來了，那天問我要的計算機基本組成原理的那個同窗（超詳細）

一.簡介

「練拳不練功，到老一場空」。計算機底層原理，跟上層思想緊密相連。

二.計算機組成

2.1 計算機基本硬件組成

CPU

計算機最重要的核心配件，全名叫中央處理器。

計算機的全部「計算」都是由CPU來進行的。天然，CPU也是整臺計算機造價最昂貴的部分之一。

內存

你撰寫的程序、打開的瀏覽器、運行的遊戲，都要加載到內存裏才能運行。程序讀取的數據、計算獲得的結果，也都要放在內存裏。內存越大，能加載的東西天然也就越多。

主板

存放在內存裏的程序和數據，須要被CPU讀取，CPU計算完以後，還要把數據寫回內存，然而CPU不能直接插到內存上，反之亦然。

主板是一個有着各類各樣，有時候多達數十乃至上百個插槽的配件，咱們的CPU要插在主板上，內存也要插在主板上，主板的芯片組（Chipset）和總線（Bus）解決了CPU和內存之間如何通訊問題，芯片組控制了數據傳輸的流轉，也就是數據從哪裏到哪裏的問題。總線則是實際數據傳輸的高速公路。所以 ，總線速度（Bus Speed）決定了數據能傳輸的多快。

有了三大件，只要配上電源供電，計算機差很少能夠跑起來了，可是如今還缺乏各種輸入（Input）/ 輸出（Output）設備，也就是咱們常說的 I/O 設備。若是你用的是本身的我的電腦，那顯示器確定必不可少，只有有了顯示器咱們才能看到計算機輸出的各類圖像、文字，這也就是所謂的輸出設備。

顯示器、鼠標、鍵盤和硬盤這些東西並非一臺計算機必須的部分。其實只須要有 I/O 設備，能讓咱們從計算機裏輸入和輸出信息。

顯卡

如今，使用圖形界面操做系統的計算機，不管是 Windows、Mac OS 仍是 Linux，顯卡都是必不可少的。

如今的主板都帶了內置的顯卡，若是你用計算機玩遊戲，作圖形渲染或者跑深度學習應用，你多半就須要買一張單獨的顯卡，插在主板上。顯卡之因此特殊，是由於顯卡里有除了 CPU 以外的另外一個「處理器」，也就是 GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），GPU 同樣能夠作各類「計算」的工做。

南橋

鼠標、鍵盤以及硬盤，這些都是插在主板上的，做爲外部I/O設備，它們是經過主板上的南橋（SouthBridge）芯片組，來控制和CPU之間通訊。「南橋」芯片的名字很直觀，一方面，它在主板上的位置，一般在主板的「南面」。另外一方面，它的做用就是做爲「橋」，來鏈接鼠標、鍵盤以及硬盤這些外部設備和 CPU 之間的通訊。

北橋

有了南橋，天然對應着也有「北橋」。之前主板上一般也有「北橋」芯片，用來做爲「橋」，鏈接CPU和內存、顯卡之間通訊。不過隨着時間的變遷，如今主板上的「北橋」芯片的工做，已經被移到CPU內部，全部你在主板上，已經看不到北橋芯片了。

2.2 馮·諾依曼體系結構

手機裏只有SD卡這樣相似硬盤功能存儲卡插槽，並無內存插槽，CPU插槽，由於手機尺寸緣由，手機制造商門選擇把CPU、內存、網絡通訊、乃至攝像頭芯片，都封裝到一個芯片，而後再嵌入到手機主板上。這種方式SoC，也就是System on a Chip（系統芯片）。

寫智能手機上的 App，和寫我的電腦的客戶端應用彷佛沒有什麼差異，都是經過「高級語言」這樣的編程語言撰寫、編譯以後，同樣是把代碼和數據加載到內存裏來執行。這是爲何呢？由於，不管是我的電腦、服務器、智能手機，仍是 Raspberry Pi 這樣的微型卡片機，都遵循着同一個「計算機」的抽象概念。

計算機祖師爺之一馮·諾依曼（John von Neumann）提出的馮·諾依曼體系結構（Von Neumann architecture），也叫存儲程序計算機。

存儲程序計算機（可編程，可存儲）

2.2.1 可編程計算機

不可編程

計算機是由各類門電路組合而成的，而後經過組裝出一個固定的電路板，來完成一個特定的計算程序。一旦須要修改功能，就要從新組裝電路。

由於程序在計算機硬件層面是「寫死」的。

2.2.2 存儲計算機

程序自己是存儲在計算機內存裏，能夠經過加載不一樣的程序來解決不一樣的問題。

有「存儲程序計算機」，天然也有不能存儲程序的計算機。典型的就是早年的「Plugboard」這樣的插線板式的計算機。整個計算機就是一個巨大的插線板，經過在板子上不一樣的插頭或者接口的位置插入線路，來實現不一樣的功能。這樣的計算機天然是「可編程」的，可是編寫好的程序不能存儲下來供下一次加載使用，不得不每次要用到和當前不一樣的「程序」的時候，從新插板子，從新「編程」。

著名的Engima Machine就用到了 Plugboard 來進行「編程」

能夠看到，不管是「不可編程」仍是「不可存儲」，都會讓使用計算機效率大大降低，而這個對效率的追求，也就是「存儲程序計算機」由來。

2.2.3 第一份草案

馮祖師爺，基於當時在祕密開發的 EDVAC 寫了一篇報告First Draft of a Report on the EDVAC，描述了他心目中的一臺計算機應該長什麼樣。這篇報告在歷史上有個很特殊的簡稱，叫 First Draft，翻譯成中文，其實就是《第一份草案》。這樣，現代計算機的發展就從祖師爺寫的一份草案開始了。

首先是一個包含算術邏輯單元（Arithmetic Logic Unit，ALU）和處理寄存器（Processor Register）的處理單元，用來完成各類算術和邏輯運算，。由於它可以完成各類數據的處理或者計算工做，所以也有人把這個叫做數據通路（Datapath）或者運算器。

而後一個包含指令寄存器（Instruction Register）和程序計數器（Program Counter）的控制單元（Control Unit/CU）），用來控制程序的流程，一般就是不一樣條件下的分支和跳轉。在如今的計算機裏，上面的算術邏輯單元和這裏的控制器單元，共同組成了咱們說的 CPU。

接着是用來存儲數據（Data）和指令（Instruction）的內存，以及更大容量的外部存儲，在過去，多是磁帶、磁鼓這樣的設備，如今一般就是硬盤。

最後就是各類輸入和輸出設備，以及對應的輸入和輸出機制。咱們如今不管是使用什麼樣的計算機，其實都是和輸入輸出設備在打交道。

任何一臺計算機的任何一個部件均可以歸到運算器、控制器、存儲器、輸入設備和輸出設備中，而全部的現代計算機也是基於這個基礎架構來設計開發的。

而全部的計算機程序，也均可以抽象爲從輸入設備讀取輸入信息，經過運算器和控制器來執行存儲在存儲器裏的程序，最終把結果輸出到輸出設備中。而咱們全部撰寫的不管高級仍是低級語言的程序，也都是基於這樣一個抽象框架來進行運做的。

2.3 組成原理知識地圖

三.性能

3.1 什麼是性能？時間的倒數

衡量計算性能兩個標準：響應時間和吞吐率。

響應時間

執行時間，想要提高響應時間這個性能指標，你能夠理解爲讓計算機「跑得更快」。

圖中是咱們實際系統裏性能監測工具 NewRelic 中的響應時間，表明了每一個外部的 Web 請求的執行時間。

吞吐率

吞吐率或者帶寬，想要提高這個指標，你能夠理解爲讓計算機「搬得更多」。

服務器使用的網絡帶寬，一般就是一個吞吐率性能指標

吞吐率是指咱們在必定的時間範圍內，到底能處理多少事情。

性能，定義成響應時間的倒數，就是：性能 = 1/ 響應時間。

這樣一來，響應時間越短，性能的數值就越大。一樣一個程序，在 Intel 最新的 CPU Coffee Lake 上，只須要 30s 就能運行完成，而在 5 年前 CPU Sandy Bridge 上，須要 1min 才能完成。

3.2 計算機的計時單位：CPU時鐘

雖然時間是一個很天然的用來衡量性能的指標，可是用時間來衡量時，有兩個問題。

時間來衡量

第一個就是時間不「準」。若是用你本身隨便寫的一個程序，來統計程序運行的時間，每一次統計結果不會徹底同樣。有可能這一次花了 45ms，下一次變成了 53ms。

可是，計算機可能同時運行着好多個程序，CPU 實際上不停地在各個程序之間進行切換。在這些走掉的時間裏面，極可能 CPU 切換去運行別的程序了。並且，有些程序在運行的時候，可能要從網絡、硬盤去讀取數據，要等網絡和硬盤把數據讀出來，給到內存和 CPU。因此說，要想準確統計某個程序運行時間，進而去比較兩個程序的實際性能，咱們得把這些時間給刨除掉。

time 命令。它會返回三個值，第一個是 real time，也就是咱們說的 Wall Clock Time，也就是運行程序整個過程當中流逝掉的時間；第二個是 user time，也就是 CPU 在運行你的程序，在用戶態運行指令的時間；第三個是 sys time，是 CPU 在運行你的程序，在操做系統內核裏運行指令的時間。而程序實際花費的 CPU 執行時間（CPU Time），就是 user time 加上 sys time。

$ time seq 1000000 | wc -l
1000000
real  0m0.101s
user  0m0.031s
sys   0m0.016s

其次，即便咱們已經拿到了 CPU 時間，咱們也不必定能夠直接「比較」出兩個程序的性能差別。即便在同一臺計算機上，CPU 可能滿載運行也可能降頻運行，降頻運行的時候天然花的時間會多一些。

除了CPU以外，時間這個性能指標還受到主板，內存，這些其餘相關硬件的影響。

程序的CPU執行時間 = CPU時鐘週期數 * 時鐘週期時間

時鐘週期時間

在買電腦的時候，必定關注過 CPU 的主頻。好比我手頭的這臺電腦就是 Intel Core-i7-7700HQ 2.8GHz，這裏的 2.8GHz 就是電腦的主頻（Frequency/Clock Rate）。這個 2.8GHz，咱們能夠先粗淺地認爲，CPU 在 1 秒時間內，能夠執行的簡單指令的數量是 2.8G 條。

若是想要更準確一點描述，這個 2.8GHz 就表明，咱們 CPU 的一個「鐘錶」可以識別出來的最小的時間間隔。就像咱們掛在牆上的掛鐘，都是「滴答滴答」一秒一秒地走，因此經過牆上的掛鐘可以識別出來的最小時間單位就是秒。

而在 CPU 內部，和咱們平時戴的電子石英錶相似，有一個叫晶體振盪器（Oscillator Crystal）的東西，簡稱爲晶振。咱們把晶振當成 CPU 內部的電子錶來使用。晶振帶來的每一次「滴答」，就是時鐘週期時間。在我這個 2.8GHz 的 CPU 上，這個時鐘週期時間，就是 1/2.8G。咱們的 CPU，是按照這個「時鐘」提示的時間來進行本身的操做。主頻越高，意味着這個表走得越快，咱們的 CPU 也就「被逼」着走得越快。

超頻

這說的其實就至關於把買回來的CPU內部的種給調快了，因而CPU計算跟着這個時鐘的節奏，也就天然變快了。

固然這個快不是沒有代價的，CPU 跑得越快，散熱的壓力也就越大。就和人同樣，超過生理極限，CPU 就會崩潰了。

CPU 時鐘週期數

最簡單的提高性能方案，天然縮短時鐘週期時間，也就是提高主頻。換句話說，就是換一塊好一點的 CPU。

CPU 時鐘週期數 = 指令數×每條指令的平均時鐘週期數（Cycles Per Instruction，簡稱 CPI）

不一樣的指令須要的 Cycles 是不一樣的，加法和乘法都對應着一條 CPU 指令，可是乘法須要的 Cycles 就比加法要多，天然也就慢。

程序的 CPU 執行時間 = 指令數×CPI×Clock Cycle Time

優化

• 時鐘週期時間，就是計算機主頻，這個取決於計算機硬件。咱們所熟知的摩爾定律就一直在不停地提升咱們計算機的主頻。好比說，我最先使用的 80386 主頻只有 33MHz，如今手頭的筆記本電腦就有 2.8GHz，在主頻層面，就提高了將近 100 倍。
• 每條指令的平均時鐘週期數 CPI，就是一條指令到底須要多少 CPU Cycle。在後面講解 CPU 結構的時候，咱們會看到，現代的 CPU 經過流水線技術（Pipeline），讓一條指令須要的 CPU Cycle 儘量地少。所以，對於 CPI 的優化，也是計算機組成和體系結構中的重要一環。
• 指令數，表明執行咱們的程序到底須要多少條指令、用哪些指令。這個不少時候就把挑戰交給了編譯器。一樣的代碼，編譯成計算機指令時候，就有各類不一樣的表示方式。

四.功耗

程序的 CPU 執行時間 = 指令數×CPI×Clock Cycle Time

這麼來看，若是要提高計算機的性能，咱們能夠從指令數、CPI 以及 CPU 主頻這三個地方入手。要搞定指令數或者 CPI，乍一看都不太容易。因而，研發 CPU 的硬件工程師們，從 80 年代開始，就挑上了 CPU 這個「軟柿子」。在 CPU 上多放一點晶體管，不斷提高 CPU 的時鐘頻率，這樣就能讓 CPU 變得更快，程序的執行時間就會縮短。

因而，從 1978 年 Intel 發佈的 8086 CPU 開始，計算機的主頻從 5MHz 開始，不斷提高。1980 年代中期的 80386 可以跑到 40MHz，1989 年的 486 可以跑到 100MHz，直到 2000 年的奔騰 4 處理器，主頻已經到達了 1.4GHz。而消費者也在這 20 年裏養成了「看主頻」買電腦的習慣。當時已經基本壟斷了桌面 CPU 市場的 Intel 更是誇下了海口，表示奔騰 4 所使用的 CPU 結構能夠作到 10GHz，很有一點「大力出奇跡」的意思。

4.1 功耗：CPU 的「人體極限」

奔騰 4 的 CPU 主頻歷來沒有達到過 10GHz，最終它的主頻上限定格在 3.8GHz。這還不是最糟的，更糟糕的事情是，你們發現，奔騰 4 的主頻雖然高，可是它的實際性能卻配不上一樣的主頻。想要用在筆記本上的奔騰 4 2.4GHz 處理器，其性能只和基於奔騰 3 架構的奔騰 M 1.6GHz 處理器差很少。

因而，這一次的「大力出悲劇」，不只讓 Intel 的對手 AMD 得到了喘息之機，更是表明着「主頻時代」的終結。後面幾代 Intel CPU 主頻不但沒有上升，反而降低了。到現在，2019 年的最高配置 Intel i9 CPU，主頻也只不過是 5GHz 而已。相較於 1978 年到 2000 年，這 20 年裏 300 倍的主頻提高，從 2000 年到如今的這 19 年，CPU 的主頻大概提升了 3 倍。

功耗問題

咱們的 CPU，通常都被叫做超大規模集成電路（Very-Large-Scale Integration，VLSI）。這些電路，實際上都是一個個晶體管組合而成的。CPU 在計算，其實就是讓晶體管裏面的「開關」不斷地去「打開」和「關閉」，來組合完成各類運算和功能。

想要計算得快，一方面，咱們要在 CPU 裏，一樣的面積裏面，多放一些晶體管，也就是增長密度；另外一方面，咱們要讓晶體管「打開」和「關閉」得更快一點，也就是提高主頻。而這二者，都會增長功耗，帶來耗電和散熱的問題。

所以，在 CPU 裏面，可以放下的晶體管數量和晶體管的「開關」頻率也都是有限的。

功耗 ~= 1/2 ×負載電容×電壓的平方×開關頻率×晶體管數量

「製程」工藝, 從 28nm 到 7nm，至關於晶體管自己變成了原來的 1/4 大小。

可是，功耗增長太多，就會致使 CPU 散熱跟不上，這時，咱們就須要下降電壓。這裏有一點很是關鍵，在整個功耗的公式裏面，功耗和電壓的平方是成正比的。這意味着電壓降低到原來的 1/5，整個的功耗會變成原來的 1/25。

4.2 並行優化，理解阿姆達爾定律

因而，從奔騰 4 開始，Intel 意識到經過提高主頻比較「難」去實現性能提高，邊開始推出 Core Duo 這樣的多核 CPU，經過提高「吞吐率」而不是「響應時間」，來達到目的。

並行處理

• 須要進行的計算，自己能夠分解成幾個能夠並行的任務。比如上面的乘法和加法計算，幾我的能夠同時進行，不會影響最後的結果。
• 須要可以分解好問題，並確保幾我的的結果可以彙總到一塊兒。
• 在「彙總」這個階段，是沒有辦法並行進行的，仍是得順序執行，一步一步來。

阿姆達爾定律（Amdahl’s Law）。這個定律說的就是，對於一個程序進行優化以後，處理器並行運算以後效率提高的狀況。

優化後的執行時間 = 受優化影響的執行時間 / 加速倍數 + 不受影響的執行時間

4.3 原則性的性能提高方法

• 加速大機率事件。
• 經過流水線提升性能，咱們的 CPU 其實就是一個「運算工廠」。咱們把 CPU 指令執行的過程進行拆分，細化運行，也是現代 CPU 在主頻沒有辦法提高那麼多的狀況下，性能仍然能夠獲得提高的重要緣由之一。
• 經過預測提升性能。經過預先猜想下一步該幹什麼，而不是等上一步運行的結果，提早進行運算，也是讓程序跑得更快一點的辦法。

參考 我的Java學習園地

《深刻淺出計算機組成原理》