Mémoire Pipelinée - Ordenancement d'accès mémoire

Version 1.0

Simulation d'ordenancement d'accès mémoire de fonctions sur bancs mémoire et calcul de temps de simulation en CLI

Requis

• Python 3+

Dépendances

• Modules python sys

Utilisation

Télécharger le projet, et ouvrir le dossier en invite de commande

py memoirepipeline.py [nb_bancs] [tps_exec] [nb_iter] [coef2,coef1,...] [pst_init1,pst_init2,...]

nb_bancs : Nombre de bancs de mémoire total utilisés (ex: 4)

tps_exec : Temps d'exécution d'une instruction accès mémoire (ex: 4)

nb_iter : Nombre d'itérations des fonctions (ex: 1000)

coef1,coef2,... : Coefficients itératifs de chaque variable, séparés par des espaces, sous la forme ni[+n] (ex: 2i+1,3i,i+2)

pst_init1,pst_init2,... : Numéro du banc mémoire d'origine de chaque variable d'accès mémoire (ex: 0,1,2)

Exemple d'utilisation

Pour l'énoncé suivant :

// On dispose d’une mémoire organisée en 4 bancs, numérotés de 0 à 3 (chacun de cycle 4T)
// et fonctionnant en mode pipeline (i.e. capable de fournir en régime maximal un mot à chaque T).
// On considère le code suivant :
for (i=0 ; i < 1000 ; i++)
    f(A[i],B[2*i+1],C[2*i]);

On aura la commande suivante pour les positions initiales A en banc 0, B et C en banc 1 :

py memoirepipeline.py 4 4 1000 i,2i+1,2i 0,1,1

Output :