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姚永斌 著

图书标签:

• 处理器设计
• 超标量
• 计算机体系结构
• 高性能计算
• 并行处理
• 流水线
• 指令级并行
• 微处理器
• 数字逻辑设计
• VLSI设计
• 硬件设计

店铺： 清华大学出版社旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302347071

商品编码：1361329761

包装：平装

出版时间：2014-03-31

基本信息

书名：超标量处理器设计

原价：49.00元

作者：姚永斌

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-03-31

ISBN：9787302347071

字数：

页码：373

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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随着智能手机的兴起，处理器这个词逐渐出现在人们的视野中，越来越多的公司希望通过自行设计的处理器来提供差异化的产品，在处理器的阵营中，超标量（SuperScalar）处理器的性能最好，但是复杂度也最高，《超标量处理器设计》重点讲述的就是超标量处理器。处理器的设计是一门交叉学科，设计者不但要懂计算机体系结构，还要懂微电子和集成电路设计的相关知识，本书力求以通俗易懂的语言将读者带入处理器设计的世界，书中以RISC指令集为基础，涉及到了Cache、分支预测、指令集体系、寄存器重命名和乱序执行等内容，并使用VerilogHDL作为基本的硬件描述语言，通过阅读本书，读者可以了解超标量处理器的运行过程，从而为设计出更高性能的处理器打下基础。

内容提要

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《超标量处理器设计》讲述超标量（SuperScalar）处理器的设计，现代的高性能处理器都采用了超标量结构，大至服务器和高性能PC的处理器，小至平板电脑和智能手机的处理器，无一例外。《超标量处理器设计》以超标量处理器的流水线为主线展开内容介绍。《超标量处理器设计》主要内容包括超标量处理器的背景知识、流水线、顺序执行和乱序执行两种方式的特点；Cache的一般性原理、提高Cache性能的方法以及超标量处理器中的Cache，尤其是多端口的Cache；虚拟存储器的基础知识、页表、TLB和Cache加入流水线后的工作流程；分支预测的一般性原理、在超标量处理器中使用分支预测时遇到的问题和解决方法以及如何在分支预测失败时对处理器的状态进行恢复；一般的RISC指令集体系的简单介绍；指令解码的过程，尤其是超标量处理器中的指令解码；寄存器重命名的一般性原理、重命名的方式、超标量处理器中使用寄存器重命名时遇到的问题和解决方法以及如何对寄存器重命名的过程实现状态恢复；指令的分发（Dispatch）和发射（Issue）、发射过程中的流水线、选择电路和唤醒电路的实现过程；处理器中使用的基本运算单元、旁路网络、Cluster结构以及如何对Load/Store指令的执行过程进行加速；重排序缓存（ROB）、处理器状态的管理以及超标量处理器中对异常的处理过程；经典的Alpha21264处理器的介绍。在本书中使用了一些现实世界的超标量处理器作为例子，以便于读者加深对超标量处理器的理解和认识。
《超标量处理器设计》可用作高等院校电子及计算机专业研究生和高年级本科生教材，也可供自学者阅读。

目录

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第1章 超标量处理器概览
1.1 为什么需要超标量
1.2 普通处理器的流水线
1.2.1 流水线概述
1.2.2 流水线的划分
1.2.3 指令间的相关性
1.3 超标量处理器的流水线
1.3.1 顺序执行
1.3.2 乱序执行

第2章 Cache
2.1 Cache的一般设计
2.1.1 Cache的组成方式
2.1.2 Cache的写入
2.1.3 Cache的替换策略
2.2 提高Cache的性能
2.2.1 写缓存
2.2.2 流水线
2.2.3 多级结构
2.2.4 Victim Cache
2.2.5 预取
2.3 多端口Cache
2.3.1 True Multi�瞤ort
2.3.2 Multiple Cache Copies
2.3.3 Multi�瞓anking
2.3.4 真实的例子： AMD Opteron的多端口Cache
2.4 超标量处理器的取指令

第3章 虚拟存储器
3.1 概述
3.2 地址转换
3.2.1 单级页表
3.2.2 多级页表
3.2.3 Page Fault
3.2.4 小结
3.3 程序保护
3.4 加入TLB和Cache
3.4.1 TLB的设计
3.4.2 Cache的设计
3.4.3 将TLB和Cache放入流水线

第4章 分支预测
4.1 概述
4.2 分支指令的方向预测
4.2.1 基于两位饱和计数器的分支预测
4.2.2 基于局部历史的分支预测
4.2.3 基于全局历史的分支预测
4.2.4 竞争的分支预测
4.2.5 分支预测的更新
4.3 分支指令的目标地址预测
4.3.1 直接跳转类型的分支预测
4.3.2 间接跳转类型的分支预测
4.3.3 小结
4.4 分支预测失败时的恢复
4.5 超标量处理器的分支预测

第5章 指令集体系
5.1 复杂指令集和精简指令集
5.2 精简指令集概述
5.2.1 MIPS指令集
5.2.2 ARM指令集
5.3 Load/Store指令
5.3.1 Load指令
5.3.2 Store指令
5.4 计算指令
5.4.1 加减法
5.4.2 移位指令
5.4.3 逻辑指令
5.4.4 乘法指令
5.4.5 乘累加指令
5.4.6 特殊计算指令
5.5 分支指令
5.6 杂项指令
5.7 异常

第6章 指令解码
6.1 指令缓存
6.2 一般情况
6.3 特殊情况
6.3.1 分支指令的处理
6.3.2 乘累加/乘法指令的处理
6.3.3 前/后变址指令的处理
6.3.4 LDM/STM指令的处理
6.3.5 条件执行指令的处理

第7章 寄存器重命名
7.1 概述
7.2 寄存器重命名的方式
7.2.1 使用ROB进行寄存器重命名
7.2.2 将ARF扩展进行寄存器重命名
7.2.3 使用统一的PRF进行寄存器重命名
7.3 重命名映射表
7.3.1 基于SRAM的重命名映射表
7.3.2 基于CAM的重命名映射表
7.4 超标量处理器的寄存器重命名
7.4.1 解决RAW相关性
7.4.2 解决WAW相关性
7.5 寄存器重命名过程的恢复
7.5.1 使用Checkpoint
7.5.2 使用WALK
7.5.3 使用Architecture State
7.6 分发

第8章 发射
8.1 概述
8.1.1 集中式VS分布式
8.1.2 数据捕捉VS非数据捕捉
8.1.3 压缩VS非压缩
8.2 发射过程的流水线
8.2.1 非数据捕捉结构的流水线
8.2.2 数据捕捉结构的流水线
8.3 分配
8.4 仲裁
8.4.1 1�瞣f�睲的仲裁电路
8.4.2 N�瞣f�睲的仲裁电路
8.5 唤醒
8.5.1 单周期指令的唤醒
8.5.2 多周期指令的唤醒
8.5.3 推测唤醒

第9章 执行
9.1 概述
9.2 FU的类型
9.2.1 ALU
9.2.2 AGU
9.2.3 BRU
9.2.4 其他FU
9.3 旁路网络
9.3.1 简单设计的旁路网络
9.3.2 复杂设计的旁路网络
9.4 操作数的选择
9.5 Cluster
9.5.1 Cluster IQ
9.5.2 Cluster Bypass
9.6 存储器指令的加速
9.6.1 Memory Disambiguation
9.6.2 非阻塞Cache
9.6.3 关键字优先
9.6.4 提前开始

第10章 提交
10.1 概述
10.2 重排序缓存
10.2.1 一般结构
10.2.2 端口需求
10.3 管理处理器的状态
10.3.1 使用ROB管理指令集定义的状态
10.3.2 使用物理寄存器管理指令集定义的状态
10.4 特殊情况的处理
10.4.1 分支预测失败的处理
10.4.2 异常的处理
10.4.3 中断的处理
10.4.4 Store指令的处理
10.4.5 指令离开流水线的限制

第11章 真实世界的例子： Alpha 21264处理器
11.1 概述
11.2 取指令和分支预测
11.2.1 line/way的预测
11.2.2 分支预测
11.3 寄存器重命名
11.4 发射
11.5 执行单元
11.5.1 整数的执行单元
11.5.2 浮点数的执行单元
11.6 存储器的访问
11.6.1 Speculative Disambiguation
11.6.2 Load hit/miss Prediction
11.7 退休
11.8 结论
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《高效能计算架构：从基础到前沿》 导读 在信息爆炸的时代，计算能力已成为驱动科技进步和社会发展的核心引擎。从智能手机的普及到大数据分析的兴起，再到人工智能的飞速发展，我们对计算性能的需求正以前所未有的速度增长。面对这一挑战，计算架构的创新成为提升性能、降低功耗、实现更高效计算的关键。《高效能计算架构：从基础到前沿》正是这样一本深入探讨计算架构演进、核心原理以及未来发展方向的著作。它旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解现代计算系统是如何构建的，以及未来计算将走向何方。 本书内容涵盖了计算架构的方方面面，从最基础的处理器设计原理，到支撑大规模并行计算的先进技术，再到面向未来新兴应用场景的创新架构。我们不会止步于理论的阐述，更会结合实际案例，分析不同架构在性能、功耗、成本等方面的权衡，帮助读者理解真实世界的计算挑战与解决方案。 第一部分：计算架构的基石 本部分将带领读者回顾计算架构的历史演进，从早期简单指令集架构（ISA）的诞生，到冯·诺依曼体系结构的经典回顾。我们将深入解析指令集架构（ISA）的设计哲学，探讨RISC（精简指令集计算机）与CISC（复杂指令集计算机）的优劣，以及它们如何在现代处理器设计中融合与发展。 指令集架构（ISA）的演进与设计原理： RISC vs. CISC： 详细分析两种指令集架构的设计理念、指令格式、寻址模式等，以及它们在不同应用场景下的优势和劣势。例如，RISC架构倾向于使用简单的、固定长度的指令，易于流水线化和并行执行，而CISC架构则提供更复杂的指令，可以完成更复杂的操作，减少程序代码量。我们将追溯RISC的起源，例如MIPS和ARM架构，以及CISC的代表x86架构，并分析它们各自的成功之道。 指令流水线（Instruction Pipelining）： 深入讲解流水线技术如何提高指令的吞吐量，分解指令执行过程中的各个阶段（取指、译码、执行、访存、写回），以及存在的结构冒险、数据冒险和控制冒险，并介绍解决这些冒险的技术，如分支预测（Branch Prediction）、乱序执行（Out-of-Order Execution）、延迟槽（Delay Slot）等。通过具体的例子，让读者理解流水线工作机制的精妙之处。 超标量架构（Superscalar Architecture）： 探讨超标量处理器如何通过同时执行多条不相关的指令来提升性能。我们将讲解超标量架构的关键组件，如多条指令发射（Multiple Instruction Issue）、多个执行单元（Multiple Execution Units）、分支预测单元、重排序缓冲区（Reorder Buffer）等。并通过实际的指令流示例，展示乱序执行和指令级并行（Instruction-Level Parallelism, ILP）的实现过程，理解如何最大化利用处理器资源。 内存层次结构（Memory Hierarchy）： 深入分析现代处理器如何利用多级缓存（Cache）来弥合处理器速度与内存速度之间的巨大鸿沟。我们将详细讲解缓存的工作原理、缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols），如MESI协议，以及缓存映射方式（直接映射、全相联、组相联）和替换策略（LRU、FIFO）。理解缓存的工作机制对于优化程序性能至关重要。 内存管理单元（MMU）与虚拟内存： 讲解MMU如何实现虚拟地址到物理地址的转换，以及虚拟内存技术如何扩展系统的可用内存，并提供内存保护机制。我们将分析页表（Page Table）的结构、TLB（Translation Lookaside Buffer）的作用，以及缺页中断（Page Fault）的处理过程。 第二部分：大规模并行计算的挑战与机遇 随着对性能需求的不断提升，单核处理器的性能提升逐渐遇到瓶颈。本书将重点探讨如何通过并行计算来突破这一限制，并介绍支撑大规模并行计算的各种架构。 并行计算模型： SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构： 讲解SIMD指令集如何在一个时钟周期内对多个数据元素执行相同的操作，在多媒体处理、科学计算等领域发挥着重要作用。我们将分析SIMD指令的格式、工作原理，以及在x86（MMX, SSE, AVX）和ARM（NEON）等架构中的具体实现。 多核处理器（Multi-core Processors）： 深入分析多核处理器的设计，包括共享缓存、多级缓存架构，以及核心之间的通信机制。我们将探讨多核处理器带来的挑战，如任务调度、线程同步、功耗管理等。 共享内存与分布式内存系统： 区分共享内存和分布式内存两种典型的并行计算模型。在共享内存系统中，所有处理器共享同一内存空间；而在分布式内存系统中，每个处理器拥有独立的内存，处理器之间通过消息传递进行通信。我们将分析这两种模型的优缺点，以及在不同规模的系统中如何选择和应用。 高性能互连网络（High-Performance Interconnects）： 网络拓扑结构： 介绍各种网络拓扑结构，如星型、环形、网格、超立方体等，以及它们在通信延迟、带宽、可扩展性方面的特点。 通信协议： 探讨在分布式系统中常用的通信协议，如MPI（Message Passing Interface）和RDMA（Remote Direct Memory Access），以及它们如何实现高效的数据传输。 GPU（Graphics Processing Unit）架构： GPU的并行处理能力： 详细介绍GPU的设计理念，其海量线程、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，以及其在并行计算中的巨大优势。我们将分析GPU的计算单元（Streaming Multiprocessors, SMs）、线程块（Thread Blocks）、线程（Threads）以及工作组（Warps/Wavefronts）等概念。 GPU内存模型： 讲解GPU的显存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、寄存器（Registers）等不同层次的内存结构，以及它们对性能的影响。 GPU编程模型： 介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）等主流的GPU编程模型，以及如何利用它们来开发高性能的并行应用程序。 第三部分：面向未来的计算架构 随着计算需求的不断演进，新的应用场景和技术趋势正在推动计算架构朝着更加多样化和智能化的方向发展。本部分将探讨这些前沿方向。 异构计算（Heterogeneous Computing）： CPU、GPU、FPGA、ASIC的协同工作： 探讨将不同类型的处理器（CPU、GPU、FPGA、ASIC）集成到同一系统中，并根据任务特点分配到最适合的处理器上执行，以实现更高的性能和能效。我们将分析异构计算的挑战，如任务调度、数据一致性、软件开发等，并介绍一些典型的异构计算平台和应用。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）在加速计算中的应用： 介绍FPGA的可重构特性，以及其在特定任务加速方面的优势，特别是在深度学习推理、网络处理等领域。 人工智能（AI）与机器学习（ML）加速器： 专用AI芯片（TPU, NPU）： 详细介绍为AI和ML任务设计的专用硬件加速器，如Google的TPU（Tensor Processing Unit）和各类NPU（Neural Processing Unit）。我们将分析这些芯片的架构特点，如张量计算单元（Tensor Cores）、矩阵乘法单元，以及它们如何高效地执行神经网络的计算。 内存计算（In-Memory Computing）与近内存计算（Near-Memory Computing）： 探讨将计算逻辑移至内存附近，甚至集成到内存中，以克服“内存墙”问题的研究方向。这将显著降低数据搬运的开销，提升计算效率。 存内计算（Processing-in-Memory, PIM）： 基于DRAM和SRAM的存内计算： 深入研究如何在DRAM和SRAM单元内部或附近实现简单的计算功能，以实现极致的能效比。我们将探讨PIM面临的技术挑战，如精度、功耗、集成度等。 新兴计算范式： 量子计算（Quantum Computing）： 简要介绍量子计算的基本原理，如量子比特（Qubit）、叠加（Superposition）、纠缠（Entanglement）等，以及它在解决某些特定问题上的潜在优势，例如药物发现、材料科学、密码学等。 神经形态计算（Neuromorphic Computing）： 探讨模仿人脑神经元和突触结构设计的计算架构，以实现更低功耗、更高能效的感知和学习能力，特别是在边缘计算和物联网领域。 结论 《高效能计算架构：从基础到前沿》旨在为读者构建一个关于计算架构的完整认知框架。从微观的指令执行，到宏观的系统设计，再到未来的发展趋势，本书力求全面而深入地展示计算架构的魅力与挑战。通过对本书的学习，读者将能够更深刻地理解当前高性能计算系统的设计原理，洞察未来计算技术的发展方向，并为在相关领域进行研究和开发打下坚实的基础。本书适合计算机体系结构、计算机科学、电子工程等相关专业的学生，以及在高性能计算、人工智能、嵌入式系统等领域工作的工程师和研究人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关领域工作了几年的工程师，我深知理论与实践之间的鸿沟。很多时候，在课堂上或者教材里学到的知识，在实际项目落地时会遇到各种意想不到的问题。我购买《超标量处理器设计》这本书，是希望它能提供更贴近实际工程应用的视角。我个人比较关注处理器设计中的一些工程实现细节，比如如何优化流水线的深度，如何设计高效的取指和访存单元，以及如何处理错误恢复和容错机制。我也很想知道，在实际的设计过程中，权衡性能、功耗和面积之间是如何进行的。这本书的书名给我一种感觉，它可能不仅仅停留在理论层面，而是会深入到实现层面，比如在设计中会用到哪些EDA工具，或者在芯片流片过程中会遇到哪些挑战。虽然我不会直接拿这本书去指导我的设计工作，但我相信，它所提供的洞见和思路，能够帮助我拓宽视野，更深刻地理解现有设计的优劣，甚至启发我思考更优化的解决方案。毕竟，理论的最终目的还是为了更好的实践。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买这本书的初衷，更多的是想了解当前处理器技术发展的前沿动态，以及未来可能的发展方向。虽然我不是专业的硬件工程师，但作为一名对科技发展有着浓厚兴趣的读者，我希望能够通过这本书，对“超标量”这个概念有更系统、更深入的理解。我理解“超标量”意味着在一个时钟周期内执行多条指令，这背后涉及到的技术挑战一定是巨大的。我特别关注书中是否会深入探讨那些能够最大化指令级并行性的关键技术，比如多发射单元的设计、指令窗口的管理、以及如何有效地避免数据冒险和控制冒险。另外，我还在想，这本书会不会也涉及一些当前主流处理器（比如Intel的Core系列或者AMD的Ryzen系列）在超标量设计上的具体实现和权衡？当然，我知道详细的商业秘密可能不会公开，但如果能提供一些通用的设计原则和演进思路，那就非常宝贵了。我希望这本书能像一位经验丰富的老师，把我从基础概念一步步引领到更复杂的体系结构层面，让我能够清晰地认识到，是什么让现代处理器如此强大，以及在追求更高性能的道路上，又面临着哪些新的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我对处理器的体系结构一直充满好奇，尤其是在“超标量”这个领域，感觉它代表着当前处理器技术的一个重要发展方向。这本书的书名很直接，让我联想到它可能是在深入探讨如何实现多条指令的并行执行。我比较想知道的是，书中对于指令预取、指令解码、指令调度以及执行单元的划分和设计，会有怎样的介绍。毕竟，要实现高效的超标量处理，这些环节的优化至 মস্তি。我还对分支预测技术很感兴趣，因为我知道它在避免流水线停顿方面起着至关重要的作用。希望这本书能够提供一些关于不同分支预测算法的原理和优劣的对比，以及它们在超标量处理器设计中的具体应用。另外，对于现代处理器来说，缓存系统的重要性不言而喻。我希望书中能够对多级缓存的设计、写策略、替换算法等方面进行详细的阐述，以及它们如何与超标量执行相结合，共同提升整体性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，硬壳装帧，纸张厚实，触感也很好，给人一种学术研究的专业感。我一直对高性能计算的底层架构很感兴趣，也曾翻阅过一些相关的书籍，但总觉得内容有些碎片化，或者过于理论化，难以触及实际的设计层面。这本《超标量处理器设计》虽然我还没来得及深入阅读，但从目录和前言来看，它似乎能够填补这一块的空白。我尤其期待它在超标量指令调度、乱序执行、分支预测以及缓存一致性等核心技术的讲解上，能否提供更深入、更细致的剖析。市面上很多处理器设计方面的书籍，要么过于偏重理论模型，要么仅介绍现有处理器的流水线结构，而这本书的名字直接点出了“设计”二字，让我看到了它在揭示“如何构建”这些复杂逻辑上的潜力。我希望它能用清晰的图示和生动的案例，将那些抽象的概念具象化，让读者能够一步步理解一个高性能处理器的设计脉络，甚至能够从中获得一些实际的设计思路和工程上的启发。目前只是初步印象，但已让我对接下来的阅读充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择购买这本书，很大程度上是因为“超标量”这个词本身就带有极高的技术含量和前沿性。我一直觉得，理解现代计算设备的底层逻辑，是深入理解整个科技发展趋势的关键。我希望通过这本书，能够系统地学习到关于超标量处理器设计的核心原理和关键技术。我尤其期待在书中看到对指令级并行性（ILP）的深入剖析，以及各种实现ILP的技术，如超流水线、超长指令字（VLIW）和乱序执行。我猜测书中可能会详细介绍各种指令调度算法，例如基于寄存器重命名和重排序缓冲区的乱序执行机制。同时，我对于指令冲突的检测和解决，以及如何最大化执行单元的利用率，也抱有浓厚的兴趣。当然，我也希望书中能够涉及一些与超标量设计相关的配套技术，比如高性能的内存层次结构设计、多核处理器中的缓存一致性协议，甚至是一些功耗优化和性能调试的策略。总而言之，我期待这本书能够成为我深入了解高性能处理器设计领域的一扇窗口。