缓存通过保留近期数据降低平均访问延迟

向量指令对一组数据执行相似的运算。单指令多数据适合某些规则批量计算。多核心处理器在单个芯片中集成多个核心。核心数量增加并不保证程序等比例加速。并行程序性能受到串行部分的限制。时钟频率仅是影响计算性能的一个因素。每周期指令数反映特定负载下的执行效率。缓存通过保留近期数据降低平均访问延迟。

浮点表示使用符号和指数等字段表达数值。浮点舍入可能使数学等式在计算中不成立。功耗约束会影响处理器频率和并行规模。动态调频用于协调性能与能源消耗需求。专用加速器面向特定计算模式优化硬件。图形处理器适合大量相似的并行计算任务。性能评估需要采用具有代表性的工作负载。体系结构选择需要权衡速度与成本和功耗。

流水线通过重叠多个阶段提高处理吞吐。流水线加深不一定提高单条指令的执行速度。数据相关可能阻碍指令之间的并行执行。分支预测提前估计程序可能采用的执行路径。预测错误会使部分已执行工作需要撤销。乱序执行在条件允许时调整指令执行次序。最终提交需要保持程序规定的可见语义。超标量设计能够同时调度多条指令执行。

缓存命中表示目标数据已在相应层级中。缓存未命中可能需要访问更慢的存储层。时间局部性指近期访问内容可能再次使用。空间局部性指相邻地址可能在近期被访问。缓存行是缓存传输和管理的基本数据块。伪共享发生在独立数据共占缓存行时。缓存一致性维护多个副本的相关访问关系。内存一致性模型规定并发访问的可见顺序。