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存储器管理——两级页表

单级页表存在的问题: 1.页表必须连续存放,因此当页表很大时,需要占用很多个连续的页框。 2.没有必要让整个页表常驻内存,因为进程在一段时间内可能只需要访问某几个特定的页面。 “页表必须连续存放”问题的解决:把必须连续存放的页表再分页 页目录表:为离散分配的页表建立的页表 页目

数据寻址(1)

数据寻址(1) 确定本条指令和地址码指明的真实地址。 地址码应该如何解读? 一共十种。 访存 直接寻址 把数据放到MAR,给出目标地址,直接找到。 一地址指令: OP | 特征 | A 访存次数 一条指令的执行:取指令访存1次、执行指令访存1次、暂不考虑存结果,共访存2次 优点 简单,指令执行阶

操作系统 :两级页表

单级页表存在的问题 某计算机系统按字节寻址,支持32位的逻辑地址,采用分页存储管理,页面大小为4KB,页表项长度为4B. 4KB = B,因此页内地址要用12位标识,剩余12位表示页号。 因此,该系统中用户进程最多有页。相应的,一个进程的页表中,最多会有,共需要 个页框存储该页表。 根据页号查询页

JVM:对象实例化内存布局和访存定位学习笔记

   

pipeline_流水线技术

1、前言 有点小激动,今天好像发现了新大陆。不知道讲的对不对,姑且记录一波,有不对的地方大家请指正。 在FPGA中,流水线技术就是向组合逻辑中插入寄存器,提升系统的时钟频率。 2、实际电路中的流水线 参考:FPGA流水线的详细解析 参考:系统架构之流水线技术 在一个简单的例子中,如下图。a到

AICompiler编译器介绍及访存密集算子优化

简介:欢迎走进阿里云机器学习PAI AICompiler编译器系列。随着AI模型结构的快速演化,底层计算硬件的层出不穷,用户使用习惯的推陈出新,单纯基于手工优化来解决AI模型的性能和效率问题越来越容易出现瓶颈。为了应对这些问题,AI编译优化技术已经成为一个获得广泛关注的技术方向。这

计算机体系结构的进步--访存指令的复杂与进一步的虚拟化

访存指令的复杂: 1.虚拟化:结构设计复杂一些,用户用起来简单些 2.结构设计:虚实地址的转换,支持比实际地址更大的访问空间 进一步的虚拟化: 1.多个os:每个os都可以认为cpu、内存是自己的 2.两次地址转换:guest VA到guest PA再到host PA

段页式访存——逻辑地址到线性地址的转换

继续底层知识,想要看懂 PWN 题和理解汇编代码,必须要搞懂这些底层知识啊。搞懂 movl 8(%ebp), %eax(IA-32 架构)真的不容易。。。 movl 8(%ebp), %eax(IA-32) 首先我们来看这条指令什么意思:把内存中某个地址的 32 位数据,放入 eax 寄存器中。你可以理解为地址为:%ebp + 8。但是,这只是虚

第四章:存储器-2.主存储器

基本组成:     半导体存储芯片简介:     随机存储器RAM:     只读存储器ROM:     存储器与CPU相连:     存储器的校验:     提高访存速度的措施:    

CPU 利用率背后的真相,只有 1% 人知道

原文链接:http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html 导读:本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一篇博客文章 “CPU Utilization is Wrong”,从标题就能想到这篇文章将会引起争议。 文章一上来就说,我们“人人皆用、处处使

震惊,用了这么多年的 CPU 利用率,其实是错的

导读:本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一片博客文章 “CPU Utilization is Wrong”,从标题就能想到这篇文章将会引起争议。文章一上来就说,我们“人人皆用、处处使用,每个性能监控工具里都在用”的 top 命令里的 “%CPU” 指标,是不对的,其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标,作者谴

五级流水线

简称|描述 IF |Instruction Fetch,取指 ID |Instruction Decode,译码 EX |Execute,执行 MEM| Memory Access,内存数据读或者写 WB |Write Back,数据写回到通用寄存器中 并不是所有指令都要经过这五个阶段,例如运算指令在内存读写阶段并没有什么事情干。 译码的同时,立即数或寄存器的数据也