title | author | date | geometry | output |
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Zusammenfassung Rechnerstrukturen |
Darius Schefer |
15.03.2023 |
margin=2cm |
pdf_document |
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Zuverlässigkeit
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Fähigkeit eines Systems, während einer vorgegebenen Zeitdauer bei zulässigen Betriebsbedingungen die spezifiezierte Funktion zu erbringen
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Fehlertoleranz (fault tolerance)
- System kann spezifiezierte Funktion auch auch mit begrenzter Anzahl fehlerhafter Subsysteme erbringen
- Redundante Komponenten
$A_{\text{wafer}} = \pi\cdot(\frac{d_{wafer}}{2})^2$
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$\text{DPW} = \frac{A_{\text{wafer}}}{A_{\text{die}}} - \frac{\pi \cdot d_{\text{wafer}}}{\sqrt{2 \cdot A_{\text{die}}}}$ - theoretisches Maximum - Verschnitt
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$Y_{\text{die}} = Y_{\text{wafer}}\cdot(\frac{1}{1+\text{DPUA}\cdot A_{\text{die}}})$ - Wafer Yield:
$Y_{\text{wafer}}$
- Wafer Yield:
- $\text{cost}{\text{die}} = \frac{\text{cost}{\text{wafer}}}{\text{DPW} \cdot Y_{\text{die}}}$
- $\text{cost}{\text{IC}} = \frac{\text{cost}{\text{die}} + \text{cost}{\text{dies-test}} + \text{cost}{\text{packaging}}}{Y_{\text{final}}}$
- auch
$E(L)$ (mittlere Lebensdauer) - Erwartungswert der Lebensdauer bis zum ersten Fehler eines zu beginn fehlerfreien Systems
- auch
$E(B)$ (mittlere Behandlungsdauer)
- mittlere Zeitdauer zwischen zwei Ausfällen
- MTBF = MTTF + MTTR
$R(t)$ - Mit welcher Wahrscheinlichkeit bleibt das System bis Zeitpunkt t fehlerfrei
$v = \frac{\text{MTTF}}{\text{MTTF} + \text{MTTR}} = \frac{\text{MTTF}}{\text{MTBF}} = \frac{E(L)}{E(L) + B(L)}$ - Wahrscheinlichkeit, das System zu einem beliebigen Zeitpunkt fehlerfrei anzutreffen
- Ausfallrate, Komplement zu MTTF
- Ausfälle pro
$10^9$ Stunden
$P_{\text{total}} = P_{\text{switching}} + P_{\text{shortcircuit}} + P_{\text{static}} + P_{\text{leakage}}$ - Dynamischer Leistungsverbrauch:
- switching: Laden oder Schalten von kapazitiver Last
- shortcircuit: Übergang bei CMOS-Gatter, wenn sich Eingänge ändern
- Statischer Leistungsverbrauch:
- static: konzeptuell nicht bei CMOS
- leakage: Kriechströme (wachsen mit Integrationsdichte!)
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$P \sim V^2 \cdot f$ -
$P \sim V^3, P \sim f^3$ bei simultaner Änderung
-
$\mathbb{P}_{\text{Schalt}} = \mathbb{P}(0 \rightarrow 1 \vee 1 \rightarrow 0) = 2 \cdot \mathbb{P}(1) \cdot (1 - \mathbb{P}(1))$ - berechne
$\mathbb{P}(1)$ pro Gatter
-
$t_{\text{exe}} = \text{I} \cdot \text{CPI} \cdot f$ -
$\text{I}$ : Anzahl Instruktionen -
$\text{CPI}$ : Cycles per instruction -
$f$ : Taktfrequenz
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- Instructions per cycle:
$\text{IPC} = \frac{1}{\text{CPI}}$
- Millions of instructions per second
$\text{MIPS} = \frac{\text{Ausgeführte Instruktionen}}{10^6 \cdot \text{Ausführungszeit}}$
- Millions of floting point operations per second
$\text{MFLOPS} = \frac{\text{Ausgeführte fp-Instruktionen}}{10^6 \cdot \text{Ausführungszeit}}$
- $\text{SPEC}{\text{ratio}} = \frac{\text{Referenzzeit}{\text{x}}}{\text{Laufzeit}_{\text{x}} \text{auf Testsystem}}$
- bilde geometrisches Mittel:
$\sqrt[n]{\prod_{i=1}^{n} \text{SPECratio}_n}$
- $\text{SPEC}{\text{rate}} = n_x \cdot \frac{\text{Referenzzeit}{\text{x}}}{\text{Ausführungszeit}_{\text{x}}}$
- auch hier geometrisches Mittel
$\sqrt[n]{\prod_{i=1}^{n} \text{SPECrate}_n}$
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$L = \lambda \cdot t$ -
$L$ : mittlere Anzahl Aufträge im Wartesystem -
$\lambda$ : mittlere Ankunftsrate (Aufträge pro Zeiteinheit) -
$t$ : mittlere Verweilzeit ($t = w + b$ )
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- oder:
$Q = \lambda \cdot w$ -
$Q$ : mittlere Warteschlangenlänge -
$w$ : mittlere Wartezeit (in Queue) -
$b$ : mittlere Bedienzeit
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- Voraussetzung: statistisches Gleichgewicht
- Taxonomie Simulatoren
- Fehlerwahrscheinlichkeit advanced
- Parallelität
- Flynn
- Pipelining
- Sprungvorhersage
- Registerumbennenung
- VLIW
- Multithreading