课程链接：深入浅出计算机组成原理_组成原理_计算机基础-极客时间 

目录

一、为什么需要学习计算机组成原理

二、冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔

1、计算机的基本硬件组成

2、冯·诺依曼体系结构

三、通过CPU主频谈性能

1、什么是性能

2、计算机的计时单位：CPU时钟

3、优化计算机性能的三条康庄大道

四、穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？

1、功耗：CPU的极限

2、并行优化，阿姆达尔定律

一、为什么需要学习计算机组成原理

计算机组成原理隔离了软件和硬件，提供了让软件无需关心硬件，就能直接操作硬件的接口。也就是说，你只需要对硬件有原理性的理解，就可以信赖硬件的可靠性，安安心心用高级语言来写程序。无论是写操作系统和编译器这样的硬核代码，还是写 Web 应用和手机 App 这样的应用层代码，你都可以做到心里有底。

二、冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔

1、计算机的基本硬件组成

首先要有三大件：CPU、内存和主板

 CPU：计算机最重要的核心配件，全名叫中央处理器（Central Processing Unit），计算机的所有“计算”都是由 CPU 来进行的

内存（Memory）：撰写的程序、打开的浏览器等，都要加载到内存里才能运行。程序读取的数据、计算得到的结果，也都要放在内存里。内存越大，能加载的东西自然也就越多。

主板：一个有着各种各样，有时候多达数十乃至上百个插槽的配件。我们的 CPU 要插在主板上，内存也要插在主板上。主板的芯片组（Chipset）和总线（Bus）解决了 CPU 和内存之间通信的问题。芯片组控制了数据传输的流转，也就是数据从哪里到哪里的问题。总线则是实际数据传输的高速公路。因此，总线速度（Bus Speed）决定了数据能传输得多快。

有了三大件，只要配上电源供电，计算机差不多就可以跑起来了，加上各类I/O设备、配上硬盘进行数据持久化，还可以装一个机箱，配上风扇，解决灰尘和散热的问题。不过机箱和风扇，算不上是计算机的必备硬件。

还有一个特殊的设备——显卡。显卡之所以特殊，是因为显卡里有除了 CPU 之外的另一个“处理器”，也就是 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），GPU 一样可以做各种“计算”的工作。

鼠标、键盘以及硬盘，这些都是插在主板上的。作为外部 I/O 设备，它们是通过主板上的南桥（SouthBridge）芯片组，来控制和 CPU 之间的通信的。

北桥芯片组的主要功能是控制内存，现在，北桥的工作已经移到CPU的内部，不存在于主板上了。

2、冯·诺依曼体系结构

首先要包含一个算术逻辑单元（Arithmetic Logic Unit, ALU）和处理器寄存器（Processor Register）的处理器单元（Processing Unit），用来完成各种算术和逻辑运算。

要有一个包含指令寄存器（Instruction Register）和程序计数器（Program Counter）的控制器单元，用来控制程序流程

接着是存储数据（data）和指令（Instruction）的内存，以及更大容量的外部存储（现在通常是硬盘）

最后是输入和输出设备以及对应的输入和输出机制

任何一台计算机的任何一个部件都可以回归到运算器、控制器、存储器、输入和输出设备中，而所有现代计算机也都是基于这个基础架构来设计开发的。

可以说，冯·诺依曼体系结构确立了我们现在每天使用的计算机硬件的基础架构。因此，学习计算机组成原理，其实就是学习和拆解冯·诺依曼体系结构，就是学习控制器、运算器的工作原理，也就是 CPU 是怎么工作的，以及为何这样设计；学习内存的工作原理，从最基本的电路，到上层抽象给到 CPU 乃至应用程序的接口是怎样的；学习 CPU 是怎么和输入设备、输出设备打交道的。学习组成原理，就是在理解从控制器、运算器、存储器、输入设备以及输出设备，从电路这样的硬件，到最终开放给软件的接口，是怎么运作的，为什么要设计成这样，以及在软件开发层面怎么尽可能用好它。

三、通过CPU主频谈性能

1、什么是性能

性能就是时间的倒数

性能=1/响应时间

衡量计算机性能的标准中主要有两个指标：

一是响应时间，也叫执行时间；二是吞吐率（Throughput）或者带宽（BandWidth）

2、计算机的计时单位：CPU时钟

用时间来衡量计算机的性能有两个问题：

一是时间不准。计算机可能同时运行着好多个程序，CPU实际上不停地在各个程序之间切换；而且，有的程序在运行的时候，可能要从网络、硬盘去读取数据，要等网络和硬盘把数据读出来，给到内存和CPU；所以说，要想准确统计某个程序运行时间，进而去比较两个程序的实际性能，我们得把这些时间给刨除掉。

Linux 下有一个叫 time 的命令，可以帮我们统计出来，同样的 Wall Clock Time 下，程序实际在 CPU 上到底花了多少时间。

它会返回三个值:

• real time，也就是我们说的 Wall Clock Time，也就是运行程序整个过程中流逝掉的时间；
• user time，也就是 CPU 在运行你的程序，在用户态运行指令的时间；
• sys time，是 CPU 在运行你的程序，在操作系统内核里运行指令的时间。

而程序实际花费的 CPU 执行时间（CPU Time），就是 user time 加上 sys time。

备注：你最好在云平台上，找一台 1 CPU 的机器来跑这个命令，在多 CPU 的机器上，seq 和 wc 两个命令可能分配到不同的 CPU 上，我们拿到的 user time 和 sys time 是两个 CPU 上花费的时间之和，可能会导致 real time 可能会小于 user time+sys time。

二是即使拿到了CPU时间，也不一定可以比较出程序之间性能的差异，因为就算在同一台计算机上，CPU可能满载运行，也可能降频运行；

除CPU外，时间这个性能指标还会受到主板、内存这些其他相关硬件的影响，所以，需要对“时间”这个指标进行拆解——

程序的CPU执行时间=CPU时钟周期数（CPU Cycles）* 时钟周期时间（Clock Cycle）

对于CPU的时钟周期数还可以再做一个分解——

程序的CPU执行时间=指令数 * CPI（每条指令的平均时钟周期数）* 时钟周期时间

时钟周期时间：就是计算机的主频，取决于计算机硬件

CPI：每一条指令需要多少CPU Cycle（越少越优）

指令数：代表执行我们的程序需要多少指令

3、优化计算机性能的三条康庄大道

提升计算机主频

优化 CPU 设计使得在单个时钟周期内能够执行更多指令

通过编译器来减少需要的指令数。

四、穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？

1、功耗：CPU的极限

CPU一般都被叫做超大规模集成电路，这些电路实际上都是一个个晶体管组合而成的，就是让晶体管里的“开关”不断地去打开合关闭，来组合完成各种运算合功能。

想要计算得快，一方面，要在CPU里面，同样的面积里面，多放一些晶体管，也就是增加密度，另一方面，要让晶体管打开合关闭地快一点，也就是提升主频，这两者都会增加功耗，带来耗电合散热问题。因此，在 CPU 里面，能够放下的晶体管数量和晶体管的“开关”频率也都是有限的。

增加晶体管可以增加硬件能够支持的指令数量，增加数字通路的位数，以及利用好电路天然的并行性，从硬件层面更好地实现特定的指令。

一个CPU的功率，可以表示为：功耗~=1/2*负载电容*电压的平方*开关频率*晶体管数量

功耗增加太多会导致CPU散热跟不上，这时就需要降低电压。

（电压太低会导致电路无法联通，因为不管用什么作为电路材料，都是有电阻的，所以没办法无限制降低电压，另一方面，电压过低对工艺的要求也更高，成本也更贵）

2、并行优化，阿姆达尔定律

我们现在用的 2 核、4 核，乃至 8 核的 CPU就是通过并行提高性能。

能通过并行提高性能的问题，通常满足以下几个条件：

• 第一，需要进行的计算，本身可以分解成几个可以并行的任务
• 第二，需要能够分解好问题，并确保几个结果能够汇总到一起
• 第三，在“汇总”这个阶段，是没有办法并行进行的，还是得顺序执行，一步一步来

阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）说的是，对一个程序进行优化之后，处理器并行运算之后效率提升的情况，具体可以用这样一个公式来表示：

优化后的执行时间=受优化影响的执行时间 / 加速倍数 + 不受影响的执行时间

然而无论是简单地通过提升主频，还是增加更多的 CPU 核心数量，通过并行来提升性能，都会遇到相应的瓶颈。

在摩尔定律合并行计算之外，整个计算机组成层面，还有这样几个原则性的性能提升方法：

• 加速大概率事件
• 通过流水线提高性能
• 通过预测提高性能

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