什么是von Neumann瓶頸？

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引言von Neumann瓶頸是由標(biāo)準(zhǔn)個(gè)人計(jì)算機(jī)架構(gòu)引起的吞吐量限制。該術(shù)語以John von Neumann命名，他發(fā)展了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)架構(gòu)背后的理論。早期的計(jì)算機(jī)在運(yùn)行時(shí)被饋送程序和數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
6 a" b3 ~: T8 J! M" i1945年，von Neumann提出了基于存儲程序計(jì)算機(jī)概念的計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)，其中程序指令和數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中。這種模型被稱為von Neumann架構(gòu)，有時(shí)也稱為Princeton架構(gòu)，成為了許多后續(xù)計(jì)算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)，并且在今天的大多數(shù)系統(tǒng)中仍然被使用。
+ p4 v! @' s9 t- }* r6 H0 g在von Neumann架構(gòu)中，計(jì)算機(jī)的主要組件包括中央處理器（CPU）、內(nèi)存單元和輸入輸出設(shè)備。CPU包含控制單元、算術(shù)邏輯單元和寄存器。處理器和內(nèi)存是獨(dú)立的組件，數(shù)據(jù)通過系統(tǒng)總線在它們之間移動。內(nèi)存單元，通常稱為主存或主存儲器，存儲程序指令和數(shù)據(jù)。




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$ \' _& h. g2 L; Z6 E. N  e系統(tǒng)總線用于在構(gòu)成von Neumann架構(gòu)的組件之間傳輸所有數(shù)據(jù)，隨著工作負(fù)載的變化和數(shù)據(jù)集的增大，這成為了一個(gè)越來越大的瓶頸。多年來，計(jì)算機(jī)組件不斷發(fā)展，以試圖滿足這些不斷變化的工作負(fù)載的需求。例如，處理器速度明顯加快，內(nèi)存支持更高的密度，使得可以在更小的空間中存儲更多的數(shù)據(jù)。
與這些改進(jìn)相比，CPU和內(nèi)存之間的傳輸速率僅取得了適度的進(jìn)展。結(jié)果，處理器花費(fèi)更多的時(shí)間處于空閑狀態(tài)，等待從內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)。無論給定的處理器工作速度有多快，它都會受到系統(tǒng)總線允許的傳輸速率的限制。更快的處理器通常意味著它將花費(fèi)更多的時(shí)間處于空閑狀態(tài)。
克服von Neumann瓶頸von Neumann瓶頸通常被認(rèn)為是一個(gè)只能通過對計(jì)算機(jī)或處理器架構(gòu)進(jìn)行重大改變才能克服的問題。即便如此，人們已經(jīng)進(jìn)行了許多嘗試來解決現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的限制：緩存。解決瓶頸的一種常見方法是在CPU中添加緩存。在典型的緩存配置中，L1、L2和L3緩存級別位于處理器內(nèi)核和主存之間，以幫助加速操作。L1緩存最小、最快、最昂貴。L3緩存由多個(gè)處理器內(nèi)核共享，最大、最慢、最便宜。L2緩存介于兩者之間。


0 t. m8 e' J- x2 G; S預(yù)取。預(yù)期將首先使用的指令和數(shù)據(jù)被預(yù)先獲取到緩存中，以便在需要時(shí)立即可用。
推測執(zhí)行。處理器在被提示執(zhí)行特定任務(wù)之前執(zhí)行這些任務(wù)，以便在需要時(shí)信息已經(jīng)準(zhǔn)備好。推測執(zhí)行使用分支預(yù)測來估計(jì)哪些指令可能首先需要。
  l+ `! }0 b1 }; F多線程。處理器同時(shí)管理多個(gè)請求，同時(shí)在線程之間切換執(zhí)行。多線程過程通常發(fā)生得非�？欤�以至于線程看起來象是同時(shí)運(yùn)行的。
$ @' R4 K0 E/ k& s% c$ `新型RAM。RAM技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展有望通過更快地將數(shù)據(jù)送入總線來幫助解決至少一部分瓶頸問題。新興的發(fā)展領(lǐng)域包括電阻式RAM、磁性RAM、鐵電RAM和自旋傳遞扭矩RAM。
( Q" B8 Z8 h+ G' r7 f近數(shù)據(jù)處理。通過NDP，內(nèi)存和存儲通過增強(qiáng)的處理能力來幫助提高性能，同時(shí)減少對系統(tǒng)總線的依賴。一種類型的NDP是內(nèi)存中處理，它將處理器和內(nèi)存集成在一個(gè)微芯片中。
, U8 M; i# K  \! z/ @硬件加速。處理被轉(zhuǎn)移到其他硬件設(shè)備，以減少CPU的負(fù)載和對系統(tǒng)總線的依賴。常見的硬件加速類型包括GPU、專用集成電路和現(xiàn)場可編程門陣列。
* P$ p* c7 ~/ ^7 f  o2 O片上系統(tǒng)。單個(gè)芯片包含處理、內(nèi)存和其他系統(tǒng)資源，消除了系統(tǒng)總線上的大部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸。移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)廣泛使用SoC技術(shù)。然而，這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在正在進(jìn)入計(jì)算機(jī)行業(yè)，蘋果芯片引領(lǐng)潮流。

7 _: N4 x( v( g* V  M! A. ]參考來源https://www.techtarget.com/whatis/definition/von-Neumann-bottleneck.
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