Architecture des ordinateurs Structure du cours

2006/2007 Licence Informatique L3 1-1
Cours du 29 septembre 2006
Architecture des ordinateurs
Cours (12x2h00) :
♦Frédéric Mallet - [e-mail]
TP (12x2h00 - 2 groupes) :
♦Jean-Pierre Lips - [email protected]
♦Christophe Delage – [email protected]
http://deptinfo.unice.fr/~fmallet/archi
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Frédéric Mallet 1-2
Structure du cours
♦ Performances : évolution et comparaison
♦ Codage de l’information
♦ Fonctions logiques et éléments mémoires
♦ Systèmes à microprocesseurs
♦ La famille Intel - 80x86
♦ Le PowerPC d’IBM
♦ Éléments avancés (parallélisme, mémoire, ...)
♦ Conception d'architectures numériques - VHDL
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Facteurs d'Évolution des performances
♦ Technologie :
Tubes à vide (46-57), transistors (58-64), SSI-MSI (65-
71), LSI (72-77), VLSI(78-?)
♦ Densité : nombre de transistors sur une zone de
silicium ( < 0.1µm)
Loi de Moore : + 50% par an depuis 1980
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Frédéric Mallet 1-4
Illustration de la loi de Moore
http://www.intel.com/research/silicon/mooreslaw.htm

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♦ Technologie
♦ Densité
♦ Vitesse : rapidité des portes logiques et mémoires
augmente en moyenne de 13% par an
♦ Surface : taille physique du + grand circuit intégré
... mais aussi
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Surface et wafer
30 cm de diamètre 1 circuit intégré
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Comparaison de performances
♦ Performance = terme très vague
le plus souvent associé à la rapidité
plusieurs métriques pour décrire les systèmes et
sous-systèmes
♦ compromis avec la facilité de programmation
Architectures orthogonales (RISC)
• Faciles à programmer, mais moins optimisées
Architectures optimisées (DSP)
• Très optimisées, moins faciles à programmer
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MIPS / FLOPS
♦ 2 unités fréquemment utilisées :
Mips : Million d ’Instructions Par Seconde
Flops : FLoating-point Operations Per Second
♦ Problème
Suivant le système, on a un nombre différent
d ’instructions pour la même tâche
Compare 2 implémentations sur le même système

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CPI/IPC
♦ CPI = nbre de cycles pour chaque instruction
♦ IPC = nbre d'instructions par cycle
CPI = 1/IPC
♦ Ces métriques ne donnent pas de temps
d'exécution mais sont très utiles en simulation
♦ On multiplie par la période d'horloge pour
obtenir un temps
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Banc d'essai (benchmark)
♦ Série de programmes représentatifs d'une
famille d'applications donnée
♦ SPEC : Standard Performance Evaluation
Corporation - http://www.spec.org
SPEC CPU2000 = CINT2000 + CFP2000
serveur web, graphique, unités de stockage
Temps d'exécution total ≠MIPS ou IPC
Tous les constructeurs utilisent les mêmes tests
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CINT2000
♦ Calculs intensifs sur les entiers
164.gzip Compression
175.vpr FPGA Placement et routage
176.gcc Compilateur C
181.mcf Optimisation combinatoire
186.crafty Echecs
197.parser Traitement de texte
252.eon Visualisation C++
253.perlbmk PERL
254.gap Interpréteur, théorie des groupes
255.vortex Base de données, OO
256.bzip2 Compression
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Moyennes arithm
é
tiques et
géométriques
♦ Moyenne arithmétique de n entiers
Somme des entiers divisée par n
e.g. (4+2+4+82) / 4 = 23, (8+8+8+8)/4 = 8
♦ Moyenne géométrique de n entiers
Racine nième du produit des entiers
e.g.
Moins sensible aux valeurs accidentelles
16,782424
4
=×××
88888
4
=×××

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Le monde du numérique
signal logique et mot
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Numérique ou analogique ?
♦ Analogique :
Échelle continue de valeurs => sensible au bruit
♦ Numérique :
Échelle discrète de valeurs : binaire, ternaire, ... ?
BInary digiT = BIT (0 ou 1) : valeurs logiques
émetteur
+Vcc
0
V
sup
V
inf
1
0
récepteur
+Vcc
0
V
sup
V
inf
1
0
V
Ssup
> V
Esup
V
Sinf
< V
Einf
+Vcc
0
V
Ssup
V
Sinf
1
0
+Vcc
0
V
Esup
V
Einf
1
0
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Mots de bits
♦ 1 signal logique représente 2
1
valeurs : bit
♦ N signaux représentent 2
n
valeurs : mot
♦ 8 signaux représentent 2
8
=256 valeurs : octet
♦ Codage binaire naturel : entiers non signés
bits ordonnés de 0 à n-1 (de droite à gauche)
Le i
ème
chiffre pèse 2
i
: (e.g. 0b100111)
En décimal, le i
ème
chiffre pèse 10
i
:
• 1995 = 1.10
3
+9.10
2
+9.10
1
+5.10
0
∑
−
=
1
0
2
*
n
i
i
i
b
∑
−
=
1
0
10
*
n
i
i
i
b
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Généralisation en base b
♦ Exemple : Base 2
N = an bn + an-1 bn-1 + ..... + a1 b1+ a0
b0
Poids fort Poids faible
1010 = 1.23 + 0.22 + 1.21 + 0.20
1010 = 10102
Indique la base
ai bi
Poids de ai
Rang de ai
ai = 0 ou 1 => bit
base

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Numération Octale et Hexadécimale
♦ Octale : 8=2
3
symboles 0, 1, 2, 3 ... 7
♦ Hexadécimale : 16 symboles 0,1,2,3 ...9,A,B,C,D,E,F
Passage de la base 10 à la base 8 ou 16
• divisions successives par 8 ou 16
Passage de la base 2 à la base 8 ou 16
• décomposition en groupe de 3 ou 4 bits
• remplacement de chaque groupe par sa valeur dans la
nouvelle base
Exemples : 1011101,01101
2
1 011 101,011 010
Base 8 = 135,328
101 1101,0110 1000
Base 16 = 5D,6816
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Partie fractionnaire (virgule fixe)
♦ (0,572)
10
= 5*10
-1
+7*10
-2
+ 2*10
-3
♦ (0,011)
2
= 0*2
-1
+1*2
-2
+ 1*2
-3
♦ (0,b
-1
b
-2
...b
-n
)
B
= b
-1
*B
-1
+ b
-2
*B
-2
+ ... + b
-n
*B
-n
où 0 ≤b
-i
< B, ∀i
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Passage de la base 10 à la base 2
20 2
0 10 2
0 5 2
1 2 2
01 2
1 0
Bit poids faible
Bit poids fort
2010 = 101002
♦ Partie entière : divisions successives par 2
♦ Partie fractionnaire : multiplications successives par 2
0,375 * 2 = 0, 75
0,75 * 2 = 1, 5
0,5 * 2 = 1
0,37510 = 0.0112
20,37510 = 10100.0112
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Frédéric Mallet 1-20
Signe/valeur absolue
♦ Le signe a 2 valeurs possibles (+ ou - ) : 1 bit
Le bit de poids fort code le signe
les autres bits représentent la valeur absolue
e.g.
• 0b00001100 représente la valeur +12
• 0b10001100 représente la valeur -12
Avec n bits on représente les valeurs
• de – (2n-1-1) à +(2
n-1
-1)
♦ 2 problèmes
Comment coder 0 ?
Circuits spéciaux pour les opérations arithmétiques (cf. TP)