也称为普林斯顿结构,即程序将指令存储器和数据存储器合并在一起的存储结构,程序与数据公用1个存储空间,只是程序指令存储地址与数据存储地址指向同一存储器的不同物理地址;采用单一的地址及数据总线,程序指令与数据的宽度相同,在告诉运算时,传输通道上存在着瓶颈效应。
一种提升性能的方法叫 "指令流水线",想象下你要洗一整个酒店的床单,但只有 1 个洗衣机, 1 个干燥机。
CPU执行一条指令也是类似的操作:取址-》解码-》执行,不断重复。此时一条指令需要三个时钟周期才能完成(取址,解码,执行)。
体系结构指指令集体系结构,即指令集的规范,而微体系结构是指体系结构的具体逻辑实现,同一种指令集体系结构可以用不同的微体系结构,并采用不同的流水线设计,不同的分支预测算法等。
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段(Stages)对数据进行筛选、转换、分组和计算,从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作,数据在每个阶段经过处理后,传递给下一个阶段,最终得到所需的聚合结果。
现在的CPU处理器一般都是超流水线工作,动不动就是10级以上流水线,超高主频,这两者之间有什么关系呢?今天就跟大家科普下CPU流水线的工作原理,以及他们之间的关系。
采用单缓冲区时,由于将盘块读入缓冲区与将数据从缓冲区转到用户区,都要用到同一个缓冲区,所以只能把这两步作为一个段,计算方式:16+5+1+(10-1)*(16+5)=211
本文梗概: 刚开始接触持续部署、微服务(MS)和容器,你可能觉得这三个东西毫无关联。因为DevOps并没有规定持续部署中需要使用微服务,也没有要求微服务必须打包集成到容器中。但是,当我们发现这三样东西相互结合的时候,新世界的大门就这样打开了。容器领域的发展以及不可变部署的理念指导我们克服了很多以前微服务出现的问题。同时使系统变得更加灵活,部署变得更加快捷,进而实现持续部署并提高成本效率。 原著作者介绍: Viktor Farcic CloudBees资深顾问,熟悉多种编程语言,从最早的Pascal,Bas
1.1、数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我
为什么Intel处理器主频这么高,而AMD处理器主频都很低?是不是AMD处理器性能不如Intel?我们一般的回答都是,因为Intel处理器与AMD处理器内部构架不同,所以导致了这种情况,还有一种具体一点的回答就是因为Intel处理器流水线长,那到底流水线与CPU主频具体有什么关系呢?今天给大家带来一篇我以前刊登在《电脑报》硬件板块技术大讲堂版面的一篇原创文章。 关于CPU流水线的知识,很多报纸杂志都介绍过了,但以往的很多文章对某些问题的解释不够清楚,比如报纸杂志上曾多次提及增加流水线级数有利于提高CPU主频,但对其原因的解释却少有触及,又比如对于流水线的级数与其周期的关系是什么?CPU流水线与工厂流水线的区别和联系等问题的解释也不够清楚,本文将带领您找到以上问题的答案。关于流水线的基本原理本文就不再说明了,对于增加流水线级数有利于提升CPU主频这一观点笔者将通过理论论证和事实举例两方面对其进行解释说明。 我们先对流水线的级数与其周期的关系给出一个公式,一个k级流水线,处理n个任务总共需要花费“k+(n-1)”个周期,这是因为先是处理第一个任务就需要k个时钟周期,k个周期后流水线被装满,剩余n-1个任务只需n-1个周期就能完成。如果同样数量的n个任务不采用流水线处理,那么就需要n*k个周期,我们把两者做比,得到另一个概念,叫做流水线加速比C,所以C=n*k / [k+(n-1)],当n远远大于k时,C的值趋进于k,也就是说,理论上k级流水线几乎可以提高k倍速度,但这仅限于理论。看到这也许有的读者可能会感到一头雾水,不用急,下面就将举例对其进一步说明。 举例前先对流水线周期选取的问题进行一下解析,我们假设一辆成品车的生产过程分为车轮生产,车门生产,最后组装三个步骤,每辆车的车轮生产需要8s,车门需要12s,而最后的组装需要10s,在本例中生产厂商针对此情况设计了1条3级流水线,分别是车轮生产流水线,车门生产流水线以及组装流水线,整条流水线的周期选取为12s,注意,在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢?其实在现实生产中由于工艺水平,原料特性以及制造难度的不同,每级流水线完成任务的时间都可能是不同的,这里如果选择8s或10s为整条流水线的周期将会导致车门生产线的任务不能在单位周期内完成,也就无法及时向下一级提交任务,所以在k级流水线中只能选择完成任务所需时间最常的那级流水线的时间作为整条流水线的周期。此例虽然选取12s为整条流水线的周期,但这样又带来了另一个问题,在每个周期内车轮流水线与组装流水线为了等待车门流水线而造成了一定时间上的闲置,具体到CPU内部的流水线也同样存在这个问题,当然我们可以通过合理分配流水线和增加缓存来缓解此问题,但缓存的增加必然导致信号的延迟和高功耗高发热量! 好,我们回到上例,厂商打算在此3级流水线上生产6辆汽车,流水线周期为12s(流水线的周期选取可参看上文),模拟流程如图1,从图上可以看到,6辆汽车一共花费了9-1=8个周期,此结果也印证了上文n个任务总共需花费“k+(n-1)”个周期的公式,此3级流水线生产6辆汽车一共花费的时间是12*8=96s。 一段时间后,厂商决定进行技术改革,又把车轮生产线车门生产线以及组装生产线进一步细分,把流水线的级数由3条增至6条,改革后的6级流水线周期也从12s缩短至6s,(由于细分了各级流水线,所以在此假设每级流水线周期也由原来的8s,12s,10s减半,所以新流水线的周期选取为12s/2s=6s),新流水线生产6辆汽车所花费的周期为12-1=11,所花费的整体时间为11*6=66s,相对于上例的96s提升了30s,至此,我们已从理论上和实际上找到了增加流水线级数确实可以提高工作效率的依据,相信大家已经对流水线的知识有了更进一步的了解,这里还要对一些问题进一步说明。 1流水线级数与频率的关系 结合上文对周期设置的解释和两个例子的对比大家可以发现,只要进一步细分流水线增加其级数,就可以使整条流水线采用更短的周期工作,我们又知道频率等于周期的倒数,由此我们得出结论,增加流水线级数有利于提高各级流水线之间交换任务的频率,也就是有利于提高CPU的主频。 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试,其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s,由此我们发现无论对于几级流水线,单个产品的生产时间并没有因流水线级数而改变,既然这样那流水线是通过什么方式提升工作效率的?右图模拟的是不采用流水线时一辆汽车的生产流程,由3个工人分别负责完成3个任务,从图上可以明确看到在每段时间内只有一个工人在工作,其余两个处于闲置状态,对比上例的两个图示我们发现流水线正是充分利用了这段闲置的时间,所以才在单位时
在Cortex-A9的文档《Cortex-A9 NEON Media Processing Engine》Technical Reference Manual中有关于Instruction Timing的信息,解释如下:
为什么Intel处理器主频这么高,而AMD处理器主频都很低?是不是AMD处理器性能不如Intel?我们一般的回答都是,因为Intel处理器与AMD处理器内部构架不同,所以导致了这种情况,还有一种具体一点的回答就是因为Intel处理器流水线长,那到底流水线与CPU主频具体有什么关系呢?今天给大家带来一篇我以前刊登在《电脑报》硬件板块技术大讲堂版面的一篇原创文章。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我
上一篇文章中我们做了一个除法的程序,其实现原理是不断使用减法当检测到0或者负数时停止。但是这种方式需要很多个时钟周期才能完成(13个周期,每次发一个时钟周期CPU去取一次指令执行【取指令,解码,执行】),特别低效。
RISC-V(跟我读:“risk----------------five”)是一个基于精简指令集(RISC)原则的开源指令集架构(ISA)。
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 ---- 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在使用sklearn做特征工程中,
CISC:Complex Instruction Set Computer,复杂指令集计算机;
在之前的两篇文章中,在 程序是如何在 CPU 中运行的(一)中讲述了一条一条指令和数据是如何在 CPU 中被运行的,在 程序是如何在 CPU 中运行的 (二)中以 PC 寄存器为中心,从汇编语言的角度阐述了程序是如何在 CPU 中有序执行的,该篇文章讲述流水线机制在 CPU 中的应用。
乒乓操作的处理流程为:输入数据流通过“输入数据选择单元”将数据流等时分配到两个数据缓冲区,数据缓冲模块可以为任何存储模块,比较常用的存储单元为双口 RAM(DPRAM)、单口 RAM(SPRAM)、FIFO 等。
显然,这不是巧合,这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时,不妨从一个基本的数据挖掘场景入手:
现有的SDN解决方案将控制平面与转发平面分离,并为我们提供了控制平面的可编程能力。而事实上,目前通过软件编程实现的控制平面的功能,在传统的高级交换机和路由器上也都能实现,差别是厂商把这些功能固化在了系统/硬件中,这些系统/硬件是封闭的,第三方难以介入进行定制或二次开发。虽然一些高级设备提供了SDK,使得用户能够进行一定程度的定制,但也必须受厂商所制定的规范的限制,能做到的事情十分有限。目前SDN所做的就是打破这些限制,让设备和网络更加的灵活,让用户不被厂商设备绑定,从而拥有无限的可能。 现有的SDN解决方
数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在《使用sklearn做单机特征工程》中,我们最后留下了一些疑问:特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform,fit方法居然和模型训练方法fit同名(不光同名,参数列表都一样),这难道都是巧合?
在各行各业,不难想象这样的场景,A 公司拥有大量数据,然而其并没有人力或计算能力对这些数据进行分析处理,因此,A 公司希望购买 B 公司的计算服务对数据进行处理,但是,A 公司不希望 B 公司获取这些数据的具体信息,因此,如果可以将数据进行加密,再传递给 B 公司进行处理,则可以满足 A 公司的所有需求。因此,在这样的场景下,我们需要一套加密体系,对密文执行的一些运算操作,可以等效为对明文执行的运算。
流水线设计的思想来源是高流量,也就是说时间延迟固定的情况下尽可能的产生高的流量,使得整体的信号传输速率得到提升。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_32092885/article/details/83349275
批量爬虫采集是数据获取的重要手段,但如何提高其效率却是让很多程序员头疼的问题。本文将分享七个实用技巧,帮助你优化批量爬虫采集工作,提高效率和产出。
所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级,在每一级插入寄存器并暂存中间数据。
流水线技术是一种将每条指令分解为多步,并让各步操作重叠,从而实现几条指令并行处理的技术。程序中的指令仍是一条条顺序执行,但可以预先取若干条指令,并在当前指令尚未执行完时,提前启动后续指令的另一些操作步骤。这样显然可加速一段程序的运行过程。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构,流水线的6步为: ( 1 ) 取指令。C P U从高速缓存或内存中取一条指令。 ( 2 ) 指令译码。分析指令性质。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数,操作数的地址也许在指令字中,也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时,就需再访问存储器,对操作数寻址并读出。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下,每步需要一个时钟周期。当流水线完全装满时,每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕,输出结果,就像轿车从组装线上开出来一样。P e n t i u m、Pentium Pro和Pentium II处理器的超标量设计更是分别结合了两条和三条独立的指令流水线,每条流水线平均在一个时钟周期内执行一条指令,所以它们平均一个时钟周期分别可执行2条和3条指令。 流水线技术是通过增加计算机硬件来实现的。例如要能预取指令,就需要增加取指令的硬件电路,并把取来的指令存放到指令队列缓存器中,使M P U能同时进行取指令和分析、执行指令的操作。因此,在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U,一个主A L U用于执行指令,另一个A L U专用于地址生成,这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难,好像比C语言还要难学。有一定难度是真的,但并没有比别的语言更难学。我们刚开始学C语言的时候也觉得C语言很难,直到我们把思维方式转变过来了,把微机原理学好了,能模拟CPU的运行方式来思考问题了,就会发现C语言也没那么难了。所以这里面存在一个思维方式的转换的过程。这对于学Verilog来说也是一样的,只不过Verilog比C语言还要更加底层,我们只掌握了CPU的思维模式还不行,还需要再往下学一层“硬件电路的思维模式”,才能更好的掌握硬件编程语言。
最近发现很多小伙伴工作很久了,大部分工作都是在重复的进行CRUD,对于一些基础性的知识,比如:计算机基础知识,操作系统,数据结构和算法等,却了解的少之又少。其实,很多时候,这些基础性的知识往往是造成程序员职业生涯瓶颈的一个重要的因素。所以,冰河强烈建议这些基础知识越早知道越好,越早掌握越好!最好是在大学时期就充分掌握这些计算机基础知识。
前段meldown漏洞事件的影响,那段时间也正好在读Paul的论文关于内存屏障的知识,其中有诸多细节想不通,便陷入无尽的煎熬和冥想中,看了《计算机系统结构》、《深入理解计算机系统》、《大话处理器》等经典书籍,也在google上搜了一大堆资料,前前后后、断断续续地折腾了一个多月,终于想通了,现在把自己的思想心得记录下来,希望对有这方面困惑的朋友有些帮助。
CPU Cache一直是理解计算机体系架构的重要知识点,也是并发编程设计中的技术难点,而且相关参考资料如同过江之鲫,浩瀚繁星,阅之如临深渊,味同嚼蜡,三言两语难以入门。正好网上有人推荐了微软大牛Igor Ostrovsky一篇博文《漫游处理器缓存效应》,文章不仅仅用7个最简单的源码示例就将CPU cache的原理娓娓道来,还附加图表量化分析做数学上的佐证,个人感觉这种案例教学的切入方式绝对是俺的菜,故而忍不住贸然译之,以飨列位看官。
1978年12月5日,物理学家赫尔曼·豪泽(Hermann Hauser)和工程师Chris Curry,在英国剑桥创办了CPU公司(Cambridge Processing Unit),主要业务是为当地市场供应电子设备。
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中,以及ISP的研究开发;请问这一方向以后的前景如何?
因为7、8月我跟小伙伴们在备战今年的全国大学生SDN大赛,9月在全身心投入准备特殊人才保研的专家答辩,所以好久没有新文章跟大家见面啦。现在一切尘埃落定,继续卯足了劲头向前冲,弥补这几个月落下的学习进度哈! 前段时间学了OpenFlow 1.3,感觉跟1.0比起来就是改头换面,焕然一新。改进了Match,改变了Action的地位和执行方式,引入了流表流水线处理,新加了Instruction、Meter Table、Group Table等,刚开始接触的同学可能一下子都不容易把握它们的整体脉络。 我在完整地学习
程序的性能=指令数×CPI×时钟周期,和周期相关的只有一个时钟周期,即CPU主频的倒数。 一个CPU的时钟周期可以认为是可以完成一条最简单的计算机指令的时间。
计算机体系结构,也称为计算机架构或计算机结构,是指计算机硬件和软件之间的结构和组织方式。它描述了计算机整体的组成、功能和相互关系,以及指导计算机硬件和软件的设计和实现。
Nuvoton’s NuMicro M2351 Cortex M23 MCU 指纹应用设计 1,ARM将ARMV8-A上的TrustZone技术移植到ARMv8-M上。 过去十年来,ARM与全球合作伙伴在全世界已经建立了一个32位系统嵌入式处理器巨大的生态,由于IoT的快速增长的需求,安全功能成为所有嵌入式系统的基础需求,ARM很自然的设计了下一代Cortex-M处理器! Cortex-M23和Cortex-M33处理器是非常受欢迎的Cortex-M产品系列最新成员。因此,这两个处理器保持了之前的预期特
这本书讲的是如何用verilog,以riscv为指令集,设计一款CPU。也就是书中说的蜂鸟E200。之前没有看过类似的书,对CPU的工作流程也不熟悉。这本书以verilog为载体,介绍了CPU的基本原理,对于第一次接触CPU内部眼里的菜鸟来说,简直不要太神奇。而且本书开源代码,只要有一块fpga,你也能够自己做出一块CPU来。
pipeline流水线设计是一种典型的 面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分,在同一时间内同时并行多个该功能请求,大大提高了某个功能的吞吐率;另一方面由于长功能路径被切割成短路径,可以达到更高的工作频率,如果不需要提高工作频率,多出来的提频空间可以用于降压降功耗。
在这篇简单的教程中,你将会学习到 Jenkins 的流水线即代码,以及如何开发流水线脚本的指导。 Jenkins 是一个开源持续集成服务器,它可以提供持续执行自动化构建和测试的能力。Jenkins 可以控制和监控多种任务,包括:拉取代码、静态代码分析、构建工程、执行单元测试、自动化或者性能测试,最后部署应用。这些任务通常是一个持续部署流水线。 流水线(Pipeline)是 Jenkins 的一套插件。流水线可以认为是执行任务的一系列阶段,它可以持续地发布你的应用。“持续”的概念是相对于你的应用环境来说的
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来,涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
CPU的基本工作是执行存储的指令序列,即程序。程序的执行过程实际上是不断地取出指令、分析指令、执行指令的过程。
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