ARPO: architecture des processeurs superscalaires,VLIW et optimisation André Seznec et François Bodin.

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1 ARPO: architecture des processeurs superscalaires,VLIW et optimisation André Seznec et François Bodin

2 Processeurs hautes performances  Processeurs à usage général  serveurs, ordinateurs de bureau, ordinateurs de poche...  exécute tous types d’applications  Processeurs « enfouis »  téléphone, télévision, voiture...  application spécifique  processeur spécialisé ou dérivé d’un processeur à usage général

3 « Loi » de Moore  Le nombre de transistors sur un micro-processeur double tous les 18 mois  1972: 2000 transistors (Intel 4004)  1979: 30000 transistors (Intel 8086)  1989: 1 M transistors (Intel 80486 )  1999: 130 M transistors (HP PA-8500)  Les performances des processeurs doublent tous les 18 mois:  1989: Intel 80486 16 Mhz (< 1inst/cycle)  1993 : Intel Pentium 66 Mhz x 2 inst/cycle  1995: Intel PentiumPro 150 Mhz x 3 inst/cycle  06/2000: Intel Pentium III 1Ghz x 3 inst/cycle  09/2003: Intel Pentium 4 3.2 Ghz x 3 inst/cycle

4 Processeurs de plus en plus puissants  Pas juste la technologie  mais aussi:  La micro-architecture  Le jeu d’instruction  la compilation: optimisations pour l’architecture  l ’écriture « architecture aware » des applications

5 L’interface logiciel / matériel transistor micro-architecture jeu d’instructions (ISA) compilateur langage logiciel matériel

6 Jeu d’instructions (ISA)  C’est l’interface matériel / logiciel: directement vue par le compilateur  Exemples  Intel x86 (1979)  MIPS, SPARC (milieu années 80)  Alpha (début années 90)

7 Microarchitecture  Vision macroscospique de l ’implémentation du matériel:  pas besoin de savoir comment fonctionne un transistor !!  Mais comprendre pourquoi un programme séquentiel (en sémantique), lisant ses données et instructions dans une mémoire répondant en 100 ns peut exécuter 3 instructions toutes les 300 ps

8 Compilation/Optimisation  La structure des codes influe de plus en plus sur le temps d ’exécution  souvent un facteur 10 sur le temps d ’exécution  Comprendre les phénomènes  Techniques automatiques d ’optimisation  Quelques outils