Архитектура вычислительных систем

РЕФЕРАТ

Отчет о НИРС: 53 c., 28 рис., 5 источников

Объект исследования - архитектура современных микропроцессоров и вычислительных систем.

Цель работы-исследовать архитектуру современных микропроцессоров и вычислительных систем, а также сделать вывод о перспективах их развития.

В данной работе рассмотрено множество различных классификаций архитектур вычислительных систем по различным причинам, оценено нынешнее состояние исследований в области архитектуры процессоров, а также дан прогноз этих исследований и достижений на ближайшее время.

основное внимание уделено вопросам классификации архитектур вычислительных систем, причин, по которым эта классификация осуществляется, раскрытию понятий "микроархитектурный уровень" и "мультитредовые системы."

В качестве примера рассматриваются вычислительные системы таких производителей, как IBM, AMD, Sun Microsystems, CRAY и других.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Классификация архитектур вычислительных систем

1.1 Классификация Флинна

1.2 Дополнения Ванга и Бриггса классификации Флинна

1.3 Классификация Фенга

1.4 Классификация Шора

1.5 Классификация Хендлера

1.6 Классификация Хокни

1.7 Классификация Шнайдера

1.8 Классификация Johnson

1.9 Классификация Основных

1.10 Классификация Кришнамарфи

1.11 Классификация Скилликорна

1.12 Классификация Дазгупты

1.13 Классификация Дункан

2 Организация компьютерных систем

2.1 Общие сведения

2.2 Устройство центрального процессора

2.3 Выполнение команд

2.4 RISCu CISC

2.5 Принципы разработки современных компьютеров

2.6 Параллелизм на уровне команд

2.7 Параллелизм на уровне процессоров

3 Эволюция микропроцессорных систем

3.1 Основные направления развития

3.2 Увеличение объема внутрикристальной памяти

3.3 Увеличение числа и состава функциональных устройств

3.4 Интеграция функций

3.5 однокристальные мультискалярные и мультитредовые системы

3.6 Направление эволюции архитектуры микропроцессоров

Выводы

Список используемых источников

ВВЕДЕНИЕ

Стремительное развитие науки и проникновение человеческой мысли, в любой новой области вместе с решением поставленных прежде проблем постоянно порождает поток вопросов и ставит новые, как правило более сложные, задачи. В течение первых компьютеров казалось, что увеличение скорости в 100 раз позволит решить большинство проблем, однако, гигафлопная производительность современных суперЭВМ сегодня является явно недостаточной для многих ученых. Электро - и гидродинамика, сейсморазведка и прогноз погоды, моделирование химических соединений, исследование виртуальной реальности - это далеко не полный список областей науки, исследователи которых используют каждую возможность ускорить выполнение своих программ.