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計算機組成與設計：硬件/軟件接口（ARM版）

為了解決cpu i7的問題，作者（美）戴維·A.帕特森 這樣論述：

本書由2017年圖靈獎得主Patterson和Hennessy共同撰寫，是電腦體系結構領域的經典教材，強調軟硬體協同設計及其對性能的影響。 本書採用ARMv8體系結構,講解硬體技術、組合語言、電腦算數運算、流水線、記憶體層次結構以及I/O的基本原理。新內容涵蓋平板電腦、雲基礎設施、ARM（行動計算裝置）以及x86（雲計算）體系結構，新實例包括IntelCorei7、ARMCortex-A53以及NVIDIAFermiGPU。本書適合作為高等院校電腦專業的教材，也適合廣大專業技術人員參考。 出版者的話 讚譽 譯者序 前言 作者簡介 第1章　電腦的抽象與技術 1 1.1　引言

1 1.1.1　電腦應用的分類和特點 2 1.1.2　歡迎來到後PC時代 3 1.1.3　你能從本書中學到什麼 4 1.2　電腦體系結構中的8個偉大思想 6 1.2.1　面向摩爾定律的設計 6 1.2.2　使用抽象簡化設計 7 1.2.3　加速大概率事件 7 1.2.4　通過並行提高性能 7 1.2.5　通過流水線提高性能 7 1.2.6　通過預測提高性能 7 1.2.7　記憶體層次結構 7 1.2.8　通過冗餘提高可靠性 7 1.3　程式表像之下 8 1.4　硬體包裝之下 10 1.4.1　顯示器 11 1.4.2　觸控式螢幕 12 1.4.3　打開主機殼 13 1.4.4　資料的安全存儲

15 1.4.5　與其他電腦通信 16 1.5　處理器和記憶體製造技術 17 1.6　性能 20 1.6.1　性能的定義 20 1.6.2　性能的度量 22 1.6.3　CPU的性能及其度量因素 24 1.6.4　指令的性能 24 1.6.5　經典的CPU性能公式 25 1.7　功耗牆 28 1.8　滄海巨變：從單一處理器向多處理器轉變 29 1.9　實例：Intel Core i7基準測試 32 1.9.1　SPEC CPU基準測試程式 32 1.9.2　SPEC功耗基準測試程式 34 1.10　謬誤與陷阱 34 1.11　本章小結 36 1.12　歷史觀點與拓展閱讀 37 1.13　練習

題 38 第2章　指令：電腦的語言 42 2.1　引言 42 2.2　電腦硬體的操作 44 2.3　電腦硬體的運算元 46 2.3.1　記憶體運算元 47 2.3.2　常數或立即數運算元 50 2.4　有符號數和無符號數 51 2.5　電腦中指令的表示 56 2.6　邏輯操作 61 2.7　決策指令 64 2.7.1　迴圈 65 2.7.2　邊界檢查的簡便方法 67 2.7.3　case/switch語句 67 2.8　電腦硬體對過程的支援 68 2.8.1　使用更多的寄存器 69 2.8.2　過程嵌套 71 2.8.3　在棧中為新資料分配空間 73 2.8.4　在堆中為新資料分配空間 74

2.9　人機交互 76 2.10　LEGv8中的寬立即數和地址的定址 79 2.10.1　寬立即數 79 2.10.2　分支中的定址 80 2.10.3　LEGv8定址模式總結 82 2.10.4　機器語言解碼 82 2.11　並行與指令：同步 86 2.12　翻譯並啟動程式 88 2.12.1　編譯器 88 2.12.2　彙編器 89 2.12.3　連結器 90 2.12.4　載入器 92 2.12.5　動態連結程式庫 92 2.12.6　啟動Java程式 94 2.13　綜合實例：C排序程式 95 2.13.1　swap過程 95 2.13.2　sort過程 97 2.14　陣列和指標

101 2.14.1　用陣列實現clear 102 2.14.2　用指針實現clear 102 2.14.3　比較兩個版本的clear 103 2.15　高級主題：編譯C和解釋Java 104 2.16　實例：MIPS指令集 104 2.17　實例：ARMv7（32位元）指令集 105 2.18　實例：x86指令集 106 2.18.1　Intel x86的演進 107 2.18.2　x86寄存器和資料定址模式 108 2.18.3　x86整數操作 110 2.18.4　x86指令編碼 112 2.18.5　x86總結 112 2.19　實例：ARMv8指令集的其他部分 113 2.19.1　

完整的ARMv8整數算術邏輯指令 114 2.19.2　完整的ARMv8整數資料傳輸指令 116 2.19.3　完整的ARMv8分支指令 117 2.20　謬誤與陷阱 118 2.21　本章小結 119 2.22　歷史觀點與拓展閱讀 121 2.23　練習題 121 第3章　電腦的算數運算 128 3.1　引言 128 3.2　加法和減法 128 3.3　乘法 131 3.3.1　順序乘法演算法及硬體 131 3.3.2　有符號乘法 134 3.3.3　更快速的乘法 134 3.3.4　LEGv8中的乘法 134 3.3.5　小結 135 3.4　除法 135 3.4.1　除法演算法及硬體

135 3.4.2　有符號除法 137 3.4.3　更快速的除法 138 3.4.4　LEGv8中的除法 138 3.4.5　小結 139 3.5　浮點運算 140 3.5.1　浮點表示 141 3.5.2　異常和中斷 142 3.5.3　IEEE 754浮點標準 142 3.5.4　浮點加法 145 3.5.5　浮點乘法 148 3.5.6　LEGv8中的浮點指令 150 3.5.7　算術精確性 154 3.5.8　小結 156 3.6　並行與電腦算術：子字並行 157 3.7　實例：x86中的流處理SIMD擴展和高級向量擴展 158 3.8　實例：其他的ARMv8算術指令 160 3.8.

1　完整的ARMv8整數和浮點算術指令 160 3.8.2　完整的ARMv8 SIMD指令 161 3.9　加速：子字並行和矩陣乘法 163 3.10　謬誤與陷阱 166 3.11　本章小結 168 3.12　歷史觀點與拓展閱讀 171 3.13　練習題 171 第4章　處理器 175 4.1　引言 175 4.1.1　一種基本的LEGv8實現 176 4.1.2　實現概述 176 4.2　邏輯設計的一般方法 178 4.3　建立資料通路 180 4.4　一種簡單的實現機制 187 4.4.1　ALU控制 187 4.4.2　主控制單元的設計 188 4.4.3　資料通路的操作 191 4.

4.4　完成控制單元 194 4.4.5　為什麼不使用單週期實現 195 4.5　流水線概述 197 4.5.1　面向流水線的指令集設計 200 4.5.2　流水線冒險 200 4.5.3　流水線概述小結 206 4.6　流水線資料通路及其控制 207 4.6.1　圖形化表示的流水線 215 4.6.2　流水線控制 218 4.7　數據冒險：旁路與阻塞 221 4.8　控制冒險 231 4.8.1　假定分支不發生 231 4.8.2　減少分支延遲 232 4.8.3　動態分支預測 234 4.8.4　流水線小結 236 4.9　異常 236 4.9.1　LEGv8體系結構中的異常處理 237

4.9.2　流水線實現中的異常 238 4.10　指令級並行 241 4.10.1　推測的概念 242 4.10.2　靜態多發射 243 4.10.3　動態多發射 246 4.10.4　動態流水線調度 247 4.10.5　能耗效率與高級流水線 249 4.11　實例：ARM Cortex-A53和Intel Core i7流水線 250 4.11.1　ARM Cortex-A53 251 4.11.2　Intel Core i7 920 253 4.11.3　Intel Core i7 920的性能 255 4.12　加速：指令級並行和矩陣乘法 256 4.13　高級主題：採用硬體設計語言描

述和建模流水線的數位設計技術以及更多流水線示例 258 4.14　謬誤與陷阱 258 4.15　本章小結 259 4.16　歷史觀點與拓展閱讀 260 4.17　練習題 260 第5章　大容量和高速度：開發記憶體層次結構 271 5.1　引言 271 5.2　記憶體技術 275 5.2.1　SRAM技術 275 5.2.2　DRAM技術 275 5.2.3　快閃記憶體 277 5.2.4　磁碟記憶體 277 5.3　cache的基本原理 279 5.3.1　cache訪問 280 5.3.2　cache缺失處理 285 5.3.3　寫操作處理 285 5.3.4　cache實例：Intrin

sity FastMATH處理器 287 5.3.5　小結 289 5.4　cache性能的評估和改進 289 5.4.1　通過更靈活的塊放置策略來減少cache缺失 292 5.4.2　在cache中查找塊 295 5.4.3　替換塊的選擇 296 5.4.4　使用多級cache減少缺失代價 297 5.4.5　通過分塊進行軟體優化 299 5.4.6　小結 303 5.5　可信記憶體層次結構 303 5.5.1　失效的定義 303 5.5.2　糾1檢2漢明碼（SEC/DED） 305 5.6　虛擬機器 308 5.6.1　虛擬機器監視器的要求 309 5.6.2　指令集體系結構（缺乏）對虛

擬機器的支援 309 5.6.3　保護和指令集體系結構 310 5.7　虛擬記憶體 310 5.7.1　頁的存放和查找 313 5.7.2　缺頁故障 315 5.7.3　用於大型虛擬位址的虛擬記憶體 316 5.7.4　關於寫 318 5.7.5　加快位址轉換：TLB 318 5.7.6　Intrinsity FastMATH TLB 319 5.7.7　集成虛擬記憶體、TLB和cache 322 5.7.8　虛擬記憶體中的保護 323 5.7.9　處理TLB缺失和缺頁 324 5.7.10　小結 326 5.8　記憶體層次結構的一般框架 328 5.8.1　問題1：塊放在何處 328 5.8

.2　問題2：如何找到塊 329 5.8.3　問題3：cache缺失時替換哪一塊 330 5.8.4　問題4：寫操作如何處理 330 5.8.5　3C：一種理解記憶體層次結構行為的直觀模型 331 5.9　使用有限狀態機控制簡單的cache 332 5.9.1　一個簡單的cache 333 5.9.2　有限狀態機 333 5.9.3　一個簡單cache控制器的有限狀態機 335 5.10　並行與記憶體層次結構：cache一致性 336 5.10.1　實現一致性的基本方案 337 5.10.2　監聽協議 337 5.11　並行與記憶體層次結構：廉價冗餘磁碟陣列 339 5.12　高級主題：實現c

ache控制器 339 5.13　實例：ARM Cortex-A53和Intel Core i7的記憶體層次結構 339 5.14　實例：ARMv8系統的剩餘部分以及特殊指令 343 5.15　加速：cache分塊和矩陣乘法 345 5.16　謬誤與陷阱 346 5.17　本章小結 349 5.18　歷史觀點與拓展閱讀 350 5.19　練習題 350 第6章　並行處理器：從用戶端到雲 362 6.1　引言 362 6.2　創建並行處理常式的難點 364 6.3　SISD、MIMD、SIMD、SPMD和向量 367 6.3.1　x86中的SIMD：多媒體擴展 368 6.3.2　向量 368

6.3.3　向量與標量 370 6.3.4　向量與多媒體擴展 370 6.4　硬體多執行緒 372 6.5　多核和其他共用記憶體多處理器 375 6.6　圖形處理單元 378 6.6.1　NVIDIA GPU體系結構簡介 379 6.6.2　NVIDIA GPU存儲結構 380 6.6.3　正確理解GPU 381 6.7　集群、倉儲式電腦和其他消息傳遞多處理器 383 6.8　多處理器網路拓撲簡介 386 6.9　與外界通信：集群網路 389 6.10　多處理器基準測試程式和性能模型 389 6.10.1　性能模型 391 6.10.2　Roof?line模型 392 6.10.3　兩代Op

teron的比較 393 6.11　實例：Intel Core i7 960和NVIDIA Tesla GPU的評測及Roof?line模型 396 6.12　加速：多處理器和矩陣乘法 399 6.13　謬誤與陷阱 402 6.14　本章小結 403 6.15　歷史觀點與拓展閱讀 405 6.16　練習題 405 附錄A　邏輯設計基礎 414 索引 470 網路內容 附錄B　圖形處理單元 附錄C　控制器的硬體實現 附錄D　RISC指令集體系結構 術語表 擴展閱讀

cpu i7進入發燒排行的影片

結合深度學習與機器視覺於口罩缺陷檢測之研究

為了解決cpu i7的問題，作者梁家瑋 這樣論述：

近年來受到疫情的影響口罩需求量大增，一般醫療及外科用平面口罩成為此波疫情中最主要的使用產品，為了滿足大量的需求及降低成本，現今的口罩產線多以自動化生產，口罩生產製程常見之瑕疵包含耳帶焊接不良、耳帶線長錯誤、破洞、汙點、摺數錯誤等缺陷，現今瑕疵檢測大多仰賴人工目視檢出，而人工檢測會因不同檢測員或是視覺疲勞，造成誤判或人為誤差，因此設計一套自動化口罩瑕疵檢測技術是一個重要的課題。本論文針對口罩生產製程之耳帶焊接品質、耳帶線長及口罩摺數此三種規格進行了自動化瑕疵檢測技術之研究。為了瞭解各種深度學習技術應用於口罩檢測製程之適合性，本文採取了包含Faster R-CNN-VGG、Faster R-CN

N-Resnet、SSD、YOLOv3及YOLOv5等五種經典的卷積神經網路(convolutional neural network, CNN)模型，使用CPU：Intel Core i7-9700、GPU：NAVIDIA GeForce RTX2060以及RAM：16GB的電腦進行口罩缺陷之訓練、測試及驗證。透過CNN模型之缺陷預測結合機器視覺技術，開發出口罩生產過程線上瑕疵檢測之智能與自動化解決方案。研究結果顯示，Faster R-CNN-VGG、Faster R-CNN-Resnet、SSD及YOLOv5皆能準確的辨識及定位合格與不合格的口罩耳帶，平均精確度達99.00%以上；其中SS

D及YOLOv5之辨識可在22 ms內完成，而Faster R-CNN-VGG及Faster R-CNN-Resnet之檢測則需要~110 ms完成。口罩摺痕檢測研究顯示只有SSD及YOLOv5演算法平均精確度能達99.00%以上，Faster R-CNN-VGG及Faster R-CNN-Resnet平均精確度僅達96.34%與98.98%。YOLOv3用於耳帶焊接及口罩摺痕兩種瑕疵之檢測平均精確度未能達70%，其中不合格口罩耳帶檢測平均精確度只有28%，極為不理想。經過綜合分析，本研究最後以輸入資料大小為640×640的YOLOv5結合機器視覺技術進行耳帶長度檢測，使用YOLOv5辨識及定

位合格耳帶，接著將YOLOv5提取出的合格耳帶進行灰階、二值化、輪廓提取及骨架化等電腦視覺演算法，結果顯示能精確的測量出耳帶長度，檢測誤差介於±2mm(業界規範的誤差值為±5mm)。