计算机组成原理-基本组成

  本文根据徐文浩老师的计算机组成原理记录:计算机组成原理

  • 计算机组成原理-基本组成
  • 1 计算机组成原理知识地图
  • 2 计算机的基本硬件组成
    • 2.1 CPU: 中央处理器(Central Processing Unit)
    • 2.2 内存: 内存(Memory)
    • 2.3 主板: 主板(Motherboard)
    • 2.4 I/O设备
    • 2.5 特殊的设备
  • 3 冯·诺依曼体系结构
    • 3.1 First Draft 计算机组成部分
    • 3.2 图灵与冯·诺依曼体系结构
  • 4 计算机性能
    • 4.1 响应时间
    • 4.2 吞吐率
    • 4.3 CPU 主频
  • 5 功耗
    • 5.1 阿姆达尔定律(Amdahl’s Law)
    • 5.2 原则性的性能提升方法
  • 附录1: 系统芯片

1 计算机组成原理知识地图

错误描述: 在硬件和软件之间需要一座桥梁,而“计算机组成原理”就扮演了这样一个角色,它既隔离了软件和硬件,也提供了让软件无需关心硬件,就能直接操作硬件的接口。这里的计算机组成原理改成操作系统是不是更好,而且感觉这句话说的就是操作系统呀

正确描述: 其实 操作系统 也是一个“软件”,而开发操作系统,其实只需要关注到“组成原理”或者说“体系结构”就好了,而不需要真的了解硬件,比如电路层面的实现。操作系统,其实是在“组成原理”所讲到的“指令集”上的一层封装。

2 计算机的基本硬件组成

2.1 CPU: 中央处理器(Central Processing Unit)

  计算机的所有“计算”都是由 CPU 来进行的

2.2 内存: 内存(Memory)

  撰写的程序、打开的浏览器、运行的游戏,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

2.3 主板: 主板(Motherboard)

  存放在内存里的程序和数据,需要被 CPU 读取,CPU 计算完之后,还要把数据写回到内存。然而 CPU 不能直接插到内存上,反之亦然。于是才有了主板

  主板的芯片组(Chipset)和总线(Bus)解决了 CPU 和内存之间如何通信的问题。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。

2.4 I/O设备

  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。“南桥”芯片的名字很直观,一方面,它在主板上的位置,通常在主板的“南面”。另一方面,它的作用就是作为“桥”,来连接鼠标、键盘以及硬盘这些外部设备和 CPU 之间的通信。

  以前的主板上通常也有“北桥”芯片,用来作为“桥”,连接 CPU 和内存、显卡之间的通信。不过,随着时间的变迁,现在的主板上的“北桥”芯片的工作,已经被移到了 CPU 的内部,所以你在主板上,已经看不到北桥芯片了。

2.5 特殊的设备

  显卡(Graphics Card)。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。

3 冯·诺依曼体系结构

  冯·诺依曼(John von Neumann)提出的冯·诺依曼体系结构(Von Neumann architecture),也叫存储程序计算机。存储程序计算机其实暗含了两个概念,一个是“可编程”计算机,一个是“存储”计算机。

  计算机是由各种门电路组合而成的,然后通过组装出一个固定的电路版,来完成一个特定的计算程序。一旦需要修改功能,就要重新组装电路。这样的话,计算机就是“不可编程”的,因为程序在计算机硬件层面是“写死”的。最常见的就是老式计算器,电路板设好了加减乘除,做不了任何计算逻辑固定之外的事情。

  “存储”计算机。程序本身是存储在计算机的内存里,可以通过加载不同的程序来解决不同的问题。有“存储程序计算机”,自然也有不能存储程序的计算机。典型的就是早年的“Plugboard”这样的插线板式的计算机。整个计算机就是一个巨大的插线板,通过在板子上不同的插头或者接口的位置插入线路,来实现不同的功能。这样的计算机自然是“可编程”的,但是编写好的程序不能存储下来供下一次加载使用,不得不每次要用到和当前不同的“程序”的时候,重新插板子,重新“编程”。

![冯·诺依曼体系结构示意图][冯·诺依曼体系结构示意图]

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

  所有的计算机程序,都可以抽象为从输入设备读取输入信息,通过运算器和控制器来执行存储在存储器里的程序,最终把结果输出到输出设备中。目前所有的无论高级还是低级语言的程序,也都是基于这样一个抽象框架来进行运作的。

3.1 First Draft 计算机组成部分

  首先是一个包含算术逻辑单元(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。因为它能够完成各种数据的处理或者计算工作,因此也有人把这个叫作数据通路(Datapath)或者运算器。

  然后是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(Control Unit/CU),用来控制程序的流程,通常就是不同条件下的分支和跳转。在现在的计算机里,上面的算术逻辑单元和这里的控制器单元,共同组成了我们说的 CPU。

  接着是用来存储数据(Data)和指令(Instruction)的内存。以及更大容量的外部存储,在过去,可能是磁带、磁鼓这样的设备,现在通常就是硬盘。

  最后就是各种输入和输出设备

3.2 图灵与冯·诺依曼体系结构

  两者有交叉但是不同,根据了解整理如下:

  • 图灵机是一种思想模型(计算机的基本理论基础),是一种有穷的、构造性的问题的问题求解思路,图灵认为凡是能用算法解决的问题也一定能用图灵机解决;
  • 冯诺依曼提出了“存储程序”的计算机设计思想,并“参照”图灵模型设计了历史上第一台电子计算机,即冯诺依曼机

  ps:有看到一种有争议说法:冯诺依曼机是图灵机的实现,感觉这有点过于片面,所以上述姑且改为参照

4 计算机性能

4.1 响应时间

  响应时间(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标,你可以理解为让计算机“跑得更快”。

4.2 吞吐率

  吞吐率(Throughput)或者带宽(Bandwidth),想要提升这个指标,你可以理解为让计算机“搬得更多”。

4.3 CPU 主频

  CPU 主频即 CPU 的时钟频率, 2.8GHz: 可以粗浅地认为,CPU 在 1 秒时间内,可以执行的简单指令的数量是 2.8G 条

  在 CPU 内部,和我们平时戴的电子石英表类似,有一个叫晶体振荡器(Oscillator Crystal)的东西,简称为晶振。我们把晶振当成 CPU 内部的电子表来使用。晶振带来的每一次“滴答”,就是时钟周期时间

  性能 = 1/ 响应时间

  运行一下 time 命令。它会返回三个值,第一个是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;第二个是user time,也就是 CPU 在运行你的程序,在用户态运行指令的时间;第三个是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

$ time seq 1000000 | wc -l1000000
real  0m0.101s
user  0m0.031s
sys  0m0.016s

  实际上程序用了 0.101s,但是 CPU time 只有 0.031+0.016 = 0.047s。运行程序的时间里,只有不到一半是实际花在这个程序上的

“并行原因”的运行的。虽然 seq 和 wc 这两个命令都是单线程运行的,但是这两个命令在多核 cpu 运行的情况下,会分别分配到两个不同的 cpu,于是 user 和 sys 的时间都是两个 cpu 上运行的时间之和,就可能超过 real 的时间。可以这样来快速验证

运行 time seq 100000000 | wc -l & 让这个命令多跑一会儿,并且在后台运行。然后利用 top 命令看不同进程的 cpu 占用情况,你会在 top 的前几行里看到 seq 和 wc 的 cpu 占用都接近 100,实际是各被分配到了一个不同的 cpu 执行

  即使拿到了 CPU 时间,我们也不一定可以直接“比较”出两个程序的性能差异。即使在同一台计算机上,CPU 可能满载运行也可能降频运行,降频运行的时候自然花的时间会多一些

  除了 CPU 之外,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,我们需要对“时间”这个我们可以感知的指标进行拆解,把程序的 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

  简单的提升性能方案,自然缩短时钟周期时间,也就是提升主频。换句话说,就是换一块好一点的 CPU。不过,这个是软件工程师控制不了的事情,所以我们就把目光挪到了乘法的另一个因子——CPU 时钟周期数上。如果能够减少程序需要的 CPU 时钟周期数量,一样能够提升程序性能

  对于 CPU 时钟周期数,我们可以再做一个分解,把它变成“指令数×每条指令的平均时钟周期数(Cycles Per Instruction,简称 CPI)”。不同的指令需要的 Cycles 是不同的,加法和乘法都对应着一条 CPU 指令,但是乘法需要的 Cycles 就比加法要多,自然也就慢。在这样拆分了之后,程序的 CPU 执行时间就可以变成这样三个部分的乘积

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

  • 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

  • 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

  • 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

5 功耗

   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,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

  可以把一个计算机 CPU 想象成一个巨大的工厂,里面有很多工人,相当于 CPU 上面的晶体管,互相之间协同工作

  为了工作得快一点,我们要在工厂里多塞一点人。你可能会问,为什么不把工厂造得大一点呢?这是因为,人和人之间如果离得远了,互相之间走过去需要花的时间就会变长,这也会导致性能下降。这就好像如果 CPU 的面积大,晶体管之间的距离变大,电信号传输的时间就会变长,运算速度自然就慢了

  除了多塞一点人,还希望每个人的动作都快一点,这样同样的时间里就可以多干一点活儿了。这就相当于提升 CPU 主频,但是动作快,每个人就要出汗散热。要是太热了,对工厂里面的人来说会中暑生病,对 CPU 来说就会崩溃出错

  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,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。这个就相当于在工厂里,同样的活儿,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

  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

5.1 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

  1. 需要进行的计算,本身可以分解成几个可以并行的任务。好比乘法和加法计算,几个人可以同时进行,不会影响最后的结果
  2. 需要能够分解好问题,并确保几个人的结果能够汇总到一起
  3. 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

5.2 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

  2. 通过流水线提高性能。现代的工厂里的生产线叫“流水线”。可以把装配 iPhone 这样的任务拆分成一个个细分的任务,让每个人都只需要处理一道工序,最大化整个工厂的生产效率。类似的,CPU 其实就是一个“运算工厂”。把 CPU 指令执行的过程进行拆分,细化运行,也是现代 CPU 在主频没有办法提升那么多的情况下,性能仍然可以得到提升的重要原因之一

  3. 通过预测提高性能。通过预先猜测下一步该干什么,而不是等上一步运行的结果,提前进行运算,也是让程序跑得更快一点的办法

附录1: 系统芯片

  我们手机里只有 SD 卡(Secure Digital Memory Card)这样类似硬盘功能的存储卡插槽,并没有内存插槽、CPU 插槽这些东西。没错,因为手机尺寸的原因,手机制造商们选择把 CPU、内存、网络通信,乃至摄像头芯片,都封装到一个芯片,然后再嵌入到手机主板上。这种方式叫SoC,也就是 System on a Chip(系统芯片)。

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