深入浅出计算机组成原理
徐文浩
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入门篇 (5讲)
开篇词 | 为什么你需要学习计算机组成原理?
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01 | 冯·诺依曼体系结构:计算机组成的金字塔
02 | 给你一张知识地图,计算机组成原理应该这么学
03 | 通过你的CPU主频,我们来谈谈“性能”究竟是什么?
04 | 穿越功耗墙,我们该从哪些方面提升“性能”?
原理篇:指令和运算 (12讲)
05 | 计算机指令:让我们试试用纸带编程
06 | 指令跳转:原来if...else就是goto
07 | 函数调用:为什么会发生stack overflow?
08 | ELF和静态链接:为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行?
09 | 程序装载:“640K内存”真的不够用么?
10 | 动态链接:程序内部的“共享单车”
11 | 二进制编码:“手持两把锟斤拷,口中疾呼烫烫烫”?
12 | 理解电路:从电报机到门电路,我们如何做到“千里传信”?
13 | 加法器:如何像搭乐高一样搭电路(上)?
14 | 乘法器:如何像搭乐高一样搭电路(下)?
15 | 浮点数和定点数(上):怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息?
16 | 浮点数和定点数(下):深入理解浮点数到底有什么用?
原理篇:处理器 (18讲)
17 | 建立数据通路(上):指令+运算=CPU
18 | 建立数据通路(中):指令+运算=CPU
19 | 建立数据通路(下):指令+运算=CPU
20 | 面向流水线的指令设计(上):一心多用的现代CPU
21 | 面向流水线的指令设计(下):奔腾4是怎么失败的?
22 | 冒险和预测(一):hazard是“危”也是“机”
23 | 冒险和预测(二):流水线里的接力赛
24 | 冒险和预测(三):CPU里的“线程池”
25 | 冒险和预测(四):今天下雨了,明天还会下雨么?
26 | Superscalar和VLIW:如何让CPU的吞吐率超过1?
27 | SIMD:如何加速矩阵乘法?
28 | 异常和中断:程序出错了怎么办?
29 | CISC和RISC:为什么手机芯片都是ARM?
30 | GPU(上):为什么玩游戏需要使用GPU?
31 | GPU(下):为什么深度学习需要使用GPU?
32 | FPGA和ASIC:计算机体系结构的黄金时代
33 | 解读TPU:设计和拆解一块ASIC芯片
34 | 理解虚拟机:你在云上拿到的计算机是什么样的?
原理篇:存储与I/O系统 (17讲)
35 | 存储器层次结构全景:数据存储的大金字塔长什么样?
36 | 局部性原理:数据库性能跟不上,加个缓存就好了?
37 | 高速缓存(上):“4毫秒”究竟值多少钱?
38 | 高速缓存(下):你确定你的数据更新了么?
39 | MESI协议:如何让多核CPU的高速缓存保持一致?
40 | 理解内存(上):虚拟内存和内存保护是什么?
41 | 理解内存(下):解析TLB和内存保护
42 | 总线:计算机内部的高速公路
43 | 输入输出设备:我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1”
44 | 理解IO_WAIT:I/O性能到底是怎么回事儿?
45 | 机械硬盘:Google早期用过的“黑科技”
46 | SSD硬盘(上):如何完成性能优化的KPI?
47 | SSD硬盘(下):如何完成性能优化的KPI?
48 | DMA:为什么Kafka这么快?
49 | 数据完整性(上):硬件坏了怎么办?
50 | 数据完整性(下):如何还原犯罪现场?
51 | 分布式计算:如果所有人的大脑都联网会怎样?
应用篇 (5讲)
52 | 设计大型DMP系统(上):MongoDB并不是什么灵丹妙药
53 | 设计大型DMP系统(下):SSD拯救了所有的DBA
54 | 理解Disruptor(上):带你体会CPU高速缓存的风驰电掣
55 | 理解Disruptor(下):不需要换挡和踩刹车的CPU,有多快?
结束语 | 知也无涯,愿你也享受发现的乐趣
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答疑与加餐 (5讲)
特别加餐 | 我在2019年F8大会的两日见闻录
FAQ第一期 | 学与不学,知识就在那里,不如就先学好了
用户故事 | 赵文海:怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜
FAQ第二期 | 世界上第一个编程语言是怎么来的?
特别加餐 | 我的一天怎么过?
深入浅出计算机组成原理
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21 | 面向流水线的指令设计(下):奔腾4是怎么失败的?

徐文浩 2019-06-12
上一讲,我给你初步介绍了 CPU 的流水线技术。乍看起来,流水线技术是一个提升性能的灵丹妙药。它通过把一条指令的操作切分成更细的多个步骤,可以避免 CPU“浪费”。每一个细分的流水线步骤都很简单,所以我们的单个时钟周期的时间就可以设得更短。这也变相地让 CPU 的主频提升得很快。
这一系列的优点,也引出了现代桌面 CPU 的最后一场大战,也就是 Intel 的 Pentium 4 和 AMD 的 Athlon 之间的竞争。在技术上,这场大战 Intel 可以说输得非常彻底,Pentium 4 系列以及后续 Pentium D 系列所使用的 NetBurst 架构被完全抛弃,退出了历史舞台。但是在商业层面,Intel 却通过远超过 AMD 的财力、原本就更大的市场份额、无所不用的竞争手段,以及最终壮士断腕般放弃整个 NetBurst 架构,最终依靠新的酷睿品牌战胜了 AMD。
在此之后,整个 CPU 领域竞争的焦点,不再是 Intel 和 AMD 之间的桌面 CPU 之战。在 ARM 架构通过智能手机的快速普及,后来居上,超越 Intel 之后,移动时代的 CPU 之战,变成了高通、华为麒麟和三星之间的“三国演义”。

“主频战争”带来的超长流水线

我们在第 3 讲里讲过,我们其实并不能简单地通过 CPU 的主频,就来衡量 CPU 乃至计算机整机的性能。因为不同的 CPU 实际的体系架构和实现都不一样。同样的 CPU 主频,实际的性能可能差别很大。所以,在工业界,更好的衡量方式通常是,用 SPEC 这样的跑分程序,从多个不同的实际应用场景,来衡量计算机的性能。
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精选留言(11)

  • -W.LI-
    老师好!所以Java在编译成机器码的时候会设计到指令重排序,就是为了把没有依赖关系的指令放一起,可以用流水线并发来提高效率是么?。然后再多线程里面就会采用一些关键字volatile禁止指令重排,保证数据在多线程之间的可见性。
    2019-06-23
    1
    5
  • 有米
    指令重排如何理解呢?是不是跟文中所讲的乱序执行有关系?
    2019-06-17
    2
  • Linuxer
    条件分枝也是一种依赖吧
    2019-06-12
    2
  • 殷勤的匠人
    ...单个时钟周期内能够完成的事情变少了。所以,只有提升时钟周期,CPU 在指令的响应时间...

    此處筆誤。應是降低週期,提升「主頻」。
    2019-06-12
    2
  • 活的潇洒
    “大家判断一个CPU的性能,通常只看CPU的主频。而CPU的厂商们也通过不停地提升主频,把主频当成技术竞赛的核心指标。”

    day21 笔记:https://www.cnblogs.com/luoahong/p/11436070.html
    2019-09-01
  • 小先生
    老师,我有个疑问,盼回答
    在 20 讲里,说过一个时钟周期对应一个流水线级的操作。
    IPC(Instruction Per Cycle)表示的应该是每个时钟周期的平均指令数。
    一个指令一般由多级流水线操作组成,那 IPC 是如何做到大于 1 的呢?,当前我的理解至多等于 1
    谢谢!
    2019-08-21
    1
  • Dashing
    想到一个总线,总线是不能同时使用的。
    2019-08-08
  • Lrwin
    我想请教一下老师,既然cpu指令流水线可以根据其相关关系,进行指令重排序,那如果我在做编程的时候,使用纯函数的方式编写程序(函数式编程),因为纯函数是无状态、无依赖的。

    理论上,那就可以以函数为单位的任何指令进行流水线排序,是不是这样可以解除程序的依赖关系。

    如果不考虑奔腾四处理器功耗问题,只对于流水线技术来讲,20级流水线是不是也是可以的?
    2019-08-08
  • 瀚海星尘
    讲就先后顺序的都算依赖,比如控制,分支,循环数组等
    2019-07-24
  • 免费的人
    比如下一条该取哪一条指令决定于上一条指令的结果,if...else...分支
    2019-06-12
  • 陈华应
    老师,为什么没有依赖关系的指令的流水级可以并行执行?
    2019-06-12
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