冯.诺伊曼结构、哈佛结构、超级哈佛结构之间的异同

谁践踏了优雅 2022-07-14 11:48 242阅读 0赞

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冯.诺伊曼结构  
    1945年，冯.诺伊曼首先提出了“存储程序”的概念和二进制原理，后来，人们把利用这种概念和原理设计的电子计算机系统统称为“冯.诺伊曼型结构”计算机。冯.诺伊曼结构的处理器使用同一个存储器，经由同一个总线传输，如下图所示：

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图 冯.诺伊曼结构  
    冯.诺伊曼结构处理器具有以下几个特点：

必须有一个存储器；

必须有一个控制器；

必须有一个运算器，用于完成算术运算和逻辑运算；

必须有输入和输出设备，用于进行人机通信。

冯.诺伊曼的主要贡献就是提出并实现了“存储程序”的概念。由于指令和数据都是二进制码，指令和操作数的地址又密切相关，因此，当初选择这种结构是自然的。但是，这种指令和数据共享同一总线的结构，使得信息流的传输成为限制计算机性能的瓶颈，影响了数据处理速度的提高。     
    在典型情况下，完成一条指令需要3个步骤，即：取指令、指令译码和执行指令。从指令流的定时关系也可看出冯.诺伊曼结构与哈佛结构处理方式的差别。举一个最简单的对存储器进行读写操作的指令，如下图所示，指令1至指令3均为存、取数指令，对冯.诺伊曼结构处理器，由于取指令和存取数据要从同一个存储空间存取，经由同一总线传输，因而它们无法重叠执行，只有一个完成后再进行下一个。

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图 冯.诺曼结构处理器指令流的定时关系示意图

哈佛结构  
    数字信号处理一般需要较大的运算量和较高的运算速度，为了提高数据吞吐量，在数字信号处理器中大多采用哈佛结构，如下图所示

[![8087701_1314847306v117.gif][]][8087701_1314847306v117.gif]图 哈佛结构  
与冯.诺伊曼结构处理器比较，哈佛结构处理器有两个明显的特点：

使用两个独立的存储器模块，分别存储指令和数据，每个存储模块都不允许指令和数据并存；

使用独立的两条总线，分别作为CPU与每个存储器之间的专用通信路径，而这两条总线之间毫无关联。

后来，又提出了改进的哈佛结构，如下图所示

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图   改进型哈佛结构  
其结构特点为：

使用两个独立的存储器模块，分别存储指令和数据，每个存储模块都不允许指令和数据并存，以便实现并行处理；

具有一条独立的地址总线和一条独立的数据总线，利用公用地址总线访问两个存储模块（程序存储模块和数据存储模块），公用数据总线则被用来完成程序存储模块或数据存储模块与CPU之间的数据传输；

两条总线由程序存储器和数据存储器分时共用。

在典型情况下，完成一条指令需要3个步骤，即：取指令、指令译码和执行指令。从指令流的定时关系也可看出冯.诺伊曼结构与哈佛结构处理方式的差别。举一个最简单的对存储器进行读写操作的指令，如下图所示，指令1至指令3均为存、取数指令，对冯.诺伊曼结构处理器，由于取指令和存取数据要从同一个存储空间存取，经由同一总线传输，因而它们无法重叠执行，只有一个完成后再进行下一个。

[![8087701_13148472817jVV.gif][]][8087701_13148472817jVV.gif]图 冯.诺曼结构处理器指令流的定时关系示意图  
    如果采用哈佛结构处理以上同样的3条存取数指令，如下图所示，由于取指令和存取数据分别经由不同的存储空间和不同的总线，使得各条指令可以重叠执行，这样，也就克服了数据流传输的瓶颈，提高了运算速度。  
    哈佛结构强调了总的系统速度以及通讯和处理器配置方面的灵活性。

[![8087701_13148473876Ggi.gif][]][8087701_13148473876Ggi.gif]

图 哈佛结构处理器指令流的定时关系示意图  
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    总得来说，哈佛机构的高性能体现在在单片机、DSP芯片平台上运行的程序种类和花样较少，因为各个电子娱乐产品中的软件升级比较少，应用程序可以用汇编作为内核，最高效率的利用流水线技术，获得最高的效率。  
  
     冯诺依曼结构主要是基于电脑购买者对电脑的使用途径不同----各种娱乐型用户、各种专业开发用户等，且安装的软件的种类繁多，升级频繁，多种软件同时运行时处理的优先级比较模糊，因特尔芯片不具备彻底智能分配各程序优先级和流水线的机制，机械的分配优先和流水线反而容易使用户不便。

总结  
      冯氏结构简单、易实现、成本低，但效率偏低；哈佛结构效率高但复杂，对外围设备的连接与处理要求高，十分不适合外围存储器的扩展。现在的处理器，依托CACHE的存在，已经很好的将二者统一起来了。现在的处理器虽然外部总线上看是诺依曼结构的，但是由于内部CACHE的存在，因此实际上内部来看已经类似改进型哈佛结构的了。而单片机，由于内部集成了所需的存储器，所以采用哈佛结构也未尝不可

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