Verilog实现:第一级数据缓存控制器设计

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"本项目旨在帮助理解缓存架构及其机制,设计一个一级数据缓存控制器。以TMS320C64xDSP为例,它具有二级内存架构,包括一级程序缓存(L1P)、一级数据缓存(L1D)和二级内存(L2)。项目中只需要关注L1D缓存的实现。" 在这个名为“计算机组成与系统设计-Project-Cache Controller”的项目中,你需要使用Verilog HDL设计一个一级数据缓存控制器。Verilog HDL是一种硬件描述语言,用于描述数字系统的结构和行为,是进行逻辑设计和验证的关键工具。在开始这个项目之前,你需要对Verilog有基本的理解,以便能够顺利进行。 缓存是计算机存储层次结构中的一个重要组成部分,它的主要目的是减少主存访问时间,提高系统性能。在TMS320C64xDSP的案例中,L1D缓存是一个关键组件,它位于CPU和主存之间,用于暂时存储最近频繁访问的数据。L1D缓存的特点和机制如下: 1. **两层内存架构**:系统包含L1P和L1D两层一级缓存,以及二级内存L2。L1D缓存用于存储数据,L1P缓存则用于存储程序指令。 2. **替换策略和写回策略**:当脏块(被修改过的缓存行)需要被替换时,整个L1D缓存行必须被回写到主存,但由于L1D到L2的写路径宽度仅为64位,这意味着需要重复写入8次才能完成一个完整的缓存行的回写。 3. **读取操作**:从L2缓存加载数据返回128字节,同样需要分4次完成,每次32字节。 4. **假设条件**:为了简化问题,可以假设有一个无限大的写缓冲区,并忽略翻译查找缓冲器(TLB)的作用。此外,一次只允许一个加载或存储操作进行处理。 5. **更多细节**:实际的C64xDSPs可能有更复杂的特性,如替换算法、缓存一致性协议等,但在这个项目中,你可以专注于基础的缓存操作和控制器的设计。 设计一个Cache控制器涉及以下关键部分: - **地址映射**:确定缓存中的块如何与内存地址对应。 - **替换算法**:决定何时以及哪个缓存块被替换。 - **缓存填充**:如何将数据从主存加载到缓存中。 - **缓存替换**:当缓存满时,如何处理新数据的进入。 - **缓存命中/未命中处理**:当CPU请求的数据在缓存中存在(命中)还是不在(未命中)时,应如何响应。 - **写策略**:包括直写(Write-through)和回写(Write-back)两种,决定数据修改后是否立即写回主存或暂时保存在缓存中。 通过这个项目,你将深入理解缓存的工作原理,包括缓存的访问时间、命中率和带宽优化等概念,这对于理解计算机系统性能和设计高速缓存系统至关重要。同时,Verilog HDL的实践应用也将提升你的硬件设计能力。
2023-07-14 上传

# 考虑增加某个计数,会不会提高socre import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # from sklearn.metrics import mean_squared_error file_soft = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/soft_event_ftc.xlsx" file_hard = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_event_ftc.xlsx" file_hard_cache = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_cahce_event_ftc.xlsx" pd_data_soft = pd.read_excel(file_soft,index_col=0) pd_data_hard = pd.read_excel(file_hard,index_col=0) pd_data_hard_cache = pd.read_excel(file_hard_cache,index_col=0) pd_y = pd_data_hard_cache['cores-power'] not_selected_event = ['branch-misses','bus-cycles','cache-misses','instructions', 'ref-cycles','L1-dcache-load-misses', 'L1-dcache-stores','L1-icache-load-misses', 'LLC-load-misses','LLC-store-misses','LLC-stores', 'branch-load-misses','dTLB-load-misses','dTLB-loads', 'dTLB-store-misses','dTLB-stores','iTLB-load-misses', 'iTLB-loads','node-load-misses','node-loads','node-store-misses', 'node-stores','alignment-faults','bpf-output','cgroup-switches', 'cpu-migrations','dummy','emulation-faults','major-faults','minor-faults', 'page-faults','task-clock',] count =0 pd_x = pd.concat([pd_data_hard,pd_data_hard_cache,pd_data_soft],axis=1,join='outer') for i in not_selected_event: count = count+1 pd_x =pd.concat(pd_x[i],pd_x[['cpu-clock','context-switches', 'branch-instructions','cpu-cycles','cache-references', 'L1-dcache-loads','LLC-loads','branch-loads']],axis=1,join='outer') model = LinearRegression().fit(pd_x, pd_y) # print(model.score(pd_x,pd_y)) #R2 score y_pred = model.predict(pd_x) # plt.plot(y_pred) # plt.plot(pd_y) mse = mean_squared_error(pd_y, y_pred) print(count,i,model.score(pd_x,pd_y), mse,'\n') woatis wring

2023-06-07 上传