Реферат на тему «Аппаратная реализация математических функций в современных процессорах»

Введение Центральный процессор — это компьютерная система. Он выполняет арифметические операции и управляет блоками ввода, вывода и хранения. Функции ЦП можно разделить на две категории: Координация всех компьютерных операций и выполнение арифметических и логических операций с данными. Процессор похож на калькулятор, но очень мощный. Его основная функция заключается в выполнении арифметических и логических операций над данными. Он управляется несколькими программными инструкциями. Первоначально программные инструкции хранятся во вторичных запоминающих устройствах, таких как CD-ROM, жесткий диск, магнитная лента или гибкий диск. Затем эти инструкции загружаются в основную память компьютера. Отдельно стоит упомянуть гибридные решения. В них центральный процессор объединен с графическим. Это позволяет уменьшить энергопотребление и снизить стоимость системы. На основе гибридных процессоров можно создавать компактные компьютеры, которым не нужно решать сложные задачи. Некоторые процессоры со встроенным ядром обладают мощностью, которой достаточно для запуска нетребовательных игр. Однако для ресурсоемких игр или монтажа видео они не подойдут, вам понадобится дискретная видеокарта. Фактически рынок процессоров для компьютеров сегодня поделен между двумя крупными производителями: Intel и AMD. Они предлагают решения для разных типов компьютеров. У каждого из этих производителей есть и бюджетные решения, и наиболее мощные флагманские процессоры, и модели среднего класса. Целью работы является описание аппаратной реализации математических функций в современных процессорах. Задачи работы: обзор устройства и работы процессора, анализ аппаратной реализации математических функций в современных процессорах.

1. Устройство и работа процессора

Ядро процессора выполняет основную работу, позволяет читать, расшифровывать, выполнять и отправлять инструкции. Состоит из следующих функциональных устройств: арифметико-логическое устройство (АЛУ), регистры и устройство управления. Работает процессор под управлением программы, находящейся в оперативной памяти. Блок управления принимает информацию с шины данных, дешифрует ее и отдает команды на АЛУ. После этого АЛУ, получив данные и команду, выполняет арифметические и логические операции и записывает результат в один из свободных регистров. Все вычисления производятся в двоичной системе счисления. [3] Устройство управления управляет работой процессора с помощью электрических сигналов. От него зависит согласованность работы всех частей процессора и его связь с внешними устройствами. В регистрах временно хранятся текущая команда, исходные, промежуточные и конечные данные (результат вычислений АЛУ). Кеш-память служит буфером между оперативной памятью и регистрами процессора. Имеет малое время доступа, и предварительная загрузка данных в нее из оперативной памяти ускоряет операции ввода-вывода и сокращает время ожидания процессора. [12] Шины ЦП — это механизмы, которые соединяют между собой другие компоненты ЦП: АЛУ, ЦП и регистры. Шины — это просто провода, которые соединяют между собой различные другие компоненты ЦП. Провод каждой шины обычно делится на логические функции, такие как данные (которые переносят данные в двух направлениях между регистрами и АЛУ), адрес (который переносит расположение регистров, содержащих данные для передачи), управление (переносит управление информация о сигналах, такая как синхронизация и управляющие сигналы, между регистрами, АЛУ и ЦП) и т. д. [1] ЦП управляет передачей системных данных по шинам данных и адреса и дополнительным линиям управления. Требуется схема часов, обычно содержащая кварцевый генератор (как в цифровых часах); это создает точный сигнал фиксированной частоты, который управляет микропроцессором. Операции ЦП запускаются по переднему и заднему фронтам тактового сигнала, что позволяет определить их точную синхронизацию. Это позволяет событиям в ЦП выполняться в правильной последовательности с достаточным временем для каждого шага. Центральный процессор генерирует все основные управляющие сигналы на основе часов. Конкретный ЦП может использоваться в различных конструкциях систем в зависимости от типа приложения, необходимого объема памяти, требований к вводу-выводу и т. д. [10] Декодер адреса управляет доступом к памяти и регистрам ввода-вывода для конкретного проекта. Как правило, программируемое логическое устройство (PLD) используется для выделения каждой микросхеме памяти определенного диапазона адресов. Код входного адреса в определенном диапазоне генерирует выходной сигнал выбора микросхемы, который включает это устройство. Регистры портов ввода-вывода, которые настроены для обработки передачи данных в систему и из нее, также получают определенные адреса с помощью того же механизма, и ЦП обращается к ним так же, как к ячейкам памяти. Назначение адресов конкретным периферийным устройствам называется картой памяти. [7] Рассмотрев, что такое процессор и принцип его работы, выделим основные характеристики, согласно которым определяется лучший вариант для компьютера. 1. Бренд – производитель процессора: AMD или Intel. От данного выбора зависит не только цена приобретения, и производительность, но также и выбор остальных комплектующих, в частности, материнской платы. 2. Тактовая частота процессора определяет минимальный квант времени, за который процессор выполняет некоторую условную элементарную операцию. Определяет количественные характеристики производительности компьютерных систем в целом (чем больше тактовая частота, тем быстрее работает компьютер). 3. Кеш (cache) – память, расположенная прямо на пластине процессора, что позволяет быстро к ней обратиться. В кеш записывается очередь поступивших команд. Данная функция избавляет процессор от необходимости постоянно обращаться за информацией к более медленной оперативной памяти и терять время в ожидании ответа. В кеш также подгружается часть информации, которая может пригодиться процессору в ближайшее время. Таким образом, процессор как бы предугадывает ваши действия и заранее загружает в кеш данные, которые могут потребоваться для выполнения задач. 4. Количество ядер — в зависимости от количества ядер, процессор называется двухъядерным, четырех ядерным и так далее. Данный параметр определяет мощность процессора. Чем больше ядер, тем большее количество потоков для выполнения задач, может выполнять компьютер. [2] Преимущества многоядерности можно заметить только при очень серьезной вычислительной работе. Если игра или программа оптимизирована только под четыре ядра, то восемь ядер будут бессмысленной мощностью, которая никак не повлияет на производительность. После того, как рассмотрены основные характеристики процессора, можно перейти к сравнительному анализу двух компаний по их производству Intel и AMD. На сегодняшний день в качестве процессора для игрового компьютера подходят процессоры от Intel, потому что они имеют поддержку большинства передовых технологий и нововведений, хорошее программное обеспечение, высокую производительность, и относительно низкий нагрев кристалла процессора, что очень важно для игрового компьютера. Для офисного использования подойдут процессоры компании AMD, потому что они быстро работают с «математикой», имеют хорошо реализованное графическое ядро, обеспечивают качественную работу системы и имеют меньшую цену при той же производительности. [15]

2. Аппаратная реализация математических функций в современных процессорах

В свое время первые процессоры для PC серии x86, модели 8088, 286, 386 не поддерживали нативно операции с вещественными числами. Они поддерживали только целочисленные вычисления, а для операций над числами с плавающей запятой (это специальный формат для приближенной записи в компьютере вещественного числа) — сложения, умножения — вызывались специальные подпрограммы. Они реализовывали вычисления с вещественными числами через целочисленные операции. Соответственно, скорость расчетов с нецелочисленными типами данных (float, double) была на порядок ниже. [5] Для ускорения этих вычислений существовал специальный математический сопроцессор (FPU — floating point unit). Он размещался на материнской плате в отдельном сокете, имел свою систему команд и умел умножать и складывать вещественные числа на аппаратном уровне, обеспечивая, таким образом, значительное ускорение расчетов. Intel выпускал сопроцессоры для своих CPU, существовали модели математических сопроцессоров и у сторонних производителей, которые тоже можно было поставить в пару к интеловскому центральному процессору. Некоторые из них по определенным параметрам превосходили сопроцессоры Intel — например, сопроцессор одной из фирм был в несколько раз быстрее, но только в вычислениях с вещественными числами одинарной точности. Некоторые сопроцессоры имели свою собственную, более удобную систему команд, позволяющую достичь более высокой производительности, но требовавшую специальной поддержки программистов. Первым шагом интеграции математического сопроцессора и CPU стало размещение их на одном кристалле в Intel 486DX. Но сопроцессор все ещё был, по сути, отдельным модулем, имевшим такую же схему работы, как и сопроцессор для 386SX/DX — просто они стали размещаться ближе. Выпускались и модели серии 486 без сопроцессора, они назывались 486SX. Полностью сопроцессор растворился в CPU уже в процессорах семейства Pentium. [11] А сегодня GPU начинает выступать в роли математического сопроцессора для CPU. Только вместо чисел идут векторы, вместо ускорения умножения вещественных чисел происходит ускорение перемножения вещественных и комплексных матриц, а вместо вычисления квадратного корня — нахождение собственных значений. И мы находимся на таком промежутке истории, когда современный «математический сопроцессор» тоже находится в отдельном слоте, но уже начинают появляться и первые модели с «интегрированным» GPU: совсем недавно был выпущен первый APU. Во времена 8086 считалось, что быстрые вычисления с вещественными числами не очень нужны на персональных компьютерах, и можно обойтись медленной программной эмуляцией. Но развитие и распространение компьютерных игр, прежде всего трехмерных, сделало это мнение неактуальным и катализировало тесную интеграцию CPU и FPU. [14] Сегодня нужды игровой графики породили новую генерацию специализированных устройств, и «графическое» происхождение современных сопроцессоров наложило сильный отпечаток на их вычислительные характеристики. В первую очередь, GPU были слабы в вычислениях с числами двойной точности, которые широко используются в научных расчетах, тогда как в графике используются числа одинарной точности — и это ограничивало внеграфические применения GPU. Но последние модели GPU всех производителей обзавелись полноценной поддержкой типа double именно с прицелом на научные вычисления, и при анализе производительности мы обратим особое внимание на реализацию вычислений с двойной точностью. [6] Современные процессоры имеют специальные инструкции для вычисления квадратного корня, синуса, косинуса и других математических функций, но внутри самого CPU, в силу его архитектуры, ориентированной на высокие частоты, они реализованы как подпрограммы, выполняющие набор более простых операций. То есть вычисление, скажем, косинуса, заданное конкретной командой, производится не чисто аппаратно. Более того, иногда вычисление таких сложных функций даже выгодно заменить на набор более простых инструкций (умножения и сложения) в коде программы, чтобы процессор выполнял один непрерывный поток инструкций. Даже столь «очевидная» операция, как деление, в некоторых CPU выполняется программно. AMD Core Math Library изначально была ориентирована на CPU, она включает оптимизированные для процессоров AMD реализации широко известного набора программ для вычислений линейной алгебры BLAS (Basic Linear Algebra Subroutines), самое главное в котором — это перемножение матриц, и LApack (методы решения линейных матричных уравнений, нахождения собственных значений матриц, метод наименьших квадратов и т. п.), причем LApack использует функции BLAS, как строительные кирпичики, и его производительность прямо зависит от реализации BLAS. ACML так же включает реализации быстрого преобразования Фурье и некоторые вспомогательные функции, вроде генераторов случайных чисел. [8] Новая версия библиотеки получила полноценную поддержку последних моделей GPU AMD Radeon: с помощью GPU была ускорена самая ресурсоемкая функция BLAS — перемножение матриц. (Естественно, в форме D=α×A×B+β×C, где α и β — числа, а A, B и С — матрицы.) А эта функция, в свою очередь, используется в алгоритмах решения более сложных задач, входящих в LApack, и они тоже получают ускорение от использования GPU. Причем GPU-версия полностью совместима с CPU, то есть пользователю не требуется как-либо изменять код и даже перекомпилировать его — просто нужно прилинковать ACML GPU, и вызовы библиотеки будут заменены на GPU-оптимизированные, если такие имеются.

Заключение

Компьютер стал важной частью жизни человека. С его помощью осуществляется доступ к поиску информации, общению с людьми, дистанционной работе и развлечениям. Для быстрого и качественного выполнения задач, к компьютеру предъявляются требования по быстродействию и производительности. Поэтому, при сборке компьютера важную роль играет выбор процессора, потому что он является основной микросхемой. Управляет работой каждого подключенного к компьютеру устройства, занимается множеством логических операций и математических вычислений. С развитием технологий, появилось множество процессоров с разными параметрами, каждый из которых по-своему влияет на работу и быстродействие всего компьютера. При выборе обращают внимание на бренд, тактовую частоту, размер кеш-памяти, количество ядер и цену. Процессор представляет собой небольшую квадратную пластину (чип), которая вмещает в себя миллионы транзисторов и других элементов электронной логики. Оснащен специальными ячейками – регистрами, в которых помещены выполняемые процессором команды и данные, которыми они оперируют. Работа процессора заключается в выполнении и выборе из памяти команд и данных в определенной последовательности. От мощности центрального процессора зависит скорость обработки команд и продуктивность работы других составляющих компьютера. Например, можно купить современную видеокарту, но она не сможет показать свои возможности, если управляется слабым процессором.

Список использованной литературы

1. Богданов А. В., Корхов В. В., Мареев В. В., Станкова Е. Н. Архитектуры и топологии многопроцессорных вычислительных систем.- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. – 176 с. :ил. 2. Бондарев А.В. Система поддержки принятия решений при оценке робастности сложных бортовых радиоэлектронных систем на базе COTSпродуктов/ диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук/ Уфимский государственный авиационно-технический университет. Уфа, 2016. 3. Будько М. Б. Реализация процессором арифметических операций. СПб.: Университет ИТМО, 2014. 69 c. 4. Витязев С.В. Цифровые процессоры обработки сигналов. –Рязань:РГРТУ, 2019.- 99с. 5. Горюнов А. Г. Ливенцов С.Н. Микропроцессоры: Учеб. пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2015. – 89 с. 6. Гуров В. В. Архитектура микропроцессоров. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 273 с. :ил 7. Довгий П. С. Прикладная архитектура базовой модели процессора Intel. СПб.: Университет ИТМО, 2012. 114 c. 8. Еременко В.Т., Лякишев А.А. Оптимизация процессов информационного обмена в системе безопасности и мониторинга АСУЗ на примере технологии умный дом // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. 2017. № 7. С. 146-151. 9. Иванова В. Е., Тяжев А.И. Цифровая обработка сигналов и сигнальные процессоры. Самара.: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. 253 c. 10. Калачев А. В. Многоядерные процессоры. М.: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. 351 c. 11. Калачев А.В. Многоядерные процессоры. -М.: БИНОМ, 2014. – 248с. 12. Сигорский В.П., Петренко А.И. Алгоритмы анализа электронных схем. — М.: Советское радио, 2015, 608 с. 13. Столлингс В. Структурная организация и архитектура компьютерных систем, 5-ое изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2012.– 896 с. 14. Ульянов М. В. Архитектуры процессоров. — М.: МГАПИ, 2014. — 68 с. 15. Чуа Л. О., Лин Пен-Мин. Машинный анализ электронных схем. Алгоритмы и вычислительные методы. Пер с англ. -М.: Энергия, 2017, 640 с.