На основании международного образовательного стандарта Computer Science был разработан стандарт СПбГУ с тем же названием. В дополнение к вопросам, обозначенным в международном стандарте, в этом курсе рассказывается о разработках кафедры и родственных ей IT предприятий в области создания новых архитектур ЭВМ и технологий их программирования. В курсе рассказывается о базовых понятиях архитектур ЭВМ (арифметико-логическое устройство, память, регистры, устройство управления, ввод/вывод), истории их создания, архитектурных способах ускорения ЭВМ (водопровод, RISC, спекулятивное исполнение, предсказание переходов, многопроцессорные и многомашинные архитектуры), о нетрадиционных архитектурах (систолические структуры, мобильные телефоны, встроенные системы реального времени). В теме «HLL компьютеры» подробно рассказывается о HLL компьютере "Самсон", разработанном под руководством автора этого курса. От слушателей курса не требуется начать программировать на машине "Самсон", гораздо более интересно обсудить, почему выбрана именно такая архитектура, такая система команд, какие предложены оптимизации, чем предлагаемые архитектуры лучше существующих. В заключение рассказывается о двух конкретных наиболее популярных архитектурах ЭВМ (самая старая из ныне живущих архитектур мейфрейм IBM/360 и наиболее массовая современная архитектура ARM). По завершении этого курса учащиеся будут: Уметь: - Разбираться в различных архитектурах ЭВМ, сравнивать их по длине кода, эффективность исполнения, оценивать сложность аппаратной реализации; - На основании знания внутренней структуры компьютера, устройства его кэш-памяти, знания реализации шин, уметь оптимизировать свои программы; - Спроектировать новую ЭВМ, хотя бы на бумаге. Знать: - Структурные схемы современных ЭВМ; - Способы аппаратной реализации основных элементов ЭВМ; - Принципы работы устройств ввода/вывода. Владеть: - Навыками ускорения программного обеспечения за счет знания внутренней организации кэш-памяти и шин; - Навыками ускорения ввода/вывода; - Способами рационального создания микропрограмм ЭВМ.
Виртуальная память
Loading...
From the course by Saint Petersburg State University
Архитектура ЭВМ (Computer Architecture)
11 ratings
Meet the Instructors
Терехов Андрей Николаевичпрофессор
Кафедра системного программирования
[МУЗЫКА]
[МУЗЫКА] [МУЗЫКА]
Теперь мы поговорим о таком интересном понятии, как виртуальная память.
Virtualis — по-латыни означает объект, который не существует,
но может возникнуть.
И вообще, virtual — это что-то выдуманное.
Так вот, представьте себе, что у вас есть память, ну скажем, 1 мегабайт.
Я буду говорить в примерах, которые мне привычны, в старые времена.
А вам хочется программировать, естественно, в большей памяти, скажем,
в 100 мегабайт.
Так вот, можно придумать систему, которая будет в каком-то смысле вас обманывать,
создавать у вас иллюзию, что у вас есть 100 мегабайт.
И вот это и называется виртуальная память.
Давайте разберемся, как это делается.
Память делится на страницы фиксированного размера.
Принято 2 или 4 килобайта.
И дальше вы работаете только с математическими адресами.
Математический адрес — это пара.
Номер страницы и смещение на три страницы.
Никаких прямых физических адресов нет.
Каждый раз, когда вам нужно обратиться к объекту,
вы пользуетесь математическим адресом и начинаете с того, что по
номеру страницы операционная система лезет в так называемую таблицу страниц.
Есть такой объект в операционной системе — таблица страниц.
В этой таблице по номеру страницы можно определить,
находится ли страница в оперативной памяти,
и если находится, то прямо в таблице адрес ее начала.
Или если она не находится, то где ее найти на диске?
То есть вся идея в том, что у вас есть, если вы помните,
1 мегабайт оперативной памяти, сколько-то страниц у вас там помещается,
а все остальные страницы хранятся на диске.
И вот вы по номеру страницы полезли в таблицу страниц,
определили, что нужная страница находится в памяти,
получили ее адрес начала и прибавляете к нему смещение.
Тем самым вы получаете настоящий физический адрес,
по которому вы начинаете писать.
Ежели страницы в памяти нет, то возникает прерывание операционной системы,
и она своими способами там на диске ищет нужный адрес,
считает нужную страницу в память, и дальше все, как раньше мы говорили.
Адрес в начало, плюс смещение — вот ваш физический адрес.
Заметьте, что это процесс такой сложный, и если у
вас страницы не оказалось в памяти, и вам надо подкачать ее с диска, то, возможно,
вам какие-то страницы придется выгнать из оперативной памяти на диск, выгрузить.
Так что ни о какой скорости там даже говорить вообще не приходится.
То есть давайте повторим главный принцип виртуальной памяти: виртуальная
память запрещает использование прямых физических адресов, только математические.
Заметьте, они относительные такие — номер страницы и смещение в эту страницу.
Итак, математический адрес — это пара: номер страницы и смещение,
а физический адрес — это адрес нормальной оперативной памяти.
Так вот, перед каждым использованием математического адреса,
его надо преобразовать в физический адрес.
Если страницы нет в оперативной памяти,
то говорить о скорости тут вообще не приходится.
То есть это будет тысячи больших, тысячи команд.
Если находится, то прибавляется смещение.
Причем это тоже некоторое замедление, и нельзя сказать, что это хорошо.
Но я же вам в самом начале сказал, что вас обманывают, вам говорят,
что у вас есть 100 мегабайтов, хотя реально есть только один мегабайт.
Но зато программировать удобнее.
Просто программировать в большой памяти, и все программисты это понимают,
намного легче, чем программировать в маленькой, ограниченной памяти.
Поэтому за такой обман приходится платить.
И люди обычно на это идут.
То есть в наше время стоимость труда программиста много дороже,
чем стоимость машины.
Слушайте, вот тут, поскольку я старый программист, не могу не сказать,
что когда-то машины стоили миллионы (в советское время — миллионы рублей),
а зарплата программиста была 100–200 рублей.
И тогда надо было экономить машинное время, и, в общем,
некоторые усилия предпринимались, чтобы как-то сэкономить использование машины.
А с течением времени, сегодня вот компьютер можно купить тысяч за 30–40,
а зарплата программиста, как минимум, в два раза больше.
То есть сегодня все происходит наоборот — компьютеры дешевые (все относительно,
но, тем не менее, я настаиваю на этом), а рабочая сила программистов — дорогая.
Поэтому надо экономить усилия программистов.
И в этом смысле виртуальная память — отличный пример,
что вы экономите усилия программистов,
расплачиваясь за это некоторым понижением эффективности использования компьютера.
Черт с ним, зато программисты работают в более комфортных условиях,
и это для нас важно.
Тем не менее, можно бороться с виртуальной памятью, и ее тоже ускорять.
Во-первых, оказалось, что есть такое понятие — рабочее множество страниц.
То есть в любой программе всегда есть какой-то процент, 5–10 страниц,
в которых происходит 90–95 % обращений.
То есть далеко не все страницы программы и их данные используются равномерно.
Так вот, такое множество страниц, которое в основном работает,
называется рабочим множеством страниц.
И современная операционная система умеет их выделять и сохранять в
основную оперативную память.
Поэтому чаще всего, когда вы работаете с виртуальной памятью,
в 90 % случаев страница в памяти находится.
Хотя, конечно, преобразование, обратиться к таблице страниц, прибавить смещение,
все равно занимает какое-то время.
Но уже это исчезающе мало, по сравнению с поиском страницы на диске.
Чтобы сэкономить время в работе с этой таблицей страниц,
придумали специальный механизм TLB (Translation lookaside buffer).
Это тоже кэш-память, о которой мы уже говорили, только очень специализированная.
В этой кэш-памяти, в этой TLB, оседают адреса начала страниц,
которые чаще всего используются.
И поскольку TLB хранится в быстрой кэш-памяти,
то преобразование происходит быстрее.
Таким образом, происходит экономия на времени чтения адреса начала страницы.
Теперь поговорим об обработке ошибок.
При работе с памятью регулярно возникают ошибки.
Вы знаете, я не большой специалист в физике, но инженеры говорят,
что прилетит какая-то альфа-частица и может исказить какой-то вид в памяти.
Я не ручаюсь, что так это или не так, но меня так учили.
Ну и теперь я так учу.
Во всяком случае, даже сегодня (хотя сегодня электроника стала намного более
надежной, чем, скажем, 20 лет назад), тем не менее, память бывает сбоит.
Как с этим бороться?
Опять-таки инженеры знают, что надежность — это избыточность.
Есть такая знаменитая теорема, по-моему, теорема Котельникова, что можно
сделать сколько угодно надежное устройство из скольки угодно ненадежных элементов.
Вот вслушайтесь: элементы сколько угодно ненадежны,
но можно даже из них сделать сколь угодно надежные устройства.
То есть понятно за счет чего?
За счет избыточности.
Все блоки повторять, дублировать, троировать, учетверять и так далее,
делать специальные схемы сравнения — и можно добиться надежности.
Но с точки зрения работы с памятью, все относительно проще, а именно,
проще всего к каждому байту добавить девятый бит — бит четности называется.
То есть складываете все разряды этого байта и контрольный бит тоже,
как договоримся.
Если получается 0 — то значит, все в порядке.
А если 1, то значит, какой-то бит исказился.
То есть в правильно записанном байте сумма всех битов должна быть равна нулю.
Поскольку бит четности определяет ошибку,
но не позволяет исправить ошибку, были придуманы более сложные коды.
Самый популярный из них — это код Хэмминга.
Я не хочу влезать в технические детали, но можно на 16 разрядов
добавить 5 контрольных разрядов, в которых будут храниться контрольные
суммы побитовые по 1-й, по 2-й, по 4-й, по 8-й позициям.
И вот наличие вот этих пяти дополнительных битов позволяет а) обнаружить ошибку,
если какая-то позиция испортилась; б) исправить ее.
На самом деле, существуют и более сложные коды.
Это вообще тема отдельного курса — теория кодирования.
И надо сказать, что эта теория кодирования на Западе
приписывается Клоду Шеннону, а у нас Котельникову и его школе.
Был такой академик Котельников.
Есть такая теорема кодирования Шеннона,
которая на Западе все вот именно так производит, так вот я утверждаю,
что ровно эта теорема была опубликована еще в конце 30-х годов в докладах Академии
наук, которые переводились на английский, на французский, на немецкий языки.
Ну так часто бывало и раньше, к сожалению, это бывает и сейчас.
Тем не менее, мне важно сказать вот что: есть специальные системы кодирования,
которые позволяют не только находить ошибки, но и исправлять их.
Но еще раз повторю, что это тема отдельного курса.
Explore our Catalog
Join for free and get personalized recommendations, updates and offers.
Coursera provides universal access to the world’s best education,
partnering with top universities and organizations to offer courses online.
© 2018 Coursera Inc. All rights reserved.
