計算機的性能指標(選擇題0~1題無大題)

存儲器的性能指標

總容量=存儲單元個數*存儲字長 bit

例:MAR16位,MDR16位? ? 總容量=2的16次方*16bit

補充:

n個二進制位就有2的n次方不同的狀態

一般描述文件大小容量單位? 2的10次方:K? ? 2的20次方:M? ? ? ? ?2的30次方:G? ? ?2的40次方:T

例:1MB=2的20次方B

CPU的性能指標

CPU時鐘周期:一個時鐘周期內,cpu僅完成一個最基本的動作。通常單位:微妙/納秒

cpu主頻(時鐘頻率,單位:赫茲/Hz)=1/cpu時鐘周期:cpu內數字脈沖信號振蕩的頻率? ??

補充:

時鐘周期數=時間(秒/s)*主頻

如主頻 2.5GHz 表示處理器每秒可執行 2.5×10?個時鐘周期

反映了CPU操作的基本節拍。主頻越高,CPU完成指令的一個執行步驟所需的時間越短

CPI:執行一條指令平均需要的時鐘周期數

補充:不同的指令,CPI不同,甚至相同的指令,CPI也可能有變化

執行一條指令的耗時:CPI*CPU時鐘周期

CPU執行時間(整個程序的耗時)=CPU時鐘周期數/主頻=(指令條數*CPI)/主頻

IPS:每秒執行多少條指令? ?主頻/平均CPI

MIPS:即每秒百萬條指令數,計算公式:指令數總和/執行時間(秒/s)*10的6次方

FLOPS:每秒執行多少次浮點運算

一般描述數量(數據處理速率 )單位??

k=千=10的3次方? M=百萬=10的6次方? G=十億=10的9次方? T=萬億=10的12次方??

p=千萬億=10的15次方? ?e=百萬萬億=10的18次方? ? z=10的21次方

系統整體的性能指標

數據通路帶寬:數據總線一次所能并行傳送信息的位數(各硬件部件通過數據總線傳輸數據)

吞吐量:系統在單位時間內處理請求的數量(主要取決于主存的存取周期)

響應時間:從用戶向計算機發送一個請求,到系統對該請求做出響應并得到它所需要的結果的等待時間

通常包括CPU時間(運行一個程序所花費的時間)與等待時間(用于磁盤訪問、存儲器訪問、I/O操作、操作系統開銷等時間)

主頻高的CPU一定比主頻低的CPU快嗎?

不一定,可能主頻高的平均CPI高

在上述條件加上兩個CPU的平均CPI相同,會A比B快嗎?

不一定,看指令系統,可能A不支持乘法指令,只能多次加法實現乘法,而B支持乘法指令

基準程序(魯大師,評分程序)執行的越快說明機器性能越好嗎?

基準程序語句存在頻率差異,運行結果不能完全說明問題

錯題總結

計算機的機器字長是指數據運算的基本單位長度

寄存器由觸發器構成

計算機中一個字的長度可以為16,32,64位等,一般為8的整數倍

機器字長、指令字長和存儲字長,三者在數值上可以相等也可以不等,視不同機器而定。

一個存儲單元中的二進制代碼的位數稱為存儲字長。存儲字長等于MDR(數據寄存器)的位數

數據字長:數據總線一次能并行傳送信息的位數,它可以不等于MDR的位數。

指令字長:取決于指令的功能和格式,可是單字長、半字長、雙字長

機器字長等于CPU內部的運算器位數和通用寄存器寬度

機器字長是指CPU中定點運算的數據通路寬度

機器字長一般與CPU中通用寄存器的位數有關

機器字長決定了數據的表示范圍和表示精度

用于科學計算的計算機中,標志系統性能的最有用的參數是:MFLOPS

匯編程序員可以通過 JMP 指令來設置 PC的值。狀態寄存器、通用寄存器只有為匯編程序員可見,才能實現編程,而 IR、MAR、MDR是CPU的內部工作寄存器,對程序員均不可見。

注:計算機世界中的透明指的是看不見的

CPI是執行一條指令平均所需的時鐘周期數,系統結構、指令集、計算機組織都會影響CPI,而(主頻)時鐘頻率并不會影響 CPI,但可加快指令的執行速度。

吞吐率指系統在單位時間內處理請求的數量,是在用戶觀點下,評價計算機系統性能的綜合參數。

采用并行技術是當前設計高性能計算機的重要途徑,現今超級計算機均采用多處理器來增強并行處理能力

兼容指計算機軟件或硬件的通用性,通常在同一系列不同型號的計算機間通用

會計電算化屬于計算機數據處理方面的應用。

計算機運算速度:每秒能執行多少條指令

數據通路帶寬的功能是實現 CPU 內部的運算器和寄存器及寄存器之間的數據交換。可以有效提高計算機系統的吞吐量從而加快程序的執行

原來cpu需要90s運行時間,現在cpu速度提高50%,為什么90/2是錯誤的呢?

假設原來的工作效率是 E(單位:工作量/秒),完成某項工作所需的時間是 T秒,那么完成的工作量 W 可以表示為:W=E×T

如果效率增加了50%,新的效率變為 E′=E+0.5E=1.5E

現在我們要計算在新的效率下完成同樣的工作量需要的時間 T′。由于工作量不變,我們有:W=E′×T

將 W=E×T代入上式,得到:E×T=1.5E×T′

解這個方程得到新的工作時間 T′:

T'=E*T/1.5E=T/1.5

對于原來耗時90秒的工作,新的時間 T′是:

T′=90/1.5=60 秒

這是因為效率和時間是倒數關系,效率提高導致時間縮短,但縮短的比例不是簡單的減半。

時鐘周期數=時間(秒/s)*主頻

MIPS:即每秒百萬條指令數,計算公式:指令數總和/執行時間(秒/s)*10的6次方

速度提升50%:速度/1.5,而不是速度減一半

為什么平均cpl要乘以所占比例?

在計算總平均CPI時,乘以每種指令類型所占的比例是為了考慮到不同指令在程序執行中出現的頻率。這是因為不同類型的指令對整體性能的影響與其出現的頻率成正比。

如果一個指令類型的CPI很高,但這種指令很少執行,那么它對整體性能的影響就較小。相反,如果一個指令類型的CPI相對較低,但這種指令非常頻繁地執行,那么它對整體性能的影響就會很大。

通過將每種指令類型的CPI乘以其所占的比例,我們可以得到一個加權平均CPI這個值更能準確地反映處理器在實際運行程序時的平均性能。

總平均CPI=∑(指令類型比例×對應CPI)

執行時間=指令數×CPI×周期時間

兩數之間的比值,通常指的是兩個數相除的結果。假設有兩個數a和b,它們之間的比值就是a/b

ALU、通用寄存器其位數(寬度)一定與機器字長相同

解析:機器字長是指 CPU內部用于整數運算的數據通路的寬度。CPU內部數據通路是指CPU內部的數據流經的路徑及路徑上的部件,主要是CPU內部進行數據運算、存儲和傳送的部件,這些部件的寬度基本上要一致才能相互匹配。因此,機器字長等于CPU內部用于整數運算的運算器位數和通用寄存器寬度。

AI模擬出題人思維,可參考查漏補缺

1. 程序執行時間優化相關
  • CPU 時鐘頻率:時鐘頻率(主頻)越高,單位時間內完成的時鐘周期數越多,理論上可提升指令執行速度,縮短程序執行時間,理解時鐘頻率與運算速度的關聯 。
  • 數據通路結構:優化數據通路(如總線寬度、運算部件連接等),能減少數據傳輸、運算的延遲,加快指令執行流程,影響程序執行效率 。
  • 編譯優化:通過編譯優化(如指令調度、冗余代碼消除等),減少程序實際執行的指令數、優化指令執行順序,降低整體執行耗時 。
2. 性能指標概念及計算
  • MIPS(每秒百萬條指令數)MIPS = 主頻(Hz) / (CPI×10?)?,衡量指令執行速率,常用于評估標量機性能,需掌握根據指令比例、CPI、主頻計算 MIPS 的方法 。
  • MFLOPS(每秒百萬次浮點運算數):專門針對浮點操作的性能指標,反映浮點運算速度,明確其與 MIPS 等指標的區別(關注浮點操作場景) 。
  • CPI(每條指令平均時鐘周期數)CPI = 總時鐘周期數 / 指令條數?,也可通過各類指令占比加權計算(CPI = Σ(指令類型 i 占比 × 該類型指令 CPI)?),是連接時鐘頻率、指令數與執行時間的關鍵指標 。
  • 執行時間計算程序執行時間 = CPU 時間 + I/O 時間?;若僅 CPU 速度變化(如提速),新 CPU 時間 = 原 CPU 時間 / (1 + 提速比例) ;結合指令數、CPI、主頻時,執行時間 = 指令條數 × CPI / 主頻?,需靈活運用這些公式分析程序耗時變化 。
3. 機器字長與部件位數關聯
  • 機器字長是計算機能直接處理的二進制數據位數,指令寄存器、通用寄存器通常與機器字長位數相同(用于暫存指令、通用數據,需匹配字長);ALU 位數、浮點寄存器位數不一定嚴格等同(ALU 可處理不同位寬運算,浮點寄存器因浮點表示規則,位數常與機器字長不同 ),需區分不同部件與機器字長的關系 。

考研 408 高頻考點總結

  • CPI 相關計算:幾乎每年都有題目涉及 CPI 計算(如通過指令占比加權、結合執行時間 / 指令數 / 主頻推導 ),是貫穿性能分析的核心,高頻?。
  • 執行時間 / 性能指標換算:MIPS、MFLOPS、執行時間相互關聯,結合 CPU 提速、I/O 時間等場景的計算,是命題熱點,高頻?。
  • 機器字長與部件位數:考查對計算機硬件部件位數匹配性的理解,雖單獨命題頻率稍低,但屬于組成原理基礎概念,中頻(需理解原理)?。
  • 程序優化對執行時間的影響:從 CPU 硬件(時鐘、數據通路)到軟件編譯優化的綜合分析,體現體系化知識運用,高頻(常作為綜合選項判斷)?。

這些知識點圍繞計算機性能評估、硬件基礎邏輯展開,是 408 組成原理部分的核心考查方向,復習時需強化公式推導、概念關聯,多結合真題練習場景化運用 。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/87982.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/87982.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/87982.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

React 核心原理與Fiber架構

目錄 一、虛擬 DOM 二、Diffing 算法 三、Fiber 架構 四、渲染流程 1. Render 階段(可中斷異步過程) 2. Commit 階段(同步不可中斷) 五、時間切片(Time Slicing) 六、核心流程步驟總結 1. 狀態更新…

【破局痛點,賦能未來】領碼 SPARK:鑄就企業業務永續進化的智慧引擎—— 深度剖析持續演進之道,引領數字化新范式

摘要 在瞬息萬變的數字時代,企業對業務連續性、敏捷創新及高效運營的需求日益迫切。領碼 SPARK 融合平臺,秉持“持續演進”這一核心理念,以 iPaaS 與 aPaaS 為雙擎驅動,深度融合元數據驅動、智能端口調度、自動化灰度切換、AI 智…

掌握C++核心特性

目標: 掌握C核心特性,為嵌入式開發打基礎 好的,我來為你詳細梳理一下 繼承與多態、虛函數 相關的知識點,包括單繼承、多繼承、虛函數表機制、純虛函數與抽象類、動態綁定。以下內容適合中等難度層次的理解,便于考試復…

python的高校教師資源管理系統

目錄 技術棧介紹具體實現截圖系統設計研究方法:設計步驟設計流程核心代碼部分展示研究方法詳細視頻演示試驗方案論文大綱源碼獲取/詳細視頻演示 技術棧介紹 Django-SpringBoot-php-Node.js-flask 本課題的研究方法和研究步驟基本合理,難度適中&#xf…

Java Collections工具類:高效集合操作

Collections工具類概述 Collections是Java提供的集合操作工具類&#xff0c;位于java.util包中&#xff0c;包含大量靜態方法&#xff0c;用于對List、Set、Map等集合進行排序、查找、替換、同步化等操作。 常用方法及代碼示例 排序操作 sort(List<T> list)&#xff1a…

vue指令總結

vue指令總結 一、總述 二、代碼實現&#xff08;內含大量注釋&#xff09; <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"utf-8"><title>vue入門</title><!-- 使用Vue 3官方CDN --><script src"https://unpkg.c…

RUP——統一軟件開發過程

RUP概述 RUP&#xff08;Rational Unified Process&#xff09;&#xff0c;統一軟件開發過程&#xff0c;統一軟件過程是一個面向對象且基于網絡的程序開發方法論。 在RUP中采用“41”視圖模型來描述軟件系統的體系結構。“41”視圖包括邏輯視圖、實現視圖、進程視圖、部署視…

SpringBoot電腦商城項目--增加減少購物車商品數量

1. 持久層 1.1 規劃sql語句 執行更新t_cart表記錄的num值根據cid查詢購物車的數據是否存在 select * from t_cart where cid#{cid} 1.2 接口和抽象方法 /*** 獲取購物車中商品的數據總數* return 購物車中商品的數據總數*/Cart findByCid(Integer cid); 1.3 xml文件中sql映射…

零基礎學習Redis(13) -- Java使用Redis命令

上期我們學習了如何使用Java連接到redis&#xff0c;這期我們來學習如何在java中使用redis中的一些命令 1. set/get 可以看到jedis類中提供了很多set方法 public static void test1(Jedis jedis) {jedis.flushAll();jedis.set("key1", "v1");jedis.set(&q…

解決OSS存儲桶未創建導致的XML錯誤

前言 在Java開發中&#xff0c;集成對象存儲服務&#xff08;OSS&#xff09;時&#xff0c;開發者常會遇到一個令人困惑的錯誤提示&#xff1a; “This XML file does not appear to have any style information associated with it. The document tree is shown below.” 此…

Spring 表達式語言(SpEL)深度解析:從基礎到高級實戰指南

目錄 一、SpEL是什么&#xff1f;為什么需要它&#xff1f; 核心價值&#xff1a; 典型應用場景&#xff1a; 二、基礎語法快速入門 1. 表達式解析基礎 2. 字面量表示 3. 屬性訪問 三、SpEL核心特性詳解 1. 集合操作 2. 方法調用 3. 運算符大全 4. 類型操作 四、Sp…

算法導論第二十四章 深度學習前沿:從序列建模到創造式AI

第二十四章 深度學習前沿&#xff1a;從序列建模到創造式AI 算法的進化正在重新定義人工智能的邊界 深度學習作為機器學習領域最活躍的分支&#xff0c;正以驚人的速度推動著人工智能的發展。本章將深入探討五大前沿方向&#xff0c;通過原理分析、代碼實現和應用場景展示&…

抽象工廠設計模式

1.問題背景&#xff1a; 現在有兩個產品(Product)分別是手機殼(PhoneCase)和耳機(EarPhone)&#xff0c;但是他們會來自于各個生產廠商&#xff0c;比如說Apple和Android等等 那么至少會有四個產品&#xff0c;分別是安卓手機殼&#xff0c;安卓耳機&#xff0c;蘋果手機殼&a…

GESP 3級 C++ 知識點總結

根據GESP考試大綱 (2024年3月版)&#xff0c;幫大家總結一下GESP 3級 C語言的知識點&#xff1a; 核心目標&#xff1a; 掌握C程序的基本結構&#xff0c;理解并能運用基礎的編程概念解決稍復雜的問題&#xff0c;重點是函數、一維數組和字符串處理。 主要知識點模塊&#x…

騰訊云主動型云蜜罐技術解析:云原生威脅狩獵的革新實踐(基于騰訊云開發者社區技術網頁與行業實踐)

摘要 騰訊云主動型云蜜罐&#xff08;Active Cloud Honeypot&#xff09;通過動態誘捕機制和云原生架構&#xff0c;在威脅檢測效率、攻擊鏈還原深度、防御聯動實時性等維度實現突破。相較于傳統蜜罐&#xff0c;其核心優勢體現在&#xff1a; 部署效率&#xff1a;分鐘級完成…

企業微信wecom/jssdk的使用(入門)

概述 記錄一個企業微信jssdk的使用&#xff0c;因為要用到圖片上傳、掃描二維碼等工具。項目是uniapp開發的h5項目&#xff0c;fastadmin&#xff08;thinkphp5&#xff09;后端 先看官方文檔 https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/90547#%E5%BA%94%E7%94%A8…

大零售生態下開源鏈動2+1模式、AI智能名片與S2B2C商城小程序的協同創新研究

摘要&#xff1a;在流量紅利消退、零售形態多元化的背景下&#xff0c;大零售生態成為商業發展的新趨勢。本文聚焦開源鏈動21模式、AI智能名片與S2B2C商城小程序在零售領域的協同應用&#xff0c;探討其如何打破傳統零售邊界&#xff0c;實現流量變現與用戶資產化。研究表明&am…

Scrapy全流程(一)

創建一個scrapy項目:scrapy startproject mySpider 生成一個爬蟲:scrapy genspider douban movie.douban.com 提取數據:完善spider&#xff0c;使用xpath等方法 保存數據:pipeline中保存數據 2 創建scrapy項目 下面以抓取豆瓣top250來學習scrapy的入門使用&#xff1a;豆瓣…

【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法

在 Elasticsearch 中&#xff0c;TF-IDF 和 BM25 是兩種常用的文本相似性評分算法&#xff0c;但它們的實現和應用場景有所不同。以下是對這兩種算法的對比以及在 Elasticsearch 中的使用情況&#xff1a; TF-IDF - 定義與原理&#xff1a;TF-IDF 是一種經典的信息檢索算法&am…

【QT】控件二(輸入類控件、多元素控件、容器類控件與布局管理器)

文章目錄 1.輸入類控件1.1 LineEdit1.2 Text Edit1.3 Combo Box1.4 SpinBox1.5 Date Edit & Time Edit1.6 Dial1.7 Slider 2. 多元素控件2.1 List Widget2.2 Table Widget2.3 Tree Widget 3. 容器類控件3.1 Group Box3.2 Tab Widget 4. 布局管理器4.1 垂直布局4.2 水平布局…