Download free for 30 days
Sign in
Upload
Language (EN)
Support
Business
Mobile
Social Media
Marketing
Technology
Art & Photos
Career
Design
Education
Presentations & Public Speaking
Government & Nonprofit
Healthcare
Internet
Law
Leadership & Management
Automotive
Engineering
Software
Recruiting & HR
Retail
Sales
Services
Science
Small Business & Entrepreneurship
Food
Environment
Economy & Finance
Data & Analytics
Investor Relations
Sports
Spiritual
News & Politics
Travel
Self Improvement
Real Estate
Entertainment & Humor
Health & Medicine
Devices & Hardware
Lifestyle
Change Language
Language
English
Español
Português
Français
Deutsche
Cancel
Save
Submit search
EN
Uploaded by
swkagami
617 views
kagamicomput201713
kagamicomput201713
Technology
◦
Read more
0
Save
Share
Embed
Embed presentation
Download
Download to read offline
1
/ 27
2
/ 27
3
/ 27
4
/ 27
5
/ 27
6
/ 27
7
/ 27
8
/ 27
9
/ 27
10
/ 27
11
/ 27
12
/ 27
13
/ 27
14
/ 27
15
/ 27
16
/ 27
17
/ 27
18
/ 27
19
/ 27
20
/ 27
21
/ 27
22
/ 27
23
/ 27
24
/ 27
25
/ 27
26
/ 27
27
/ 27
More Related Content
PDF
kagamicomput201714
by
swkagami
PDF
kagami_comput2016_13
by
swkagami
PDF
kagami_comput2016_14
by
swkagami
PDF
VLDB'10勉強会 -Session 20-
by
Takeshi Yamamuro
PDF
kagami_comput2016_01
by
swkagami
PDF
kagamicomput201814
by
swkagami
PDF
kagamicomput201813
by
swkagami
PDF
kagami_comput2016_04
by
swkagami
kagamicomput201714
by
swkagami
kagami_comput2016_13
by
swkagami
kagami_comput2016_14
by
swkagami
VLDB'10勉強会 -Session 20-
by
Takeshi Yamamuro
kagami_comput2016_01
by
swkagami
kagamicomput201814
by
swkagami
kagamicomput201813
by
swkagami
kagami_comput2016_04
by
swkagami
What's hot
PDF
仮想記憶の構築法
by
magoroku Yamamoto
PDF
seccamp2012 チューター発表
by
Hirotaka Kawata
PPTX
巨大な表を高速に扱うData.table について
by
Haruka Ozaki
PDF
地理空間とOSGeoとPostGISとを簡単に紹介してみます
by
boiledorange73
KEY
PyOpenCLによるGPGPU入門 Tokyo.SciPy#4 編
by
Yosuke Onoue
PPTX
Findings from visualizing_massive_data
by
Toshiyuki Shimono
PDF
論文紹介 "DARTS: Differentiable Architecture Search"
by
Yuta Koreeda
PDF
産学間連携推進室(AC部屋) 2012 成果報告会
by
Hirotaka Kawata
PPTX
オープンデータとオープンソースGisを用いたweb上でのインタラクティブ可視化手法について
by
Ryousuke Wayama
PPTX
関東GPGPU勉強会資料
by
Kimikazu Kato
PDF
Deep Learning Demonstration using Tensorflow (7th lecture)
by
Parth Nandedkar
PPTX
Map server入門 - FOSS4G 2012 Hokkaido
by
Hideo Harada
PDF
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
by
ssuserc75473
PDF
オブジェクト指向の皮をかぶった関数型プログラミング言語 Haxe
by
terurou
PDF
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
by
京大 マイコンクラブ
PDF
PEZY-SC2上における倍々精度Rgemmの実装と評価
by
Toshiaki Hishinuma
PDF
Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
by
Yusaku Watanabe
PDF
VLDB’11勉強会 -Session 9-
by
Takeshi Yamamuro
PPTX
Google TensorFlowで遊んでみた①
by
Tetsuya Hasegawa
PDF
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
by
Kohei KaiGai
仮想記憶の構築法
by
magoroku Yamamoto
seccamp2012 チューター発表
by
Hirotaka Kawata
巨大な表を高速に扱うData.table について
by
Haruka Ozaki
地理空間とOSGeoとPostGISとを簡単に紹介してみます
by
boiledorange73
PyOpenCLによるGPGPU入門 Tokyo.SciPy#4 編
by
Yosuke Onoue
Findings from visualizing_massive_data
by
Toshiyuki Shimono
論文紹介 "DARTS: Differentiable Architecture Search"
by
Yuta Koreeda
産学間連携推進室(AC部屋) 2012 成果報告会
by
Hirotaka Kawata
オープンデータとオープンソースGisを用いたweb上でのインタラクティブ可視化手法について
by
Ryousuke Wayama
関東GPGPU勉強会資料
by
Kimikazu Kato
Deep Learning Demonstration using Tensorflow (7th lecture)
by
Parth Nandedkar
Map server入門 - FOSS4G 2012 Hokkaido
by
Hideo Harada
Code for Japan Summit 2019 --- BAD OpenData Kuyodera
by
ssuserc75473
オブジェクト指向の皮をかぶった関数型プログラミング言語 Haxe
by
terurou
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
by
京大 マイコンクラブ
PEZY-SC2上における倍々精度Rgemmの実装と評価
by
Toshiaki Hishinuma
Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
by
Yusaku Watanabe
VLDB’11勉強会 -Session 9-
by
Takeshi Yamamuro
Google TensorFlowで遊んでみた①
by
Tetsuya Hasegawa
TPC-DSから学ぶPostgreSQLの弱点と今後の展望
by
Kohei KaiGai
Similar to kagamicomput201713
PDF
kagami_comput2015_13
by
swkagami
PDF
Cpu cache arch
by
Shinichiro Niiyama
PPT
計算機理論入門07
by
Tomoyuki Tarumi
PPT
計算機理論入門01
by
Tomoyuki Tarumi
PDF
kagami_comput2015_1
by
swkagami
PDF
1次ベーシック講座情報第1回 修正版
by
Nashiro Daisuke
PDF
第12回オペレーティングシステム
by
眞樹 冨澤
PDF
kagamicomput201701
by
swkagami
PDF
Code jp2015 cpuの話
by
Shinichiro Niiyama
PDF
やさぐれギンガさんのアーキテクチャ入門(ためしてガッテン)(仮)
by
Akihiro Kuwano
PDF
Basic of virtual memory of Linux
by
Tetsuyuki Kobayashi
PDF
研究動向から考えるx86/x64最適化手法
by
Takeshi Yamamuro
PDF
SIGMOD'10勉強会 -Session 8-
by
Takeshi Yamamuro
PDF
kagami_comput2015_6
by
swkagami
PDF
不揮発メモリとOS研究にまつわる何か
by
Ryousei Takano
PDF
qpstudy 2014.04 ハードウェア設計の勘所
by
Takeshi HASEGAWA
PDF
短距離古典分子動力学計算の 高速化と大規模並列化
by
Hiroshi Watanabe
PDF
Zynq mp勉強会資料
by
一路 川染
PDF
20111028ssmjp
by
Takeshi HASEGAWA
PDF
kagami_comput2016_06
by
swkagami
kagami_comput2015_13
by
swkagami
Cpu cache arch
by
Shinichiro Niiyama
計算機理論入門07
by
Tomoyuki Tarumi
計算機理論入門01
by
Tomoyuki Tarumi
kagami_comput2015_1
by
swkagami
1次ベーシック講座情報第1回 修正版
by
Nashiro Daisuke
第12回オペレーティングシステム
by
眞樹 冨澤
kagamicomput201701
by
swkagami
Code jp2015 cpuの話
by
Shinichiro Niiyama
やさぐれギンガさんのアーキテクチャ入門(ためしてガッテン)(仮)
by
Akihiro Kuwano
Basic of virtual memory of Linux
by
Tetsuyuki Kobayashi
研究動向から考えるx86/x64最適化手法
by
Takeshi Yamamuro
SIGMOD'10勉強会 -Session 8-
by
Takeshi Yamamuro
kagami_comput2015_6
by
swkagami
不揮発メモリとOS研究にまつわる何か
by
Ryousei Takano
qpstudy 2014.04 ハードウェア設計の勘所
by
Takeshi HASEGAWA
短距離古典分子動力学計算の 高速化と大規模並列化
by
Hiroshi Watanabe
Zynq mp勉強会資料
by
一路 川染
20111028ssmjp
by
Takeshi HASEGAWA
kagami_comput2016_06
by
swkagami
More from swkagami
PDF
kagamicomput201812
by
swkagami
PDF
kagamicomput201811
by
swkagami
PDF
kagamicomput201810
by
swkagami
PDF
kagamicomput201809
by
swkagami
PDF
kagamicomput201808
by
swkagami
PDF
kagamicomput201807
by
swkagami
PDF
kagamicomput201806
by
swkagami
PDF
kagamicomput201805
by
swkagami
PDF
kagamicomput201804
by
swkagami
PDF
kagamicomput201803
by
swkagami
PDF
kagamicomput201802
by
swkagami
PDF
kagamicomput201801
by
swkagami
PDF
kagamicomput201712
by
swkagami
PDF
kagamicomput201711
by
swkagami
PDF
kagamicomput201710
by
swkagami
PDF
kagamicomput201709
by
swkagami
PDF
kagamicomput201708
by
swkagami
PDF
kagamicomput201707
by
swkagami
PDF
kagamicomput201706
by
swkagami
PDF
kagamicomput201705
by
swkagami
kagamicomput201812
by
swkagami
kagamicomput201811
by
swkagami
kagamicomput201810
by
swkagami
kagamicomput201809
by
swkagami
kagamicomput201808
by
swkagami
kagamicomput201807
by
swkagami
kagamicomput201806
by
swkagami
kagamicomput201805
by
swkagami
kagamicomput201804
by
swkagami
kagamicomput201803
by
swkagami
kagamicomput201802
by
swkagami
kagamicomput201801
by
swkagami
kagamicomput201712
by
swkagami
kagamicomput201711
by
swkagami
kagamicomput201710
by
swkagami
kagamicomput201709
by
swkagami
kagamicomput201708
by
swkagami
kagamicomput201707
by
swkagami
kagamicomput201706
by
swkagami
kagamicomput201705
by
swkagami
Recently uploaded
PDF
歴史好きのスクラム話 JBUG名古屋#5 AI時代のデータドリブンなプロジェクト管理
by
Tatsuya Naiki
PDF
論文紹介:"Reflexion: language agents with verbal reinforcement learning", "MA-LMM...
by
Toru Tamaki
PDF
How We Operated Ticket-Driven Development in JIRA.pdf
by
akipii ogaoga
PDF
手軽に広範囲でプライバシーを守りながら人数カウントできる ~ LoRaWAN AI人流カウンター PF52 日本語カタログ
by
CRI Japan, Inc.
PDF
論文紹介:"MM-Tracker: Motion Mamba for UAV-platform Multiple Object Tracking", "M...
by
Toru Tamaki
PDF
論文紹介:Simultaneous Detection and Interaction Reasoning for Object-Centric Acti...
by
Toru Tamaki
PDF
LoRaWAN小売業DXソリューション ~天候データと人流カウンターを利用して売り上げアップに貢献!
by
CRI Japan, Inc.
歴史好きのスクラム話 JBUG名古屋#5 AI時代のデータドリブンなプロジェクト管理
by
Tatsuya Naiki
論文紹介:"Reflexion: language agents with verbal reinforcement learning", "MA-LMM...
by
Toru Tamaki
How We Operated Ticket-Driven Development in JIRA.pdf
by
akipii ogaoga
手軽に広範囲でプライバシーを守りながら人数カウントできる ~ LoRaWAN AI人流カウンター PF52 日本語カタログ
by
CRI Japan, Inc.
論文紹介:"MM-Tracker: Motion Mamba for UAV-platform Multiple Object Tracking", "M...
by
Toru Tamaki
論文紹介:Simultaneous Detection and Interaction Reasoning for Object-Centric Acti...
by
Toru Tamaki
LoRaWAN小売業DXソリューション ~天候データと人流カウンターを利用して売り上げアップに貢献!
by
CRI Japan, Inc.
kagamicomput201713
1.
東北大学 工学部 機械知能・航空工学科 2017年度
5セメスター・クラスC3 D1 D2 D3 計算機工学 大学院情報科学研究科 鏡 慎吾 http://www.ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/ 13. メモリシステム (教科書8章)
2.
2( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 (復習) MIPSの構造 メモリ 32ビットALU 32x32ビット レジスタファイル PC 命令デコーダ アドレス(32ビット) データ(8, 16, 32ビット) 次PC計算 制御回路 mux mux 演算選択 レ ジ ス タ 選 択
3.
3( ): 2017
(1)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 (復習) 計算機の基本構成 入出力 装置A 入出力 装置B 入出力 装置C メモリ (主記憶, 1次記憶) プロセッサ (CPU, MPU) バス 入出力装置 (Input/Output, I/O) の例 • 二次記憶(外部記憶,ストレージ): ハードディスク, CD, DVD • キーボード,マウス • グラフィックス,ディスプレイ • ネットワーク 別物!
4.
「メモリ」という用語の混乱 4( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 Q: 以下の会話は,2017年頃のウェブ上で実際に見られたやり取りの例である (一部改変).何がおかしいのかを指摘せよ. 「当社では社員が使う PC のメモリはすべて 32 GB です.快適に作業ができます」 「えっ? 32 GB って少なくないですか? 私の iPhone のメモリは 128 GB なんですけど」 A: 前者は主記憶の話をしている.後者は二次記憶の話をしている • アーキテクチャの観点では,主記憶をメモリ,二次記憶をストレージと呼ぶこと が多い • デバイスの観点では,半導体記憶素子をすべてメモリと呼んでしまうことがある (e.g.: 「フラッシュメモリ」は半導体記憶素子だが,主な用途は二次記憶) • そこにマーケティング上の思惑が絡むのでさらにややこしい,というか迷惑
5.
Cプログラムの場合 5( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 int main() { FILE *fp; char str[1024]; fp = fopen("file.txt"); fgets(str, 1024, fp); ... } • プログラム上の変数は(普通は)主記憶上にある • load/store命令で読み書きされる • 二次記憶上のデータは,入出力関数を使って読み書きする • 専用の入出力命令を使って読み書きされる • プロセッサによっては,特定の主記憶アドレスへの load/store によって入出力を行うものもある (例: MIPS)
6.
記憶装置の原理 6( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 • フリップフロップ • レジスタ • SRAM → キャッシュメモリ(後述) • キャパシタ • DRAM → 主記憶 • 磁気 • 磁気記憶装置 (ハードディスク) → 二次記憶 • 最近はフラッシュメモリによる置き 換えが進んでいる https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:HardDisk1.ogv 速 遅 揮発性 (電源を切ると 内容は消える) 不揮発性
7.
ハードディスクの動作 7( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=File:HardDisk1.ogv
8.
8( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 (復習) レジスタファイル (32×32ビット,1入力2出力) en en en 32-bit レジスタ × 32個 en mux 書き込みデータ 読み出し レジスタ 番号(1) 読み出し レジスタ 番号(2) 読み出し データ(1) 読み出し データ(2) 書き込み イネーブル mux … 2進デコーダ 書き込みレジスタ番号 32 5 5 5 en この構造のまま,単純に容量を拡大するのは困難 (デコーダ・マルチプレクサが肥大化するため)
9.
9( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 半導体メモリの構造 • セル(記憶素子)を2次 元マトリックス状に配 置して,アクセスを縦・ 横に分解 • 読み出し・書き込み回 路を共通化 0 1 2 3 255 256 257 258 259 511 65535 行 ア ド レ ス デ コ ー ダ addr0 addr1 addr7 addr8 addr9 addr15 列 ア ド レ ス デ コ ー ダ data ワード線 (行選択線) ビ ッ ト 線 ( 列 信 号 線 )
10.
10( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 メモリセルの構造 W B B W B Static Random Access Memory (SRAM) Dynamic Random Access Memory (DRAM) • 原理的にはフリップフロップと同じ • NOTゲートが能動的に電流を供 給してビット線を駆動する • 1ビットあたりトランジスタ 6 個 • キャパシタが充電されていれば 1, 放電されていれば 0 • ビット線の電位は,キャパシタから のわずかな電荷で微小に変化する • 時間とともに電荷が漏れる • 1ビットあたりトランジスタ 1 個
11.
11( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 DRAM と SRAM http://ja.wikipedia.org/wiki/Intel_Core_i7 http://www.atmarkit.co.jp/fsys/zun ouhoudan/102zunou/corei7.html http://www.sugilab.net/jk/joho-kiki/ DRAMモジュール SRAM (キャッシュ メモリ) 内蔵プロ セッサ
12.
12( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 メモリの動作 (DRAMの場合) http://www.sugilab.net/jk/joho-kiki/ (1400 処理装置 → 1404 メモリのしくみ)
13.
13( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 構造
14.
14( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 書き込み
15.
15( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 読み出し
16.
16( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 SRAM W B B 行 ア ド レ ス デ コ ー ダ addr0 addr1 addr7 addr8 addr9 addr15 +– 列 ア ド レ ス デ コ ー ダ data アンプ • 読み出し時には,ビット 対線の電位差を増幅し て値を得る • 書き込み時には,セル のNOTゲートよりも強 くビット線を駆動して記 憶内容を上書きする
17.
17( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 DRAM W B 行 ア ド レ ス デ コ ー ダ 列 ア ド レ ス デ コ ー ダ センスアンプ (微小な信号変化の検出・ 保持・書き戻し) data • 読み出し時は,セルか ら流れ込む電荷による ビット線の電位の微小 変化をセンスアンプが 検知して増幅・保持す る.選択列の値が読み 出される. • 書き込み時は,読み出 し時と同じ動作の後,選 択列のビット線のみ入 力電圧で上書きする. addr0 addr1 addr7 addr8 addr9 addr15
18.
18( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 SRAM vs DRAM SRAM DRAM • 1セルの回路が大きい • 制御が比較的簡単 • 記憶内容は,電源が入ってい る限り安定 • よって,速いが小容量 • 1セルの回路が小さい • 制御が比較的複雑 • 時間が経つと記憶が消える (リフレッシュと呼ばれる再書 き込み動作を数ミリ秒に1回 行う必要がある) • よって,遅いが大容量
19.
19( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 記憶階層 • 記憶装置は小容量だと速く,大容量だと遅い. • アクセス開始には時間がかかり,連続データのアクセスは速い. レイテンシ(遅延時間) 容量 ネットワーク上の記憶 ~ 1 ~ 1 ハードディスクドライブ ~ 10 ms ~ Tbytes DRAM ~ 100 ns ~ Gbytes SRAM ~ 10 ns (1 ~ 10クロック) K ~ Mbytes レジスタ ~ 1 ns (1 クロック) 32 ~ 128 bytes よく使うものは速い記憶装置に置きたい.しかしサイズは限られている. 一般論として
20.
20( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 デスクワークからの類推 机 ファイル キャビネット 資料室 • 机のサイズは限られているので,適宜,室内の ファイルキャビネットや,社内の資料室に書類を取 りにいかなくてはならない • 新しい書類が必要になったら,当面不要なものを キャビネットまたは資料室に仕舞わなくてはならな い. • さてどうするか? 自然な戦略: • 一度使った資料はまたすぐ使う可能性が高 いので,すぐにしまわずに机に置いておく(あ るいは資料室まで戻さずにキャビネットに置 いておく) • 関連する資料がすぐ必要になる可能性が高 いので,ある資料が必要なときには,それを 綴じてあるファイルブックごと机に持ってくる
21.
21( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 キャッシュメモリ メインメモリ (DRAM) ALU レジスタ ファイル プロセッサ load store キャッシュメモリの制御は,以下の経験則を利用して自動的に行われる • 時間的局所性 あるデータがアクセスされる場合,近いうちにその同じデータが再度アク セスされる可能性が高い • 空間的局所性 あるデータがアクセスされた場合,その周囲の値もアクセスされる可能 性が高い キャッシュメモリ (SRAM) メモリシステム
22.
22( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 キャッシュメモリの動作例 あるアドレスへのload命令 そのアドレスの値が キャッシュ内にある? その値を返して完了 メインメモリから,そのアドレス を含む一定サイズの連続する ブロックをまとめて読み出し, キャッシュに格納 要求されていたアドレス の値を返して完了 (もしキャッシュ内の格納 すべき場所に先客がいた ら,先にメインメモリに書 き戻しておく) Yes (キャッシュヒット) No (キャッシュミス) 極めて高速 一般に,単なるDRAM読み出しよりも 時間がかかる 平均メモリアクセス時間 = ヒット時間 + キャッシュミス率 × ミスペナルティ時間 ミスペナルティ時間
23.
23( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 メモリの分類 ランダムアクセスメモリ vs シーケンシャルアクセスメモリ • 任意の順序で読み書きできるものを RAM (Random Access Memory) と呼ぶ • 最近の「メモリ」はほぼ例外なくランダムアクセス可能 揮発性メモリ vs 不揮発性メモリ • 電源を切るとデータが消えるのが揮発性メモリ • 不揮発性メモリのうち,主に読み出しに用いるものを ROM (Read Only Memory) と呼ぶ • マスクROM (半導体製造時に内容を決めてしまう) • PROM (Programmable ROM): 書き込み可能 • EPROM (Erasable PROM): 消去も可能 • UV-EPROM: 紫外線で消去 • EEPROM: 電気的に消去(e.g. フラッシュメモリ) ※ RAM と ROM は対義語ではない(ほとんどの ROM はランダムアクセス可能) ※ 「メモリ」という名前でも実は「二次記憶装置」の場合がある (e.g. USBメモリ)
24.
24( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 マスクROM と EEPROM W B マスクROMの構成例 ビット 0 ビット 1 W B EEPROMの構成例 フローティングゲートと呼ばれる部分の電荷の有無に よって,ゲートに電圧をかけてもスイッチオンできなくする ことができる
25.
25( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 http://blog.livedoor.jp/game_retro/archives/1403347.html http://ja.wikipedia.org/wiki/ ファイル:Famicom_ROM_cassette.jpg ファミリーコンピュータ用ROMカートリッジ(ロムカセット)
26.
26( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 練習問題 1. ヒット時間が 1 ns,ミスペナルティ時間が 20 ns のメモリシス テムを考える.キャッシュミス率が 5 % のときの平均メモリア クセス時間を求めよ. 2. 1のシステムにおいて,平均メモリアクセス時間を 1.5 [ns] に するために必要なキャッシュミス率を求めよ. 3. 一般にキャッシュメモリのサイズを大きくするとキャッシュミス 率は下がるが,ヒット時間は増大する傾向にある.ある計算 機の設計において,キャッシュサイズを 2 倍にすることによっ てキャッシュミス率が 5 % から 4 % に改善することがわかっ た.これによって平均メモリアクセス時間を短縮できるために は,ヒット時間の増大はどの程度に抑えられている必要があ るか述べよ.ただしミスペナルティ時間は変更前のヒット時間 の 20 倍で,キャッシュサイズに依存しないとする.
27.
27( ): 2017
(13)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学 解答例 平均メモリアクセス時間 = ヒット時間 + キャッシュミス率 × ミスペナルティ時間 1. 1 + 5 × 10-2 × 20 = 2 [ns] 2. 1 + p × 10-2 × 20 = 1.5 を p について解いて,p = 2.5 [%] 3. 変更前,変更後の平均メモリアクセス時間を tma1,tma2,同じく ヒット時間を thit1,thit2 と書くと, tma1 = thit1 + 5 × 10-2 × 20 × thit1 tma2 = thit2 + 4 × 10-2 × 20 × thit1 tma2 – tma1 = thit2 – thit1 – 1 × 10-2 × 20 × thit1 = thit2 – thit1 × 1.2 よって 1.2 倍までの増大は許容できる.(逆に言うと,ヒット時間が それ以上増大してしまうなら,ミス率改善の努力は無駄になる)
Download