冯·诺依曼架构&哈佛架构（嵌入式学习）

0. 前言

冯·诺依曼架构von Neumann architecture和哈佛架构Harvard architecture是计算机系统中两种常见的指令和数据存储方式。

冯·诺依曼架构是一种经典的计算机体系结构由冯·诺依曼于1945年提出。它将指令和数据存储在同一个存储器中并使用同一套总线进行数据传输。在冯·诺依曼架构中计算机的指令和数据被存储在内存中的同一地址空间中CPU通过抓取指令和数据来执行程序。这种架构具有程序存储器和数据存储器的明显分离使得指令和数据可以在存储器和CPU之间自由传输。大多数现代计算机系统都采用了冯·诺依曼架构。

哈佛架构是另一种常见的计算机体系结构最早由哈佛大学提出。在哈佛架构中指令存储器和数据存储器是物理上分开的使用不同的总线进行数据传输。指令存储器用于存储程序的指令数据存储器用于存储程序的数据。哈佛架构的一个优势是可以同时抓取指令和数据这提高了执行效率。然而哈佛架构对硬件的要求更高因为需要独立的指令和数据存储器。

尽管冯·诺依曼架构和哈佛架构在指令和数据存储方式上存在差异但它们都是用于构建计算机系统的基本原理。现代计算机系统往往会根据具体需求和应用选择适合的架构。

1. 冯·诺依曼架构von Neumann architecture

冯·诺依曼架构Von Neumann architecture是一种计算机系统的基本设计原则由数学家冯·诺依曼在20世纪40年代提出。它是现代计算机体系结构的基础广泛应用于各种计算设备。

关键组件

1. 中央处理器Central Processing Unit, CPU负责执行计算机指令和控制计算机的操作。CPU由算术逻辑单元Arithmetic Logic Unit, ALU和控制单元Control Unit组成。

2. 存储器Memory用于存储指令程序和数据。在冯·诺依曼架构中指令和数据存储在同一块物理存储器中并以地址区分。这种存储器被称为随机存取存储器Random Access Memory, RAM。

3. 输入/输出设备Input/Output Devices用于与外部环境进行交互包括键盘、鼠标、显示器、打印机等。输入/输出设备通过输入输出控制器Input/Output Controller与计算机系统连接。

4. 控制单元Control Unit负责解析和执行指令协调计算机系统的各个组件。控制单元从存储器中获取指令并将其解码为操作码和操作数然后控制ALU执行相应的操作。

5. 数据总线Data Bus用于在各个组件之间传输数据。数据总线是一组并行的电线或导线可以同时传输多个二进制位的数据。

6. 地址总线Address Bus用于指示存储器中的地址位置。地址总线是一组并行的电线或导线其宽度决定了存储器的寻址范围。

7. 控制总线Control Bus用于传输控制信号。控制总线包括各种控制信号例如时钟信号、读写信号、中断信号等用于协调计算机系统的操作。

在冯·诺依曼架构中程序和数据以二进制形式存储在存储器中通过控制单元从存储器中取出指令并根据指令的操作码执行相应的操作。这种架构的优势在于其简洁性、通用性和灵活性使得计算机能够执行不同类型的任务并支持存储程序的概念使得程序可以被修改和更新。

限制&挑战

在冯·诺依曼架构中指令和数据必须按顺序在存储器中存储并且通过共享的数据总线进行传输。这意味着指令和数据的读取和存储必须按照严格的顺序进行这可能会导致存储器瓶颈和性能限制。此外由于指令和数据存储在同一块存储器中访问数据和指令时会产生竞争条件可能导致性能下降。

另一个限制是冯·诺依曼架构的顺序执行特性。指令必须按照严格的顺序执行无法并行执行多条指令。这在某些情况下会限制计算机的性能尤其是在需要高度并行处理的应用中。

尽管冯·诺依曼架构存在一些限制但它仍然是计算机设计中最基本和最常见的架构之一。实际上绝大多数通用计算机和个人计算机都采用了冯·诺依曼架构。许多现代计算机架构和体系结构都是在冯·诺依曼架构的基础上进行了扩展和改进以提高性能和并行处理能力。

冯·诺依曼架构提供了计算机系统的基本组成和工作原理为计算机的发展奠定了基础。它的简洁性、通用性和可扩展性使得计算机能够执行广泛的任务并成为现代科技和信息时代的基石。

2. 哈佛架构

哈佛架构Harvard architecture是一种计算机体系结构与冯·诺依曼架构相对。它以哈佛大学计算机实验室在20世纪40年代开发的哈佛Mark I计算机为基础并以其命名。哈佛架构的主要特点是指令存储器和数据存储器分开各自具有独立的物理地址空间从而允许指令和数据并行访问。

关键组件

1. 指令存储器程序存储器

   • 指令存储器专门用于存储计算机指令程序。
   • 它具有独立的物理地址空间与数据存储器分开。
   • 指令存储器中存储的指令可以被处理器访问和执行。

2. 数据存储器

   • 数据存储器用于存储计算机的数据例如变量、数组等。
   • 类似于指令存储器数据存储器也具有独立的物理地址空间。
   • 数据存储器中存储的数据可以被处理器读取和写入。

3. 数据总线和指令总线

   • 数据总线用于在数据存储器和处理器之间传输数据。
   • 指令总线用于在指令存储器和处理器之间传输指令。
   • 哈佛架构中通常有独立的数据总线和指令总线。

4. 控制单元Control Unit

   • 控制单元是处理器的核心组件负责指导和控制计算机的操作。
   • 它从指令存储器中读取指令并将其解析为操作码和操作数。
   • 控制单元根据指令的操作码执行相应的操作例如算术运算、逻辑运算等。

哈佛架构的优势在于其并行性和高效性。由于指令存储器和数据存储器分开指令和数据可以同时进行读取和存储。这种并行访问使得计算机系统能够更高效地执行指令和处理数据从而提高了系统的性能和吞吐量。

另一个优势是哈佛架构的安全性。由于指令和数据分开存储程序无法直接修改指令存储器中的内容从而提供了一定的保护措施防止恶意代码修改指令执行流程。

限制&挑战

1. 自修改代码self-modifying code的限制
   在哈佛架构中由于指令存储器和数据存储器分离访问和修改指令存储器的能力受到限制。自修改代码是指程序在运行过程中修改自身指令的能力。在哈佛架构中由于指令存储器无法直接被程序修改实现自修改代码相对困难。这限制了一些特定应用场景例如一些动态代码生成或即时编译的应用。

2. 指令和数据交互的复杂性
   由于指令存储器和数据存储器分离指令和数据之间的交互需要额外的机制来支持。通常情况下数据必须从数据存储器加载到处理器中然后再进行操作。这增加了数据的传输延迟和系统的复杂性尤其是在需要频繁访问指令和数据的情况下。

3. 硬件复杂性和成本
   由于指令存储器和数据存储器分开哈佛架构需要额外的硬件和复杂的总线结构来支持并行访问。这增加了硬件设计的复杂性和成本。此外由于指令和数据总线是独立的也需要更多的引脚和物理连接对系统的物理布局和集成造成一定的挑战。

4. 缓存一致性问题
   当哈佛架构中引入缓存时需要处理指令和数据缓存之间的一致性问题。由于指令和数据存储器独立如果同时存在指令缓存和数据缓存就需要确保它们之间的一致性以避免数据不一致导致的错误。这需要额外的硬件支持和缓存一致性协议。

尽管哈佛架构存在一些挑战但在某些应用领域中仍然具有优势。例如在嵌入式系统、信号处理和实时系统等对实时性能要求较高的领域哈佛架构可以提供更好的并行性和性能。在选择架构时需要根据具体应用的需求和约束权衡不同架构的优缺点以确定最适合的设计方案。

3. 冯·诺依曼架构&哈佛架构的区别

冯·诺依曼架构和哈佛架构是两种不同的计算机体系结构它们在指令和数据的处理方式以及内存结构方面存在一些主要区别。以下是它们的主要区别

1. 存储器结构

   • 冯·诺依曼架构冯·诺依曼架构使用统一的存储器结构即指令和数据共享同一存储器空间。指令和数据都存储在同一物理存储器中使用统一的地址空间进行寻址。
   • 哈佛架构哈佛架构中指令存储器和数据存储器是分开的具有独立的物理地址空间。指令和数据分别存储在不同的存储器中使得指令和数据可以同时进行读取和存储。

2. 并行性

   • 冯·诺依曼架构在冯·诺依曼架构中指令和数据共享同一存储器因此在任何给定时刻只能进行指令执行或数据读写中的一种。指令和数据的读写操作无法并行进行。
   • 哈佛架构哈佛架构中指令和数据存储器是分开的因此可以同时进行指令的获取和数据的读写操作。指令和数据的并行访问提高了系统的处理速度和吞吐量。

3. 自修改代码能力

   • 冯·诺依曼架构由于指令和数据共享同一存储器空间程序可以直接修改存储器中的指令实现自修改代码。这使得冯·诺依曼架构具有较强的灵活性。
   • 哈佛架构由于指令存储器和数据存储器分开程序无法直接修改指令存储器中的内容限制了哈佛架构中自修改代码的能力。

4. 系统复杂性

   • 冯·诺依曼架构冯·诺依曼架构的内存结构相对简单指令和数据的共享存储器简化了系统的设计和实现。
   • 哈佛架构哈佛架构中指令存储器和数据存储器分开需要额外的硬件和复杂的总线结构来支持并行访问增加了系统的硬件复杂性和成本。

5. 应用领域

   • 冯·诺依曼架构冯·诺依曼架构广泛应用于通用计算机系统包括个人电脑、服务器、大型计算机等。它适用于各种应用从科学计算到商业应用都能胜任。
   • 哈佛架构哈佛架构在一些特定领域中得到广泛应用。由于指令和数据可以同时访问哈佛架构常用于嵌入式系统、信号处理、实时系统以及对实时性能要求较高的应用。

总结
冯·诺依曼架构和哈佛架构在存储器结构、并行性、自修改代码能力、系统复杂性以及应用领域等方面存在明显的区别。冯·诺依曼架构使用统一的存储器结构指令和数据共享同一存储器适用于通用计算机系统。哈佛架构中指令和数据存储器分开具有独立的物理地址空间可以并行访问指令和数据适用于一些特定的领域和应用。

4. 知识扩展

除了冯·诺依曼架构和哈佛架构还存在其他一些计算机架构。这些架构可以是基于不同的原则和设计理念用于满足特定的应用需求。以下是一些其他常见的计算机架构

1. 数据流架构Dataflow Architecture在数据流架构中指令的执行是由数据的可用性来触发的而不是按照传统的程序控制流顺序执行。这种架构在并行计算和数据密集型应用中有优势。

2. 矢量架构Vector Architecture矢量架构通过执行矢量操作即同时对多个数据元素执行相同的操作来提高计算性能。它主要用于科学计算和高性能计算领域。

3. 流水线架构Pipeline Architecture流水线架构将指令执行划分为多个阶段并在不同的阶段同时执行多条指令。这样可以提高处理器的吞吐量加快指令的执行速度。

4. 多核架构Multi-core Architecture多核架构将多个处理核心集成在同一芯片上每个核心可以独立执行指令从而提高计算机系统的并行性和性能。

5. SIMD架构Single Instruction, Multiple DataSIMD架构允许在单个指令下同时对多个数据元素执行相同的操作适用于处理大规模数据并行计算。

6. MIMD架构Multiple Instruction, Multiple DataMIMD架构允许多个处理器或处理核心独立执行不同的指令适用于并行处理多个独立任务。

7. DSP架构Digital Signal ProcessorDSP架构专门用于数字信号处理具有优化的指令集和硬件支持适用于音频、图像处理等应用。