硬件技術(shù)在硬件技術(shù)方面主要從處理機、存儲器和流水線三個方面來實現(xiàn)并行。1.處理機:主要的處理機系列包括CISC、RISC、超標量、VL1W、超流水線、向量以及符號處理機。傳統(tǒng)的處理機屬于復(fù)雜指令系統(tǒng)計算(CISC)結(jié)構(gòu)。指令系統(tǒng)大,指令格式可變,通用寄存器個數(shù)較少,基本上使用合一的指令與數(shù)據(jù)高速緩存,時鐘頻率較低,CPI較高,大多數(shù)利用ROM 實現(xiàn)微碼控制CPU,而當今的精簡指令系統(tǒng)計算(RISC)處理機指令格式簡單規(guī)范,面向寄存器堆,采用重疊寄存器窗口技術(shù),具有多級Cache,多種流水線結(jié)構(gòu),強調(diào)編譯優(yōu)化技術(shù),時鐘頻率快,CPI低,大多數(shù)用硬連線控制CPU。
采用多級指令流水線結(jié)構(gòu)采用流水線技術(shù)可使每一時刻都有多條指令重疊執(zhí)行,以減小 CPI 的值,使 CPU 不浪費空周期。
摘 要:針對實時高速信號處理要求,設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于FPGA的高速流水線結(jié)構(gòu)的基4FFT處理器。根據(jù)各種不同基算法的運算量、硬件面積和控制復(fù)雜度,選定按時間抽取的基4算法,同時采用單路延時反饋(Single-path Delay Feedback,SDF)流水線結(jié)構(gòu),提高了處理速度。通過Verilog HDL語言進行模塊化描述和驗證,結(jié)果表明,該FFT處理器具有較高性能。
在此前的文章中,我已經(jīng)向你介紹了Kubeflow,這是一個為團隊設(shè)置的機器學習平臺,需要構(gòu)建機器學習流水線。 在本文中,我們將了解如何采用現(xiàn)有的機器學習詳細并將其變成Kubeflow的機器學習流水線,
Atitit 流水線子線程異常處理??1.1. 大概原理是 FutureTask排除異常 FutureTask.get ??can throw ExecutionException,can catch
引 言流水線技術(shù)通 過多個功能部件并行工作來縮短程序執(zhí)行時間,提高處理器核的效率和吞吐率,從而成為微處理器設(shè)計中最為重要的技術(shù)之一。ARM7處理器核使用了典型三級流 水線的馮·諾伊曼結(jié)構(gòu),ARM9系列則采用了基于
在數(shù)據(jù)集成中,經(jīng)常碰到大數(shù)據(jù)量的集成問題,基于數(shù)據(jù)倉庫方式的數(shù)據(jù)集成技術(shù)是一種比較流行的集成模式,提高該集成模式的查詢以及實化視圖的初始化效率、響應(yīng)速度,并防止內(nèi)存溢出,是數(shù)據(jù)集成中非常關(guān)注的地方。在基于數(shù)據(jù)倉庫方式的數(shù)據(jù)集成模式中,利用基于內(nèi)存控制的流水線處理方法,提高查詢以及實化視圖的初始化效率。
并不是所有的指令都需要上述每一個步驟,但是,多數(shù)指令需要其中的多個步驟。這些步驟往往使用不同的硬件功能,例如,ALU可能只在第4步中用到。因此,如果一條指令不是在前一條指令結(jié)束之前就開始,那么在每一步驟內(nèi)處理器只有少部分的硬件在使用。
摘要:設(shè)計了一種支持IEEE754浮點標準的32位高速流水線結(jié)構(gòu)浮點乘法器。該乘法器采用新型的基4布思算法,改進的4:2壓縮結(jié)構(gòu)和部分積求和電路,完成Carry Save形式的部分積壓縮,再由Carry Look-ahead加法器求得乘積。時
0 引言 現(xiàn)代信號處理技術(shù)通常都需要進行大量高速浮點運算。由于浮點數(shù)系統(tǒng)操作比較復(fù)雜,需要專用硬件來完成相關(guān)的操作(在浮點運算中的浮點加法運算幾乎占到全部運算操作的一半以上),所以,浮點加法器是現(xiàn)代信號處理
本文將討論處理器的一個重要的基礎(chǔ)知識:“流水線”。熟悉計算機體系結(jié)構(gòu)的讀者一定知道,言及處理器微架構(gòu),幾乎必談其流水線。處理器的流水線結(jié)構(gòu)是處理器微架構(gòu)最基本的一個要素,猶如汽車底盤對于汽車一般具有基石性的作用,它承載并決定了處理器其他微架構(gòu)的細節(jié)。本文將簡要介紹處理器的一些常見流水線結(jié)構(gòu),讓您真正讀懂處理器流水線。