現在加入流水線。為了將每個環節分割開來，我們需要在環節之間加入寄存器以隔離相鄰的環節，獲得獨立的輸入、輸出。不妨假設在相鄰環節之間插入只一個寄存器。其具有自己的時間約束t_c,q(寄存器從輸入到輸出的傳輸延時)和t_su(建立時間，這常常和具體的電路結構有關)。為了保證正確性，需要有：

　　由于我們將整個電路分割成了很多個很小的部分，因此max(t_pd)一般要遠遠小于t_pd,logic，也就是說，我們可以大大提升時鐘頻率，這與前面的敘述是一致的。

　　然而上面的t_c,q和t_su卻給我們提了一個醒：

　　主頻的提升并非沒有代價，它實際上是以一條指令完整執行的時間(latency)的延長(它現在需要通過很多級寄存器了)來換取吞吐量(throughput，即單位時間內流經某一級的指令數量)的提升。

　　在指令流連續時，一切都很美好;但是一旦指令流中斷(最典型的當然是branch)，引入pipeline的額外開銷就顯著地體現出來了。這里我再自己寫一個公式：

　　T_sum=T_latency+N*T_min,pipe

　　其中T_sum是執行一段很長很長的指令流的總用時(第一條IF到最后一條WB)，N是指令數。這樣，我們得到了一種衡量性能的方法：

　　t_avg=T_latency/N+T_min,pipe

　　不難想象，當N很小時，很長的pipleline帶來的巨大的latency將會讓平均指令執行時間t_avg變得很難看。

　　事實上還有一個限制主頻瘋狂提升的因素。記得嗎，那就是我前面說過的功耗!

　　正因為以上的兩個因素，intel雖然曾經將netburst的流水線做到了28級，頻率提高到3.8GHz，甚至差一點就發布了4GHz的Pentium 4，卻最終冷靜了下來，不再通過越來越深的pipeline不顧一切地提升時鐘頻率了。

　　作為參照，core架構的流水線僅14級。

　　pipeline并不是萬靈藥，我們需要另外的加速方法。

　　說完了pipeline，你應該就能看懂這張386的圖了：

　　Pipeline is everywhere!!