百分比的关系图，通常加速比随着向量化百分比的增加而增加，直到达到一个最大值。向量化百分比为50%时，加速比通常可以达到最大加速比的一半。如果向量部件速度提高一倍，而向量化百分比不变，性能会翻倍。但是，通过改进编译器提高向量模式应用范围可能更经济，因为不需要额外的硬件成本。 3. 处理器性能与浮点协处理器 浮点协处理器专门处理浮点运算，能显著提升处理器在执行浮点密集型任务时的性能。MIPS值用于评估处理器的整数运算能力。添加浮点协处理器后，虽然单个任务的MIPS值可能下降，但整体性能（如MFLOPS，即每秒百万次浮点运算）可能显著提升。问题中通过给出的参数，我们可以计算出在不同配置下的MIPS值、浮点指令数目、运行时间和MFLOPS。对于是否购买协处理器，需要综合考虑MIPS和MFLOPS的变化以及具体应用的需求。 4. 芯片成品率与成本 芯片成品率受到工艺复杂度和晶片面积的影响，这里给出了一个经验公式。当晶片面积增大时，成品率可能会降低，导致更高的制造成本。通过对不同晶片面积的成本计算，可以分析最优的生产规模和工艺参数。 总结来说，这份作业涵盖了高性能计算中计算机体系结构的基础知识，包括性能评估标准（如MIPS和MFLOPS）、向量处理的优化、处理器性能提升策略以及芯片制造的经济性分析。这些问题的回答有助于深入理解这些核心概念，并应用于实际的高性能计算系统设计和优化中。