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铁铁科普:你的电脑为什么会卡?看完就明白了

金螳螂建筑装饰股份通讯 2025-02-05 0

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CPU一贯是最被看重的参数之一

但有多少小伙伴只知道和店员说着CPU

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却从来不知道它的真正含义呢

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(图片来自网络侵删)

我们每天利用手机软件,以及在电脑上写方案、敲代码、制作PPT等所有打算机软件的打算,都须要CPU的打算。

此外,航天飞船的制造须要CPU进行前期建模事情;发射韶光、轨道、景象预测、燃料都须要CPU的仿照打算;发射后的实时追踪、内部调度及处理应急问题也都须要CPU精准的打算。

可以说,21世纪,CPU在生活、事情及科学等方方面面都发挥了主要浸染。

本日我们来研究一下:

什么是CPU?

CPU的事理是什么?

CPU和GPU有何联系?

CPU

中心处理器,简称CPU,是现在电子打算机的核心元件,也是信息时期最紧张的器件之一。

CPU的功能紧张是处理打算机软件的数据,将人类的命令转化为机器措辞,并对其他打算机中的设备,如内存、显卡、主板等“提出命令”。
在整台打算系统中,它扮演“老板”的角色。

更形象地说,CPU便是人类的大脑,统统信息都须要它的参与或思考。

CPU由三部分组成:运算器、掌握器与寄存器。

运算器紧张是卖力实行任务,可以理解为“打工人”,它的任务是卖力直接打算干系数据;

掌握器类似于“领导”,任务便是针对不同的须要,给“员工”下达不同的命令;

寄存器则可以理解为掌握器和运算器之间联结的小组,也可以理解成“秘书”,它的紧张事情是折衷掌握器和运算器。

寄存器这个“部门”的事情非常繁琐,掌握器会让它给运算器下达命令,运算器运算的数据太多,也会让寄存器暂时先寄存一部分。
以是,当数据过多时候,寄存器忙不过来就只能暂时招收一些“临时工”——高速缓存。

在寄存器完成不了事情时候,就调用高速缓存来存储数据。
当然临时工也会有等级:一级缓存、二级缓存和三级缓存。
如果三缓也耗尽,那就交给CPU外的内存来缓存。

但是,如果内存也不足了怎么办呢?这时候,你的电脑就开始卡顿了。

CPU运行

在一个弘大的部门中,必须要制订干系的行为规范,才让掌握器能按照规则来下达命令。
这一行为规范便是指令集。

不同设备的指令集可能会不一样。
例如,我们的打算机用的便是繁芜指令集x86,而手机处理器的指令集便是精简指令集ARM。
这两种指令集最大的差异,就在于设计者考虑问题的办法。

举个大略的例子,比如命令一个人用饭,我们该当怎么发布指令呢?

• 直接对他下达“用饭”的命令。

• 命令他“先拿勺子,再舀起一勺饭,然后张嘴,之后送到嘴里,末了咽下去”。

从这里可以看到,对付“命令人用饭”这件事,可以繁芜也可以大略。
而如何演习那个人,则涌现不同的理解。

有人认为,如果我首先给接管命令的人以足够的演习,让他节制各种繁芜技能(即在硬件中实现对应的繁芜功能),那么往后就可以用非常大略的命令让他去做很繁芜的事情——比如只要说一句“用饭”,他就会用饭,这便是“繁芜指令集”的思路。

但是也有人认为这样会让事情变的太繁芜,毕竟接管命令的人要做的事情很繁芜,如果你这时候想让他吃菜,那还得再演习吃菜的技能。
既然如此,我们为什么不把事情分为许多非常基本的步骤呢?

这样的话,虽然下达命令的人轻微累一点,但只须要接管命令的人懂得很少的基本技能,就可以完成同样的事情——比如现在我要他吃菜,只须要把刚刚用饭命令里的“舀起一勺饭”改成“舀起一勺菜”,问题就办理了,这就“精简指令集”的逻辑。

从利用这两种指令集的设备,我们就可以看出指令集的差异了。

• 性能:ARM强在效率,在一些任务相对固定的运用处所,其上风就能发挥得淋漓尽致。
而x86则在专业软件或者综合性事情方面,依然是“大哥”。

• 扩展能力:手机方面,可能直到淘汰产品,我们都不会自行加装例如内存、存储等扩展设备,奉行的原则是够用就好。
而打算机可以通过桥接办法扩展许多设备。

• 功耗:X86的打算机性能强,但是功耗一贯居高不下,ARM方的手机则大概只有几瓦的功耗,因此它更适于便携化与移动化。

CPU和GPU

随着新兴技能的兴起以及突如其来的疫情,共同推动了GPU市场的迅猛发展。
GPU是英文Graphics Processing Unit的缩写,是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算事情的微处理器。
北京邮电大学打算机学院副教授杨旭东表示:

CPU和GPU有很多相同之处,比如两者都是为了完成打算任务而设计的处理器,都遵照冯 · 诺依曼打算机体系构造。
但它们的差别也很明显,CPU的构造属于单指令单数据处理构造,逻辑打算能力强;GPU则是单指令多数据处理构造,数据处理能力强。

也便是说,CPU善于统领全局的繁芜逻辑打算,而GPU善于数据并行打算,因此特殊适宜处理量大且统一的数据。

对付繁芜的2D渲染处理或3D图像处理,CPU就要花费很多的资源去处理,这不仅会降落其他方面的事情效率,也会影相应用体验。
于是CPU就将一些高帧率的游戏画面和高质量的殊效交给GPU去处理。

但另一方面,GPU无法单独事情,必须由CPU进行掌握调用才能事情。
CPU发出指令往后,GPU领取到属于自己的任务才开始事情。

GPU最早是在个人电脑上利用,为理解决多媒体数据处理,后来在移动智能终端上运用,如今人们又把GPU放在做事器端,俗称做事器GPU。
随着通信技能/网络技能的发展,数据处理越来越多放在做事器打算。
杨旭东表示,如今做事器GPU既可以进行专业可视化、打算加速、深度学习等运用,也支持云打算、人工智能等一系列技能的发展,有望成为GPU行业未来运用的重点。

来源:科普中国

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