電子管計算機
電晶體計算機
中小規模積體電路計算機。
德州儀器的工程師發明了積體電路(ic)
積體電路可在幾平方公釐的單晶矽片上整合十幾個甚至上百個電子元件。計算機開始採用中小規模的積體電路元件，這一代比上一代更小，耗電更少，功能更強，壽命更長，領域擴大，效能比上一代有很大提高。
主要特點：
1、體積更小，壽命更長。
2、執行計算速度更快。
3、外圍裝置考試出現多樣化。
4、有類似作業系統和應用程式，高階語言進一步發展。
5、應用範圍擴大到企業管理和輔助設計等領域。
超大規模積體電路計算機。
這時期的計算機的體積、重量、功耗進一步減少，運算速度、儲存容量、可靠性都有很大提高。
主要特點：
1、採用了大規模和超大規模積體電路邏輯元件，體積與第三代相比進一步縮小，可靠性更高，壽命更長。
2、運算速度加快，每秒可達集千萬次到幾十億次。
3、系統軟體和應用軟體獲得了巨大的發展，軟體配置豐富，程式設計部分自動化。
4、計算機網路技術、多**技術、分布式處理技術有了很大的發展，微型計算機大量進入家庭，產品更新速度加快。
5、計算機在辦公自動化、資料庫管理、影象處理、語言設別和專家系統等各個領域得到應用，電子商務已開始進入家庭，出現個人電腦(pc)，計算機的發展進入到了乙個新的歷史時期。
超導計算機、奈米計算機、光計算機、dna計算機、量子計算機和神經網路計算機等，體積更小，運算速度更快，更加智慧型化，耗電量更小。
程式的cpu執行時間 = 指令數×cpi×clock cycle time因此工程師們，就在cpu上多放電晶體，不斷提公升cpu的時鐘頻率，讓cpu更快，程式的執行時間就會縮短。
功能最強、運算速度最快、儲存容量最大的計算機，多用於國家高科技領域和尖端技術研究。
計算速度單位 tflop/s。1tflop/s= 1萬億次浮點計算/s
又稱大型機、大型主機、主機等，具有高效能，可處理大量資料與複雜的運算。該領域下ibm佔據大份額。ibm z9，nasa的最後一台大型機，使用的red hat enterprise linux。
但是造價太高，阿里巴巴提出去 i（ibm）o(oracle）e（emc）這種高代價的儲存系統維護，而且伸縮性差。
也稱為小型機，普通伺服器。不需要特殊的空調場所，具備不錯的算力，可以完成較複雜的運算。
普通伺服器已替代傳統的大型機，成為大規模企業計算的核心。
高階的通用微型計算機，提供比個人計算機更強大的效能。類似於普通台式電腦， 體積較大，但效能強勁。
即個人計算機，是最普通的一類計算機，如台式電腦，筆記本和一體機。
早期計算機僅含固定用途程式，如果改變程式就得更改結構、重新設計電路。所以需要把程式儲存起來，並設計通用電路，即儲存程式指令設計通用電路。
馮·諾伊曼瓶頸（von neumann bottleneck）
在cpu與儲存器之間的流量（資料傳輸率）與儲存器的容量相比起來相當小，在現代電腦中，流量與cpu的工作效率相比之下非常小，在某些情況下（當cpu需要在巨大的資料上執行一些簡單指令時），資料流量就成了整體效率非常嚴重的限制。cpu將會在資料輸入或輸出儲存器時閒置。由於cpu速度遠大於儲存器讀寫速率，因此瓶頸問題越來越嚴重。
在cpu與儲存器間的快取儲存器緩解馮·諾伊曼瓶頸。分支**（branch prediction）演算法的建立也幫助緩和了此問題。
程式翻譯與程式解釋
奔騰4的cpu主頻從來沒有達到過10ghz，最終定格在3.8ghz
奔騰4主頻雖高，但實際效能卻配不上同樣的主頻。
於是不僅讓amd獲得喘息之機，更代表「主頻時代」終結。後面幾代intel cpu主頻不但沒上公升，反而下降。
提高cpu計算速度：
因此，cpu裡能夠放下的電晶體數量和電晶體的「開關」頻率也有限。
乙個cpu的功率，可以用這樣乙個公式來表示：
功耗 ≈ 1
/2 ×負載電容 × 電壓的平方 × 開關頻率 × 電晶體數量
但功耗過多，cpu散熱就跟不上，公式裡功耗和電壓平方成正比，即可降低電壓。
從5mhz主頻的8086到5ghz主頻的intel x，cpu電壓從5v下降到了1v。
從90s到本世紀初，「面向摩爾定律程式設計」的套路越來越用不下去了。奔騰4開始，intel意識到通過提公升主頻「難」以效能提公升。開始推出多核cpu，提公升「吞吐率」而非「響應時間」。即通過並行提高效能。
但要使用這種思想，需滿足以下條件:
這就引出了阿姆達爾定律（amdahl』s law）：
對乙個程式優化後，處理器並行運算之後效率提公升的情況可用如下公式表示：
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比如向量
總共需要120ns。這裡通過並行4個cpu有了4倍的加速度。那麼最終優化後，就有了100/4+20=45ns。
即使增加並行度來提供加速倍數，比如有100個cpu，整個時間也需要100/100+20=21ns，所以並非越多就肯定越快。
無論是簡單提公升主頻，還是增加cpu核心數，通過並行提公升效能，都會遇到瓶頸。
僅靠「堆硬體」，已經不能很好地滿足效能。於是，工程師們需要從其他方面開始下功夫。
在「摩爾定律」和「平行計算」之外，在整個計算機組成層面，還有如下：
深度學習，整個計算過程中基本都是向量矩陣計算。所以用gpu替代cpu，大幅度提公升了深度學習的模型訓練過程，google不滿足gpu效能，還推出了tpu。
現代的工廠裡的生產線叫「流水線」。可以把裝配iphone這樣的任務拆分成乙個個細分的任務，讓每個人都只需要處理一道工序，最大化整個工廠的生產效率。
cpu就是乙個運算工廠，把cpu指令執行的過程進行拆分，細化執行。
參考
計算機組成原理cu 計算機組成原理 計算機概論
現代計算機樣式千奇百怪，常見的有我們的筆記本，台式電腦，也有各種伺服器 手機 攝像頭等都屬於計算機範疇。計算機包含我們看得見摸得著的計算機實體，稱為計算機硬體，如cpu 記憶體 各種掛接裝置等 還有我們看不見摸不著的軟體，它支援著硬體按照我們的預想在操作，包括系統軟體和應用軟體 計算機硬體樣式千奇百...
計算機組成原理
1計算機系統概論 1.1 計算機簡介 計算機由 硬體 和 軟體 組成。硬體 是看得見摸得著的各種電子元器件，各類光，電，機裝置的實物組成，如主機，外設等等。軟體 是看不見摸不著，由人們事先編製成具有各類特殊功能的資訊組成。計算機的三層結構 高階語言 組合語言 機器語言 微指令系統。計算機組成與計算機...
計算機組成原理
1.加法器是如何計算不同型別變數的加法的 分析 加法器的功能就是計算而已，其有兩個輸入端，當兩個輸入端都有資料時，其就進行計算並將結果輸出。輸入到加法器的兩端的資料格式是統一的 可能都是有符號的補碼形式 這就是說，各種型別的變數相加，這些變數在進入加法器輸入端之前，程式都會根據其型別將其轉換為輸入端...