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数字设计与计算机架构课程的第二讲笔记(2)

数字设计与计算机架构课程笔记

ETH Zürich 2023春季学期·第二讲:权衡、指标和设计心态


一、计算机系统基础

1.1 系统组成

  • 计算:执行算术/逻辑运算(如ALU功能)。
  • 通信:数据在组件间传输(如总线架构)。
  • 存储/内存:快速访问程序与数据(如缓存层次结构)。

1.2 体系结构层次

从抽象到物理的层级:

  1. 问题 → 2. 算法 → 3. 逻辑 → 4. 设备 → 5. 电子

二、处理器类型与设计目标

2.1 通用 vs 专用处理器

类型 优势 劣势
通用CPU 灵活性高、可编程性强 能效/性能非最优
专用ASIC 高性能、高能效 灵活性差、开发成本高

2.2 现代处理器架构

平台 功能特点
CPU 执行通用指令(如程序控制、分支预测)
GPU 并行处理图形与大规模数据(如SIMD架构)
FPGA 可重构逻辑功能(如硬件原型设计)
ASIC 定制化优化特定任务(如AI推理)

三、基础构建模块

3.1 晶体管与逻辑门

  • MOS晶体管
    • n型:电子导电(低电平导通)。
    • p型:空穴导电(高电平导通)。
  • CMOS逻辑门
    • 优势:静态功耗低、噪声容限高。
    • 实现:互补nMOS/pMOS网络(如NAND门由并联nMOS与串联pMOS构成)。

3.2 组合逻辑电路

  • 功能特性
    • 输出仅依赖当前输入(无记忆)。
    • 标准形式:SOP(积之和)与POS(和之积)。
  • 逻辑简化方法
    • 布尔代数规则(如吸收律、德摩根定律)。
    • Karnaugh图:通过相邻项合并最小化表达式(如BCD增量函数简化)。

3.3 组合逻辑构建块

模块 功能描述
解码器 二进制输入→独热码输出
多路选择器 按选择信号选通输入
全加器 实现二进制加法(含进位)
PLA 可编程逻辑阵列(SOP/POS配置)

四、数据移动与能耗瓶颈

4.1 能量对比

  • 计算能耗:执行算术和逻辑运算所需的能量。
  • 数据移动能耗:将数据从内存移动到处理器,或在不同内存层次之间移动所需的能量。

4.2 瓶颈成因

  1. 内存层次结构:数据需跨多层传输(寄存器→缓存→主存)。
  2. 访问模式:缓存未命中导致频繁主存访问。
  3. 物理距离:存储器与处理器分离增加延迟与能耗。

4.3 优化技术

  • 存内计算 (PIM):在DRAM内集成计算单元(如Samsung AxDIMM)。
  • 近内存计算:将处理器嵌入内存芯片(如UPMEM引擎)。
  • 缓存优化:提升命中率以减少主存访问。

五、逻辑设计关键问题

5.1 逻辑门选择

  • CMOS技术:主流方案(低功耗、高集成度)。
  • 特殊场景
    • ECL:高速(如高性能计算)。
    • GaAs:高频(如通信设备)。

5.2 功耗优化

  • 动态功耗:降低电压、时钟门控。
  • 静态功耗:低泄漏晶体管、功率门控。

总结:本笔记整合了数字设计的核心构建模块(晶体管、逻辑门、组合逻辑)、现代架构挑战(数据移动瓶颈)及优化策略,强调权衡分析与能效设计原则,为后续微处理器设计提供理论基础。