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一 微操作μ-op與宏操作macro-op
圖片來源：英特爾 ARMCortex-A77微架構
圖片來源：ARM A78譯碼到分布
圖片來源：互聯(lián)網 二 發(fā)射與執(zhí)行 ARM和AMD的執(zhí)行單元一般將整數(shù)計算（ALU）與浮點計算（FPU）分開，英特爾則是合二為一，執(zhí)行端關鍵的參數(shù)是發(fā)射寬度(Issue Width)，目前最寬的是ARM的V1，多達15位，寬度越寬，ALU和FPU數(shù)量可以越多。通常ALU是4個，整數(shù)運算單元4個就夠。V1有4個ALU，4個針對浮點的NEON，其中包含兩個SVE。3個Load加載，2個寫入Store。還有兩個分支針對特定計算類型。
圖片來源：互聯(lián)網 三 定點與浮點 所謂定點格式，即約定機器中所有數(shù)據的小數(shù)點位置是固定不變的。通常將定點數(shù)據表示成純小數(shù)或純整數(shù)，為了將數(shù)表示成純小數(shù)，通常把小數(shù)點固定在數(shù)值部分的最高位之前；而為了將數(shù)表示成純整數(shù)，則把小數(shù)點固定在數(shù)值部分的最后面。 比如十進制的3.75，那么你可以用011+0.11，但是這種加法首先要對齊位寬，對齊目的就是讓大家的單位一致。你可以把011擴展為011.00，把0.11擴展為000.11，這樣一相加就得到011.11，就是十進制的3.75了，存在電腦的時候，電腦是沒有小數(shù)點的，只會存為01111。如果是定點格式，這個小數(shù)點的位置就固定了，無法變動，由于計算的時候必須對齊位寬，這使得電腦能處理的數(shù)據范圍受到限制，不能太大，也不能太小。假設以一個字節(jié)表示小數(shù)，小數(shù)點固定在5.3的位置，高5位表示整數(shù)，低3位表示小數(shù)：11001_001 —— 11001.001，轉換一下：整數(shù)部分11001= 25， 小數(shù)部分001 = 1（分子部分） 分母是1000（8），所以小數(shù)部分1/8（二級制只有0和1）。最終的小數(shù)表示是 25+ 1/8，即存在 0/8， 1/8，2/8， …. 7/8共八個檔，表示精度為1/8，所以定點小數(shù)存在數(shù)值范圍和數(shù)值精度的問題！數(shù)值范圍與精度是一對矛盾，一個變量要想能夠表示比較大的數(shù)值范圍，必須以犧牲精度為代價；而想精度提高，則數(shù)的表示范圍就相應地減小。在實際的定點算法中，為了達到最佳的性能，必須充分考慮到這一點，即權衡動態(tài)范圍和精度。 如果是邏輯運算或簡單的整數(shù)運算還可以，如果要顯示比較大的變量，小數(shù)點的位置必須可以自由移動，這就是浮點。
圖片來源：互聯(lián)網 比如123.45用十進制科學計數(shù)法可以表示為1.2345x102，其中1.2345為尾數(shù)，10為基數(shù)，2為指數(shù)。浮點數(shù)利用指數(shù)達到了浮動小數(shù)點的效果，從而可以靈活地表達更大范圍的實數(shù)。IEEE754指定了：兩種基本的浮點格式：單精度和雙精度。其中單精度格式具有24位有效數(shù)字(即尾數(shù))精度，總共占用32位；雙精度格式具有53位有效數(shù)字(即尾數(shù))精度，總共占用64位。 兩種擴展浮點格式：單精度擴展和雙精度擴展。此標準并未規(guī)定這些格式的精確精度和大小，但指定了最小精度和大小，例如IEEE雙精度擴展格式必須至少具有64位有效數(shù)字精度，并總共占用至少79位。 浮點運算和定點運算（整數(shù)運算）不同，它通常是6個步驟：1. 異常檢測：主要檢測NAN（非數(shù)） 2. 對階，尾數(shù)右移：不同階碼尾數(shù)不能直接相加減，所以需要對階，比如1.1 * 2 E 1 + 1.1 * 2 E 2 尾數(shù)就不能運算，對階，尾數(shù)右移，最終階碼一致。3 . 尾數(shù)求和求差，將對階后的尾數(shù)按定點加減運算規(guī)則進行運算。4. 規(guī)格化：把非規(guī)格的小數(shù)轉換為規(guī)格化的小數(shù)。5. 在對階和右移過程中，可能會將尾數(shù)的低位丟失，引起誤差，影響精度，為此可用舍入法來提高尾數(shù)的精度。IEEE754標準列出了四種可選的舍入處理方法：向上舍入，向下舍入，向最近舍入，直接截去。6. 溢出檢查，與定點數(shù)運算不同的是，浮點數(shù)的溢出是以其運算結果的階碼的值是否產生溢出來判斷的。若階碼的值超過了階碼所能表示的最大正數(shù)，則為上溢，進一步，若此時浮點數(shù)為正數(shù)，則為正上溢。若浮點數(shù)為負數(shù)，則為負上溢。進一步，若此時浮點數(shù)為正數(shù)，則為正下溢，若浮點數(shù)為負數(shù)，則為負下溢。正下溢和負下溢都作為機器零處理，即將尾數(shù)各位強制為零。 四 具體CPU微架構 特斯拉使用AMD的CPU，因此特別對AMD的微架構做以說明。
圖片來源：互聯(lián)網 這是Zen 2代微架構的前端，ITLB就是 Instruction Translation Lookaside Buffer，另一種說法是指令轉換后備緩沖區(qū)。AMD的L0/L1/L2緩存與傳統(tǒng)的緩存定義不同，它解簽了軟件意義上的緩存而非硬件，L1里有BTB緩存，Hash路徑緩存表，ITLB緩存好幾種。Zen3代則將L1的BTB緩存由512條擴展到1024條，提高分支預測準確度。雖然L1緩存異常復雜，但總容量還是32K，分8路。Return Stack是方法返回棧，可能是分支預測異常的返回地址。 分支預測器經過Micro tags最終變?yōu)?個宏操作Marco Ops，進入宏操作緩存，緩存量為4K條，指令緩存排成序列，進入譯碼器，譯碼器寬度是4位，8個宏操作和4個譯碼后的指令進入OC/IC，分解為微操作序列，再分別進入堆疊引擎和存儲獨立偵測系統(tǒng)還有微碼序列ROM，再進入分發(fā)站。
圖片來源：互聯(lián)網 Zen2代微架構的執(zhí)行端，執(zhí)行端分整數(shù)和浮點兩大執(zhí)行器，綠色為整數(shù)，粉色為浮點。整數(shù)部分指令經過重命名和定位后進入序列器，完成后提交或者說退出Retire再進入物理寄存器文件，再前向混合，進入ALU4個算數(shù)計算器，3個地址生成器。Zen3代的寄存器條目增加到212個。浮點方面寄存器略少，F(xiàn)ADD和FMA分別是加法和乘法管線，管線有4條，Zen3代增加到6條，不過計算管線還是4條。
圖片來源：互聯(lián)網 最后是加載和寫入部分。
圖片來源：互聯(lián)網 Zen 2代一個核的透視圖，可以看到緩存占芯片的面積最大，其次是浮點運算用的SIMD，然后是分支預測，加載與寫入，譯碼，計算用的ALU所占面積很小。 |
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