Figura 2.10 Número de bits por célula de
alguns computadores comerciais de interesse
(Obtida do material, disponível na internet, do livro
do Tanenbaum, 2001)
Figura 2.11 (a) Memória big endian. (b) Memória
little endian
(Obtida do material, disponível na internet, do livro
do Tanenbaum, 2001)
Figura 2.12 (a) Registro de determinado funcionário
em uma máquina big endian. (b) O mesmo registro em uma máquina
little endian. (c) Resultado da transferência do registro da máquina
big endian para a little endian. (d) O resultado da troca de bytes de (c)
(Obtida do material, disponível na internet, do livro
do Tanenbaum, 2001)
Problemas causados pela falta de padronização
do armazenamento em memória:
- interpretação de instruções e dados
em redes
- softwares que rodam em várias plataformas devem tratar essas
diferenças (swapp de memoria)
- uso de plataformas de palavras de diferentes tamanhos
Importante: A solução para o problema
acima não é trivial, em geral se baseia em inversão
dos bytes. Isto funciona para valores numéricos mas não para
cadeias de caracteres, como mostra a figura 2.12.
Códigos com correção
de erros
Problema: Dados da
memória podem, ocasionalmente, conter erros causados por oscilação
de tensão, por exemplo.
Solução:
- Dados são armazenados na memória com um código
que permita a detecção ou correção
de erros
- São acrescentados bits extras nas palavras de memória
usados para verificar a exatidão da informação
- Uma palavra de código de n (=m+r)
bits conterá: m bits de dados + r bits de redundância
( ou verificação)
Definição:
Distância de Hamming
é igual ao número de bits correspondentes que diferem em duas
palavras de código quaisquer.
As propriedades de detecção
de erros e de correção de erros dependem fundamentalmente
da sua distância de Hamming
Para detectar d erros é
necessário uma distância de hamming igual a d+1, pois
em tal código não há como a ocorrência de d erros
transformar uma palavra de código válida em outra palavra
de código válida.
Para corrigir d erros é
necessário uma distância de hamming igual a 2d+1.
Exemplo: As palavras de código
10001001 e 10110001 tem distância de Hamming igual a 3 (Veja
bits em negrito)
Observação: É
necessário que ocorram 3 erros (inversões) nos bits em negrito
da palavra 2 para que ela se transforme na palavra 1.
Definição:
Bit de Paridade: Definido pelo número
de 1s que ocorrem em uma palavra. Paridade par está associada a um
numero par de 1s e paridade impar está associada a um número
impar de 1s
Exemplo Simples:
- Inclusão de 1 bit de paridade (0 - par e 1 - impar)
aos bits de dados da palavra de código.
- Distância de hamming = 2 portanto a ocorrência de 1 único
erro produz palavra de código errada
- Erro só é detectado, e não corrigido. Programa
cancela o processamento para não gerar resultados errados
Tamanho da Palavra
|
Bits de Verificação
|
Tamanho Total
|
Overhead
percentual
|
8
|
4
|
12
|
50
|
16
|
5
|
21
|
31
|
32
|
6
|
38
|
19
|
64
|
7
|
71
|
11
|
128
|
8
|
138
|
6
|
256
|
9
|
265
|
4
|
512
|
10
|
522
|
2
|
Figura 2.13 Número de Bits de verificação
para um código que corrija um único erro
|
Memória Cache
Problemas
- Acesso a memória, leitura e escrita, é um dos motivos
para menor velocidade de processamento
- Processador é muito mais rápido que a transferência
de dados
Soluções
- Processador deve executar outras instruções enquanto
aguarda acesso a memória. Porém isto nem sempre é possível
e é difícil de implementar.
- Colocar memória principal no Chip do processador. Isto tornaria
o chip maior e mais caro.
- Uso de uma memória menor e mais rápida (em relação
à memória principal) chamada Memória Cache
Figura 2.16 Em termos lógicos, a cache é colocada entre o
processador e a memória principal. Em termos físicos, existem
vários lugares possíveis de ela ser colocada
Idéias básicas por trás do conceito
de Memória Cache:
- As palavras de memória mais usadas pelo processador devem
permanecer armazenadas na cache.
- Somente no caso de ela não estar armazenada na cache é
que a busca se dará na memória principal
- Se número de acessos a cache é grande, tempo médio
de acesso à memória diminui significativamente
- Sucesso do esquema depende da fração de acessos satisfeitos
pela cache
- Algumas constatações: uso + frequente de dados recém
usados, de dados de loops e de dados matriciais
- Princípio da localidade: existe uma probabilidade alta
de que as palavras vizinhas de uma palavra recém acessada sejam usadas
em breve. Assim acessa-se a palavra e suas vizinhas, em blocos chamados
linhas da cache, deixando-as armazenadas na cache por um período.
- Podem existir cache só para instruções e só
para dados - arquitetura de Harvard.
- Podem existir caches primárias (dentro do processador) e outra
secundária (fora do chip do processador) e até uma terceira
cache mais externa.
Exercícios capítulo 2
