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计算机组成原理|浅谈计算机性能
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作，主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。
关键词: 性能，CPU，响应时间，主频，功耗，电压，并行…
前言
目前所有的文章思想格式都是:知识+情感。
知识:对于所有的知识点的描述。力求不含任何的自我感情色彩。
情感:用我自己的方式，解读知识点。力求通俗易懂，完美透析知识。
正文
计算机性能的衡量标准
衡量计算机性能的标准有两个，分别是响应时间（Response time）和吞吐率（Throughput）。
1.响应时间，也称为执行时间（Execution time）。表示的是，计算机执行一段程序的总时间。
2.吞吐率，也称为带宽（Bandwidth）。表示的是，计算机执行一段程序每一次执行的量。
注意:存在一个响应时间与吞吐率的关系，即响应时间=吞吐率x执行次数。
响应时间
首先，得知可以提高响应时间进而提高计算机性能。然而，在计算机中，影响响应时间的主要因素是CPU的性能。
一般性能测试
性能，可以看成是响应时间的倒数，即
** 性能 = 1/响应时间**
此时，只要保证响应时间越短，性能的数值就越好。
问题:响应时间怎么来，是现实生活中的时间吗？
回答: 当然不是!
第一种情况，CPU不可能做到只运行一个程序，首先是不是需要支持操作系统在运行，才可以进而运行测试程序。在真实的环境中，CPU会在不同的进程中切换，运行程序，单位是GHz，人是感觉不到的。
第二种情况，CPU会处于满载运行与降频运行两种模式，对应的运行结果当然是不一样的!并且，你需要想一下，硬件的当前状态无时无刻都在变化，没法保证一致。
了解内容:在实际生活中，评价一个计算机性能的第三方机构叫SPEC（Standard Performance Evaluation Corporation），主要是提供的 CPU 基准测试程序，通过数十个不同的计算程序，对于 CPU 的性能给出一个最终评分。
CPU性能测试
在了解了一般的性能测试之后，针对CPU，我们可以得到新的性能测试方法，引入CPU时钟周期，即
性能 = 1/(CPU时钟周期数 x CPU时钟周期)
在上式中，CPU的时钟周期，就是我们CPU 的主频（Frequency/Clock Rate）。我的主机是2.81GHz，表示1秒的时间内，可以执行的简单指令的数量是 2.8G 条。
所以，可以引入指令，得到新的性能公式:
性能 = 1/(指令数x每条指令的平均周期数 x CPU时钟周期)
即，可以优化性能就有了三个方面:
1.指令数，通过编译器将指定数减少，属于指令设计层面。
2.每条指定数的平均周期数，也叫作PCI(Cycles Per Instruction)，通过提高CPU技术实现减少平均周期数，属于CPU设计层面。
3.CPU时钟周期，通过提升CPU的主频，获得更小的CPU时钟周期，属于电路硬件层面。
了解内容:这里会涉及晶振的概念，玩过单片机的都知道有个晶振的东西，CPU内部有个类似的东西。
在打游戏，或者图像渲染的时候，会有一个超频的概念，就是将计算机的实际主频调快，这是可以认为调整的，只不过会出现散热问题而已。
CPU主频优化
通过上面，了解到可以通过提高CPU的主频，进而获得更高的性能。
先了解一下CPU的构成。CPU，一般都被叫作超大规模集成电路（Very-Large-Scale Integration，VLSI）。其内部，包含亿级别的晶体管，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。
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
从上式，可以看出电压与功耗是平方的关系，晶体管数量与功耗成线性关系。运用我们聪明的1+1=2的大脑，肯定是保证功耗不大的情况下，优先降低电压，其次增加晶体管的数量。
注意: CPU功率可不能搞的很大，笔记本可不是插电源的，需要携带，一个小时电就用完了，这是不理想的，当然一个月不充电也是幻想状态~
CPU的电压可不能随便小，理论上是只要保证有电压就可以，但实际是电压太小了，晶体管的打开与关闭就不工作….
CPU内部的晶体管的数量，也不能无限多，受限于CPU的体积，CPU工作会散热的，太多了不适合散热，会使得CPU罢工~
了解内容:相同的体积增加晶体管的数量，那就必须将晶体管做小，这就是提升制程。
在自己组装台式机的时候，CPU还是当然是盒装好，但是散片其实也还行，毕竟目前CPU的工艺，可不是假货能模仿的，给钱都做不出来….
吞吐率
当看了响应时间的优化之后，再看吞吐率优化，直接是简单的很，一句话概括吞吐率核心思想:人多力量大。
借助于并行的思想，实现多核CPU工作，实现性能优化，毕竟响应时间的优化已经步履艰难了。
并行基于一个经验定律，即阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。
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
基于上式，想要提升性能，就是获得更小的 优化后的执行时间，只能从增加加速倍数出发。
注意: 受优化影响的执行时间表示的是可以并行执行的时间，加速倍数正是并行的CPU核心数。
虽然可以使用并行思想，提升计算机性能，但是并行依然受限制与于 不受影响的执行时间，这一段时间依然是串行的执行。并且会有一个极限值，无论提高多少加速倍数，时间变化不大。
总结
本文，讲述计算机性能的提升，提出了基于响应时间的性能优化，基于吞吐率的性能优化。
基于响应时间的优化，可以提升CPU的主频，降低CPU的电压，提高晶体管的数量，但是受限制于CPU的散热与功耗。
基于吞吐率的优化，可以进行并行，但是依然受限制于不能并行的部分。
还可以基于大概率事件选择GPU运算，代替CPU；使用CPU的流水线技术；使用预测提高性能。
了解内容:计算机显卡内部就是GPU。
CPU的预测，会对CPU内部一、二级缓存变量调用产生影响。
结束语
最近在深入挖掘计算机的底层知识，不仅仅是学习知识，对于计算机这个世界也有了新的认识，状态很好!感觉自己收获很多!
希望自己可以一直挖下去~
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/155675.html原文链接：https://javaforall.net
