Arch-Study 30d Knowledge Map

Arch-Study 30d Knowledge Map（30 天知识地图）

arch-study Day 30：不读新教材——把 Day 1–29 收束成地图、根问题与公式清单。完整笔记：arch-study-30d-day-30.md。

五阶段脉络

阶段	Days	锚点概念（wiki）
① 量化基础	1–7	Quantitative Architecture Fundamentals
② 现代 CPU	8–16	CPU Pipeline、OoO、Branch Prediction、Cache、TLB
③ 存储	17–22	DRAM、Coherence、NoC Fundamentals、End-to-End Memory Path
④ 并行	23–27	SMT、GPU SIMT、Systolic DSA、WSE Quant、LLM Collectives
⑤ 研究	28–30	Paper Reading、Post-Moore、本页

量化基础 → CPU 核心 → 存储/NoC → 并行(GPU/DSA/WSE/分布式)
                                    ↓
                         后摩尔：DSA × Packaging × Novel

五个根问题

1. 性能从哪来？ — IC × CPI × T；三因子互锁（频率↔分支惩罚、并行↔通信）
2. 瓶颈在哪？ — Roofline + Amdahl；WSE Ridge≈6 → decode 偏 memory
3. 数据怎么搬？ — 层次延迟差数量级；片上 PB/s vs 片外 TB/s
4. 并行怎么排？ — ILP/DLP/TLP + 流水/重叠；WSE「反传统武器」换海量 PE
5. 怎么评价？ — 公平 / 透明 / 可复现（同工艺、同预算、报告 tail 与敏感度）

十大公式速查

#	公式	场景
1	CPU Time = IC × CPI × T	任意性能
2	Speedup = 1/((1−f)+f/S)	优化决策
3	P = αCV²f	功耗
4	AMAT = Hit + Miss×Penalty	存储层次
5	CPI = Σ freq×cpi	ISA/微架构
6	Yield = e^(−D₀A)	良率/WSE
7	Attainable = min(Peak, BW×AI)	Roofline
8	Ridge = Peak/BW	瓶颈判定
9	B_bisect = n（n×n Mesh）	NoC 拓扑
10	t_msg ≈ L/B + H×t_hop	网络延迟

研究衔接（示例）

方向	地图位置
WSE	Day 26 量化 + Day 27 跨 wafer + Day 28 Reduce 论文
NoC	Day 21–22 + Day 29 光/可重构/demand-aware
NPU	Day 25 脉动/数据流 + Day 29 稀疏/混合精度
LLM 系统	Day 27 集体通信 + Prefill/Decode 分歧

相关页面

• Post-Moore Architecture Frontiers
• Architecture Paper Reading Methodology
• LLM Distributed Training Collectives
• WSE Quantitative Architecture Analysis
• Cerebras WSE
• Interconn-Study 21d Knowledge Map — 互连网络侧收束

Citations

[1] arch-study-30d-day-30.md — 总复习与知识地图（Day 30）