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计算机组成原理-存储器


1. 存储器的定义与作用

存储器是计算机系统中用于存储程序、数据和中间结果的硬件设备,是计算机五大核心部件之一。

  • 核心功能
    • 提供数据的 临时或永久存储 能力。
    • 支持CPU按需快速存取指令和数据,是程序运行的物理基础。

2. 存储器的分类

(1) 按存取方式分类
  • 随机存取存储器(RAM)
    • 可读可写,断电后数据丢失(易失性)。
    • 包括 DRAM(动态RAM,如DDR内存)SRAM(静态RAM,如CPU缓存)
  • 只读存储器(ROM)
    • 通常只读,断电后数据保留(非易失性)。
    • 包括 Mask ROM、PROM、EPROM、EEPROM 及现代 Flash存储器(如SSD)
(2) 按用途分类
  • 主存储器(内存)
    • 直接与CPU交互,存储当前运行的程序和数据(如DRAM)。
  • 辅助存储器(外存)
    • 长期保存数据,速度较慢(如硬盘、SSD、光盘)。
  • 高速缓存(Cache)
    • 位于CPU内部或附近,加速CPU对高频数据的访问(如L1/L2/L3缓存)。
(3) 按存储介质分类
  • 半导体存储器:RAM、ROM、Flash。
  • 磁存储器:硬盘、磁带。
  • 光存储器:CD、DVD、蓝光。

3. 存储器的层次结构

计算机系统采用 多级存储体系,平衡速度、容量与成本:

  1. 寄存器:位于CPU内部,速度最快,容量最小(纳秒级访问)。
  2. 高速缓存(Cache):SRAM实现,容量KBMB级,访问时间110ns。
  3. 主存(内存):DRAM实现,容量GB级,访问时间10~100ns。
  4. 辅存(外存):硬盘/SSD,容量TB级,访问时间ms级。

设计目标:通过层次化设计,使系统整体接近最高层速度,同时拥有最底层容量。


4. 主存储器的组成与工作原理

(1) 主存的基本结构
  • 存储体:由存储单元(如1字节)组成的矩阵,每个单元有唯一地址。
  • 地址寄存器(MAR):存放CPU访问的存储单元地址。
  • 数据寄存器(MDR):暂存从存储单元读取或写入的数据。
  • 读写控制电路:根据CPU命令控制数据的输入/输出。
(2) 读写过程
  • 读操作
    1. CPU将地址送入MAR。
    2. 控制电路选中对应存储单元,数据传入MDR。
    3. CPU从MDR读取数据。
  • 写操作
    1. CPU将地址送入MAR,数据送入MDR。
    2. 控制电路将MDR数据写入对应存储单元。

5. 存储器的性能指标

  • 容量:可存储的二进制位数(如8GB内存)。
  • 存取时间(Access Time):从发出读写命令到完成操作的时间。
  • 存取周期(Cycle Time):连续两次独立存取操作的最小间隔时间(存取时间+恢复时间)。
  • 带宽(Bandwidth):单位时间传输的数据量(如DDR4-3200带宽25.6GB/s)。
  • 功耗:动态功耗(读写时)与静态功耗(待机时)。

6. 高速缓存(Cache)的工作原理

(1) 缓存的作用

利用 局部性原理(时间局部性+空间局部性),将CPU近期可能访问的数据从主存复制到缓存,减少访问主存次数。

(2) 缓存映射方式
  • 直接映射:主存块固定映射到缓存的某一位置,冲突率高但实现简单。
  • 全相联映射:主存块可映射到缓存任意位置,冲突率低但查找复杂。
  • 组相联映射:缓存分组,主存块映射到特定组内的任意行(如4路组相联)。
(3) 替换算法
  • 先进先出(FIFO):替换最早进入的块。
  • 最近最少使用(LRU):替换最久未被访问的块。
  • 随机替换(Random):随机选择替换目标。

7. 辅助存储器的典型技术

  • 机械硬盘(HDD)
    • 通过磁头在旋转磁盘上读写数据。
    • 容量大、成本低,但速度慢(寻道时间+旋转延迟)。
  • 固态硬盘(SSD)
    • 基于NAND Flash芯片,无机械部件,速度快、抗震动。
    • 寿命受限于擦写次数(P/E Cycle),需磨损均衡算法。
  • 光盘
    • 利用激光读写(如CD-ROM、DVD-RW),适合长期存档。

8. 新型存储器技术

  • 3D NAND Flash:通过堆叠存储单元提升容量(如176层堆叠技术)。
  • 相变存储器(PCM):利用材料相变特性实现高速非易失存储。
  • 磁性存储器(MRAM):结合磁阻效应,兼具高速与非易失性。
  • 存算一体(In-Memory Computing):在存储器内部直接完成计算,减少数据搬运。

9. 存储器的应用场景

  • 内存数据库(如Redis):依赖大容量DRAM加速数据查询。
  • AI训练:GPU显存(如HBM2)提供高带宽支持大规模矩阵运算。
  • 嵌入式系统:NOR Flash存储启动代码,SRAM作运行内存。
  • 数据中心:NVMe SSD加速云存储,磁带库用于冷数据备份。

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