• 分类
• 性能指标
  • 吞吐率
    • 优化性能
  • 加速比
  • 效率
• 相关与冲突
  • 举例：MIPS 5 段流水线
  • 相关
  • 流水线冲突
• 题目
  • 3.6
  • 3.7
  • 3.8
  • 3.12

分类

1. 部件级、处理机级、系统级
2. 单功能与多功能
3. 静态与动态
4. 线性与非线性
5. 顺序与乱序

性能指标

吞吐率

• $TP$: 吞吐率，单位时间内流水线所完成的任务数量或输出结果数量
• $\Delta t_n$: 第 $n$ 段所需时间

各段时间不等的流水线的实际吞吐率为

$$TP = \frac{n}{\sum_{i=1}^k \Delta t_i + (n-1)max(\Delta t_1, \Delta t_2, ..., \Delta t_k)}$$

最大吞吐率为

$$TP_{max} = \frac{1}{max(\Delta t_1, \Delta t_2, ..., \Delta t_k)}$$

优化性能

消除瓶颈段

1. 细分瓶颈段，使瓶颈段不再是最慢的一段
2. 重复设置瓶颈段

加速比

• $T_s$: 顺序执行所用的时间
• $T_k$: 按流水线方式处理所用的时间
• $k$: 流水线段数
• $n$: 流水线指令数

理论加速比

$$S = \frac{T_s}{T_k}$$

实际加速比：若各段时间相同，一条 $k$ 段流水线完成 $n$ 个连续任务

$$S = \frac{nk}{k+n-1}$$

这种情况下，最大加速比为

$$S_{max} = \lim_{n\rightarrow \infty}\frac{nk}{k+n-1} = k$$

流水线各段时间不等时，实际加速比为

$$S = TP \times \sum_{i=1}^k \Delta t_i$$

效率

流水线的效率指流水线设备的利用率，实际上就是时空图中阴影面积比总面积。

$$E = \frac{n \times \sum \limits_{i=1}^n t_i}{k\times T_k}$$

相关与冲突

举例：MIPS 5 段流水线

1. 取指 IF
2. 指令译码 / 读寄存器 ID
3. 执行 / 有效地址计算 EX
4. 存储器访问 / 分支完成 MEM
5. 写回 WB

	ALU	Load/Store	Branch
IF	取指
ID	译码、读寄存器堆
EX	执行	计算访存有效地址	计算目标地址设置条件码
MEM		访问存储器	若条件成立 转移目标地址送 PC
WB	计算结果写回寄存器堆	Load 数据写回寄存器堆

相关

两条指令之间存在某种依赖关系，在流水线中不能重叠或只能部分重叠。

1. 数据相关：后面的指令依赖前面的指令产生的结果，且这种关系可传递。
2. 名相关：“名” 指存储器或存储单元名称，名相关是两条指令使用相同的名， 但并没有数据流动。
   1. 反相关：两条指令所读的名相同
   2. 输出相关：两条指令所写的名相同
3. 控制相关：分支内的指令与条件判读指令之间的相关。

流水线冲突

由于相关存在，流水线中的下一条指令需要延迟执行。

1. 结构冲突：硬件满足不了指令重叠执行。

2. 数据冲突：需要用到前面指令的结果。

   1. 写后读：j 用到 i 的计算结果，且在 i 将结果写入寄存器之前 就去读该寄存器，得到旧的值。

   2. 写后写：指令 j 和指令 i 的结果寄存器相同，且 j 在 i 写入之前 就先对寄存器进行写入，导致写入顺序错误。

   3. 读后写：j 的目的寄存器和 i 的操作数寄存器相同，且 j 在 i 读取之前就写入了，导致数据错误。

   定向（旁路）技术

   在发生写后读相关的情况下，在计算结果尚未出来之前，后面等待结果的 指令不一定马上就要用该结果。

   如果能将计算结果从其产生的地方（ALU 出口）直接送到其他指令 需要它的地方（ALU 的入口），就可以避免停顿。

   

   并不是所有数据冲突都能够通过定向技术解决，有时必须停顿。 此外，可以通过在编译阶段进行指令调度的方式减少数据冲突。

3. 控制冲突：遇到分支指令或其他改变 PC 的指令。分支成功：PC 值改变 为分支转移的目标地址。流水线中，由分支指令引起的延迟称为分支延迟。 为减少分支延迟，可以

   1. 在流水线中尽早判断（或预测）分支
   2. 尽早计算分支目标地址

题目

3.6

1. 实际吞吐率： $$\frac{10}{(50 + 50 + 100 + 200) + 9 \times 200} = \frac{10}{2200}$$ 效率： $$\frac{10 \times (50 + 50 + 100 + 200)}{4 \times [(50 + 50 + 100 + 200) + 9 \times 200]} = \frac{5}{11}$$
2. 瓶颈在用时 100ns 和 200ns 的段，可重复设置瓶颈段或将其拆分来消除瓶颈。
   1. 采用拆分瓶颈段的方式，将第三段拆分为 50 * 2，第四段拆分为 50 * 4。 此时实际吞吐率 $T_p = \frac{10}{50\times 8 + 9 \times 50}$，效率 $E = \frac{10 \times 50 \times 8}{8 \times [(50 \times 8) + 9 \times 50]}$。
   2. 采用重复设置瓶颈段的方式，此时总用时 $T_k$ 需要画时空图得到。

3.7

1. 会发生阻塞
2. 最大吞吐率为 $\frac{1}{2\Delta t}$，处理 10 个任务时的实际吞吐率是 $\frac{10}{5\Delta t + 9 \times 2\Delta t}$，效率是 $\frac{10 \times 5\Delta t}{4 \times [5\Delta t + 9 \times 2\Delta t]}$
3. 设置两个第 3 段，改进后，$T_k = 14\Delta t$，吞吐率变为 $\frac{10}{14\Delta t}$， 效率变为 $\frac{10 \times 5\Delta t}{5 \times 14\Delta t}$

3.8

计算任务需要 4 次乘法，3 次加法，且加法操作需要至少两个乘法结果才能进行。 画时空图发现，先进行全部乘法操作，再进行加法操作所得到的就是最优结果。

吞吐率为 7 / 13，加速比为 $\frac{4 \times 4 + 4 \times 3}{13}$，效率由阴影面积比总面积得到。

3.12

1. 排空流水线策略，条件分支多 2 个时钟周期，其他多 1 个时钟周期，CPI = 1 + 20% * 2 + 5% = 1.45
2. 预测分支成功策略，预测成功多 1 个时钟周期，预测失败多 2 个时钟周期， CPI = 1 + 20% * (60% + 40% * 2) + 5% = 1.33
3. 预测分支失败策略，预测成功无额外时钟周期，预测失败多 2 个时钟周期， CPI = 1 + 20% * (60% * 2 + 40% * 0) + 5% = 1.29

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