计算机组成原理简单

基础篇

由计算机的基本硬件组成

首先，广泛。组成原理中有很多概念，每个概念的信息量也很大。例如，如果你想理解 CPU 中的算术逻辑单元(即 ALU）是怎么实现加法的，需要牵涉到如何把整数表示成二进制，还需要了解这些表示背后的电路、逻辑门、CPU 时钟、触发器等知识。

第二，深度。组成原理中的许多概念是计算机学科的另一门核心课程。例如，计算机指令是如何从你写的 C、Java 这种高级语言已经成为计算机可以执行的机器代码吗？如果我们展开并深入解释这个问题，它将成为编译原理的核心课程。

第三，学习不能应用。学习是用来使用的，但由于课程本身的属性，许多人经常沉迷于概念和理论，不能与他们的日常发展工作联系起来，以解决工作中遇到的问题，所以，学习往往没有成就感，很难有动力坚持。

早年，要自己组装一台计算机，首先要有三件，CPU、内存和主板。

在这三个部分中，我们首先要说的是 CPU，它是计算机最重要的核心配件。你必须知道全名。它被称为中央处理器（Central Processing Unit）。为什么说 CPU 是最重要的因为计算机的所有计算都是由 计算的CPU 来做的。CPU 也是整台电脑中最昂贵的部分之一。

第二个重要的配件，就是内存（Memory）。您编写的程序、打开的浏览器和操作游戏必须加载到内存中才能操作。程序读取的数据和计算结果也应放入内存中。内存越大，可以加载的东西就越多。

存储在内存中的程序和数据需要 CPU 读取，CPU 计算后，将数据写回内存。CPU 不能直接插入内存，反之亦然。因此，它带来了最后一个大块——主板（Motherboard）。

主板是一种配件，有时有几十甚至几百个插槽。我们的 CPU 插在主板上，内存也插在主板上。芯片组（Chipset）和总线（Bus）解决了 CPU 如何与内存沟通？。芯片组控制数据传输的流通，即数据从哪里到哪里。总线是实际数据传输的高速公路。因此，总线速度（Bus Speed）它决定了数据能传输多快。

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。但是现在还缺少各类输入（Input）/ 输出（Output）设备，也就是我们常说的 I/O 设备。如果你使用自己的个人电脑，显示器是必不可少的。只有有了显示器，我们才能看到计算机输出的各种图像和文本，这就是所谓的输出设备。

同样，鼠标和键盘也是必不可少的配件。这样，我就可以输入文本并写下这篇文章。它们被称为输入设备。

另一种非常特殊的设备是显卡（Graphics Card）。现在，使用图形界面操作系统的计算机，无论是 Windows、Mac OS 还是 Linux，图形卡是必不可少的。有些人可能会说，当我安装电脑时，我没有买图形卡，电脑可以正常运行啊！这是因为主板现在有了一个内置的图形卡。如果你用电脑玩游戏，做图形渲染或运行深度学习应用程序，你主要需要买一个单独的图形卡，插入主板。图形卡殊的，因为图形卡除了 CPU另一外的另一个处理器，即 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器)，GPU 也可以做各种计算工作。

鼠标、键盘和硬盘都插在主板上。作为外部 I/O 设备通过主板上的南桥（SouthBridge）控制和 芯片组CPU 之间的通信。南桥芯片的名称非常直观。一方面，它在主板上的位置通常在主板的南面。另一方面，它的功能是连接鼠标、键盘和硬盘等外部设备CPU 之间的通信。

有了南桥，自然对应着也有“北桥”。是的，以前的主板上通常也有“北桥”芯片，用来作为“桥”，连接 CPU 与内存和显卡之间的通信。然而，随着时间的推移，主板上北桥芯片的工作已经转移到 CPU 内部，所以你在主板上看不到北桥芯片。

冯·诺依曼系统结构

手机里只有 SD 卡（Secure Digital Memory Card）这种类似硬盘功能的存储卡插槽没有内存插槽，CPU 插槽。是的，由于手机的大小，手机制造商选择了 CPU、内存、网络通信甚至相机芯片都包装在芯片上，然后嵌入到手机主板上。这种方法叫 SoC，也就是 System on a Chip(系统芯片)。

所有的计算机程序也可以抽象地从输入设备中读取输入信息，通过计算器和控制器执行存储在存储器中的程序，最终将结果输出到输出设备中。我们写的所有程序，无论是先进的还是低级的语言，都是基于这样一个抽象的框架。

• 图灵机是一种思想模型（计算机的基本理论基础），是一个贫穷、结构性的问题。图灵认为，所有可以用算法解决的问题都可以用图灵机解决；
• 冯诺依曼提出了存储程序的计算机设计理念，并参考图灵模型设计了历史上第一台电子计算机，即冯诺依曼机。

计算机组成原理知识地图

CPU

性能是什么？时间倒数

事实上，计算机的性能与我们的体力劳动非常相似，就像我们必须搬东西一样。我们需要有一个衡量计算机性能的标准。本标准主要有两个指标。

第一个是响应时间（Response time）或执行时间（Execution time）。想要提高响应时间的性能指标，可以理解为让计算机跑得更快。

二是吞吐率（Throughput）或者带宽（Bandwidth），想要提高这个指标，可以理解为让计算机移动更多。

在过去的几年里，流行的手机运行点软件是在手机上运行多个预设程序，然后根据运行所需的时间计算一个分数来评估手机的性能。在行业中，主要的 CPU 和服务器制造商组织了一个叫 SPEC（Standard Performance Evaluation Corporation）第三方机构专门用于指定各种跑分规则。

SPEC 提供的 CPU 基准测试程序就像 CPU 通过几十个不同的计算程序，对 届的高考进行了处理CPU 性能给出最终评分。这些程序丰富多彩，包括编译器、解释器、视频压缩、人工智能国际象棋等，涵盖了应用场景的各个方面。如果您感兴趣，请单击此链接。

其次，即使我们已经得到了 CPU 时间，我们可能无法直接比较两个程序的性能差异。即使在同一台计算机上，CPU 可能是满载运行或降频运行，降频运行自然需要更多的时间。

除了 CPU 此外，时间的性能指标还会受到其他相关硬件的影响，如主板和内存。因此，我们需要拆解我们能感知到的时间指标，并对程序进行 CPU 执行时间变成 CPU 时钟周期数（CPU Cycles）和 时钟周期时间（Clock Cycle）的乘积。

程序的 CPU 执行时间 =CPU 时钟周期数×时钟周期时间

让我们先了解什么是时钟周期时间。当你买电脑时，你必须注意 CPU 主频。例如，我手头的电脑是 Intel Core-i7-7700HQ 2.8GHz，这里的 2.8GHz 是电脑的主频（Frequency/Clock Rate）。这个 2.8GHz，我们可以先粗浅地认为，CPU 1 秒内可执行的简单指令数为 2.8G 条。

2.0GHz这意味着它每秒产生20亿个时钟脉冲信号，每个时钟信号周期为0.5纳秒

如果你想更准确地描述这个 2.8GHz 代表我们 CPU 的钟表可以识别最小的时间间隔。就像我们挂在墙上的挂钟一样，它们都是滴答滴答一秒一秒地走，所以墙上挂钟能识别的最小时间单位是秒。

而在 CPU 内部类似于我们通常戴的电子石英表，有一个称为晶体振荡器（Oscillator Crystal）的东西，简称晶振。我们把晶振当作 。CPU 内部的电子表来使用。晶振带来的每一个滴答都是时钟周期时间。

对于 CPU 时钟周期数，我们可以做另一个分解，把它变成指令数×每个指令的平均时钟周期（Cycles Per Instruction，简称 CPI）。不同的指令需要 Cycles 不同，加法和乘法对应一个 CPU 指令，但是乘法需要 Cycles 比加法多，自然慢。这样拆分后，我们的程序 CPU 执行时间可以成为这三个部分的乘积。

**程序的 CPU 执行时间 = 指令数 × CPI × Clock Cycle Time **

• Clock Cycle Time 晶振时间，时钟周期
• CPI，每条指令的平均时钟周期数（Cycles Per Instruction，简称 CPI），加法和乘法都对应着一条 CPU 指令，乘法需要的 Cycles 就比加法要多

因此，如果我们想要解决性能问题，其实就是要优化这三者。

1. 时钟周期时间，就是计算机主频，这个取决于计算机硬件。我们所熟知的摩尔定律就一直在不停地提高我们计算机的主频。比如说，我最早使用的 80386 主频只有 33MHz，现在手头的笔记本电脑就有 2.8GHz，在主频层面，就提升了将近 100 倍。
2. 每条指令的平均时钟周期数 CPI，就是一条指令到底需要多少 CPU Cycle。在后面讲解 CPU 结构的时候，我们会看到，现代的 CPU 通过流水线技术（Pipeline），让一条指令需要的 CPU Cycle 尽可能地少。因此，对于 CPI 的优化，也是计算机组成和体系结构中的重要一环。
3. 指令数，代表执行我们的程序到底需要多少条指令、用哪些指令。这个很多时候就把挑战交给了编译器。同样的代码，编译成计算机指令时候，就有各种不同的表示方式。

功耗：CPU 的“人体极限”

于是，从 1978 年 Intel 发布的 8086 CPU 开始，计算机的主频从 5MHz 开始，不断提升。1980 年代中期的 80386 能够跑到 40MHz，1989 年的 486 能够跑到 100MHz，直到 2000 年的奔腾 4 处理器，主频已经到达了 1.4GHz。而消费者也在这 20 年里养成了“看主频”买电脑的习惯。当时已经基本垄断了桌面 CPU 市场的 Intel 更是夸下了海口，表示奔腾 4 所使用的 CPU 结构可以做到 10GHz，颇有一点“大力出奇迹”的意思。

然而，计算机科学界从来不相信“大力出奇迹”。奔腾 4 的 CPU 主频从来没有达到过 10GHz，最终它的主频上限定格在 3.8GHz。这还不是最糟的，更糟糕的事情是，大家发现，奔腾 4 的主频虽然高，但是它的实际性能却配不上同样的主频。想要用在笔记本上的奔腾 4 2.4GHz 处理器，其性能只和基于奔腾 3 架构的奔腾 M 1.6GHz 处理器差不多。

一个 3.8GHz 的奔腾 4 处理器，满载功率是 130 瓦。这个 130 瓦是什么概念呢？机场允许带上飞机的充电宝的容量上限是 100 瓦时。如果我们把这个 CPU 安在手机里面，不考虑屏幕内存之类的耗电，这个 CPU 满载运行 45 分钟，充电宝里面就没电了。而 iPhone X 使用 ARM 架构的 CPU，功率则只有 4.5 瓦左右。

我们的 CPU，一般都被叫作超大规模集成电路（Very-Large-Scale Integration，VLSI）。这些电路，实际上都是一个个晶体管组合而成的。CPU 在计算，其实就是让晶体管里面的“开关”不断地去“打开”和“关闭”，来组合完成各种运算和功能。

想要计算得快，一方面，我们要在 CPU 里，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，我们要让晶体管“打开”和“关闭”得更快一点，也就是提升主频。而这两者，都会增加功耗，带来耗电和散热的问题。

我们会在 CPU 上面抹硅脂、装风扇，乃至用上水冷或者其他更好的散热设备，就好像在工厂里面装风扇、空调，发冷饮一样。但是同样的空间下，装上风扇空调能够带来的散热效果也是有极限的。

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。一个 CPU 的功率，可以用这样一个公式来表示：

功耗 ~= 1/2 ×负载电容×电压的平方×开关频率×晶体管数量

• 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，从硬件层面更快地实现特定的指令，所以增加晶体管也是常见的提升cpu性能的一种手段。
• 电压的问题在于两个，一个是电压太低就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，所以没有办法无限制降低电压，另外一个是对于工艺的要求也变高了，成本也更贵啊。

那么，为了要提升性能，我们需要不断地增加晶体管数量。同样的面积下，我们想要多放一点晶体管，就要把晶体管造得小一点。这个就是平时我们所说的提升“制程”。从 28nm 到 7nm，相当于晶体管本身变成了原来的 1/4 大小。这个就相当于我们在工厂里，同样的活儿，我们要找瘦小一点的工人，这样一个工厂里面就可以多一些人。我们还要提升主频，让开关的频率变快，也就是要找手脚更快的工人。

但是，功耗增加太多，就会导致 CPU 散热跟不上，这时，我们就需要降低电压。这里有一点非常关键，在整个功耗的公式里面，功耗和电压的平方是成正比的。这意味着电压下降到原来的 1/5，整个的功耗会变成原来的 1/25。

事实上，从 5MHz 主频的 8086 到 5GHz 主频的 Intel i9，CPU 的电压已经从 5V 左右下降到了 1V 左右。这也是为什么我们 CPU 的主频提升了 1000 倍，但是功耗只增长了 40 倍。比如说，我写这篇文章用的是 Surface Go，在这样的轻薄笔记本上，微软就是选择了把电压下降到 0.25V 的低电压 CPU，使得笔记本能有更长的续航时间。

这就引出了我们在进行性能优化中，常常用到的一个经验定律，阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。这个定律说的就是，对于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

在“摩尔定律”和“并行计算”之外，在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。

1. 加速大概率事件。最典型的就是，过去几年流行的深度学习，整个计算过程中，99% 都是向量和矩阵计算，于是，工程师们通过用 GPU 替代 CPU，大幅度提升了深度学习的模型训练过程。本来一个 CPU 需要跑几小时甚至几天的程序，GPU 只需要几分钟就好了。Google 更是不满足于 GPU 的性能，进一步地推出了 TPU。后面的文章，我也会为你讲解 GPU 和 TPU 的基本构造和原理。
2. 通过流水�