Pipelining em processadores
O pipelining é uma técnica utilizada em processadores para melhorar a eficiência da execução de instruções. Ele funciona dividindo o processo de execução de uma instrução em várias etapas menores e executando essas etapas em paralelo. Isso permite que múltiplas instruções sejam processadas simultaneamente, aumentando assim a taxa de execução de instruções e melhorando o desempenho geral do processador.
Os conceitos fundamentais do pipelining são:
Divisão em estágios
O pipelining divide o ciclo de execução de uma instrução em uma série de estágios menores. Cada estágio representa uma etapa específica do processamento da instrução
Ao dividir o processo em estágios, é possível realizar múltiplas instruções em diferentes estágios simultaneamente, aumentando a eficiência do processador.
Execução em paralelo
Com o pipelining, cada estágio do processamento de uma instrução pode trabalhar em uma instrução diferente a cada ciclo de clock. Isso significa que várias instruções podem estar em diferentes estágios do pipeline ao mesmo tempo.
Enquanto uma instrução está sendo executada em um estágio, a próxima instrução pode estar sendo buscada, a seguinte pode estar sendo decodificada e assim por diante. Isso permite que múltiplas instruções sejam processadas em paralelo, aumentando a taxa de execução.
Overlapping (Sobreposição) de Instruções
Como as instruções são processadas em paralelo, é possível que várias instruções estejam sendo executadas simultaneamente, com diferentes estágios do pipeline ocupados por diferentes instruções.
Esse overlapping de instruções significa que o processador pode começar a executar uma nova instrução antes mesmo de concluir a execução da anterior, aproveitando ao máximo os recursos do processador e reduzindo o tempo de ociosidade.
Hazard
Apesar dos benefícios do pipelining, podem ocorrer situações conhecidas como hazards (ou bolhas de dependências), que podem diminuir a eficiência do pipeline. Existem diferentes tipos de hazards, como dependências de dados, de controle e de estrutura.
Dependências de dados ocorrem quando uma instrução depende do resultado de uma instrução anterior que ainda não foi concluída, o que pode exigir atrasos na execução para garantir a correta ordem das operações.
Para resolver as bolhas de dependências, basta alterar a ordem das instruções, e executar as instruções independentes antes daquelas que possuem alguma dependência.
Por exemplo, o código abaixo é uma caso de dependência de dados que não utiliza os benefícios das pipelining (paralelismo):
for x in range(1000):
print(x)
# outras instruções que não dependem da variável xJá no código abaixo, é uma abordagem para resolver esse problema.
for x in range(1000):
# outras instruções que não dependem da variável x
print(x)