我们简单运行一下 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。”

针对汇编代码，我们可以再用汇编器（Assembler）翻译成机器码（Machine Code）。这些机器码由“0”和“1”组成的机器语言表示。这一条条机器码，就是一条条的计算机指令。”

而任何两个实际我们想要传输的数据，海明距离都至少要是 3。你可能会问了，为什么不能是 2 呢？因为如果是 2 的话，那么就会有一个出错的数，到两个正确的数据的海明距离都是 1。当我们看到这个出错的数的时候，我们就不知道究竟应该纠正到那一个数了。”

其实就是计算机体系结构中 RISC 和 CISC 的经典历史路线之争。”

虽然我们不能通过流水线，来减少单条指令执行的“延时”这个性能指标，但是，通过同时在执行多条指令的不同阶段，我们提升了 CPU 的“吞吐率”。在外部看来，我们的 CPU 好像是“一心多用”，在同一时间，同时执行 5 条不同指令的不同阶段。在 CPU 内部，其实它就像生产线一样，不同分工的组件不断处理上游传递下来的内容，而不需要等待单件商品生产完成之后，再启动下一件商品的生产过程。”

SSD 的读取和写入的基本单位，不是一个比特（bit）或者一个字节（byte），而是一个页（Page）。SSD 的擦除单位就更夸张了，我们不仅不能按照比特或者字节来擦除，连按照页来擦除都不行，我们必须按照块来擦除。”

大部分的输入输出设备，都有两个组成部分。第一个是它的接口（Interface），第二个才是实际的 I/O 设备（Actual I/O Device）”

这个“关闭”了的服务器，就和一个被关掉的物理服务器一样，它不会再占用实际的服务器资源。但是，当我们重新打开这个虚拟服务器的时候，里面的数据和应用都在，不需要再重新安装一次。”

因为低延时、高并发、写少读多的+DMP+的+KV+数据库”

一方面，GPU 是一个可以进行“通用计算”的框架，我们可以通过编程，在 GPU 上实现不同的算法。另一方面，现在的深度学习计算，都是超大的向量和矩阵，海量的训练样本的计算。整个计算过程中，没有复杂的逻辑和分支，非常适合 GPU 这样并行、计算能力强的架构。”