Antwort mit KI erzeugt
Welche der folgenden Aussagen sind wahr?
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Pipelines werden immer vollständig gefüllt.
Diese Aussage ist
falsch. Pipelines sind Konstrukte, die in der Computerarchitektur verwendet werden, um die Ausführung von Befehlen zu optimieren, indem verschiedene Stufen der Befehlsausführung gleichzeitig für unterschiedliche Befehle erfolgen. Allerdings werden sie nicht immer vollständig gefüllt. Verschiedene Situationen, wie Pipeline-Hazards oder Steuerflussänderungen (z.B. bedingte Sprünge), können dazu führen, dass die Pipeline zeitweise nicht voll ausgelastet ist.
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Bei jedem bedingten Sprung muss die Pipeline angehalten werden.
Diese Aussage ist
falsch. Obwohl bedingte Sprünge eine Herausforderung für Pipelines darstellen, da das Ziel des Sprungs möglicherweise erst bekannt ist, nachdem mehrere der folgenden Befehle bereits in der Pipeline sind, müssen Pipelines nicht bei jedem bedingten Sprung angehalten werden. Moderne Prozessoren verwenden Techniken wie Sprungvorhersage, um zu antizipieren, ob ein Sprung genommen wird oder nicht, was das Anhalten der Pipeline in vielen Fällen vermeidet. Nur wenn die Vorhersage falsch war, muss die Pipeline eventuell angehalten und falsch eingeleitete Befehle verworfen werden.
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Jede Sprungvorhersage erfordert Wissen über vergangene Sprünge.
Diese Aussage ist
teilweise wahr. Einige Sprungvorhersagemechanismen basieren in der Tat auf der Geschichte vergangener Sprünge, um Entscheidungen für oder gegen einen Sprung zu treffen. Dynamische Sprungvorhersagen werden oft verwendet, die auf der Historie basieren und adaptiv sind. Allerdings gibt es auch einfache statische Vorhersagemethoden, die keine Vergangenheitsdaten verwenden, wie z.B. die Annahme, dass Schleifensprünge immer genommen werden. Daher ist es nicht zwingend erforderlich, aber häufig nützlich, Wissen über vergangene Sprünge für Vorhersagen zu nutzen.
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Es ist möglich, eine dynamische Sprungvorhersage auf Basis der letzten drei Sprünge zu treffen.
Diese Aussage ist
wahr. Dynamische Sprungvorhersagealgorithmen können sehr ausgeklügelt sein und tatsächlich Daten über die letzten N Sprünge verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Sprünge zu treffen. Eines der Beispiele für solche Algorithmen ist das so genannte "branch prediction" mit einem "branch history table" (BHT), wo die Ergebnisse der letzten Sprünge benutzt werden, um die Wahrscheinlichkeit eines weiteren Sprungs vorherzusagen. Ein Algorithmus könnte spezifisch darauf eingestellt werden, die letzten drei Sprünge zu berücksichtigen, um seine Vorhersagen zu treffen.
