Современные микропроцессоры

Для высокоэффективных вычислительных систем необходимо иметь на кристалле как можно больше функций по обработке и хранению данных, а также интерфейс с пользователем и другими системами. Повышение производительности МП достигается за счёт увеличения тактовой частоты, параллельной и конвейерной обработки данных, а также уменьшения времени доступа к памяти [8].

Структурный параллелизм МП. Использование присущего большинству программ естественного параллелизма вычисления целочисленных адресных выражений и собственно обработки данных в формате с плавающей точкой привело к появлению разнесённых архитектур. Такой МП состоит из двух связанных подпроцессоров (адресныйА - процессор и исполнительныйЕ - процессор), каждый из которых управляется собственным потоком команд. Разнесённая архитектура позволяет достигать равных производительностей как при обработке чисел (скалярной), так и при обработке массивов чисел (используется одна векторная команда). Расщепление программы на программы для А- и Е- процессоров производится компилятором или блоком-расщепителем.

Структурное уменьшение времени доступа к памяти. Это обусловлено тем, что время доступа в основную память более чем в десять раз больше, чем время преобразования данных в регистрах процессора. Время доступа уменьшаетмногоуровневая иерархия памяти:

– регистры 64-256 слов со временем доступа 1 такт процессора;

– кэш 1-го уровня – 8 к слов со временем доступа 1–2 такта;

– кэш 2-го уровня – 256 кслов с временем доступа 3–5 тактов.

RISC-процессоры. В практике используется ограниченный набор простых команд форматов «регистр, регистр®регистр» и «регистр«память». Компиляторы не в состоянии эффективно использовать сложные команды. Это способствовало формированию концепции процессоров с сокращённым набором команд, или RISC - процессоров.

Методы ускорения переключения контекста процессора. Современные ОС и системы программирования широко используют переключение контекста процессора (содержимого регистров и отдельных управляющих триггеров) при отработке входа в прерывание и выхода из него, входа и выхода из подпрограммы и в случае организации мультипрограммной работы. Время переключения контекста должно быть минимальным. Уменьшение времени переключения контекста процессора может быть достигнуто за счёт:

– сокращения количества регистров, содержимое которых сохраняется в памяти;

– аппаратной поддержкой сохранения регистров;

– введения специальных соглашений, регламентирующих использование регистров в программах (это позволяет перейти от полного сохранения контекста к частичному ).

3.3.2.1 Разновидности архитектур современных микропроцессоров

Класс суперскалярных процессоров реализует подход, что никакого указания на параллельную обработку внутри процессора система команд не содержит. Но другой подход открывает все возможности параллельной обработки: в специальных полях команды каждому из параллельно работающих устройств предписывается действие, которое устройство должно совершить. Это процессоры с длинным командным словом (VLIW).

Суперскалярные и VLIW -процессоры относятся к классу архитектур, использующих параллельность уровня команд (ILP). Текст последовательной программы на языке высокого уровня компилируется в машинный код, отражающий статическую структуру программы.

Для устранения зависимостей, вызванных командами переходов, используется метод предсказания, позволяющий извлекать и условно исполнять команды предсказанного перехода. Если обнаружится, что предсказание было неверно, состояние процессора восстанавливается на момент принятия решения о выполнении перехода. Исполняемые команды могут быть зависимы по данным, когда используются одни и те же ресурсы памяти. Поэтому эти ресурсы используются в предписываемом программой порядке.

Мультискалярные процессоры в своей архитектуре используют статический и динамический анализ кода с целью выявления резервов параллелизма уровня отдельных команд и программных сегментов с использованием информации от компилятора языка высокого уровня. Программа разбивается на совокупность задач с помощью программных и аппаратных средств. Задача – часть программы, выполнению которой соответствует непрерывная область динамической последовательности команд.

Сигнальные процессоры используются для цифровой обработки сигналов. Их особенности – малоразрядная (сорок и менее разрядов) обработка чисел с плавающей точкой, преимущественное использование чисел с фиксированной точкой разрядности 32 и менее, а также ориентация на несложную обработку больших массивов данных. Особенности задач цифровой обработки сигналов – это поточный характер обработки больших объёмов данных в реальном режиме времени.

Существует иной подход к получению высокой производительности. Большое число компонентов на полупроводниковом кристалле может быть задействовано для создания симметричной мультипроцессорной системы с более простыми процессорами, обрабатывающими целочисленные операнды. Это так называемые медийные процессоры, используемые для обработки в реальном времени видео- и аудиоинформации.

Транспьютеры. Концепция параллелизма позволяет повысить производительность и надёжность вычислительных систем, используя построение массово-параллельных систем на базе БИС. Транспьютер (транзистор + компьютер) – это микрокомпьютер с собственной внутренней памятью и линками (каналами) для соединения с другими транспьютерами. Часто этот термин трактуется как обобщённое название микропроцессоров со встроенными межпроцессорными интерфейсами. Транспьютеры имеют высокую степень «функциональной самостоятельности», просты в интеграции и обладают периферийными устройствами.

Нейропроцессоры. Нейросетевой подход эффективен при решении плохо формализованных задач, для которых трудно указать последовательность действий. К ним относятся распознавание образов и кластеризация данных – группировка данных по присущей им «близости». Применение кластеризации связано со сжатием данных, анализом и поиском в них закономерностей.

В отличие от формализованных задач, нейронная сеть может экстраполировать результат. Учёт новых факторов нейросетью происходит за счёт переобучения сети с их участием, а не в переделывании формализованных правил. При ограниченном числе экспериментальных данных нейронные сети являются аппаратом, позволяющим максимально использовать имеющуюся информацию.

Общая идея применения нейронных сетей основана не на выполнении предписанного алгоритма, а на запоминании сетью предъявленных ей примеров на этапе создания сети и выработке результатов, согласованных с запомненными примерами. В решаемых задачах точки многомерного пространства образуют области точек, обладающих одним и тем же свойством. Нейронные сети запоминают подобные области, а не отдельные точки, представляющие предъявленные при обучении примеры. При запоминании используется отдельный элементарный вычислитель, называемый нейроном, а для запоминания всех областей используется объединение составляющих нейронов в параллельную структуру – нейросеть.

Построение вычислительных систем, интерпретирующих нейросетевые алгоритмы, осуществляется на традиционной элементной базе. Принятой в нейрокомпьютерном мире единицей измерения производительности является «число соединений в секунду»CPS (connections per second). Под соединением понимается умножение входа на вес и сложение с накопленной суммой. Другой показатель – число изменённых значений весов в секунду CUPS (connections update per second).

Цифровые нейроБИС, как и аналоговые и гибридные, реализуют нейроалгоритмы, могут включать схемы настройки весов при обучении, предусматривать внешнюю загрузку весов. Цифровые БИС для систолических систем и систем с одним потоком команд представляют собой близкие к обычным RISC-процессарам устройства, обычно 16- или 32-разрядные процессоры.

Аналоговые нейро-БИС используют простые физические эффекты для выполнения нейросетевых преобразований. Аналоговые элементы обычно меньше и проще цифровых, но для обеспечения необходимой точности требуют тщательного проектирования.

Дата добавления: 2014-01-13