中介绍了布尔逻辑.数学和电路的关系,我们也得到了与门.或门.非门.或非门.与非门.异或门等门电路以及一个加法器,并且了解了计算机是如何做加法的,这篇文章介绍一下计算机是如何做减法以及乘除法的. 0x01 - 减法 我们先看一下十进制里减法怎么做,存在什么问题? 457减368个位数7减8是不够减的,所以需要向十位借位,17减8等于9.5变成4,4减6又是不够减,向百位借位,14减6等于8.百位3减3等于0,结果是89.这个是我们自己计算减法时候一种很通用的方法,这种方法用计算机处理有两个问题.一

一.准备工作 先看看书(<计算机原理与设计 Verilog HDL版>),搞懂一点原理.然后照着书上的代码写一写(用8.4的就可以了,不用8.6的). 注意mux2x32,mux4,cla32等可以用单周期的mux,alu. (cla32就是个加法器,) 然后dffe32在书上前几章也有. pipeimem即为im指令存储器,可以套用单周期的IM. pipemem是数据存储器,可以套用单周期的dm regfile 可以套用单周期的RF. alu可以完全套用单周期的alu.pipecu中的alu

 windows任务管理器所示CPU占用,一直在不断的变动跳跃 ,并不能反应真实的平均CPU占用率.迅雷下载工具也是一样 ,有时这些知名软件,反倒是没有做的这么人性化,细致.或 许就是不想让人知道平均下载速度吧.自已设计了一个工具.

我记得这是2016春季学期搞得,参考和学习了很多别人的东西,这里小小的总结一下,逻辑性还不是太强,还需要好好整理 首先是指令集 CPU架构 外部接线架构 指令格式 机器状态自动机 这部分忘了,汗 这部分也忘了 忘了 忘了 回写逻辑 计组物理实验所用 μAi表示微地址的一个bit,i表示哪一位 上述机器的指令译码逻辑图 寄存器译码逻辑图 该机器下微程序设计示例 上述微程序地址对应指令为 关于74LS299B 一些概念解释 实现流水线CPU的关键是如何解决冲突 在我们之前的测试中可以看到,指令之间加

  哪里来的需求? 众所周知,由于不同的设备配置不同.导致其CPU和GPU处理能力有高有低.同样的游戏想要在所有设备上运行流畅且画面精美,是不可能的.这就需要我们针对不同的设备能力进行画质调节,以保证游戏的流畅运行.   我们需要控制什么? 想要得到我们需要控制什么,只需要找出影响游戏运行效率的点即可. 当然在此不能一一列举出所有游戏类型的点.但笔者就个人经验,列出一些能用点. *贴图精度 *渲染面数 *材质复杂度 *粒子数目 *阴影质量 *水面效果 *增强性场景交互 *引擎后期效果 下面,我们

http://blog.csdn.net/innost/article/details/9008691 经作者授权,发表Tieto某青年牛的一篇<程序员>大作. Android系统性能调优工具介绍 在软件开发过程中,想必很多读者都遇到过系统性能问题.而解决系统性能问题的几个主要步骤是: 测评:对系统进行大量有针对性的测试,以得到合适的测试数据. 分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck). 性能优化:对hotspot相关的代码进行优化. 由上述步骤可知

上一章介绍了内核对象,这一节开始就要不断接触各种内核对象了.首先要给大家介绍的是进程内核对象.进程大家都不陌生,它是资源和分配的基本单位,而进程内核对象就是与进程相关联的一个数据结构.操作系统内核通过它管理进程,也就是操作系统原理上介绍的进程控制块(PCB).举个例子,它就相当于每个学生都有的学籍,学校管理我们都是通过学籍,什么记过了,处分了,开除学籍了,都是在学籍上做文章.       进程一般被定义为一个正在运行的程序的一个实例,它由两部分组成:       1:内核对象,操作系统用它来管理

前言:本文主要概括了QEMU的代码结构,特别从代码翻译的角度分析了QEMU是如何将客户机代码翻译成TCG代码和主机代码并且最终执行的过程.并且在最后描述了QEMU和KVM之间联系的纽带. 申明:本文前面部分从qemu detailed study第七章翻译而来. 1.代码结构 如我们所知,QEMU是一个模拟器,它能够动态模拟特定架构的CPU指令,如X86,PPC,ARM等等.QEMU模拟的架构叫目标架构,运行 QEMU的系统架构叫主机架构,QEMU中有一个模块叫做微型代码生成器(TCG),它用来

本文转自:http://blog.csdn.net/innost/article/details/9008691 在软件开发过程中,想必很多读者都遇到过系统性能问题.而解决系统性能问题的几个主要步骤是: 测评:对系统进行大量有针对性的测试,以得到合适的测试数据. 分析系统瓶颈:分析测试数据,找到其中的hotspot(热点,即bottleneck). 性能优化:对hotspot相关的代码进行优化. 由上述步骤可知,性能优化的目标对象是hotspot.如果找到的hotspot并非真正的热点,则性能优

今天抽时间好好整理了下GC相关知识,看了CSDN和博客园的几篇文章,有了一定的简单了解,决定根据个人理解整合一份随笔写下来,望诸位指教. 一:基础问题 1.首先需要知道了解什么是GC? GC如其名,就是垃圾收集,当然这里仅就内存而言. 2.GC工作的原理 Garbage Collector(垃圾收集器,在不至于混淆的情况下也成为GC)以应用程序的root为基础,遍历应用程序在Heap(堆)上动态分配的所有对象,通过识别它们是否被引用来确定哪些对象是已经死亡的.哪些仍需要被使用.已经不再被应用程序

作者 商之狄 发布于 2014年11月10日 本文依据笔者所在团队的一些近期开发和应用的实践,整理出一些有意义的信息,拿出来和社区分享.其中既包括在云端应用Docker与相关技术的讨论,同时也有实施过程中的一些效能评测,以及整个过程中遇到的一些国内特有的问题和我们的一些解决方案,想法.希望可以给方兴未艾的Docker用户群体和社区,提供一些有价值的参考,并引出有意义的讨论. 背景简介 Docker以及一系列与之相关的容器化的技术,经过多年的积累,在过去数月间得到了迅速的市场流行和关注,可谓厚积薄

简介 TraceView 是 Android 平台配备一个很好的性能分析的工具.它可以通过图形化的方式让我们了解我们要跟踪的程序的性能,并且能具体到 method.详细内容参考:http://developer.android.com/tools/debugging/debugging-tracing.html Traceview的作用: 1.查看跟踪代码的执行时间,分析哪些是耗时操作  2.可以用于跟踪方法的调用,尤其是Android Framework层的方法调用关系 Traceview的使

深入分析Volatile的实现原理 引言 在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色,Volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的"可见性".可见性的意思是当一个线程改动一个共享变量时,另外一个线程能读到这个改动的值. 它在某些情况下比synchronized的开销更小.本文将深入分析在硬件层面上Inter处理器是怎样实现Volatile的,通过深入分析能帮助我们正确的使用Volatile变量. 术语定义 术

内存可见性 留意复合类操作 解决num++操作的原子性问题 禁止指令重排序 总结 内存可见性 volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制,在并发编程中,它也扮演着比较重要的角色.同synchronized相比(synchronized通常称为重量级锁),volatile更轻量级,相比使用synchronized时引起的线程上下文切换所带来的庞大开销,倘若能恰当的合理的使用volatile,自然是美事一桩. 为了能比较清晰彻底的理解volatile,我们一步一步来分析.首先来看看如下代码

一.寄存器:寄存器是CPU内部用来存放数据的一些小型存储区域,用来暂时存放参与运算的数据和运算结果. 1.寄存器的特性: 1)寄存器位于CPU内部,数量很少,仅十四个: 2)寄存器所能存储的数据不一定是8bit,有一些寄存器可以存储16bit数据,对于386/486处理器中的一些寄存器则能存储32bit数据: 3)每个内部寄存器都有一个名字,而没有类似存储器的地址编号. 2.寄存器的分类: 1)数据寄存器:数据寄存器主要用来保存操作数和运算结果等信息,从而节省读取操作数所需占用总线和访问存储器的

原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/atomic-operation 1. 引言 原子(atom)本意是“不能被进一步分割的最小粒子”,而原子操作(atomic operation)意为"不可被中断的一个或一系列操作" .在多处理器上实现原子操作就变得有点复杂.本文让我们一起来聊一聊在Intel处理器和Java里是如何实现原子操作的. 2. 术语定义 术语 英文 解释 缓存行 Cache line 缓存的最小操作单位 比较并交换 Compare

https://blog.csdn.net/lamp_yang_3533/article/details/53136474   VMware Workstation 是一个虚拟PC的软件,利用VMware工作站,可以在现有的操作系统上虚拟出一个或多个新的硬件环境,相当于模拟出多台新的PC,以此来实现在一台机器上同时运行多个独立的操作系统. VMware 是一种常用的.功能强大的虚拟机管理软件,还有一种比较常用的轻量级的虚拟机管理软件VirtualBox. VMware Workstation 是

前言 一个优秀的应用不仅仅是要有吸引人的功能和交互,同时在性能上也有很高的要求.运行Android系统的手机,虽然配置在不断的提升,但仍旧无法和PC相比,无法做到PC那样拥有超大的内存以及高性能的CPU,因此在开发Android应用程序时也不可能无限制的使用CPU和内存,如果对CPU和内存使用不当也会造成应用的卡顿和内存溢出等问题.因此,应用的性能优化对于开发人员有着更高的要求.Android性能优化分为很多种,比较常用的有绘制优化.内存优化.耗电优化和稳定性优化等,这个系列我们就来学习性能优化

内存可见性 留意复合类操作 解决num++操作的原子性问题 禁止指令重排序 总结 内存可见性 volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制,在并发编程中,它也扮演着比较重要的角色.同synchronized相比(synchronized通常称为重量级锁),volatile更轻量级,相比使用synchronized所带来的庞大开销,倘若能恰当的合理的使用volatile,自然是美事一桩. 为了能比较清晰彻底的理解volatile,我们一步一步来分析.首先来看看如下代码 public cla

15.深入分析Volatile的实现原理 14.java多线程编程底层原理剖析以及volatile原理 13.Java中Volatile底层原理与应用 12.Java多线程-java.util.concurrent.atomic包原理解读 11.volatile底层实现原理 =================== 15.深入分析Volatile的实现原理 引言 在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色,Volatile是 轻量级的synchronized ,

转载:http://www.52im.net/thread-568-1-1.html 1.前言 在本系列文章的上篇中我们回顾了过云的10年里,高性能网络编程领域著名的C10K问题及其成功的解决方案(上篇请见:<高性能网络编程(二):上一个10年,著名的C10K并发连接问题>).本文将讨论单机服务器实现C10M(即单机千万并发连接)的可能性及其思路. 截至目前,40gpbs.32-cores.256G RAM的X86服务器在Newegg网站上的报价是几千美元.实际上以这样的硬件配置来看,它完全可