1. 早期计算机提速方式

• 减少晶体管的切换时间，但是最终会遇到瓶颈，所以芯片厂商发明各种新技术来提升性能
• 这样使得运算更快，也可以处理更复杂的任务

2. 早起使用减法来实现除法的功能效率低

• 例如：16/4，会执行为 16-4-4-4，碰到 0 或者负数才停下
• 但是这种方法需要多个时钟周期，很低效
• 现代 CPU 直接在硬件层面设计了除法，可以直接给 ALU 除法指令

3. 指令数量不断增加

• 人们习惯了它的便利就很难删掉，所以为了兼容旧指令集，指令数量越来越多
• 英特尔 4004，第一个集成 CPU，有 46 条指令，但是现代处理器有上千条指令，有各种巧妙复杂的电路
• 超高的时钟速度带来另外一个问题：如何快速传递数据给 CPU ？

4. 快速传递数据给 CPU

• RAM 是 CPU 之外的独立组件，意味着数据要用线来传递，叫「总线」
• 电信号的传输接近光速，但 CPU 每秒可以处理上亿条指令，很小的延迟也会造成问题
• RAM 需要时间找地址、取数据、配置、输出数据，一条「从内存读数据」的指令可能要多个时钟周期，CPU 空等数据
• 提升性能的解决的方法之一是给 CPU 加点 RAM，叫「缓存」
  • 缓存离 CPU 近，一个时钟周期就能给数据，所以 CPU 不用空等，比反复去 RAM 拿数据快的多
  • 如果想要的数据已经在缓存，叫「缓存命中」
  • 如果想要的数据不在缓存，叫「缓存未命中」
  • 缓存也可以当临时空间，存一些中间值，适合长/复杂的运算
• 缓存里每块共建，有一个特殊的标记，叫「脏位」
  • 同步一般发生在当缓存满了而 CPU 又要缓存时，在清理缓存腾出空间之前，会先检查「脏位」
  • 如果是「脏」的，在加载新内容之前，会把数据写回 RAM
• 提升性能的解决的方法之二是「指令流水线」
  • 使用「并行处理」进一步提高效率，即「执行」一个指令时，同时「解码」下一个指令，「读取」下个指令，不同任务重叠执行，同时用上 CPU 里所有部分
  • 带来的问题：
    • 指令之间的依赖关系。例如：你在读某个数据，而正在执行的指令会修改这个数据，也就是说拿到的是旧数据，因此流水线处理器，要先弄清数据依赖性，必要时停止流水线，避免出问题
    • 「乱序执行」高端 CPU，比如笔记本和手机里那种，会更进一步，动态排序有依赖关系的指令，最小化流水线的停工时间，这叫乱序执行。
    • 「条件跳转」，这些指令会改变程序的执行流
    • 「推测执行」高端 CPU 会猜哪条路的可能性大一些，然后提前把指令放进流水线
    • 「分支预测」为了尽可能减少清空流水线的次数，CPU 厂商开发了复杂的方法，来猜测那条分支更有可能。
• 提升性能的解决的方法之三是「同时运行多个指令流」
  • 使用多核处理器
  • 超级计算机
    • 如果要做怪兽级运算，比如模拟宇宙形成，则需要更强大的计算能力
    • 世界上最快的计算机在中国无锡的国家超算中心
      • 神威·太湖之光有 40960 个 CPU，每个 CPU 有 256 个核心
      • 总共超过1千万个核心，每个核心的频率时 1.45GHz
      • 每秒可以进行 9.3 亿亿次浮点数运算，也叫「每秒浮点运算次数」

5. 总结

• 这些年处理器不但大大提高了速度，而且变得更复杂，用各种技巧，榨干每个时钟周期，做尽可能多的运算
• 我们的人物是利用这些运算能离，做又酷又实用的事，编程就是为了这个