基本上，有两个问题我应该有不同的答案，而我却回答相同。

问题1：

编写问题5.13中描述的内部乘积过程的版本，该过程使用6×1循环展开。对于x86-64，我们对展开版本的测量得出整数数据的CPE为1.07，而两个浮点数据的CPE仍为3.01。 A.解释为什么在Intel Core i7 Haswell处理器上运行的任何（标量）内部产品过程版本都无法达到低于1.00的CPE。

问题2：

编写问题5.13中描述的内部乘积过程的版本，该过程使用6×6循环展开。我们使用x86-64对该功能进行的测量得出，整数数据的CPE为1.06，浮点数据的CPE为1.01。 有什么因素将性能限制为1.00？

我的困惑：

我的困惑是，对于这两个问题（问题1的A和问题2的“什么因素将性能限制为1.00的CPE？”）都是相同的：它们不能超过吞吐量限制。

当请求6x1循环展开我编写的代码时，我理解问题的开头，这将受到延迟的限制。但是，A询问的是循环的任何版本，而不仅仅是Xx1的变体。

另外由于对处理器的特别提及，可能是由于它不是超级缩放器，但我不太确定。

但是，我与我的老师交谈，他说这些问题的答案是不同的，但是我不明白为什么。

5.13如下

假设我们希望编写一个过程来计算两个向量u和v的内积。该函数的抽象版本的CPE为14-18，x8664用于不同类型的整数和浮点数据。

1 /* Inner product. accumulate in temporary */
2 void inner4(vec_ptr u,vec_ptr v,data_t *dest)
3 {
4 long i;
5 long length = vec_length(u);
6 data_t *udata = get_vec_start(u);
7 data_t *vdata = get_vec_start(v);
8 data_t sum = (data_t) 0;
9
10 for (i = 0; i < length; i++) {
11 sum += udata[i] * vdata[i];
12 }
13 *dest = sum;
14 }

我们的测量结果表明，对于整数数据，此功能的CPE为1.50；对于浮点数据，此功能的CPE为3.00。

结论：

我了解循环展开代码。但是，问题1的答案与问题2的书面部分（“什么因素将CPE的性能限制为1.00？”）有什么不同？