计算机系统结构复习精华：从基础到高级技术

"南京工业大学计算机系统结构复习重点，涵盖了从计算机系统结构设计基础到向量流水处理的多个核心知识点，适合考试复习。" 在计算机系统结构的学习中，首先要理解系统结构的定义，它包括硬件和软件的组合，以及它们如何协同工作。系统结构可以分为不同的类别，比如冯·诺依曼结构、哈佛结构等。研究范围涵盖从微架构到宏观的系统设计。软硬件等价的概念、透明性、兼容性（如向后兼容）、仿真、模拟等都是重要的概念，经常出现在填空或简答题中。阿姆达尔定律是评估系统性能提升的一个法则，加速比的计算是理解和分析系统性能的关键。 计算机性能通常通过CPU时间、CPI（每指令周期数）等指标来衡量。成本不仅涉及到硬件成本，还包括运行和维护的成本。CPU性能的计算涉及TCPU、CPI、MIPS（每秒百万指令数）和MFLOPS（每秒百万浮点运算次数），这些都是大题中的常见内容。 数据类型和数据表示是基础，特别是IEEE754标准，用于浮点数的表示，是考试的重要知识点。指令系统的设计原理及风格包括不同类型的指令集结构，如堆栈型、累加器型和通用寄存器型。操作数访问方式如直接寻址、间接寻址、寄存器寻址等，以及霍夫曼编码，这种压缩技术在指令格式优化中发挥作用。 标量流水技术是提高处理器效率的重要手段。控制流的改变、重叠操作和先行控制等概念会涉及到流水线的工作原理、分类和性能分析。流水线的主要障碍包括资源冲突、数据相关冲突和控制转移冲突，解决这些问题的方法如中断处理和调度策略也是考试的重点。 向量流水处理则进一步提升了性能，向量流水机的基本系统结构、向量启动时间和启动率，以及向量操作长度控制和向量访问步长都需要掌握。为了增强向量处理性能，多功能部件的并行操作和链接技术（如时间要求和向量长度匹配）等策略会出现在考试中。 此外，条件执行语句和稀疏矩阵加速处理也是高级主题，对于理解和实现更复杂的计算任务至关重要。在复习时，应深入理解这些概念，并通过练习题和案例分析来巩固知识，以应对可能的考试题目。