chap4-指令级并行
专业英语课后习题答案
专业英语课后习题答案Chapter1I. 1.Application software2. -128 1273. system software4. hardware system software system5.microcomputers, minicomputers, mainframe computers, supercomputersII. 1. false 2. false 3. false 4. true 5.trueIII. (1) b (2) c (3)a (4) dIV. (1)编码技术(2)应用软件(3) 浮点数据(4)分时(5)存储容量VIII．1.By using various coding techniques, groups of bits can be made to represent not only binary numbers but also other discrete symbols通过应用多种编码技术，一组二进制数字不但可以表示二进制数据，而且还可以表示其它的离散符号2.System software includes not only the complex programs used by technicians to create application software in the first place but also the organizational programs needed to start up the computer and govern its use of other programs.系统软件不仅包括技术人员用于创建应用软件的复杂程序，而且还包括用于启动计算机和提供给其他程序使用的管理程序。
3.Data are numbers and other binary-code information that are operated on to achieve required computational results.数据是数字和其他的二进制代码信息，通过处理这些数据得到所需要的计算结果。
ChatGPT4技术报告
ChatGPT4技术报告摘要我们报告了GPT-4的发展，这是一个大规模的多模态模型，可以接受图像和文本输入并产生文本输出。
虽然在许多现实场景中，GPT-4的能力不如人类，但它在各种专业和学术基准上表现出了人类的水平，包括以大约前10%的成绩通过模拟律师资格考试。
GPT-4是一个基于transformer的预训练模型，用于预测文档中的下一个标记。
训练后的调整过程会提高对事实的衡量和对期望行为的坚持。
这个项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法可以在大范围内预测行为。
这使得我们能够准确地预测GPT-4性能的某些方面，基于不超过GPT-4计算量的千分之一的训练模型。
介绍本技术报告介绍了GPT-4,一种能够处理图像和文本输入并产生文本输出的大型多模态模型。
这些模型是一个重要的研究领域，因为它们具有广泛应用的潜力，如对话系统、文本摘要和机器翻译。
因此，近年来，它们一直是人们感兴趣和取得进展的主题[1-28]O开发此类模型的主要目标之一是提高它们理解和生成自然语言文本的能力，特别是在更复杂和微妙的场景中。
为了测试它在这种情况下的能力，GPT-4在最初为人类设计的各种考试中进行了评估。
在这些评估中，它表现得相当好，经常超过绝大多数人类考生。
例如，在模拟律师资格考试中，GPT-4的成绩在考生中排名前10%o这与GPT-3.5形成了鲜明对比，后者的得分位于后10机在一套传统的N1P 基准测试上，GPT-4优于以前的大型语言模型和大多数最先进的系统（通常具有特定于基准测试的训练或手工工程）。
在MM1U基准测试［29,30］中，GPT-4不仅在英语测试中大大超过现有模型，而且在其他语言测试中也表现出色。
在MM1U的翻译版本中，GPT-4在考虑的26种语言中有24种超过了最先进的英语。
我们将在后面的章节中更详细地讨论这些模型性能的结果，以及模型安全性的改进和结果。
本报告还讨论了该项目的一个关键挑战，即开发在大范围内可预测行为的深度学习基础设施和优化方法。
2024版人工智能ChatGPT PPT模板
•人工智能与ChatGPT概述•ChatGPT技术原理及架构•ChatGPT应用场景及案例分析•ChatGPT性能评估与比较目录•数据安全与隐私保护问题探讨•未来展望：AI技术革新与产业升级01人工智能与ChatGPT概述人工智能发展背景及趋势深度学习技术的崛起通过神经网络模型实现复杂功能，推动AI技术飞速发展。
大数据时代的来临海量数据为AI提供了丰富的学习资源，助力AI在各领域取得突破。
计算力的提升GPU、TPU等专用芯片的出现，大幅提高了AI模型的训练速度和效率。
ChatGPT简介与功能特点ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，具备强大的语言理解和生成能力。
功能特点包括：生成流畅自然的文本、实现多轮对话、处理复杂语言任务等。
ChatGPT在多个自然语言处理任务中取得了优异表现，如问答、摘要、翻译等。
应用领域及市场前景展望01020304智能客服教育领域内容创作市场前景广阔发展趋势与挑战分析发展趋势挑战分析02ChatGPT技术原理及架构词法分析句法分析语义理解030201自然语言处理技术基础1 2 3神经网络模型注意力机制Transformer模型深度学习算法在ChatGPT中应用模型架构与参数优化策略参数优化模型架构采用梯度下降算法对模型参数进行优化，包括学习率调整、正则化等策略，防止过拟合现象的出现。
模型评估训练方法和数据集选择训练方法数据集选择选择高质量、大规模的自然语言处理数据集进行训练，如GLUE、SQuAD等。
针对特定任务，可以选择相应的数据集进行训练。
03ChatGPT应用场景及案例分析智能客服领域应用实践自动化回答用户问题01智能推荐与个性化服务02多轮对话与意图识别03智能家居场景下交互体验优化语音助手集成设备控制指令生成智能提醒与预测智能作业批改通过ChatGPT 实现智能作业批改，减轻教师工作负担，提高批改效率和准确性。
个性化学习辅导利用ChatGPT 为学生提供个性化的学习辅导，根据学生的知识掌握情况提供针对性的学习建议。
2023 ChatGPT如何改变银行行业
如何改变银行业？ChatGPT2023年3月7日01 02 0301是什么？强在哪？缺陷是？1.1ChatGPT是具有划时代意义的自然语言处理模型自然语言处理，是人工智能最基础的领域。
“图灵测试”作为人工智能的理论开端，其所提出的验证标准，即在人与机器的问答中，如果人无法判断对方是人还是机器，则可判定机器具有人类智能。
为了通过“图灵测试”，人类的探索大致可分为三个阶段：•模式匹配：（1960s-90s）设置关键词与答案之间的线性匹配关系，如果提问者触发关键词，则向其提供已经预设好的答案。
•机器学习：（2000s）不再预先设置关键词与标准答案，而是向机器提供大量历史资料，由机器自主总结规律、进行会话。
•神经网络：（2010s至今）属于机器学习的进化分支。
原理上是通过建模来模拟人类大脑100亿个神经元的结构。
在2017年以前，主流模型为循环神经网络模型（RNN），处理语言时需要严格遵循语言的先后顺序，无法并行计算且容易出现长句语义理解困难等问题；2017年，Transformer模型被提出，它是对句子中的所有单词进行计算，算出词与词之间的相关度，可以同时学习大量文本。
ChatGPT（结尾的“T”即指Transformer），就是将这一模型从理论变为现实的划时代应用。
代表应用示例说明Eliza（1966）Alice（1995）SmartChild（2001）RNN广泛应用于翻译软件TransformerChatGPT某些网站客服仍适用这一模式。
例如，将“退货”设置为关键词，绑定回答：问：请问退货该如何办理？答：如确认退货，请SmarterChild是最早集成到即时通讯平台点击“退货”链接。
的聊天机器人之一（AOL、MSN等），并迅速引起轰动，体验与早期Siri接近。
RNN与Transformer模型的差别之一可以理解为：对于同样一个英译中任务，A magazine is stuck in the gunRNN模型需要遵循单词出现的先后顺序，逐词理解和计算，当“gun”出现后，“magazine”才可以被准确理解为“弹夹”。
ChatGPT如何处理用户的重复指令
ChatGPT如何处理用户的重复指令引言：随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理变得越来越智能化。
其中，OpenAI的ChatGPT是一种广泛应用于聊天机器人的语言模型，它能够理解和生成人类语言。
然而，在与用户进行对话时，ChatGPT有时会遇到用户的重复指令。
那么，ChatGPT如何处理这种重复指令呢？本文将探讨这一问题。
1. ChatGPT对话系统简介：ChatGPT是基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）的一个特定版本，它通过预训练来了解大量的文本数据并学习语言的规律。
ChatGPT可以根据用户输入生成合乎语境的回复，在不同的领域和场景中都能提供有用的信息。
2. 用户的重复指令：在与聊天机器人进行对话时，用户有时会重复自己的指令或问题。
例如，用户可能会多次提问同一个问题，或者在不同的句子中重复同一个指令。
这可能是由于用户没有得到满意的回答，或者是出于对机器人回复的确认和强调。
3. ChatGPT对用户的重复指令的反应：ChatGPT在面对用户的重复指令时，有几种常见的反应方式：3.1 重复回复：ChatGPT可能会简单地重复之前给出的回复。
这种反应方式可能是由于模型无法对用户的重复指令进行有效理解，或者是对用户提问进行压缩表示的结果。
这种反应方式可能会给用户带来困惑，因为它没有提供新的信息。
3.2 深入解释：ChatGPT也可以选择深入解释之前回复的原因和原始信息。
它可以选择提供更多的解释和细节，以满足用户的需求。
这种反应方式可能会增加回复的长度和深度，但也可以提供更多的信息给用户。
3.3 忽略重复：ChatGPT还可以选择忽略用户的重复指令，而将自己的回复重点放在其他方面。
这种反应方式可能是为了使对话更加流畅和多样化，避免单调和重复。
4. ChatGPT处理用户重复指令的挑战：对于ChatGPT来说，处理用户的重复指令是一项具有挑战性的任务。
ChatGPT技术的并行计算与加速器硬件支持
ChatGPT技术的并行计算与加速器硬件支持随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT已经成为了自然语言处理领域的热门话题。
它能够生成与人类相似的对话，为我们提供了更加智能的数字助手。
然而，ChatGPT的大规模训练和推断操作需要巨大的计算资源，这就对并行计算和加速器硬件的支持提出了挑战。
一、并行计算的意义并行计算是指在同一时间段内，多个计算任务通过同时执行来提高计算效率的技术。
在ChatGPT中，模型的训练和推断都需要大量的计算资源，这时候并行计算就发挥了重要的作用。
首先，通过并行计算，可以将大规模的数据集划分成多个子集，在不同的计算单元上并行处理。
这样可以大大加快训练和推断的速度，并且提高系统的吞吐量。
其次，由于ChatGPT的模型规模庞大，参数量巨大，使用单个计算单元进行计算将会非常耗时。
而通过并行计算，可以同时利用多个计算单元，将计算任务分解成小的子任务并行处理，从而减少计算时间。
此外，并行计算还可以提供更好的容错性。
在计算过程中，如果某个计算单元出现故障，其他计算单元仍然可以继续工作，确保任务的顺利进行。
因此，对于实现高效的ChatGPT系统而言，并行计算是必不可少的技术手段。
二、加速器硬件的支持除了并行计算技术，加速器硬件也成为了提高ChatGPT性能的重要因素。
传统的中央处理器（CPU）虽然能够完成ChatGPT的计算任务，但是由于其算力有限，很难满足大规模任务的需求。
针对这个问题，矩阵计算单位（Matrix Computing Unit，MCU）成为了加速器硬件的重要发展方向。
MCU可以在硬件层面上支持矩阵计算并行化，加速神经网络模型的训练和推断。
与CPU相比，MCU在ChatGPT的计算中具有以下几个优势：首先，MCU能够将并行计算任务分配到多个计算单元上同时进行，从而利用硬件并行计算的优势。
其次，MCU通过加速矩阵乘法和矩阵乘法相关操作，能够大幅度提升神经网络模型的计算速度。
什么是ChatGPT｜小白秒懂ChatGPT
ChatGPT是由OpenAI开发的先进AI语言模型。
它代表了自然语言处理的重大进步，使得AI能够以对话方式生成连贯、与上下文相关且几乎类似人类语言的文本响应。
ChatGPT在各行各业引起了轰动，近来人工智能（AI）取得了令人瞩目的进展。
它是一个AI聊天机器人，如此前沿的技术使其几乎可以进行语言上的花样翻跟头！本文将探讨ChatGPT的起源、其基础技术、实际应用以及与其使用相关的伦理考虑，同时对这一非凡的AI创新的未来发展和改进进行推测。
让我们开始吧！ChatGPT是由OpenAI开发的AI聊天机器人，旨在提供与人类类似的对话互动。
它基于大型语言模型（LLM），这些高级机器学习模型可以理解和生成自然语言。
ChatGPT的基础是GPT（生成式预训练变换器）架构，这个缩写强调了这个AI模型的关键特点：1.生成式：GPT模型能够基于其从训练数据中学到的模式和上下文生成新的内容。
它可以生成与上下文相关和连贯的类似人类的文本。
2.预训练：这些模型在大量来自不同来源的文本数据上进行了预训练，使其能够学习广泛的语言模式、语法、事实和上下文。
这个预训练过程为其生成高质量文本的能力奠定了基础。
3.变换器：GPT模型是基于变换器架构构建的，变换器是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。
变换器架构使用自注意机制和并行处理来高效处理大规模语言任务并生成上下文准确的文本。
作为一个基于AI的自然语言处理工具，ChatGPT能够根据您提供的提示理解和生成文本。
它具有广泛的应用领域，从回答问题到帮助您起草内容、翻译语言等等。
OpenAI使用人工AI训练师来对语言模型进行微调，并利用人类的反馈和强化学习技术，以确保为我们提供一流的体验。
因此，您可以期望ChatGPT能够及时、准确和具有上下文相关性地回答您的问题。
当然，大部分时间是如此。
由于其先进的文本生成能力，ChatGPT在各个行业和领域都有用途，例如客户支持、内容创作、编程辅助等。
chatgpt高端用法
chatgpt高端用法摘要：1.了解ChatGPT2.ChatGPT的高端用法3.如何在实际应用中使用ChatGPT4.注意事项和技巧正文：随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
其中，ChatGPT作为一款由OpenAI开发的自然语言处理模型，更是以其强大的语言理解和生成能力，备受广大用户的喜爱。
本文将介绍ChatGPT的高端用法，以及如何在实际应用中充分发挥其优势，同时给出一些注意事项和技巧。
一、了解ChatGPTChatGPT是基于GPT-3.5模型的升级版，拥有1750亿参数，使用了多个GPU并行训练，能够在多种任务中表现出色，如文本生成、文本分类、机器翻译等。
其独特的语言生成能力，使得它可以轻松地与人进行自然对话。
二、ChatGPT的高端用法1.文本生成：ChatGPT可以根据用户输入的关键词或主题，生成高质量的文章、摘要或标题。
这对于内容创作者、编辑和市场营销人员等职业来说，无疑是一个极大的福音。
2.文本分类：ChatGPT可以对给定的文本进行分类，例如将新闻、文章或邮件分为不同的类别。
这在自动化内容管理系统和新闻推荐系统中具有广泛的应用前景。
3.机器翻译：ChatGPT可以进行多种语言之间的翻译，提高跨国交流的效率。
此外，它还可以对长篇文本进行自动摘要，帮助用户快速获取关键信息。
4.代码调试：ChatGPT还可以帮助程序员调试代码，提供可能的错误提示和解决方案。
三、在实际应用中使用ChatGPT1.首先，明确你需要ChatGPT解决的问题或完成的任务。
例如，你可以让它帮你生成一篇新闻报道、编写一封商务邮件，或者将一段中文文本翻译成英文。
2.其次，根据任务需求，提供详细的指令和上下文信息。
这样，ChatGPT 才能更好地理解你的需求，并生成更符合你期望的答案。
3.在使用过程中，要学会适时调整提问方式，以获取更准确的回答。
例如，如果第一次生成的文本不满意，可以尝试换一种方式提问，或者要求ChatGPT进行修改。
人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章
证券研究报告计算机2023年03月20日人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章陈梦竹(证券分析师)陈凯艺(联系人)S0350521090003S0350121070080***************.cn***************.cn1核心提要本篇报告主要解答了以下问题：AI、AIGC当下发展处于什么阶段？未来将呈现怎样的趋势？AIGC的核心生产要素是什么？各生产要素的发展趋势如何？NLP、CV、ASR、TTS算法及发展？ChatGPT为何“火爆出圈”？AIGC包括什么？已有哪些产品？应用现状及前景如何?有哪些企业进行了布局？商业模式如何？◆行业发展：人工智能步入新发展阶段，逐步迈向AGI；AIGC拥抱人类，创造人机交互新变革，将迎来更多新机遇。
人工智能从理论发展分为四个阶段：规则导向、机器学习、深度学习、自主学习阶段，目前处于深度学习阶段；从应用成熟度可分为三个阶段：弱人工智能阶段（ANI）、强人工智能阶段（AGI）、超人工智能阶段（ASI），目前处于ANI阶段；从应用类型可分为四种：感知式AI与分析式AI应用较成熟，决策式AI近年来发展迅速，生成式AI迎来突破。
生成式AI，即AIGC，较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本，未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造。
此外，AIGC将赋能多领域，加速人机共生的建设，迎接更多机遇与挑战。
◆技术进步：算力是支撑，数据是瓶颈，算法迎来突破。
算力层，近年来大模型流行，模型参数量迅速膨胀，所需计算资源越来越大，算力是AIGC核心生产要素；而AI芯片全球短缺，美对华芯片制裁升级，我们认为国内短期算力充足，长期仍需要逐步实现AI芯片国产化替代。
数据是机器学习的核心，AI发展的瓶颈,数据决定模型质量的上限；大模型训练需要海量且优质数据，AI对数据训练集的消耗量远大于人类数据生产的速度，专业领域、图像视频等数据获取和标注成本也将越来越高，我们认为加速商业化，实现数据反哺是对提高数据量、降成本的重要解决办法。
指令编排架构 -回复
指令编排架构-回复何为指令编排架构指令编排架构（Orchestration Architecture）是一种软件设计模式，用于管理和协调各个组件、服务或微服务之间的交互与流程。
指令编排架构通过定义和执行特定的指令序列，实现了系统的自动化和智能化，从而提高了系统的可靠性、可维护性和可扩展性。
指令编排架构的工作原理指令编排架构基于特定的工作流引擎或编排引擎，通过定义和执行一系列的指令来控制系统的行为。
这些指令可以是顺序执行的步骤，也可以是并行执行的任务。
指令编排架构允许开发人员根据实际业务需求，自定义指令的执行逻辑和顺序，并通过工作流引擎的执行器进行统一管理和执行。
指令编排架构的主要组件指令编排架构包括以下主要组件：1. 指令定义（Instruction Definition）：指令编排架构通过定义一组原子指令和复合指令来描述系统工作的逻辑。
原子指令代表了系统中最基本的操作，而复合指令则由多个原子指令组合而成，可表达更复杂的业务逻辑。
2. 指令执行引擎（Instruction Execution Engine）：指令执行引擎是指令编排架构的核心组件，用于解析和执行指令。
它负责按照指定的顺序和条件执行指令，并管理指令的状态和执行结果。
3. 指令存储和管理（Instruction Storage and Management）：指令编排架构需要一个存储和管理指令的组件，用于存储指令定义、指令状态和执行结果。
这样可以确保指令的持久化和可追溯性。
4. 事件触发器（Event Trigger）：指令编排架构可以通过监听系统事件或外部触发器来启动指令的执行。
事件触发器可以是定时任务、消息队列、API调用等。
5. 指令监控与追踪（Instruction Monitoring and Tracking）：指令编排架构需要提供监控和追踪功能，用于实时监控指令的执行状态和结果。
监控和追踪功能可以帮助开发人员及时发现问题并进行故障诊断。
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F0 , 0(R1) F4 , F0 , F2 0(R1) , F4 R1 , R1 , #8 F0 , 0(R1) F4 , F0 , F2 0(R1) , F4 R1 , R1 , #8 R1 , Loop
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(2) 编译器可以通过对相关链上存储器访问偏移
面一个14条指令构成的指令序列：
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Loop:
LD ADDD SD SUBI LD ADDD SD SUBI
F0 , 0(R1) F4 , F0 , F2 0(R1) , F4 R1 , R1 , #8 F0 , 0(R1) F4 , F0 , F2 0(R1) , F4 R1 , R1 , #8
LD ADDD SD SUBI LD ADDD SD SUBI BNEZ
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最基本的开发循环级并行的技术
• 指令调度（scheduling）技术 • 循环展开（loop unrolling）技术 • 换名（renaming）技术
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4.1.1 循环展开调度的基本方法
1. 指令调度 通过改变指令在程序中的位臵，将相关指 令之间的距离加大到不小于指令执行延迟，将 相关指令转化为无关指令。 指令调度是循环展开的技术基础。 2. 编译器在完成这种指令调度时，受限于以下两 个特性：
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例4.2
体现循环展开技术的特点 将例4.1中的循环展开成3次得到4个循 环体，再对展开后的指令序列在不调度和 调度两种情况下，分析代码的性能。 假定R1的初值为32的倍数，即循环 次数为4的倍数。
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解：
补偿代码问题 寄存器分配 展开后的循环体内不重复使用寄存器。 F0、F4：用于展开后的第1个循环体 F2：保存常数 F6和F8：用于展开后的第2个循环体
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结果分析：
没有数据相关引起的空转等待 整个循环仅仅使用了14个时钟周期 • 平均每个元素的操作使用14/4=3.5个时钟周期 • 循环展开和指令调度可以有效地提高循环级并 行性。 这种循环级并行性的提高实际是通过实现指令级 并行来达到的。
可以使用编译器来完成，也可以通过硬件来 完成。
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(3) 通过寄存器 换名，消除 名相关。 得到右边 的指令序列：
Loop:
LD ADDD SD LD ADDD SD LD ADDD SD LD ADDD SD SUBI BNEZ
F0 , 0(R1) F4 , F0 , F2 0(R1) , F4 F6 , -8(R1) F8 , F6 , F2 -8(R1) , F8 F10 , -16(R1) F12 , F10 , F2 -16(R1) , F12 F14 , -24(R1) F16 , F14 , F2 -24(R1) , F16 R1 , R1 , #32 R1 , Loop
指令使用的寄存器或存储器称为名。 如果两条指令使用相同的名，但是它们之间并 没有数据流，则称之为名相关。 指令j与指令i之间名相关有以下两种： (1) 反相关（anti-dependence） (2) 输出相关（output dependence）
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消除名相关
• 名相关的指令之间没有数据交换。 • 如果一条指令中的名改变了，并不影响另外一
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结果分析:
这个循环每遍共使用了28个时钟周期
有4个循环体，完成4个元素的操作 平均每个元素使用28/4=7个时钟周期
原始循环的每个元素需要10个时钟周期
节省的时间:从减少循环控制的开销中获得的 在整个展开后的循环中，实际指令只有14条， 其它13个周期都是空转。 效率并不高
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(5) 例子中的问题及解决方案
只有LD、ADDD和SD这3条指令是有效操作.
• 占用3个时钟周期 • 而SUBI、空转和BENZ这3个时钟周期都是附加
的循环控制开销。
循环展开技术
• 多次复制循环体并相应调整展开后的指令和
循环结束条件，增加有效操作时间与控制操 作时间的比率。
• 也给编译器进行指令调度带来了更大的空间。
条指令的执行。
• 通过改变指令中操作数的名来消除名相关，这
就是换名（renaming）技术。
• 对于寄存器操作数进行换名称为寄存器换名。
（register renaming） 可以用编译器静态完成或硬件动态完成。
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例：我们对例4.2编译过程进行分析，来仔细考察
换名的过程。 (1) 首先，仅仅去除4遍循环体中的分支指令， 得到以下由17条指令构成的指令序列：
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(3) 程序执行的实际时钟
根据表4-2中给出的的延迟，实际时钟如下：
指令流出时钟 Loop: LD F0 , 0(R1) 1 （空转） 2 ADDD F4 , F0 , F2 3 （空转） 4 （空转） 5 SD 0(R1) , F4 6 SUBI R1 , R1 , #8 7 （空转） 8 BNEZ R1 , Loop 9 （空转） 10
(1) 指令j使用指令i产生的结果，或者 (2) 指令j与指令k数据相关，指令k与指令i数据相 关，则指令j与指令i数据相关。 数据相关具有传递性。 数据相关是两条指令之间存在一个先写后读相关链。
• 相关链贯穿整个程序，是程序的内在特征。 • 这种相关链是导致流水线停顿的原因之一。
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4. 循环展开和指令调度时要注意的问题 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 保证正确性 注意有效性 使用不同的寄存器 尽可能减少循环控制中的测试指令和分支指令 注意对存储器数据的相关性分析 注意新的相关性
5. 实现循环展开的关键
分析清楚代码中指令的相关性，然后通过 指令调度来消除相关.
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4.1.2 相关性
开发指令级并行的关键
• 存在相关的两条指令，不能改变它们的顺序。 • 相关是否导致流水线的空转，还与流水线的
组织与结构有关。
程序中的相关主要有以下三种
• 数据相关 • 名相关 • 控制相关
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1. 数据相关（data dependence）
对于指令i和指令j，如果
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水线处理器的实际CPI
CPI流水线 = CPI理想 + 各类停顿周期数的总和 流水线的理想CPI是流水线的最大流量。 各类停顿包括：
•结构相关停顿：是由于两条指令使用同一
个功能部件而导致的停顿。
•控制相关停顿：是由于指令流的改变（如
分支指令）而导致的停顿。
•RAW、WAR和WAW停顿：由数据相关造成的。
F10和F12：用于第3个循环体
F14和F16：用于第4个循环体
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(1) 展开后没有调度的代码
Loop: LD （空转） ADDD （空转） （空转） SD LD （空转） ADDD （空转） （空转） SD LD （空转） 流出时钟 F0,0(R1) 1 2 F4,F0,F2 3 4 5 0(R1),F4 6 F6,-8(R1) 7 8 F8,F6,F2 9 10 11 -8(R1),F8 12 F10,-16(R1) 13 14 ADDD （空转） （空转） SD LD （空转） ADDD （空转） （空转） SD SUBI （空转） BNEZ （空转） 流出时钟 F12,F10,F2 15 16 17 -16(R1),F12 18 F14,-24(R1) 19 20 F16,F14,F2 21 22 23 -24(R1),F16 24 R1,R1,#32 25 26 R1,Loop 27 28
每个元素的操作需要10个时钟周期，其中5个 是空转周期。
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(4) 指令调度以后，程序的执行情况
SD放在分支指令的分支延迟槽中 对存储器地址偏移量进行调整 指令流出时钟 Loop: LD F0 , 0(R1) 1 SUBI R1 , R1 , #8 2 ADDD F4 , F0 , F2 3 （空转） 4 BNEZ R1 , Loop 5 SD 8(R1) , F4 6 一个元素的操作时间从10个时钟周期减少到6个 5个周期是有指令执行的，1个空转周期。
• •
程序固有的指令级并行性 流水线功能部件的执行延迟
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3. 本章使用的浮点流水线的延迟 产生结果指令 浮点计算 使用结果指令 另外的浮点计算 浮点数据存操作 （SD） 浮点计算 浮点数据存操作 （SD） 延迟时钟周期数 3
浮点计算
浮点数据取操作 （LD） 浮点数据取操作 （LD）
2
1 0
(2) 对指令序列进行优化调度
Loop: LD LD LD LD ADDD ADDD ADDD ADDD SD SD SUBI SD BNEZ SD
指令流出时钟 F0,0(R1) 1 F6,-8(R1) 2 F10,-16(R1) 3 F14,-24(R1) 4 F4,F0,F2 5 F8,F6,F2 6 F12,F10,F2 7 F16,F14,F2 8 0(R1),F4 9 -8(R1),F8 10 R1,R1,#32 12 16(R1),F12 11 R1,Loop 13 8(R1),F16 14
4.1 4.2 4.3 4.4
指令级并行的概念 指令的动态调度 控制相关的动态解决技术 多指令流出技术
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4.1
指令级并行的概念
当指令之间不存在相关时，它们在流水线中是可以 重叠起来并行执行的。这种指令序列中存在的潜在 并行性称为指令级并行。 （Instruction-Level Parallelism，简记为ILP） 本章研究：如何通过各种可能的技术，获得更多的 指令级并行性。 （硬件技术和软件技术） 必须要硬件技术和软件技术互相配合，才能够最大 限度地挖掘出程序中存在的指令级并行。