1 Architecture des ordinateurs Généralités. 2 Définition Informatique = Information + Automatique Ce terme a été introduit en France. Il est très répandu.

Présentation au sujet: "1 Architecture des ordinateurs Généralités. 2 Définition Informatique = Information + Automatique Ce terme a été introduit en France. Il est très répandu."— Transcription de la présentation:

1 1 Architecture des ordinateurs Généralités

2 2 Définition Informatique = Information + Automatique Ce terme a été introduit en France. Il est très répandu dans le monde à part dans les pays anglo- saxons où le terme dominant est computer science. Informatique = Théories et des supports physiques Système Informatique = Software+hardware

3 3 Objectifs du cours Comprendre la structure matérielle d’un ordinateur Savoir choisir un ordinateur en fonction d’un besoin

4 4 Plan du cours

5 5

6 6 I. Généralités I.1Définitions I.2Représentation de l’information I.3 Codage de l’information I.4 Traitement de l’information

7 7 I. Généralités I.1 Définitions Architecture d’un système : – Représente l’organisation des différentes unités d’un système et leurs interconnexions. Ordinateur : – Machine automatique de traitement de l’information – Obéit à un programme formé par des suites d’opérations logiques et arithmétiques

8 8 I. Généralités Pascaline 16421854 Algèbre de Boole 1938 Shannon BInary digiT Z3 1904 Tube à vide 1943 Mark I 1947 Transistor 1945 ENIAC 1958 Circuit Intégré 1960 IBM 7000 1971 Intel 4004 1981 IBM PC 1976 Apple I 1ière génération2ième génération3ième génération I.1 Définitions

9 9 I. Généralités I.1Définitions I.2Représentation de l’information I.3 Codage de l’information I.4 Traitement de l’information

10 10 I. Généralités Information numérique = information binaire = 1 bit Représentée par 2 niveaux de tension Codée par « 0 » logique ou « 1 » logique Différents codages pour représenter une information (binaire naturel, complément à 2, BCD, etc…) 001101101 I.2 Représentation de l’information

11 11 I. Généralités Numération N base b Poids du chiffre bnbn b2b2 b1b1 b0b0 Rang du chiffre n210 I.2 Représentation de l’information

12 12 I. Généralités Conversion Binaire → Décimal On additionne les poids associés à chaque symbole Exemple : ( 1 1 0 0 1 ) 2 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 16 8 4 2 1 = 1+ 8 + 16 = (25) 10 I.2 Représentation de l’information

13 13 I. Généralités Conversion Décimal → Binaire On effectue des divisions successives par 2 Exemple : 55 2 1 27 1 13 1 6 0 3 1 1 2 2 2 2 (55) 10 = (110111) 2 I.2 Représentation de l’information

14 14 I. Généralités Conversion Hexadécimal → Décimal On additionne les poids associés à chaque symbole Exemple : ( B 2 2 ) 16 16 2 16 1 16 0 256 16 1 = Bx256 + 2x16 + 2x1 = 11x256 + 32 + 2 = (2850) 10  Conversion Décimal → Hexadécimal On effectue des divisions successives par 16 I.2 Représentation de l’information

15 15 I. Généralités Conversion Binaire → Hexadécimal On regroupe les bits par quartets et on remplace les quartets par leur équivalent hexadécimal Exemple : ( 1011 0010 0010 ) 2 ( B 2 2 ) 16  Conversion Hexadécimal → Binaire On effectue l’opération inverse I.2 Représentation de l’information 8 4 2 1

16 16 I. Généralités I.1Définitions I.2Représentation de l’information I.3 Codage de l’information I.4 Traitement de l’information

17 17 I. Généralités Les informations directement traitées par un ordinateurs sont : – des données : entiers : naturels et relatifs flottants : nombres réels caractères – des instructions : leur codage est spécifique à un processeur I.3 Codage de l’information

18 18 I. Généralités Codage des entiers naturels : – Binaire naturel – BCD : Remplacer chaque chiffre d’un nombre décimal par son équivalent binaire Codage des entiers relatifs : – Complément à 2 : – x est le complément à 1 (-x) C2 = x +1 Bit de poids fort = bit de signe I.3 Codage de l’information

19 19 I. Généralités Codage des caractères : – ASCII I.3 Codage de l’information Caractères spéciaux Chiffres Lettres

20 20 I. Généralités Notations – 1 kilo = 2 10 = 1024 – 1 Méga = 2 20 = 1 048 476 – 1 octet = 8 bits – 1 ko = 1024 octets = 8192 bits – 1 Mo = 2 10 ko = 1024 ko = 8 388 608 bits I.3 Codage de l’information

21 21 I. Généralités Exemple : Codage d’une image Image matricielle = matrice de points élémentaires = PIcture ELement = pixel – Chaque pixel est codé en binaire sur un certains nombre de bits I.3 Codage de l’information

22 22 I. Généralités Image noir et blanc : – Chaque pixel est codé sur 1 bit :0 = blanc 1 = noir 000000 000000 000 00 0 0 0000 01111 11 1 111 1 1 36 bits 303 pixels 303 x 303 x 1 bit = 91809 bits I.3 Codage de l’information

23 23 I. Généralités Image Niveaux de gris – Chaque pixel est codé sur plusieurs bits – Si on code sur 8 bits = 1 pixel = 1 octet 303 pixels 303 x 303 x 1 octet = 91809 octets = 734 472 bits I.3 Codage de l’information

24 24 I. Généralités Image couleur 24 bits – Code RVB = Rouge, Vert, Bleu – Chaque couleur est codée sur 8 bits – La couleur du pixel est l’association des 3 couleurs Chaque pixel est codé sur 24 bits (true color) 303 pixels 303 x 303 x 3 octets = 275 424 octets = 2 203 392 bits I.3 Codage de l’information

25 25 I. Généralités I.1Définitions I.2Représentation de l’information I.3 Codage de l’information I.4 Traitement de l’information

26 26 I. Généralités Arithmétique – Addition – Soustraction – Multiplication – Division I.4 Traitement de l’information 0 + 0 0 0 + 1 1 1 10 Retenue A-B = A + (B) C2 A x B = A+A+A+A+…+A B fois A : B = c avec c : nombre entier de soustraction de B dans A

27 27 Un mot de n bits est une suite (a i ) 0  i  n-1 – a 0 est le bit de poids faible – a n-1 est le bit de poids fort Notation hexadécimale : – Manière simplifiée d’écrire les mots binaires – 4 bits = 1 digit hexadécimal – Exemple : 0100 1011 0101 1111 = 0x4b5f I. Généralités

28 28 Entiers naturels Soient B un entier  2 et N un entier  1 Tout entier p compris entre 0 et B N -1 s’écrit de façon unique sous la forme : où les d i sont entre 0 et B-1 La décomposition de p en base B est : P = d N-1 … d 2 d 1 d 0 I. Généralités

29 29 Entiers relatifs Quatre représentations (au moins) : – Signe – Valeur absolue – Complément à 1 – Complément à 2 – Excédent à 2 N-1 Représentation symétrique ? – Problème lié au zéro I. Généralités

30 30 Complément à 2 Sur N bits, on peut représenter 2 N nombres différents. On choisi de représenter les nombres compris entre -2 N-1 et 2 N-1 -1. La représentation des entiers positifs est identique à celle des entiers naturels. La représentation d’un entier négatif p est la représentation en naturel de l’entier p+2 N (Excédent à 2 N ) I. Généralités

31 31 Intérêts du complément à 2 Signe + valeur absolue nécessite 2 algorithme pour les additions. Complément à 2 : un seul algorithme On voit le signe (0 positif 1 négatif) Pour une suite d’opérations dont le résultat théorique est représentable, même si il y a des dépassements de capacité intermédiaires, le résultat final est correct. I. Généralités

32 32 Exemples de numérations binairepositionSigne ||comp. à 1 à 2exed. à 4à 3 0000000-4-3 0011111-3-2 0102222-2 01133330 1004-0-3-401 1015-2-312 1106-2-223 1117-3-034 I. Généralités

33 33 Notation BCD But : travailler directement en base 10 Applications de gestion, beaucoup d’E/S Exemple : 35268 est représenté en BCD par : 0011 0101 0010 0110 1000 Inconvénients : – Opérations arithmétiques plus compliquées – Demande plus de mémoire I. Généralités

34 34 Les flottants Forme mantisse et exposant : x = m  B e zéro Nombres positifs représentables Nombres négatifs représentables underflow overflow I. Généralités

35 35 La norme IEEE 754 Simple précision : s e = exposantf = mantisse (partie fractionnaire de la) 022233031 Suite de la partie fractionnaire de la mantisse f = mantisse (partie fractionnaire) s e = exposant 3130200 031  Double précision : I. Généralités

36 36 Interprétation des champs nomexposantPartie frac.valeur normalisée min <e<e max f qque (-1) s  1.f  2 e dénormalisée = e min f  0(-1) s  0.f  2 e zéroe = e min f = 0+/- 0 infinie = e max f = 0 +/-  NaNe = e max f  0 NaN I. Généralités

37 37 I. Généralités Logique – Combinatoire : la sortie des fonctions réalisées dépend d’une combinaison des entrées Utilisation de portes logiques élémentaires Réalisation de MUX, ADD, Codeur, Décodeur, etc… – Séquentielle : la sortie des fonctions réalisées dépend d’une combinaison des entrées et de l’état de la sortie Utilisation de bascules Réalisation de compteur, registre, séquenceur, etc… I.4 Traitement de l’information

38 38 I. Généralités Exemple I.4 Traitement de l’information