女神鎮樓
1、計算機的基本硬體組成===cpu、記憶體和主機板
（1）cpu
計算機最重要的核心配件，叫做**處理器。計算機的所有「計算」都是由 cpu 來進行的。cpu 也是整台計算機中造價最昂貴的部分之一。cpu，一般都被叫作超大規模積體電路（very-large-scale integration，vlsi）。這些電路，實際上都是乙個個電晶體組合而成的。cpu 在計算，其實就是讓電晶體裡面的「開關」不斷地去「開啟」和「關閉」，來組合完成各種運算和功能。
（2）記憶體
程式、開啟的瀏覽器、執行的遊戲，都要載入到記憶體裡才能執行。程式讀取的資料、計算得到的結果，也都要放在記憶體裡。記憶體越大，能載入的東西自然也就越多。存放在記憶體裡的程式和資料，需要被 cpu 讀取，cpu 計算完之後，還要把資料寫回到記憶體。然而 cpu 不能直接插到記憶體上，反之亦然。
（3）主機板
主機板是乙個有著各種各樣，有時候多達數十乃至上百個插槽的配件。cpu 要插在主機板上，記憶體也要插在主機板上。主機板的晶元組（chipset）和匯流排（bus）解決了 cpu 和記憶體之間如何通訊的問題。晶元組控制了資料傳輸的流轉，也就是資料從**到**的問題。匯流排則是實際資料傳輸的高速公路。因此，匯流排速度（bus speed）決定了資料能傳輸得多快。
（4）其他非必要元件
電源、輸入（input）/ 輸出（output）裝置，也就是 i/o 裝置、機箱、風扇、硬碟、顯示卡（gpu）等
2、馮·諾依曼體系結構
（1）包含算術邏輯單元（arithmetic logic unit，alu）和處理器暫存器（processor register）的處理器單元（processing unit），用來完成各種算術和邏輯運算
（2）包含指令暫存器（instruction register）和程式計數器（program counter）的控制器單元（control unit/cu），用來控制程式的流程，通常就是不同條件下的分支和跳轉。
（3）用來儲存資料（data）和指令（instruction）的記憶體。以及更大容量的外部儲存（通常指硬碟）；
（4）輸入輸出裝置。個人電腦的滑鼠鍵盤是輸入裝置，顯示器是輸出裝置。智慧型手機，觸控螢幕既是輸入裝置，又是輸出裝置。而跑在各種雲上的伺服器，則是通過網路來進行輸入和輸出。
任何一台計算機的任何乙個部件都可以歸到運算器、控制器、儲存器、輸入裝置和輸出裝置中，而所有的現代計算機也都是基於這個基礎架構來設計開發的。
而所有的電腦程式，也都可以抽象為從輸入裝置讀取輸入資訊，通過運算器和控制器來執行儲存在儲存器裡的程式，最終把結果輸出到輸出裝置中。而我們所有撰寫的無論高階還是低階語言的程式，也都是基於這樣乙個抽象框架來進行運作的。
學習計算機組成原理，其實就是學習和拆解馮·諾依曼體系結構。
學習控制器、運算器的工作原理，也就是 cpu 是怎麼工作的，以及為何這樣設計；學習記憶體的工作原理，從最基本的電路，到上層抽象給到 cpu 乃至應用程式的介面是怎樣的；學習 cpu 是怎麼和輸入裝置、輸出裝置打交道的。
理解從控制器、運算器、儲存器、輸入裝置以及輸出裝置，從電路這樣的硬體，到最終開放給軟體的介面，是怎麼運作的，為什麼要設計成這樣，以及在軟體開發層面怎麼盡可能用好它。
3、計算機組成原理知識地圖
4、「效能」介紹：效能可以看做時間的倒數
計算機效能中，有兩個重要的指標：、吞吐率
（1）響應時間指的就是，我們執行乙個程式，到底需要花多少時間。花的時間越少，自然效能就越好。
（2）吞吐率是指在一定的時間範圍內，到底能處理多少事情。這裡的「事情」，在計算機裡就是處理的資料或者執行的程式指令。
5、cpu指標：計算機的計時單位
雖然時間是乙個很自然的用來衡量效能的指標，但是用時間來衡量時，有兩個問題。
（1）時間不准：計算機可能同時執行著好多個程式，cpu 實際上不停地在各個程式之間進行切換。在這些走掉的時間裡面，很可能 cpu 切換去執行別的程式了。而且，有些程式在執行的時候，可能要從網路、硬碟去讀取資料，要等網路和硬碟把資料讀出來，給到記憶體和 cpu。所以說，要想準確統計某個程式執行時間，進而去比較兩個程式的實際效能，我們得把這些時間給刨除掉。
（2）即使已經拿到了 cpu 時間，也不一定可以直接「比較」出兩個程式的效能差異。即使在同一臺計算機上，cpu 可能滿載執行也可能降頻執行，降頻執行的時候自然花的時間會多一些。
除了 cpu 之外，時間這個效能指標還會受到主機板、記憶體這些其他相關硬體的影響。所以，需要對「時間」這個可以感知的指標進行拆解，把程式的 cpu 執行時間變成 cpu 時鐘週期數（cpu cycles）和 時鐘週期時間（clock cycle）的乘積。
程式的 cpu 執行時間 =cpu 時鐘週期數×時鐘週期時間
最簡單的提公升效能方案，自然縮短時鐘週期時間，也就是提公升主頻。換句話說，就是換一塊好一點的 cpu。如果能夠減少程式需要的 cpu 時鐘週期數量，一樣能夠提公升程式效能。
對於 cpu 時鐘週期數，可以再做乙個分解，把它變成「指令數×每條指令的平均時鐘週期數（cycles per instruction，簡稱 cpi）」。不同的指令需要的 cycles 是不同的，加法和乘法都對應著一條 cpu 指令，但是乘法需要的 cycles 就比加法要多，自然也就慢。在這樣拆分了之後，我們的程式的 cpu 執行時間就可以變成這樣三個部分的乘積。
程式的 cpu 執行時間 = 指令數×cpi×clock cycle time
提公升效能需要優化的3個方面：
（1）時鐘週期時間，就是計算機主頻，這個取決於計算機硬體。
（2）每條指令的平均時鐘週期數 cpi，就是一條指令到底需要多少 cpu cycle。
（3）指令數，代表執行我們的程式到底需要多少條指令、用哪些指令。這個很多時候就把挑戰交給了編譯器。同樣的**，編譯成計算機指令時候，就有各種不同的表示方式。
6、從哪些方面提公升「效能」
cpu效能裡面有乙個公式：
程式的 cpu 執行時間 = 指令數×cpi×clock cycle time
提公升計算機的效能，我們可以從指令數、cpi以及cpu 主頻這三個地方入手。
（1）在 cpu 上多放一點電晶體，不斷提公升 cpu 的時鐘頻率，這樣就能讓 cpu 變得更快，程式的執行時間就會縮短。但是這樣會有乙個極限，導致功耗增加太多，就會導致 cpu 散熱跟不上。
（2）並行提高效能，提公升吞吐率，現在用的 2 核、4 核，乃至 8 核的 cpu就是這種方式。
並不是所有問題，都可以通過並行提高效能來解決。如果想要使用這種思想，需要滿足這樣幾個條件。
第一，需要進行的計算，本身可以分解成幾個可以並行的任務。好比上面的乘法和加法計算，幾個人可以同時進行，不會影響最後的結果。
第二，需要能夠分解好問題，並確保幾個人的結果能夠彙總到一起。
第三，在「彙總」這個階段，是沒有辦法並行進行的，還是得順序執行，一步一步來。
這就引出了我們在進行效能優化中，常常用到的乙個經驗定律，阿姆達爾定律（amdahl』s law）。這個定律說的就是，對於乙個程式進行優化之後，處理器並行運算之後效率提公升的情況。具體可以用這樣乙個公式來表示：
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
現在無論是簡單地通過提公升主頻，還是增加更多的 cpu 核心數量，通過並行來提公升效能，都會遇到相應的瓶頸。僅僅簡單地通過「堆硬體」的方式，在今天已經不能很好地滿足我們對於程式效能的期望了。
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計算機組成原理cu 計算機組成原理 計算機概論
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