Fundamentals of Quantitative Design and Analysis¶

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Classes of Computer Systems¶

Flynn 分类法：按照指令流和数据流，分为四种类型：SISD/单指令流单数据流，SIMD/单指令流多数据流，MISD/多指令流单数据流，MIMD/多指令流多数据流。

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需要注意以下几点：

Response time/Elapsed time：总的响应时间包含所有方面的时间，比如处理时间、I/O、Overhead 与空闲时间；
Execution time/CPU Time：Time spent processing a given time。
- 用户 CPU 时间：程序本身执行的时间；
- 系统 CPU 时间：操作系统花费的时间。
Performance：\(\mathrm{Performance} = 1 / \mathrm{Execution\ Time}\)。
CPU Performance：\(\mathrm{CPU\ Execution\ Time} = \mathrm{CPU\ Clock\ Cycles} \times \mathrm{Clock\ Period} = \mathrm{CPU\ Clock\ Cycles} / \mathrm{Clock\ Rate}\)。
Average Cycles per Instruction：\(\mathrm{CPI} = \mathrm{CPU\ Clock\ Cycles} / \mathrm{Instruction\ Count}\)。

显然，CPU 时间可以通过减少 CPU 周期数、提升时钟频率来提升，设计的时候需要权衡。更详细一些，整体的性能取决于下面四个因素：

Amdahl's Law，有两个重要概念：改进部分所占的比例 \(\mathrm{Fraction}_{\mathrm{enhanced}}\) 和改进部分带来的加速比 \(\mathrm{Speedup}_{\mathrm{enhanced}}\)，其可以完全改写下面的公式：

\(\mathrm{Improved\ Execution\ Time} = \mathrm{Affected\ Execution\ Time}/\mathrm{Amount\ of\ Improvement}\) + \(\mathrm{Unaffected\ Execution\ Time}\)。
\(\mathrm{Speedup} = \mathrm{Performance\ of\ entire\ task}_{\mathrm{old}} / \mathrm{Performance\ of\ entire\ task}_{\mathrm{new}}\)。
\(\mathrm{Execution\ Time}_{\mathrm{new}} = \mathrm{Execution\ Time}_{\mathrm{old}} \times \left[(1 - \mathrm{Fraction}_{\mathrm{enhanced}}) + \mathrm{Fraction}_{\mathrm{enhanced}} / \mathrm{Speedup}_{\mathrm{enhanced}}\right]\)。

推论之一为：\(\mathrm{Speedup} \leq 1 / (1 - \mathrm{Fraction}_{\mathrm{enhanced}})\)。