2020春-lecture71

《2020春-lecture71》的内容主要聚焦在计算机体系结构的流水线和控制相关的高级主题上，包括流水线的设计挑战、数据相关性、控制相关性以及分支预测等核心概念。 首先，流水线的设计目标是提高处理器的吞吐量，通过分段的方式将CPU的操作分解为多个阶段，使得每个阶段可以并行处理。然而，流水线面临的主要问题是如何平衡各个流水段，确保在有中断、异常或数据/控制相关性时仍能保持高效运行。数据相关性包括反相关和输出相关，处理这些问题的方法有检测并等待、数据转发/旁路、消除相关性以及预测和验证等策略。硬件和软件在处理数据相关时各有作用，例如基于软件的互锁通常采用静态调度，而基于硬件的互锁则采用动态调度。 控制相关性主要涉及分支预测，因为分支指令的执行会影响后续指令的取指地址。四种主要的分支类型包括条件分支、无条件分支、调用和返回，它们的处理方式不同。条件分支在取指阶段无法确定其方向，需要在执行阶段才能确定，而无条件分支和调用/返回分支在译码阶段即可解析。分支预测是解决控制相关性的一种有效手段，通过预测下一条指令的取指地址，通常的预测策略是假设下一条指令的地址为当前PC加4。这种猜测在大多数情况下是准确的，但预测错误会导致流水线清空，造成性能损失。 此外，流水线中还有其他处理控制相关性的方法，如延迟分支、推断执行和多路径执行。延迟分支会在分支指令后插入一些非控制指令，即使预测错误也允许后续指令继续执行。推断执行则是处理器尝试在没有明确分支信息时继续执行，而多路径执行则同时从多个可能的分支路径取指，以减少因分支预测错误造成的延迟。 在实际的工程实践中，处理流水线中的相关性和控制问题是非常关键的，因为它直接影响到处理器的性能和效率。通过优化这些策略，可以显著提升计算机系统的整体运行速度和响应能力。因此，理解并掌握这些高级流水线技术对于设计高效的处理器至关重要。