Arch

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信息搜集

A4: https://note.hobbitqia.cc/CA/

https://github.com/CSWellesSun/ZJUCourse/blob/main/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%93%E6%9E%84/%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%93%E6%9E%84.md

https://ruoxining.github.io/notebook/CS/CA/

按我发给你的顺序： 笔记1，体系结构最后一部分 Cache Coherence 的笔记尚未完成，但这部分内容非常重要。 笔记2，相对完整，主要存在的问题是没有记录Scoreboard的例子，复习时可以参考PPT看其中的例子，其他都比较详细。 笔记3，不是很全

。

系统类的课（数逻，计组，体系结构，操作系统）

=> 系统设计、数字设计前端方面的基础很扎实（硬件、系统）

chap1

Performance improvements:

• Improvements in semiconductor technology
  • Feature size, clock speed

• Improvements in computer architectures

  • Enabled by HLL compilers, UNIX

  • Lead to RISC architectures

• Together have enabled:
  • Lightweight computers
  • Productivity-based managed/interpreted programming languages

Classes of Computer

• Personal Mobile Device (PMD)
• Desktop Computing
• Servers
• Clusters / Warehouse Scale Computers
• Internet of Things/Embedded Computers

Parallelism 并行

• in applications:
  • Data-Level Parallelism (DLP)
  • Task-Level Parallelism (TLP)
• architectural:
  • Instruction-Level Parallelism (ILP) 指令级
  • Vector architectures/Graphic Processor Units 向量体系结构和GPU：单条指令并行应用于一个数据集
  • Thread-Level Parallelism 线程级
  • Request-Level Parallelism 请求级

Flynn’s Taxonomy (计算平台的Flynn分类)

• 单指令流、单数据流（SISD）：ILP技术（超标量和推理执行）的SISD体系结构
• 单指令流、多数据流（SIMD）：向量体系结构、标准指令集的多媒体扩展、GPU
• 多指令流、单数据流（MISD）：暂时没有出现
• 多指令流、多数据流（MIMD）：针对任务级并行。线程级并行、请求级并行（集群和仓库级计算机）

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不做优化的话，功率密度（每平方毫米功率上千瓦）非常大，会出问题，因此要关掉一部分晶体管（可能最终只有百分之十的在工作）

现在没有发生，因为经过了优化，但是散热等问题仍要重视

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Improve Energy-Efficiency

1.关掉不用的模块

2.动态调频调压（非常重要）

3.特殊设计？

4.先把功耗拉上去，再慢慢散热（如初始化）

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静态功耗/漏功耗

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