sanal bellek. Sanal bellek için mimari destek. Belleğin çağrışımsal organizasyonu İnsan çağrışımsal hafızası

Kullanıcının bir bellek adresi belirttiği ve RAM'in bu adreste saklanan veri sözcüğünü döndürdüğü geleneksel makine belleğinin aksine, UA, kullanıcının veri sözcüğünü belirleyeceği ve UA'nın nerede depolanıp depolanmadığını görmek için tüm belleği araştıracağı şekilde tasarlanmıştır. içindeki herhangi bir şey. Bir veri sözcüğü bulunursa, UA, sözcüğün bulunduğu bir veya daha fazla depolama adresinin bir listesini döndürür (ve bazı mimarilerde ayrıca veri sözcüğünün kendisini veya diğer ilgili veri parçalarını da döndürür). Bu nedenle AP, programlama açısından ilişkisel dizi olarak adlandırılacak şeyin bir donanım uygulamasıdır.

1. 
   öz ilişkisel bellek

1. 
   hetero çağrışımsal bellek

1. 
   İlişkisel belleğin işleyişindeki iki aşamayı tanımlayın

iyileşme aşaması. Bir anahtarın gürültülü veya bozuk bir sürümünün ağa sunulmasına yanıt olarak saklanan bir görüntünün alınması işlemine karşılık gelir.

1. 
   Bir örüntü tanıma sürecini tanımlayın

1. 
   İki tür örüntü tanıma makinesini tanımlayın.

Sistem iki bölümden oluşur: bir özellik çıkarma ağı (denetimsiz) ve bir sınıflandırma ağı (denetimli). Görüntü - bir dizi
gözlemler, her gözlem bir nokta olarak kabul edilebilir boyutlu gözlem uzayı (veri). Özellik çıkarımı, bir ara noktaya çeviren bir dönüşüm kullanılarak açıklanır. boyutlu özellik uzayı
. Bu dönüşüm, sınıflandırma görevini basitleştiren bir boyut indirgeme (veri sıkıştırma) işlemi olarak görülebilir. Sınıflandırma - bir ara noktayı sınıflardan birine eşleyen bir dönüşüm -boyutlu çözüm alanı ( - seçilen sınıfların sayısı).

2. tip makine.

Sistem, denetimli öğrenme algoritmalarından birini kullanan tek bir çok katmanlı ileri beslemeli ağ olarak tasarlanmıştır. Bu yaklaşımla, öznitelik çıkarma görevi, ağın gizli katmanındaki bilgi işlem düğümleri tarafından gerçekleştirilir.

1. 
   Sistem tanımlama problemini çözmek için bir yöntem tanımlayın.

Birden çok girdi ve belleksiz çıktıya sahip (sistemin zamanla değişmezliği) bilinmeyen bir sistemdeki girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi açıklar. Daha sonra etiketli örnekler seti, bu sistemin bir modelini temsil eden bir sinir ağını eğitmek için kullanılabilir. İzin vermek - giriş vektörüne karşılık gelen sinir ağının çıktısı . Hata sinyali ( =(istenen yanıt) - (ağ çıkışı)) ortalama karekök hatasını en aza indirmek için ağın serbest parametrelerini ayarlamak için kullanılır

1. 
   Ters bir sistem oluşturmak için bir yöntemi açıklayın

() - istenen yanıt, () - giriş sinyali (vektörler , - yer değiştirmiştir). Hata sinyali vektörü istenen vektör ile sinir ağının pertürbasyona yanıt olarak elde edilen gerçek çıktısı arasındaki farka eşittir. Burada, hata sinyali vektörü, bilinmeyen ters sistemin çıktıları ile sinir ağı arasındaki kare farklarının toplamını statik anlamda en aza indirmek için kullanılır (yani, tüm eğitim örnekleri kümesi üzerinden hesaplanır).

1. 
   Bir geri besleme kontrol sisteminin blok şemasını verin

Bu sistem, tüm kontrol nesnesini kapsayan tek bir geri bildirim kullanır. Böylece, kontrol nesnesinin çıkışı, bir dış kaynaktan alınan referans sinyalinden () çıkarılır. Bu şekilde elde edilen hata sinyali (e), serbest parametreleri ayarlamak için nörodenetleyiciye beslenir. Kontrolörün ana görevi, çıkış sinyalinin (y) referans değerine (d) karşılık geleceği böyle bir giriş nesnesi vektörünü korumaktır. Başka bir deyişle, kontrolörün görevi, kontrol nesnesinin giriş-çıkış eşlemesini ters çevirmektir.

1. 
   Bulanık kümelerde mantıksal toplam ve mantıksal çarpım işlemlerini tanımlama

Boole toplamı işlemi:

İzin vermek
her ikisini de içeren en küçük bulanık altkümedir. Bu yüzden üyelik fonksiyonu ile:

Bulanık kümelerde mantıksal ürün işlemi:

İzin vermek
- ve içinde aynı anda yer alan en büyük bulanık alt küme, o zaman üyelik fonksiyonu şu şekildedir:

1. 
   Bulanık kümeler için küme olumsuzlama ve küme normalleştirme işlemlerini tanımlama

İzin vermek - olmayan tüm bu set , o zaman kümeye ait eleman fonksiyona göre belirlenir:

Bulanık kümelerin normalleştirilmesi:

SUPERMUM: Sup - tam üst sınır (kümede mevcut olan maksimum üyelik değeri).

NORMALİZASYON: Bir bulanık küme, kümenin üst değeri bire eşitse normaldir. Normalleştirmek için elemanların aidiyetlerini tekrar okuyun:

M "a (x) \u003d Ma (x) / (Sup Ma (x))

1. 
   Bulanık kümeler için konsantrasyon ve esneme işlemlerini açıklayın

Bulanıklaştırma işlemi:

1. 
   Bir dil değişkeni tanımlayın

Bir dilsel değişkenin matematiksel tanımı:
, değişkenin adı nerede;
- değişkenin dilsel değerlerinin adları kümesi, kümede her biri bulanık bir değişkendir
; - değer adlarının oluşumu için sözdizimsel kural;
her değer büyüklüğünü kavramıyla ilişkilendirmek için anlamsal bir kural.

1. 
   Bulanık kümeler için cebirsel çarpım işlemini tanımlayın

1. 
   Kümelerin bulanıklık derecesini karakterize eden Jaeger ölçüsünü açıklayın

,

içindeki eleman sayısı,
kümeler arasındaki mesafe ve metrik olarak (1 veya 2'ye eşittir). Hamming metriği, değere karşılık gelir

1. 
   Bir kümenin bulanıklık ölçüsünü karakterize eden Öklid metriğini tanımlayın

1. 
   Kosko kümesinin bulanıklığının entropi ölçüsünü tanımlayın

1. 
   Mamdani-Zade'nin bulanık çıkarım sistemini tanımlayın

• 
  kullanılan bulanık kurallar kümesi;
• 
  üyelik fonksiyonlarının açıklamalarını içeren bir veritabanı;
• 
  uygulanan ima kuralları tarafından oluşturulan çıkarım ve toplama mekanizması.

Bu iki türün etkileşimini sağlamak için, girişte bir bulanıklaştırıcı (giriş veri kümelerini bir bulanık kümeye dönüştüren) ve bir faz giderici (bulanık kümeleri belirli bir değere dönüştüren) içeren bir bulanık sistem tanıtılır. çıkış değişkeni) çıkışta.

Çıkış modülünün çıkış sinyali, çıkış değişkenindeki değişim aralığını belirleyen bulanık kümeler şeklinde olabilir. Durulaştırıcı, bu aralığı tüm sistemin çıktısı olarak alınan belirli bir değere dönüştürür.

Mamdani-Zadeh'in çıkarım modeli aşağıdaki operatörleri içerir:

Şekil 1. Mamdani-Zadeh çıkarım sistemi örneği

Şek. 1, iki giriş değişkeni için toplama yöntemini gösterir.

1. 
   Bulanıklaştırıcıyı karakterize edin

1. 
   Üyelik fonksiyonu kavramını açıklayınız.

Üyelik katsayısı, bir bulanık kümedeki bir elemanın üyelik derecesini karakterize eden aralıktaki bir değerdir.

(0,1) aralığında bir değer alan gerçek sayı, 1 ise a'nın kümede %100 (koşulsuz) üyeliği ve 0 - içinde mutlak yokluk anlamına gelir. 0 ile 1 arasındaki değerler, bulanık dahil edilen öğeleri karakterize eder.

Bir dizi öğeyi bir dizi değerle eşlemek, bir üyelik işlevi oluşturur.

İşlev, örneğin cebirsel bir ifade biçiminde veya bir çiftler dizisi olarak tablo (ayrık) biçiminde açıkça tanımlanabilir.

1. 
   Genelleştirilmiş Gauss üyelik fonksiyonunu tanımlayın

Genelleştirilmiş bir Gauss işlevi de vardır:
biçim parametresi.

Pirinç 3. için genelleştirilmiş Gauss fonksiyonunun grafiğic=1,

Genelleştirilmiş Gauss işlevi de rasyonel biçimde olabilir:
.

1. 
   Bulanık küme durulaştırma kavramını açıklayın

1. 
   Durulaştırmayı ortalama merkeze göre tanımlayın

1. 
   Durulaştırmayı bölgenin merkezine göre tanımlayınız.

1. 
   Genetik algoritmanın çalışmasının bir blok şemasını verin.

1. 
   Tamsayı ve gerçek kodlama kavramlarını açıklar.

Kural olarak, çözümün sayısal parametreleri kromozomda kodlanmıştır. Bunun için tamsayı ve gerçek kodlama kullanmak mümkündür.

tamsayı kodlaması

Klasik bir genetik algoritmada, bir kromozom, belirli bir problemi çözmek için parametreleri kodlayan bir bit dizisidir.

Gerçek kodlama.

Bir gende bir tam sayıyı değil, gerçek bir sayıyı kodlamak genellikle daha uygundur. Bu, tamsayı kodlamada kullanılan kodlama ve kod çözme işlemlerinden kurtulmanızı ve çözümün doğruluğunu artırmanızı sağlar.

1. 
   Seçim yöntemlerini açıklar.

Rulet seçimi. Bu seçim varyantında, i. bireyin pi'yi geçme olasılığı, uygunluk fi değeriyle orantılıdır ve eşittir.

Geçiş için bireyleri seçme süreci bir rulet oyununa benzer.

Rulet çemberi sektörlere bölünmüştür ve i'inci sektörün alanı pi'nin değeri ile orantılıdır. Bundan sonra, rulet n kez "döner", burada n, popülasyonun büyüklüğüdür ve geçiş için seçilen birey, ruletin durduğu sektör tarafından belirlenir.

Keserek seçim. Kesme ile seçim yaparken, geçiş için uygunluk değerleri hesaplandıktan sonra Ln en iyi bireyler seçilir, burada L "kesme eşiği", 0
Kural olarak, 0,3 ila 0,7 aralığında L'yi seçin.

Turnuva seçimi. Geçiş için turnuva seçiminin kullanılması durumunda, rulet seçiminde olduğu gibi, n kişi seçilir.

Bunu yapmak için popülasyondan rastgele t birey seçilir ve bunlardan en uygun olanın geçmesine izin verilir. Bir turnuvanın t kişiden oluştuğu söylenir, t turnuvanın büyüklüğüdür. Bu işlem n kez tekrarlanır.

t değeri ne kadar büyükse, seçim baskısı o kadar büyük olur. Turnuva seçiminin varyantı, t = 2 olduğunda ikili turnuva olarak adlandırılır. Tipik turnuva boyutu değerleri t = 2, 3, 4, 5 şeklindedir.
28. Tamsayı kodlama için bir noktalı, iki noktalı ve homojen çapraz operatörlerin çalışma prensibini açıklar.

Tamsayı kodlama için genellikle 1 noktalı, 2 noktalı ve tek biçimli geçiş işleçleri kullanılır.

1 noktalı çaprazlama, biyolojik organizmaları çaprazlarken kromozom çaprazlama işlemine benzer şekilde çalışır. Bunu yapmak için keyfi bir kırılma noktası seçilir ve yavru oluşturmak için ebeveyn kromozomlarının parçaları değiştirilir.

2 noktalı çaprazlama operatörü için 2 rastgele kırılma noktası seçilir, ardından yavru oluşturmak için ebeveyn kromozomları kırılma noktaları arasında kalan bölgeleri değiştirir. 2 noktalı çaprazlama operatörü için, kromozomun başı ve sonu "yapıştırılmış" kabul edilir, bunun sonucunda kırılma noktalarından biri kromozomların başına/sonuna düşebilir ve bu durumda 2 puanlık geçişin sonucu, 1 puanlık geçişin sonucuyla çakışacaktır.

Homojen çaprazlama operatörü kullanıldığında, ebeveyn kromozomlarının bitleri birbirinden bağımsız olarak kalıtılır. Bunu yapmak için, 1. ebeveynin kromozomunun i. basamağının ilk çocuğa ve 2. ebeveynin - ikinci çocuğa ulaşması olasılığını p0 belirleyin. Zıt olayın olasılığı (1 – p0). Ebeveyn kromozomlarının her bir biti, yavrunun kromozomları arasındaki p0 değerine göre "oynatılır". Çoğu durumda, her iki olayın olasılığı aynıdır, yani. p0 = 0.5.
29. Gerçek kodlama için iki noktalı çaprazlamanın çalışma prensibini tanımlayın.

Gerçek kodlama için 2 noktalı çaprazlama, temelde tamsayı kodlama için 2 noktalı çaprazlama ile aynıdır. Aradaki fark, kırılma noktasının gen "içinde" seçilemeyeceği, genler arasında olması gerektiğidir.
30. Bir geçidin yok etme yeteneği kavramını tanımlayın.

Geçiş operatörleri, ebeveyn kromozomlarını yok etme yeteneği ile karakterize edilir.

Tamsayı kodlaması için çaprazlama, uygulamasının bir sonucu olarak, yavruların ortaya çıkan kromozomları ile ebeveynlerin kromozomları arasındaki Hamming mesafesi büyükse, daha yıkıcı kabul edilir.

Başka bir deyişle, bir tamsayı geçişinin yok etme yeteneği, ebeveyn kromozomlarının içeriğini ne kadar "karıştırdığına" (yeniden birleştirdiğine) bağlıdır. Bu nedenle, 1 noktalı çaprazlamanın zayıf yıkıcı olduğu düşünülürken, homojen çaprazlama çoğu durumda güçlü bir yıkıcı operatördür. Buna bağlı olarak 2 noktalı geçiş, 1 noktalı ve homojen geçiş operatörlerine göre yıkıcı güç açısından orta bir konum almaktadır.

Gerçek kodlama için çaprazlama durumunda, yok etme yeteneği, arama alanındaki mesafenin ebeveynlerin ve torunların kromozomlarına karşılık gelen noktalar arasındaki mesafeye göre belirlenir. Bu nedenle, 2 nokta çaprazlamanın yıkıcı etkisi, ebeveyn kromozomlarının içeriğine bağlıdır. Aritmetik çaprazlamanın yok etme yeteneği, l parametresinin değerine bağlıdır, örneğin, l >> 1 ve l >> 0 için, yok etme yeteneği düşük olacaktır. BLX-a geçişi için, yıkıcı yetenek hem a'nın değerine hem de ebeveyn bireylerin karşılık gelen genlerinin değerleri arasındaki farka bağlıdır.

Yok etme yeteneğinin yanı sıra, yeni bireyleri geçerek yaratma (yaratma, inşa etme) yeteneğinden de söz edildiğini unutmayın. Böylece, çaprazlamanın, ebeveyn bireylerin kromozomlarını yok ederek, evrimsel arayış sürecinde daha önce rastlanmayan tamamen yeni kromozomlar oluşturabileceği vurgulanmaktadır.
31. Kanonik genetik algoritmayı tanımlar.

Kanonik genetik algoritma, John Holland tarafından geliştirildi ve Adaptation in Natural and Artificial Systems, 1975 adlı kitabında açıklandı. 20. yüzyılın 70-80'lerinde ayrıntılı olarak incelenen temel evrimsel araştırma modellerinden birini temsil eder.

Kanonik GA aşağıdaki özelliklere sahiptir:

tamsayı kodlama;

Bir popülasyondaki tüm kromozomlar aynı uzunluktadır;

Sabit nüfus büyüklüğü;

Rulet seçimi;

Tek nokta çaprazlama operatörü;

bit mutasyonu;

Sadece soyundan gelen bireylerden yeni bir nesil oluşur (nesil boşluğu T = 1).
32. Hangi bilgi temsili modellerini biliyorsunuz?

Uzman sistemlerde en yaygın bilgi temsili modelleri şunlardır:

• 
  birinci dereceden yüklemler mantığı aracılığıyla bilgi temsili modeli;

• 
  üretim modeli;

• 
  çerçeve modeli;

• 
  anlamsal bir ağ biçiminde bilgi temsil modeli;

• 
  ilan tahtası şeklinde bilgi temsil modeli;

• 
  bir senaryo şeklinde bilgi temsil modeli;

• 
  bulanık mantığa dayalı bilgi temsil modeli;

• 
  bilgi temsilinin sinir ağı modeli.

Bilgi temsilinin mantıksal modeli, yüklemler mantığına dayanır. Bir yüklem veya mantıksal işlev, doğru veya yanlış bir değer alan herhangi bir sayıda bağımsız değişkenin işlevidir. İşlev bağımsız değişkenleri - keyfi, sonlu veya sonsuz bir kümeden alınan değerler
konu alanı denir. yüklem -argümanlara -yerel yüklem denir. Bilgi gösterimi modeli, Prolog'un dayandığı birinci dereceden yüklem mantığını kullanır.
34. Bir üretim sistemi nelerden oluşur?

Bir üretim sistemi, üretim kurallarına göre bilgi temsillerini kullanan bir bilgi işleme sistemidir. Üretim kuralları "Eğer (koşul) o zaman (eylem)" gibi ifadelerdir. “Koşul” – aramanın bilgi tabanında yürütüldüğü örnek bir cümle; "eylem", arama başarılı olduğunda yapılacak eylemdir. Böyle bir bilgi tabanındaki sonuç doğrudan (verilerden bir hedef aramaya) ve tersine (onu doğrulamak için bir hedeften - verilere) olabilir. Veriler, çıkarım motorunun veya kural yorumlayıcısının başlatıldığı, üretim bilgi tabanındaki kurallar aracılığıyla sıralanan, olgu tabanında saklanan ilk gerçeklerdir.

Üretim sistemi bir kural tabanı, bir veritabanı ve bir kural yorumlayıcı içerir. Kural tabanı, bir bilgi tabanı içeren bir hafıza alanıdır - IF ... THEN biçimindeki kurallar biçiminde sunulan bir dizi bilgi; veritabanı, gerçek verileri (gerçekleri) içeren bir bellek alanıdır. Tercüman bir çıkarım mekanizmasıdır, bu, kural tabanını ve veritabanını kullanarak sonucu oluşturan sistemin bileşenidir.
35. Bilgi temsil modelini çerçeveler şeklinde tanımlayın

Bir çerçeve sisteminde, bilgi gösterimi birimi, çerçeve adı verilen bir nesnedir. Çerçeve, belirli bir kavram ve varlık grubu tarafından tanımlanabilen belirli bir durumun temsil biçimidir. Çerçeveye tanımlayıcı olarak bir ad verilir. Bu ad tüm çerçeve sisteminde benzersiz olmalıdır. Bir çerçeve, yuva adı verilen ve aynı zamanda ad verilen birçok öğeden oluşan belirli bir iç yapıya sahiptir. Sırayla her yuva, belirli bir veri yapısıyla temsil edilir. Bazen bir yuva, olası değerlerinin bir aralığını veya listesini belirten, faset adı verilen bir bileşen içerir. Model ayrıca slot doldurucunun sınır değerlerini de belirtir (örneğin, izin verilen maksimum kardeş sayısı).

36. Anlamsal ağda bilgi nasıl temsil edilir?

Anlamsal ağ, düğümleri gerçeklere veya kavramlara karşılık gelen ve yaylar kavramlar arasındaki ilişkilere karşılık gelen bir grafik biçimindeki bilgiyi temsil eder. Bir grafik, bir köşeler kümesi ve bazı köşe çiftlerini birbirine bağlayan bir yaylar kümesidir. Her köşe için etiketli grafik, grafiğin köşelerinin birbirinden farklı olması nedeniyle tanımlayıcılar (etiketler) içerir. Bir durum-uzay grafiği için tanımlayıcılar, bir problemi çözme sürecindeki durumları tanımlar. Anlamsal ağlardaki yay etiketleri, adlandırılmış ilişkileri tanımlamak için kullanılır.
37. Uzman sistemlerin mimarisini tanımlayın

Bir grup uzman veya başka bir uzmanlık kaynağı, gerçeklerin, gözlemlerin ve durumları analiz etme yöntemlerinin bilgi tabanına yüklenmesini sağlar. Kullanıcı, normal ifadeleri kullanarak iletişime izin veren bir arayüz aracılığıyla sistemi belirli sorunlar hakkında sorgular.

Bilgi tabanında yer alan bilgiler, olası çözümleri oluşturmak ve test etmek için ampirik ilişkilendirmeleri veya "Eğer... O halde" kurallarını kullanan bir çıkarım motoru tarafından işlenir. Erişilebilir bir formdaki kullanıcı arayüzü, sonuçları operatöre iletir.

Güçlü akıllı sistemlerde, basit İngilizce veya Rusça olarak soru sormanıza ve yanıt almanıza olanak tanıyan doğal bir dil arayüzü vardır. Geleneksel akıllı sistemler söz konusu olduğunda, kullanıcıya daha az rafine ancak yine de "dost" bir arayüz sağlanır.

38. Çıktı makinesinin (mekanizmanın) işlevlerini tanımlayın

ES'deki ana şey, çözüm elde etmek için bilgi tabanını rasyonel mantık kurallarına göre araştıran mekanizmadır. Çıkarım motoru adı verilen bu mekanizma, bir kullanıcı isteği alındığında devreye girer ve aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:

• 
  kullanıcının isteğinde yer alan bilgileri bilgi bankası bilgileriyle karşılaştırır;

• 
  belirli hedefler veya nedensel ilişkiler arar;

• 
  her bir gerçekle ilişkili ilgili güven faktörlerine dayalı olarak gerçeklerin göreceli kesinliğini değerlendirir.

Tanımlama aşamasında çözülmesi gereken görevler belirlenir, geliştirme hedefleri, kaynaklar, uzmanlar ve kullanıcı kategorileri belirlenir.

Bilgi edinme aşamasında üç strateji ayırt edilir: bilgi edinme, bilgi çıkarma ve bilgi keşfi. Bilgi edinimi, bir uzmanın diyaloğu ve özel bir program aracılığıyla bilgi tabanının otomatik olarak doldurulması yöntemi olarak anlaşılmaktadır. Bilgi çıkarma, bilgisayar teknolojisi kullanılmadan bir bilgi mühendisi ile bir bilgi kaynağı (uzman, özel literatür vb.) arasındaki etkileşim prosedürüdür. Bilgi keşfi terimi, otomatik bilgi edinme yöntemlerini uygulayan bilgisayar sistemlerinin oluşturulması ile ilişkilidir. Şimdi bu yön en umut verici olanıdır. Aynı zamanda, sistemin kendisinin konu alanının kalıplarını ortaya çıkarabileceği ve mevcut ampirik materyale dayalı olarak gerekli bilgiyi formüle edebileceği varsayılmaktadır.

Kavramlaştırma aşamasında problem alanının analizi yapılır, kullanılan kavramlar ve aralarındaki ilişkiler belirlenir ve problem çözme yöntemleri belirlenir.

Biçimlendirme aşaması, tüm bilgi türlerinin temsil yollarını belirler, temel kavramları biçimlendirir, bilgiyi yorumlama yollarını belirler ve sistemin işleyişini modeller. Bu aşamada, sabit kavramlar sisteminin hedeflerinin yeterliliği, çözüm yöntemleri, bilgiyi temsil etme ve manipüle etme araçları değerlendirilir.

Yürütme aşamasında, sistemin bilgi tabanı doldurulur. Test aşamasında, uzman (ve bilgi mühendisi) etkileşimli olarak, etkileşimli ve açıklayıcı araçlar kullanarak ES'nin yeterliliğini kontrol eder. Test süreci, denetçi sistemin gerekli yeterlilik düzeyine ulaştığına karar verene kadar devam eder.

Deneme işletimi aşamasında, ES'nin son kullanıcılara uygunluğu kontrol edilir. Test aşamasının yanı sıra bu aşamanın sonuçlarına bağlı olarak, ES'de önemli bir değişiklik gerekebilir.

Bir ES oluşturma süreci, yukarıda listelenen adımların kesin bir sırasını takip etmekle sınırlı değildir. Geliştirme sırasında, tekrar tekrar önceki aşamalara dönmeniz ve orada alınan kararları gözden geçirmeniz gerekir.

Çok düzeyli sayfa tablosunda istenen sayfaya karşılık gelen çerçeve numarasını bulmak, ana belleğe birkaç kez erişim gerektirir ve bu nedenle çok zaman alır. Bazı durumlarda, böyle bir gecikme kabul edilemez. Arama hızlandırma sorunu bilgisayar mimarisi düzeyinde çözülür.

Yerelliğin özelliği nedeniyle, çoğu program belirli bir süre için az sayıda sayfaya erişir, bu nedenle sayfa tablosunun yalnızca küçük bir kısmı aktif olarak kullanılır.

Hızlanma sorununun doğal çözümü, bilgisayara, sayfa tablosuna erişmeden sanal sayfaları fiziksel sayfalarla eşlemek için bir donanım aygıtı sağlamak, yani sayfa tablosunun bir kısmını saklayan küçük, hızlı bir önbelleğe sahip olmaktır. şu anda gerekli. Bu aygıta çağrışımsal bellek denir, bazen çeviri görünümlü arabellek (TLB) terimini de kullanır.

İlişkisel bellekteki bir tablo girişi (bir giriş), bir sanal sayfa hakkında bilgi içerir: nitelikleri ve içinde bulunduğu çerçeve. Bu alanlar tam olarak sayfa tablosundaki alanlara karşılık gelir.

İlişkili bellek, sayfa tablosu girişlerinin yalnızca bazılarını içerdiğinden, TLB'deki her giriş, sanal sayfa numarasına sahip bir alan içermelidir. Belleğe ilişkisel denir çünkü görüntülenen sanal sayfanın sayısını bu küçük tablonun tüm satırlarındaki ilgili alanla aynı anda karşılaştırır. Bu nedenle, bu tür bellek oldukça pahalıdır. Sanal sayfa alanı arama değeriyle eşleşen satır, sayfa çerçeve numarasını içerir. TLB'deki tipik giriş sayısı 8'den 4096'ya kadardır. İlişkisel bellekteki giriş sayısındaki artış, ana bellek önbelleğinin boyutu ve talimat başına bellek erişimi sayısı gibi faktörler dikkate alınarak yapılmalıdır.

İlişkisel belleğin varlığında bellek yöneticisinin işleyişini düşünün.

İlk olarak, sanal bir sayfayı fiziksel bir sayfaya eşleme hakkındaki bilgiler ilişkisel bellekte bulunur. İstenen giriş bulunursa, belleğe erişim talebi reddedildiğinde, ayrıcalık ihlalleri dışında her şey yolundadır.

İlişkili bellekte gerekli giriş yoksa, eşleştirme sayfa tablosu aracılığıyla gerçekleştirilir. İlişkisel bellekteki girişlerden biri, sayfa tablosundaki bulunan girişle değiştirilir. Burada, herhangi bir önbellek için geleneksel değiştirme sorunuyla karşı karşıyayız (yani, önbellekteki girişlerden hangisinin değiştirilmesi gerekiyor). Çağrışımsal belleğin tasarımı, kayıtları, yeni kayıtlar eklendiğinde hangi eski kayıtların silinmesi gerektiğine karar verilecek şekilde düzenlemelidir.

Toplam arama sayısına göre ilişkisel bellekteki başarılı sayfa numarası aramalarının sayısına isabet (eşleşme) oranı (oran, oran) denir. Bazen "önbellek isabet yüzdesi" terimi de kullanılır. Dolayısıyla isabet oranı, ilişkisel bellek kullanılarak yapılabilecek bağlantıların oranıdır. Aynı sayfalara atıfta bulunulması isabet oranını artırır. İsabet oranı ne kadar yüksek olursa, RAM'deki verilere ortalama erişim süresi o kadar düşük olur.

Örneğin, sayfa tablosunda bir önbelleğin kaybolması durumunda bir adresi belirlemenin 100 ns ve ilişkisel bellekte bir önbellek isabeti durumunda adresi belirlemenin 20 ns sürdüğünü varsayalım. %90 isabet oranı ile ortalama adres çözümleme süresi 0,9x20 + 0,1x100 = 28 ns'dir.

Modern işletim sistemlerinin oldukça kabul edilebilir performansı, ilişkisel bellek kullanmanın verimliliğini kanıtlıyor. İlişkisel bellekte veri bulma olasılığının yüksek değeri, verilerin nesnel özelliklerinin varlığıyla ilişkilidir: uzamsal ve zamansal konum.

Aşağıdaki gerçeğe dikkat etmek gerekir. İşlemlerin bağlamını değiştirirken, yeni işlemin önceki işlemle ilgili ilişkisel bellek bilgisinde "görmemesini" sağlamak, örneğin onu temizlemek gerekir. Bu nedenle, çağrışımsal belleğin kullanımı bağlam değiştirme süresini artırır.

Düşünülen iki seviyeli (ilişkisel bellek + sayfa tablosu) adres dönüştürme şeması, önceki dersin girişinde tartışılan yerellik ilkesinin kullanımına dayalı bir bellek hiyerarşisinin canlı bir örneğidir.

Depolama aygıtı, kural olarak, bir depolama dizisini (SM) oluşturan birçok özdeş depolama öğesi içerir. Dizi, tek tek hücrelere bölünmüştür; her biri, bellek örneğinin genişliğine göre belirlenen bit sayısı olan bir ikili kodu depolamak için tasarlanmıştır (özellikle, bir, yarım veya birkaç makine kelimesi olabilir). Belleğin düzenlenme şekli, depolama dizisine bilgi yerleştirme ve arama yöntemlerine bağlıdır. Bu temelde, adres, ilişkisel ve yığın (depo) belleği ayırt edilir.

adres hafızası Bir adres organizasyonuna sahip bellekte, SM'ye bilgi yerleştirme ve arama, kelimenin (sayı, komut vb.) Depolama adresinin kullanımına dayanır, adres, bu kelimenin içinde bulunduğu SM hücresinin numarasıdır. bulunur.

SM'ye bir kelime yazarken (veya okurken), bu işlemi başlatan komut, kaydın (okumanın) gerçekleştirildiği adresi (hücre numarası) belirtmelidir.

Şek. 4.2 bir depolama dizisi içerir N adres kaydı dahil olmak üzere n-bit hücreler ve donanım çerçevesi RgA, sahip olmak k(k> günlük 2 N) bitler, bilgi kaydı RGI, adres getirme bloğu BAS, okuma amplifikatör ünitesi OTOBÜS, kayıt sinyallerinin bit yükselticileri-oluşturucuları bloğu BUZ ve hafıza yönetimi BUP.

Şekil.4.2.Adres belleğinin yapısı.

Adres koduna göre RgA BAV karşılık gelen bellek hücresinde, hücrede bir kelimenin okunmasına veya yazılmasına izin veren sinyaller üretir.

Bellek erişim döngüsü, gelişiyle başlatılır. BÜP sinyalin dışından Çekici. Dolaşım döngüsünün genel kısmı, alımı içerir. ile RgA adres yolu Amerika Birleşik Devletleri itiraz ve kabul adresleri BÜP ve kontrol sinyalinin kodunun çözülmesi Operasyon, istenen işlemin türünü gösterir (okuma veya yazma).

Okurken sonraki BAS adresin şifresini çözer, adres tarafından belirtilen hücreye okuma sinyalleri gönderir ZM, bu durumda hücrede yazılan kelimenin kodu okuma yükselteçleri tarafından okunur. OTOBÜS ve transfer edildi RGI. Ardından, yıkıcı okuma ile bellekte (okuma sırasında, hücrenin tüm depolama öğeleri sıfır durumuna ayarlanır). bilgi, hücreye yazılarak hücrede yeniden oluşturulur. RGI kelime oku. Okuma işlemi, kelimeden bir kelime çıkarılarak tamamlanır. RGIçıkış bilgi veriyoluna SHIout.

Yazarken, erişim döngüsünün yukarıdaki genel bölümünü gerçekleştirmeye ek olarak, yazılmakta olan kelime giriş bilgi veri yolundan alınır. SHIVx v RGI. Kaydın kendisi iki işlemden oluşur: hücreyi temizleme (0'a sıfırlama) ve kaydın kendisi. Bunun için BASönce adres tarafından belirtilen hücreyi seçer ve temizler. RgA. Temizleme, hücredeki kelime okuma sinyalleri tarafından gerçekleştirilir, ancak okuma amplifikatörleri ve OTOBÜS v RGI bilgi alınmıyor. Sonra seçilene BAS hücre kelimeden yazılır RGI.

Kontrol bloğu BÜP bireysel bellek düğümlerinin çalışmasını başlatan gerekli kontrol sinyalleri dizisini üretir. Kontrol sinyali iletim zincirleri, şekil 2'de ince çizgilerle gösterilmiştir. 4.2.

çağrışımsal bellek. Bu tür hafızada, gerekli bilgilerin aranması adrese göre değil içeriğine göre (ilişkisel özelliğe göre) gerçekleştirilir. Bu durumda, bir ilişkisel özniteliğe göre arama (veya bu özniteliğin münferit basamaklarına göre ardışık olarak), depolama dizisinin tüm hücreleri için paralel zamanda gerçekleşir. Çoğu durumda, ilişkisel arama, veri işlemeyi önemli ölçüde basitleştirebilir ve hızlandırabilir. Bu, bu tür bellekte bilgi okuma işleminin bir dizi mantıksal işlemin yürütülmesiyle birleştirilmesi nedeniyle elde edilir.

İlişkisel belleğin tipik bir yapısı, Şek. 4.3. Depolama dizisi şunları içerir: N(P + 1) -bit hücreler. Servis n-inci biti, hücrenin doluluğunu belirtmek için kullanılır (0 - hücre boş, 1 - kelime hücreye yazılır).

Giriş bilgi veri yolunda SHIVx ilişkisel özelliğin kaydına RGAP basamaklarda 0-ve-1 girer P- bit ilişkisel sorgu ve maske kaydına RgM - n'inci basamakla maske kodunu ara RgM 0'a ayarlayın. İlişkili arama yalnızca bir dizi basamak için gerçekleştirilir RGAP, hangi "1'e karşılık gelir RgM(maskelenmemiş rakamlar RgAP). Rakamlardaki rakamların maskesiz rakamlarla eşleştiği kelimeler için RGAP, kombinasyon devresi KS 1'i eşleşme kaydının karşılık gelen bitlerine ayarlar RgSv ve kalan bitler için 0. Yani değer j-ro boşalmak RgSv ifade ile tanımlanır

RgSv(j) =

Nerede RGAP[Ben], RgM[i] ve ZM - sırasıyla i-inci basamağın değerleri RGAP, RGM ve j-inci hücre ZM.

Bir ilişkisel aramanın sonucunu oluşturmak için kombinasyon şeması FS oluşan bir kelimeden formlar RgSv, kelimelerin yokluğuna karşılık gelen  0 ,  1 ,  2 sinyalleri ZM,çağrışım özelliğinin sağlanması, böyle bir kelimenin bir veya birden fazla bulunması. Bunun için FS aşağıdaki boole işlevlerini uygular:

 0 =

 1 = РгСв

 2 =  0  1

İçerik Şekillendirme RgSv ve içeriğe göre  0 ,  1 ,  2 sinyalleri RGAP, RGM Ve ZM ilişkilendirme kontrol işlemi olarak adlandırılır. Bu işlem, bağımsız bir anlamı da olsa, okuma ve yazma işlemlerinin ayrılmaz bir parçasıdır.

Okurken, ilişkilendirme ilk önce bir ilişkisel özellik tarafından kontrol edilir. RGAP. Sonra  0'da = 1 gerekli bilgi eksikliği nedeniyle okuma iptal edilir,  1 = 1 olduğunda okunur RGI 2 = 1 inç ile bulunan kelime RGI kelime, 1 ile işaretlenmiş hücrelerden en küçük sayıya sahip hücreden okunur. RgSt.İtibaren RGI okunan kelime şu tarihte verilir: SHIout.

Pirinç. 4.3. çağrışımsal belleğin yapısı

Yazarken, önce boş bir hücre aranır. Bunu yapmak için, şu durumlarda bir ilişkilendirme kontrol işlemi gerçekleştirilir: RgAP= 111. ..10 ve RgM== 00... 01. Bu durumda boş hücreler 1 olarak işaretlenir. RgSt. Kayıt için en küçük sayıya sahip boş bir hücre seçilir. Alınan kelimeyi içerir SHIVx v RGI.

Pirinç. 4.4. yığın bellek

İlişkilendirme kontrol işlemi sayesinde, sözcükleri bellekten okumadan içeriğe göre belirlemek mümkündür. RgSv,örneğin bir gruptaki kaç öğrencinin belirli bir disiplinde mükemmel bir nota sahip olduğu gibi sorguları uygulamak için çağrışımsal bir niteliği karşılayan bellekte kaç kelime olduğu. Uygun kombinasyon devreleri kullanıldığında, çağrışımsal bellekte daha büyük (daha küçük) bir sayı aramak, belirli sınırlar içine alınmış sözcükleri aramak, maksimum (minimum) sayı aramak gibi oldukça karmaşık mantıksal işlemler gerçekleştirilebilir.

İlişkisel belleğin, içinde kayıtlı bilgileri bozmadan okunabilen depolama öğeleri gerektirdiğini unutmayın. Bunun nedeni, ilişkisel aramada, tüm maskelenmemiş bitler için SM'nin tamamında okuma yapılması ve okuma tarafından geçici olarak yok edilen bilgileri depolamak için bir yer olmamasıdır.

yığın bellek,çağrışımsal olduğu kadar, ele alınmamıştır. İÇİNDE yığın bellek(Şekil 4.4) hücreler, komşu hücrelerin kelime iletiminin bit zincirleriyle birbirine bağlandığı tek boyutlu bir dizi oluşturur. En üstteki hücreye (0 hücresi) yeni bir kelime yazılırken, daha önce kaydedilen tüm kelimeler (0 hücresindeki kelime dahil), sayıları 1'den büyük olan bitişik hücrelere kaydırılır. Sadece üst (sıfır) hafıza hücresinden okuma yapılabilir, silme ile okuma yapılırsa hafızadaki diğer tüm kelimeler yukarıya, daha yüksek numaralı komşu hücrelere kaydırılır. Bu hafızada, kelimelerin okunma sırası şu kuralı takip eder: son girilen - önce görev yaptı. Söz konusu türdeki bir dizi cihazda, bir kelimeyi sıfır hücreden (silmeden ve kelimeyi hafızada kaydırmadan) basitçe okuma işlemi de sağlanır. Bazen yığın belleği bir yığın sayacı ile sağlanır hst, ezberlenen kelime sayısını gösterir. Sinyal MFST = 0 boş maçlar, yığın, MFST = N - 1 - tam yığın.

Genellikle yığın bellek, adres belleği kullanılarak düzenlenir. Yığın bellek, iç içe veri yapılarını işlerken yaygın olarak kullanılır.

Bölümün aşağıdaki paragrafları, adres düzenlemeli çeşitli bellek türlerini açıklamaktadır. İlişkili bellek, ekipmanda dinamik bellek ayırmanın yanı sıra bir önbellek oluşturmak için kullanılır.

İlişkili erişime sahip bellek veya ilişkisel bellek hücrelerine belirli bir adresten değil, belirli bir adresten erişilmesiyle diğer bellek türlerinden farklıdır. içerik hafıza hücreleri. Aslında, çağrışımsal bellek, belirli bir model hakkında bilgi bulabilen bir arama motoru olarak çalışır. İlişkisel bellek dayanmaktadır ilişkisel depolama cihazları(AZU), çoğu operasyonel bellek gibi geçicidir ve yarı iletken mikro devreler (yonga setleri) şeklinde uygulanır.

AZU'nun çalışma prensibi, Şekil 1'de gösterilen şema ile açıklanmaktadır. 3.8. Hafıza dizisi, adres hafızalarında olduğu gibi, bölümlere ayrılmıştır. M- sayısı olan bit hücreleri N. Kural olarak, AZU'nun bileşimi şunları içerir:

depolama dizisi (SM);

İlişkisel özelliklerin kaydı (RgAP);

maske kaydı (RgM);

· Girişte karşılaştırma devreleri ile adres gösterge kaydı.

CAM'de, mevcudiyeti ve işlevleri CAM'ın kullanım biçimine göre belirlenen başka öğeler olabilir.

Pirinç. 3.8. ilişkisel depolama aygıtı

AZU'dan bilgi örneklemesi aşağıdaki gibi gerçekleşir. Kontrol cihazından çağrışımsal işaretler kaydına bir arama örneği aktarılır - gerekli bilgilerin öznitelik kodu(bazen denir karşılaştırma). Kod, isteğe bağlı sayıda haneye sahip olabilir - 1 önce M. Özellik kodunun tamamı kullanılırsa, karşılaştırma devresine değişmeden girer, ancak kodun yalnızca bir kısmının kullanılması gerekiyorsa, maske kaydı kullanılarak gereksiz bitler maskelenir. CAM'da bilgi aramaya başlamadan önce, adres gösterge kaydının tüm bitleri duruma ayarlanır. 1 .Daha sonra, depolama dizisinin tüm hücrelerinin ilk basamağı sorgulanır ve içerikler, ilişkisel özellikler kaydının ilk basamağıyla karşılaştırılır. İlk rakamın içeriği ise Ben-th hücresi, RgAP'nin ilk basamağının içeriğiyle, ardından bu hücreye karşılık gelen adres gösterge kaydının basamağıyla eşleşmiyor ben durumuna sıfırla 0 , eşleşirse - deşarj ben kalıntılar 1 . Daha sonra bu işlem, RgAP'nin tüm sıraları ile bir karşılaştırma yapılana kadar ikinci, üçüncü ve sonraki basamaklarla tekrarlanır. Durumda bitsel bir sorgulama ve karşılaştırmadan sonra 1 adres göstergesi kaydının bu bitleri, ilişkisel işaretler kaydında kaydedilenlerle eşleşen bilgileri içeren hücrelere karşılık gelen olarak kalacaktır. Bu bilgi, kontrol cihazı tarafından belirlenen sırayla okunabilir.

Bir ilişkisel özellik tarafından SM'de bilgi arama süresinin yalnızca özelliğin basamak sayısına ve basamakları yoklama oranına bağlı olduğuna, ancak SM hücrelerinin sayısına hiç bağlı olmadığına dikkat edin. Bu, AMS'nin adres hafızalarına göre ana avantajını belirler: adres hafızalarında, arama işlemi, depolama dizisinin tüm hücrelerinin numaralandırılmasını gerektirir. Ek olarak, bellekte saklanan tüm sözcüklerin tüm bitlerini aynı anda arayan CAM uygulamaları vardır, örn. bu tür cihazlarda arama süresi, bellek döngü süresini geçmez.

ZM'deki yeni bilgilerin kaydı, hücre numarası belirtilmeden gerçekleştirilir. Genellikle her hücrenin basamaklarından biri, kullanımını belirtmek için kullanılır, örn. hücre yazmak için serbestse, bu bit yazılır 0 , ve meşgulse, - 1 . Daha sonra CAM'a yeni bilgi yazıldığında işaret ayarlanır. 0 ilişkisel işaretler kaydının karşılık gelen basamağında ve yazma için serbest olan tüm SM hücreleri belirlenir. Bunlardan birinde kontrol cihazı yeni bilgiler yerleştirir.

Çoğu zaman, CAM'ler, ilişkisele ek olarak, çalışırken belirli kolaylıklar sağlayan doğrudan veri adreslemeye de izin verilecek şekilde oluşturulur.

CAM'ın bellek öğelerinin, adreslenebilir belleğin öğelerinin aksine, yalnızca bilgi depolamakla kalmayıp aynı zamanda belirli mantıksal işlevleri de yerine getirmesi gerektiğine dikkat edilmelidir, bu nedenle, yalnızca hücrenin eşitliğine göre arama yapmanıza izin vermezler. içerikleri belirli bir özniteliğe göre, ancak aynı zamanda diğer koşullara göre: hücre içeriği karşılaştırmadan büyük (küçüktür) ve büyüktür veya eşittir (küçük veya eşittir).

Yukarıda belirtilen CAM özellikleri, bilgi işleme için CAM'ın avantajlarını karakterize eder. CAM kullanarak birkaç özdeş bilgi akışının oluşturulması hızlı ve basittir ve çok sayıda operasyonel öğe ile yüksek performanslı sistemler oluşturulabilir. Ayrıca, çağrışımsal bellek temelinde bilginin yer ve düzeninde bir değişiklik gerçekleştirmenin kolay olduğu gerçeğini de dikkate almalıyız. Bu nedenle CAM, veri kümeleri oluşturmanın etkili bir yoludur.

Çalışmalar, radar bilgilerinin işlenmesi, görüntü tanıma, çeşitli görüntülerin işlenmesi ve matris veri yapısı ile diğer görevler gibi bir dizi görevin ilişkisel sistemler tarafından etkin bir şekilde çözüldüğünü göstermektedir. Ek olarak, ilişkisel sistemler için bu tür görevleri programlamak, geleneksel olanlardan çok daha kolaydır.

Ne yazık ki, ilişkisel bellek cihazları, hem dinamik hem de statik RAM'inkini aşan yüksek üretim karmaşıklığına ve maliyetine sahiptir. İlişkisel bellek, veri akışı kontrollü uçakların yanı sıra paralel ilişkisel sistemler oluşturmak için temel oluşturur. İlişkili erişim, en yaygın olarak önbellek alt sistemlerinde kullanılır.

önbellek

İlk kez, 1965 yılında bir Atlas bilgisayarı oluştururken M. Wilks tarafından iki seviyeli bir bellek yapısı önerildi. Yaklaşımın özü, CPU ile RAM arasına küçük boyutlu yüksek hızlı bir tampon bellek yerleştirmekti. Bilgisayarın çalışması sırasında, OP'nin erişilen bölümleri tampon belleğe kopyalanır. Referansta yerellik ilkesine uyulması nedeniyle, performansta önemli bir kazanç elde edilir.

Yeni bir bellek türü denir ön bellek(İngilizceden. önbellek- "saklanma yeri, sığınak"), çünkü bu tür bir bellek gizlidir, ona doğrudan erişemeyen CPU tarafından "görünmez". Buna karşılık, programcı önbelleğin varlığından hiç haberdar olmayabilir. Seri bilgisayarlarda, önbellek ilk olarak IBMS/360 ailesinin Model 85 sistemlerinde kullanıldı. Günümüzde önbellek, herhangi bir bilgisayar sınıfında mevcuttur ve genellikle çok düzeyli bir yapıya sahiptir.

Daha önce tanımlanan tüm terimler önbellek için kullanılabilir, ancak "" kelimesi astar» ( astar) genellikle " kelimesinin yerine kullanılır. engellemek» ( engellemek).

Kural olarak, önbellek, ultra hızlı ve pahalı statik tip RAM temelinde oluşturulurken, hızı RAM'inkinden 5-10 kat daha yüksektir ve hacmi 500-1000 kat daha azdır. RAM'in kapasitesine bağlı olarak önbellek miktarının artmasını engelleyen şeyin yalnızca yüksek statik RAM maliyeti olmadığını unutmayın. Gerçek şu ki, önbellek kapasitesindeki artışla birlikte kontrol şemalarının karmaşıklığı artar ve bu da performansta düşüşe neden olur. Çok sayıda çalışma, belirtilen önbellek ve RAM oranının optimal olduğunu ve her iki bellek türünün hızındaki artışla bilgisayar geliştirme sürecinde korunacağını göstermiştir.

Daha önce belirtildiği gibi, CPU'nun önbelleğe doğrudan erişimi yoktur. CPU, OP ve önbellek etkileşimini düzenlemekten özel bir denetleyici sorumludur. OP adresinin üst kısmı belirlerken, tüm OP sabit bir boyutta bloklara bölünmüştür. blok adresi ve alt kısım bir blok içindeki bir kelimenin adresi. OP ile önbellek arasındaki bilgi alışverişi bloklar halinde gerçekleştirilir. Önbellek ayrıca kendi dahili adreslemesine sahiptir ve RAM'den okunan her blok, belirli bir göre önbelleğe yerleştirilir. önbellekteki adresi engelle. Genellikle önbellek blokları denir çizgiler veya önbellek satırları.

CPU tarafından talep edilen blok zaten önbellekteyse, önbelleğe erişildiğinde okuması tamamlanır. Bu nedenle, bir adrese erişirken, kontrolör öncelikle önbellekte bu adresi içeren bloğun bir kopyası olup olmadığını belirlemeli ve eğer öyleyse, bloğun hangi önbellek adresinde başladığını belirlemelidir. Denetleyici bu bilgiyi kullanarak alır. adres çeviri mekanizması. Bu mekanizmanın karmaşıklığı şunlara bağlıdır: yerleştirme stratejileri, her RAM bloğunun önbellekte nereye yerleştirilmesi gerektiğini belirler.

OP'den bloğun bir kopyasının önbelleğe ne zaman yerleştirileceği sorusu daha az önemli değildir. ile bu sorun çözülmüştür örnekleme stratejileri.

Önbelleğe yazarken, eski bilgileri değiştirmek için aşağıdakiler tarafından belirlenen birkaç yöntem vardır: ana bellek yenileme stratejisi.

RAM'den gerekli bloğun seçilmesine rağmen, önbellekte onu yerleştirecek yer olmadığında genellikle bir durum ortaya çıkar. Bu durumda, önbellek satırlarından birini seçmeli ve onu yeni bir blokla değiştirmelisiniz. Silinecek önbellek satırını belirlemenin yolu denir ikame stratejisi.

Yerleştirme stratejileri

Verileri önbelleğe yerleştirmenin aşağıdaki yolları vardır:

doğrudan dağıtım;

tamamen ilişkisel dağıtım;

· kısmen (çoklu) ilişkisel dağıtım.

Diyelim ki adres yolu genişliği N, ardından OP'nin kapasitesi VOP = 2n kelimeler. Genelliği kaybetmeden, önbellek satırının boyutunu 256 kelime olarak tanımlarız, böylece tüm OP bölünür 2n-8 bloklar. OP kıdemlisinin adresinde n-8 bitler bloğun adresini belirleyecek ve düşük bayt bloktaki kelimenin adresini belirleyecektir. önbellek kapasitesi V önbelleği OP'nin kapasitesinden 1024 kat daha az, yani. V önbelleği = 2n-10 kelimeler veya 2n-18 bloklar (önbellek satırları).

doğrudan dağıtım

Her ana bellek bloğunun, önbellekte görünebileceği yalnızca bir sabit konumu varsa, böyle bir önbellek denir. doğrudan ayırma önbelleği(doğrudan eşlenmiş önbellek). Bu, blok adresinin en önemsiz bitlerinin basitçe OP bloklarının adreslerini önbellek adresleriyle eşlemek için kullanıldığı önbellek belleğinin en basit organizasyonudur. Böylece, adreslerinde aynı en az önemli basamaklara sahip olan tüm OP blokları, bir önbellek satırına düşer, yani.

(önbellek satır adresi) = (RT blok adresi) mod (önbellekteki blok sayısı)

Örneğimizde, önbellek satırının adresi C genç olacak n-18 OP bloğu adres biti (bkz. Şekil 3.9). OD bloğunun adresinin önbellek satırının adresine dönüştürülmesi, bu alt değerlerin alınmasıyla gerçekleştirilir. n-18 biraz. Bu önbellek satırı adresinde, aynı olan 1024 OP bloğundan herhangi biri n-18 alt bitler Kendi aralarında, bu bloklar en önemli 10 bit ile farklılık gösterecektir. T, isminde etiket. Şu anda önbellekte hangi RAM bloğunun depolandığını belirlemek için, başka bir bellek kullanılır - sözde etiket belleği (etiket belleği). Etiket belleği, her sözcük etiketin boyutuna eşit bir boyuta sahip olacak şekilde sözcük sözcük adreslenir. Etiket bellek kapasitesi, etiket boyutunun ve toplam önbellek satırı sayısının ürünüdür, bizim örneğimiz için, 10 2 kişi-18 biraz. Etiket bellek adresi, önbellek satırının adresidir. İle. Etiket belleğinden farklı olarak, önbelleğe alınmış blokları depolayan belleğe denir. veri belleği. Veri belleği kelime kelime adreslenir, adresi önbellek satırının adresinden ve blok içindeki kelimenin adresinden (önbellek satırı) oluşturulur.

Pirinç. 3.9. Doğrudan tahsiste hafıza adres yapısı

Pirinç. 3.10. Doğrudan tahsisli önbellek organizasyonu

erişirken A- OP'nin adresi (Şekil 3.10) junior n-18 blok adres biti (alan C) bu adresi içeren önbellek satırının adresi olarak kullanılır. Etiket, önbellek satırının adresindeki etiket belleğinden okunur (alan T). Buna paralel olarak, veri belleğine kullanılarak erişilir. n-10 adresin en önemsiz bitleri A(alanlar C Ve w). Okuma etiketi ve adresin üst 10 biti ise A eşleşme, bu, adresi içeren bloğun A, veri belleğinde bulunur ve erişilen kelime bir kopyasını saklar. A OP'nin inci adresi.

Etiket, adresin üst 10 bitinden farklıysa A, ardından adresi içeren bir blok ana bellekten okunur A ve önbellek satırı, adresi alan tarafından belirlenen önbellekten kaldırılır. C(daha genç n-18 okunan bloğun adresinin bitleri). RAM'den okunan blok, silinen önbellek satırının yerine yerleştirilir ve etiket belleğindeki ilgili etiket güncellenir.

Doğrudan tahsisin avantajı, uygulama kolaylığıdır, ancak, önbellek satırının adresi benzersiz bir şekilde OP bloğunun adresi tarafından belirlendiği için, önbelleğin bir bölümünde blok alanlarını yoğunlaştırma olasılığı yüksektir. Bu bölümdeki blokların değiştirilmesi oldukça sık gerçekleşirken, önbelleğin diğer alanları boşta olabilir. Böyle bir durumda, önbelleğin etkinliği önemli ölçüde azalır.

Rastgele erişim belleği, kural olarak, bir depolama dizisi (SM) oluşturan çok sayıda özdeş depolama elemanı içerir. Dizi, tek tek hücrelere bölünmüştür; her biri, bellek örneğinin genişliğine göre belirlenen bit sayısı olan bir ikili kodu depolamak için tasarlanmıştır (özellikle, bir, yarım veya birkaç makine kelimesi olabilir). Belleğin düzenlenme şekli, depolama dizisine bilgi yerleştirme ve arama yöntemlerine bağlıdır. Bu temelde, adres, ilişkisel ve yığın (depo) belleği ayırt edilir.

adres hafızası Bir adres organizasyonuna sahip bellekte, SM'de bilgi yerleştirme ve arama, bir kelimenin (sayı, komut vb.) depolama adresinin kullanımına dayanır. Adres, bu kelimenin yerleştirildiği SM hücresinin numarasıdır.

SM'ye bir kelime yazarken (veya okurken), bu işlemi başlatan komut, kaydın (okumanın) gerçekleştirildiği adresi (hücre numarası) belirtmelidir.

Tipik bir adres belleği yapısı, N-bitlik hücrelerden oluşan bir depolama dizisini ve bir adres kaydı da dahil olmak üzere donanım çerçevesini içerir. RgA sahip olmak k (k» log N) bitleri, bilgi kaydı RGI, adres getirme bloğu BAS, okuma yükseltici bloğu OTOBÜS, kayıt sinyallerinin bit yükselticileri-oluşturucuları bloğu BUZ ve hafıza yönetimi BÜP.

Adres koduna göre RgA BAV karşılık gelen bellek hücresinde, hücrede bir kelimenin okunmasına veya yazılmasına izin veren sinyaller üretir.

Bellek erişim döngüsü, gelişiyle başlatılır. BÜP sinyalin dışından Çekici. Dolaşım döngüsünün genel kısmı, alımı içerir. RgA adres otobüsünden Amerika Birleşik Devletleri itiraz ve kabul adresleri BÜP ve kontrol sinyalinin kodunun çözülmesi Operasyonİstenen işlemin türünü (okuma veya yazma) belirten A.

Okurken sonraki BAS adresin şifresini çözer, okuma sinyallerini adresin belirttiği SM hücresine gönderirken, hücrede yazılan kelimenin kodu BUS okuma yükselteçleri tarafından okunup alıcıya iletilir. RGI. Okuma işlemi, kelimeden bir kelime çıkarılarak tamamlanır. RGIçıkış bilgi veriyoluna PWM.

Yazarken, erişim döngüsünün yukarıdaki genel bölümünü gerçekleştirmeye ek olarak, yazılmakta olan kelime giriş bilgi veri yolundan alınır. SHIVx Ve RGI. Sonra seçilene BAS hücre kelimeden yazılır RGI.

Kontrol bloğu BÜP bireysel bellek düğümlerinin çalışmasını başlatan gerekli kontrol sinyalleri dizisini üretir.

çağrışımsal bellek. Bu tür hafızada, gerekli bilgilerin aranması adrese göre değil içeriğine göre (ilişkisel özelliğe göre) gerçekleştirilir. Bu durumda, bir ilişkisel özniteliğe göre arama (veya bu özniteliğin münferit basamaklarına göre ardışık olarak), depolama dizisinin tüm hücreleri için paralel zamanda gerçekleşir. Çoğu durumda, ilişkisel arama, veri işlemeyi önemli ölçüde basitleştirebilir ve hızlandırabilir. Bu, bu tür bellekte bilgi okuma işleminin bir dizi mantıksal işlemin yürütülmesiyle birleştirilmesi nedeniyle elde edilir.

İlişkisel belleğin tipik bir yapısı, Şek. 4.3. Depolama dizisi N (n+1)-bit hücre içerir. Servis n-inci biti, hücrenin doluluğunu belirtmek için kullanılır (0 - hücre boş, 1 - kelime hücreye yazılır).