計算機系統(tǒng)結構實驗報告(共22頁)

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上計算機系統(tǒng)結構實驗報告 3.1流水線中的相關一、實驗目的 1. 掌握WinDLX模擬器的操作和使用，熟悉DLX指令集結構及其特點； 2. 加深對計算機流水線基本概念的理解； 3. 進一步了解DLX基本流水線各段的功能以及基本操作； 4. 加深對數(shù)據(jù)相關、結構相關的理解，了解這兩類相關對CPU性能的影響； 5. 了解解決數(shù)據(jù)相關的方法，掌握如何使用定向技術來減少數(shù)據(jù)相關帶來的暫停。 二、實驗平臺WinDLX模擬器。三、實驗內容、步驟及實驗結果 1.用WinDLX模擬器執(zhí)行下列三個程序： 􀁺 求階乘程序fact.s 􀁺 求最大公倍數(shù)程序

2、gcm.s 􀁺 求素數(shù)程序prim.s 分別以步進、連續(xù)、設置斷點的方式運行程序，觀察程序在流水線中的執(zhí)行情況，觀察CPU中寄存器和存儲器的內容。熟練掌握WinDLX的操作和使用。 結果總結：三種方式：步進的方式是按快捷鍵F7或者選擇菜單欄Execute中的Single Cycle;連續(xù)的方式是按快捷鍵F5或者選擇Execute中的Run;設置斷點是通過選擇window菜單欄中的code，然后在菜單欄中多出一項code項，選中你想要插入的指令，在多出來的code項中找到set breakpoint，即可插入斷點，然后按F5執(zhí)行即可。以fact.s為例Pipeline圖指出了每

3、個功能段所進行的具體指令，點擊指令還可以看到指令的具體相關的其他方面的內容。時空圖更加直觀的形式顯示出了在某個時間周期某個功能段所執(zhí)行的具體的指令。Register圖指出了各個寄存器和存儲器的值，如執(zhí)行完了第一條加法指令之后，R1=OX。Statistics圖指出了指令的相關分析數(shù)據(jù)，例如，執(zhí)行了6個cycles,4條指令在流水線中等相關的總結信息。執(zhí)行結果圖gcm.s、prim.s類似，所以只給出運行的結果圖 gcm.s結果圖Prim.s結果圖2. 用WinDLX運行程序structure_d.s，通過模擬找出存在資源相關的指令對以及導致資源相關的部件；記錄由資源相關引起的暫停時鐘周期數(shù)，計

4、算暫停時鐘周期數(shù)占總執(zhí)行周期數(shù)的百分比；論述資源相關對CPU性能的影響，討論解決資源相關的方法。結果圖資源相關的指令：addd f0,f0,f4addd f2,f0,f2(發(fā)生先寫后讀的數(shù)據(jù)相關導致消除了資源相關)由圖可知是因為只有一個faddEX的運算部件，而它需要兩個時鐘周期，當?shù)谝粭laddd指令執(zhí)行EX段時，第二條指令勢必要等一個周期等faddEX部件空閑了才能夠使用。但是，同時由于這兩條指令存在先寫后讀數(shù)據(jù)相關，暫停一個周期之后沒有了資源相關單條指令的詳細資源沖突圖因為Statistics圖中的分析數(shù)據(jù)沒有看見structural stall，但是根據(jù)圖知道這個存在addd f2,f0

5、,f2時的資源沖突，大概循環(huán)了6次，總共時鐘周期是139個，所以資源相關引起的暫停的時鐘周期的個數(shù)是6個，暫停時鐘周期數(shù)占總執(zhí)行周期數(shù)的百分比為6/139 = 4.3%Statistics數(shù)據(jù)分析圖資源相關降低CPU性能，并行運算的速度降低，解決資源相關的方法有停頓幾個時鐘周期法（針對訪存沖突和設備資源沖突（輪流單個使用）或者是增加硬件設備（解決設備資源沖突）。3. 在不采用定向技術的情況下（去掉Configuration菜單中Enable Forwarding選項前的勾選符），用WinDLX運行程序data_d.s。記錄數(shù)據(jù)相關引起的暫停時鐘周期數(shù)以及程序執(zhí)行的總時鐘周期數(shù)，計算暫停時鐘周期

6、數(shù)占總執(zhí)行周期數(shù)的百分比。 在采用定向技術的情況下（勾選Enable Forwarding），用WinDLX再次運行程序data_d.s。重復上述3中的工作，并計算采用定向技術后性能提高的倍數(shù)。1、不定向技術：總時鐘周期=202 數(shù)據(jù)相關引起的暫停時鐘周期=104暫停時鐘周期數(shù)占總執(zhí)行周期數(shù)的百分比=51.48%2、定向技術：總時鐘周期=128 數(shù)據(jù)相關引起的暫停時鐘周期=30暫停時鐘周期數(shù)占總執(zhí)行周期數(shù)的百分比=23.44%定向技術的加速比 = 202/128 = 1.578四、心得體會通過使用WinDlX對指令模擬與分析，我們對流水線的執(zhí)行過程更加熟悉，也對執(zhí)行時出現(xiàn)的問題，如資源相關，數(shù)

7、據(jù)相關等產生原因有了清晰的認識，進一步加深了使我們對流水線的理解。3.2循環(huán)展開及指令調度一、實驗目的1. 加深對循環(huán)級并行性、指令調度技術、循環(huán)展開技術以及寄存器換名技術的理解； 2. 熟悉用指令調度技術來解決流水線中的數(shù)據(jù)相關的方法； 3. 了解循環(huán)展開、指令調度等技術對CPU性能的改進。 二、實驗平臺 WinDLX模擬器。三、實驗內容、步驟及實驗結果1用指令調度技術解決流水線中的結構相關與數(shù)據(jù)相關（1）用DLX匯編語言編寫代碼文件*.s，程序中應包括數(shù)據(jù)相關與結構相關（假設：加法乘法除法部件各有2個，延遲時間都是3個時鐘周期） （2）通過Configuration菜單中的“Floatin

8、g point stages” 選項，把加法乘法除法部件的個數(shù)設置為2個，把延遲都設置為3個時鐘周期； （3）用WinDLX運行程序。記錄程序執(zhí)行過程中各種相關發(fā)生的次數(shù)、發(fā)生相關的指令組合，以及程序執(zhí)行的總時鐘周期數(shù)； （4）采用指令調度技術對程序進行指令調度，消除相關； （5）用WinDLX運行調度后的程序，觀察程序在流水線中的執(zhí)行情況，記錄程序執(zhí)行的總時鐘周期數(shù)； （6）根據(jù)記錄結果，比較調度前和調度后的性能。論述指令調度對于提高CPU性能的意義。1) 代 碼：divf f2,f5,f6divf f1,f2,f6divf f3,f1,f5divf f0,f4,f7addf f14,f0,

9、f6addf f15,f5,f7multf f20,f4,f6multf f21,f5,f72）設置運算部件個數(shù)以及運算時鐘周期數(shù) Pipeline圖以下為出現(xiàn)的數(shù)據(jù)相關先寫后讀相關由于只有兩個除法部件，所以出現(xiàn)了功能部件的沖突?？偟膱?zhí)行周期是38指令調度后代碼：將無關指令放在一起執(zhí)行，相關指令分開盡量避免數(shù)據(jù)相關divf f2,f5,f6multf f20,f4,f6multf f21,f5,f7divf f1,f2,f6addf f15,f5,f7divf f3,f1,f5divf f0,f4,f7addf f14,f0,f6 Pipeline圖Statistics圖總執(zhí)行時鐘周期為35個

10、。（6）指令調度后，數(shù)據(jù)相關減少了，總時鐘周期數(shù)減少了，效能提高了。調度前的時鐘周期數(shù)為38，調度后的時鐘周期數(shù)減少為35，加速比 = 38/35= 1.082. 用循環(huán)展開、寄存器換名以及指令調度提高性能（1）用DLX匯編語言編寫代碼文件*.s，程序中包含一個循環(huán)次數(shù)為4的整數(shù)倍的簡單循環(huán)； （2）用WinDLX運行該程序。記錄執(zhí)行過程中各種相關發(fā)生的次數(shù)以及程序執(zhí)行的總時鐘周期數(shù)； （3）將循環(huán)展開3次，將4個循環(huán)體組成的代碼代替原來的循環(huán)體，并對程序做相應的修改。然后對新的循環(huán)體進行寄存器換名和指令調度； （4）用WinDLX運行修改后的程序，記錄執(zhí)行過程中各種相關發(fā)生的次數(shù)以及程序執(zhí)行

11、的總時鐘周期數(shù)； （5）根據(jù)記錄結果，比較循環(huán)展開、指令調度前后的性能。帶循環(huán)指令代碼：求四個1相加的和，結果存在r2中 .text.globalmainmain:addi r1,r0,#4 addi r2,r0,#0Loop:sgt r3,r1,r0 bnez r3,Sub1 trap 0Sub1: addi r2,r2,#1 subi r1,r1,#1 j Loop結果：總時鐘周期是42個，5 raw stalls,循環(huán)了4次，結果r2 = 4循環(huán)展開：代碼： .text.globalmainmain:addi r1,r0,#4 addi r2,r0,#0 addi r2,r2,#1 su

12、bi r1,r1,#1 addi r2,r2,#1 subi r1,r1,#1 addi r2,r2,#1 subi r1,r1,#1 addi r2,r2,#1 subi r1,r1,#1 trap 0結果：總時鐘周期是15個，0 raw stalls,執(zhí)行了4次，結果r2 = 4原因對比：是因為LOOP指令執(zhí)行完后會有一個nop指令的延遲。四、實驗總結a) 指令調度技術可以明顯的優(yōu)化指令執(zhí)行的效率，通過指令調度使得功能部件被盡可能的充分使用，從而進一步加強指令執(zhí)行的效率；b) 循環(huán)在執(zhí)行時會出現(xiàn)不同循環(huán)次數(shù)的執(zhí)行過程中出現(xiàn)相關，導致數(shù)量增加，通過寄存器換名等方法，使得這種相關性數(shù)量下降。3

13、.3 Cache性能分析一、實驗目的 1 加深對Cache的基本概念、基本組織結構以及基本工作原理的理解； 2 了解Cache的容量、相聯(lián)度、塊大小對Cache性能的影響； 3 掌握降低Cache失效率的各種方法，以及這些方法對Cache性能提高的好處； 4 理解Cache失效的產生原因以及Cache的三種失效； 5 理解LRU與隨機法的基本思想，及它們對Cache性能的影響； 二、實驗平臺SimpleScalar模擬器。三、實驗內容及步驟1在基本配置情況下運行程序（請指明所選的測試程序），統(tǒng)計Cache總失效次數(shù)、三種不同種類的失效次數(shù)； 配置好了環(huán)境之后，用hello.c生成的a.out文

14、件來進行模擬演示。由圖可知：Cache的總失效次數(shù)為458，容量失效和沖突失效都發(fā)生了替換總共為202，那么強制性沖突就為256。2改變Cache容量（*2，*4，*8，*64），運行程序（指明所選的測試程序），統(tǒng)計各種失效的次數(shù)，并分析Cache容量對Cache性能的影響； 測試程序為test-math。Cache參數(shù)設定舉例：-cache:dl1 dl1：2:32:4:r 第一個參數(shù)為集合數(shù)，第二個參數(shù)為塊的大小，第三個參數(shù)為相聯(lián)度，最后一個參數(shù)為策略。改變集合數(shù)，設定塊大小為32B，相聯(lián)度為4路，采取LRU策略，來考慮容量對cache性能的影響。*2：設定容量為2*32*4B時，結果如下

15、： *4：設定容量為4*32*4B時，結果如下：*8：設定容量為8*32*4B時，結果如下：*64：設定容量為64*32*4B時，結果如下：從上面的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)信息，制作下面的表。容量大小總失效率總失效數(shù)容量失效和沖突失效數(shù)強制性失效數(shù)*20.1264726572578*40.07444277426116*80.03802180215426*640.0100575319256結論：隨著cache容量的增大，總失效率減小，總失效數(shù)也減少，容量失效和沖突失效數(shù)也減小，但是強制性失效數(shù)反而升高。3改變Cache的相聯(lián)度（1路，2路，4路，8路，64路），運行程序（指明所選的測試程序），統(tǒng)計

16、各種失效的次數(shù)，并分析相聯(lián)度對Cache性能的影響；測試程序為test-printf.參數(shù)dl1:2:32:1(2,4,8,64):l,固定其他的參數(shù)，只改變相聯(lián)度的參數(shù)，觀察相聯(lián)度對cache性能的影響。1路：2路：4路8路：64路：相聯(lián)度總失效率總失效數(shù)容量失效和沖突失效數(shù)強制性失效數(shù)1路0.420222路0.256344路0.1011537445373688路0.046224527245111664路0.0011603475128 結論：隨著相聯(lián)度的增大，總失效率減小，但減小的幅度減小，總失效數(shù)也減少，容量失效和沖突失效數(shù)也減小，但是強制性失效數(shù)反而升高。4 改變Cache塊大?。?2，

17、*4，*8，*64），運行程序（指明所選的測試程序），統(tǒng)計各種失效的次數(shù)，并分析Cache塊大小對Cache性能的影響；測試程序：test-fmath參數(shù)：dl1:64:8(16,32,64):1:l(塊大小8B)(塊大小16B)(塊大小32B)(塊大小64B)Cache塊大小總失效率總失效數(shù)容量失效和沖突失效數(shù)強制性失效數(shù)*2（8B）0.108918121556256*4（16B）0.0567944688256*8（32B）0.0300499243256*16(64B)0.015626029256結論：隨著相聯(lián)度的增大，總失效率減小，總失效數(shù)也減少，容量失效和沖突失效數(shù)也減小，但是強制性失效數(shù)反而升高但到了一定程度保持穩(wěn)定。5分別采用LRU與隨機法，在不同的Cache容量、不同的相聯(lián)度下，運行程序（指明所選的測試程序）統(tǒng)計Cache總失效次數(shù)，計算失效率。分析不同的替換算法對Cache性能的影響。測試程序： test-lswlrLRU:參數(shù)dl1:8:8:2:l 隨機法：參數(shù)dl1:32:32:1:rLRU:參數(shù)dl1:16:8:2:l隨機法：參數(shù)dl1:16:8:2:r情況總失效率總失效數(shù)容量失效和沖突失效數(shù)強制性失效數(shù)LRU8*8*20.3919185318476隨機法8*8*20.3976