計算機システムⅡ現代的な計算機アーキテクチャの解説

和田俊和

講義計画1. コンピュータの歴史１2. コンピュータの歴史２　3. コンピュータの歴史３　4. 論理回路と記憶，計算：レジスタとALU5. 主記憶装置とALU，レジスタの制御6. 命令セットアーキテクチャ7. 演習問題8. パイプライン処理9. メモリ階層：キャッシュと仮想記憶10. 命令レベル並列処理11. 入出力と周辺装置12. 演習問題（問題配布）13. 演習問題（解答例配布）14. 現代的な計算機アーキテクチャの解説（←本日）15. 演習問題16. 試験

• 教科書：坂井修一著：電子情報通信学会レクチャーシリーズＣ−９，コンピュータアーキテクチャ，コロナ社

• 最終回の試験によって成績評価を行う．５回以上欠席で不合格とする．

本日の講義の範囲

• 並列コンピュータ– SMP(UMA) と NUMA– MIMD と SIMD

• 並列コンピュータのキャッシュ– スヌープキャッシュ

• 投機的実行– 分岐予測– 積極的実行

• その他

１　並列コンピュータ

ムーアの法則• 集積回路上のトランジスタの数は１８ヶ月で倍になる．

２０１９年あたりまで継続すると考えられている．• コンピュータの速

度上昇には別の制限がある．

• 単位面積当たりの発熱制限が厳しくなり，クロックが上げられない．

• 並列化による速度向上しか方法はない．

マルチコア

キャッシュメモリ キャッシュメモリ

キャッシュメモリ

キャッシュメモリ

キャッシュメモリ

SMP と NUMA

• SMP （ Symmetric Multi Processor ）全コアから共通にメモリアクセスが行える必要があり，フロントサイドバスが混む． UMA とも呼ぶ．

• NUMA （ Non-Uniform Memory Architecture ）複数のコアとメモリを持つノードがクロスバースイッチにより相互接続されている．

NUMA 詳細• 一つのノードは SMP と考えて良い．• 全てのメモリにアクセスできるが，他のノード

のメモリにアクセスする際は遅くなる．• メモリ番地によるア

クセス速度の違いを考慮したソフトウエア設計が必要

• Intel: Itanium, Nahalem系統（ Xeron, Corei5,7,etc ）

• AMD: Opteron

命令とデータの関係から見た並列コンピュータ

• MIMD: Multi Instruction Multi Data個々の CPU が実行する命令を別々に用意し，多数のデータに対して演算を適用する．→分散メモリ形計算機

• SIMD: Single Instruction Multi DataCPU が一つの命令を読み，複数の演算器を動作させて，複数のデータに対して処理を行う．→ GPU, MMX(SSE)

並列計算機用キャッシュ

メモリ共有型並列計算機で起きること

• CPU1 がアドレス１の内容を読み出す→ CPU １のキャッシュへのコピーが起きる．

• CPU ２もアドレス１の内容を読み出す→ CPU2 のキャッシュへのコピーが起きる．

• CPU １がアドレス１の内容を変更するためにキャッシュを書き換えた．（ Write back であると仮定する．）

• CPU2 には，元のアドレス１の内容がコピーされたキャッシュが残っている．どうするか．．．

キャッシュの一貫性（キャッシュコヒーレンシー）が崩れる．

キャッシュメモリ間で協議させる．

• スヌープ方式– 無効型プロトコル：あるキャッシュが更新を行う

とき，「そのアドレスはダーティである」として参照中の全キャッシュの該当ラインを無効化するように依頼する．

– 更新型プロトコル ：他が参照しているときにデータ更新を行うときはライトスルー型となり，単独でアクセスしている場合はライトバック型となるような制御を行う

その他の方式• ディレクトリ方式 (Directory-based Protocol)

メモリの一貫性をディレクトリと呼ぶ専用領域にて一元管理する方式．分散メモリ型システムに適している．

• 共有キャッシュ (Shared Cache) 1 つのキャッシュに対し複数の CPU が参照できるような構成を持つキャッシュ．キャッシュ自体の構造が非常に複雑となり，多くの CPU を接続することは困難．

更なる並列化へ

PC クラスタ• 数十から数百台の PC を相互に結合して１

つの計算を行う Beowolf (PVC, MPI などの並列計算ライブラリ ) などがよく使われる．

• Hadoop: データが他のノードにある場合の参照に時間がかかってしまう→タプル（組み）で，データを管理する： <key,値> Map

Shuffle

Reduce

Hadoop

投機的実行

投機的実行の分類• 分岐予測–これまでの講義で述べた方法

• 積極的実行– 計算機資源がある限り，分岐先を両方とも実

行する

その他

どんな計算機が速いのか？整数演算で速かったもの　　浮動小数点で速かったもの　　

CPU の性能評価• SPEC 社が実施しているベンチマークhttp://www.spec.org/cpu2006/results/• SPECint2006 　単一ジョブ• SPECfp2006 　単一ジョブ• SPECint_rate2006 　複数ジョブ• SPECfp_rate2006 　複数ジョブこれらの結果は，日々更新されており，各PC メーカがしのぎを削っている．

ARM の場合• ARM の場合は， MIPS (Mega Instruction Per Second) で計

測される（基本設計が同じなので，これで評価できる．）

• マルチコア化も進んでいる．• 携帯機器向けなので，消費電力も重要な評価要素になる．• 浮動小数点演算は外付けの FPU で．ベクトル（ SIMD ）

化も行われている．• Qualcom 社の実装が評価され， ARM 　 CPU市場の大部

分を同社が抑えている．• 同社 snapdragon では， GPU の組み込み，コア毎のク

ロック制御， HDビデオのデコード機能の搭載， SIMDが 128bit 化されており，理論上は，他社製品よりも倍の性能が出る設計．