计算机组成原理
1，计算机三大件：
1）CPU(Central Processing Unit)，所有计算在CPU中完成。
2）内存，编写的程序，打开的浏览器，运行的游戏都要加载到内存里才能运行，程序读取的数据、计算的结果，也都要放在内存里，内存越大，加载的东西也就越多。存放在内存里的程序和数据需要被CPU读取，CPU计算完之后再把数据写回到内存，但CPU不能直接插到内存上，反之亦然，于是带来另一大件—主板。
3）CPU和内存都插在主板上，主板的芯片组和总线解决了CPU和内存之间如何通信的问题。芯片组控制数据传输的流转，总线决定数据传输的速度。
2，冯·诺依曼体系结构，即存储程序计算机，可编程和可存储的计算机。
1）包含算术逻辑单元和处理寄存器的处理器单元，用来完成各种算术和逻辑运算，能够完成各种数据的处理和计算工作，也可叫数据通路或运算器。
2）以及指令寄存器和程序计数器的控制器单元，用来控制程序的流程，通常是不同条件下的分支和跳转。
3）存储数据和指令的内存，以及更大容量的外部存储。
4）最后就是输入输出设备。
3，在现在的计算机里，算术逻辑单元和控制器单元共同组成了CPU。
4，所有的计算机程序，都可以抽象为从输入设备读取输入信息，通过运算器和控制器来执行在存储器里的程序，最终把结果输出到输出设备中。
计算机的计时单位：CPU时针
1，计算机的性能衡量有两个指标，一是响应时间，二是吞吐率。提升吞吐率可以多加机器多堆硬件，但性能提升不那么容易。用响应时间衡量性能时存在两个问题：
1）时间不准，计算机可能同时运行多个程序，CPU实际上在各个程序之间来回切换，有些程序运行时还需要从网络、硬盘读取数据到内存和CPU，要准确统计程序的运行时间，需要去掉这些时间。Linux下有个time命令，返回三个值，一个real time，即运行程序整个过程流逝掉的时间Wall Clock Time，一个user time即CPU运行程序在用户态运行指令的时间，一个是sys time即CPU运行程序在操作系统内核里运行指令的时间，程序实际花费的CPU执行时间就是user time加上sys time。
2）即使知道CPU运行时间并不一定可以比较出两个程序的性能差异。除了CPU外，时间性能指标还受到主板、内存等相关硬件的影响。
2，将时间指标拆解，程序CPU执行时间变成CPU时钟周期数(CPU Cycles)和时钟周期时间(Clock Cycle)的乘积。程序的CPU执行时间=CPU时钟周期数*时钟周期时间。
3，最简单的提升性能的方案是缩短时钟周期时间(1/CPU主频)，即提升CPU主频。
1）CPU主频固定的情况下，减少程序需要的CPU时钟周期数。
2）CPU时钟周期数可再次分解为指令数*每条指令的平均时钟周期数(Cycle Per Instruction，CPI)，不同的指令需要的Cycles不同，加法和乘法都对应一条CPU指令，但乘法需要的Cycles比加法多。拆解后程序的CPU执行时间=指令数*CPI*Clock Cycle Time。
4，现代的CPU通过流水线技术(Pipeline)让一条指令需要的CPU Cycle尽可能的少，编绎器将代码编绎成计算机指令时有不同的表示方式。
5，CPU一般被叫做超大规模集成电路，这些电路实际上都是一个个晶体管组合而成，CPU计算其实就是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性能。想要计算的快，一方面在CPU同样的面积里多放晶体管增加密度，另一方面让晶体管打开和关闭的更快一点即提升主频，而这两者都会增加功耗，带来耗电和散热的问题。
1）提升CPU主频带来功耗的问题，功耗～=1/2 *负载电容*电压的平方*开关频率*晶体管数量。
2）同样的面积下增加晶体管，则需要晶体管造得小一点，也就是提升制程。功耗与电压的平方成正比，降低电压能有效地降低功耗。
6，提升主频较难的情况下可通过提升吞吐率通过多核CPU并行提高性能。
1）并行提升性能需要将问题分解成并行的任务，再汇总分解的任务，汇总阶段不可以并行须顺序执行。
2）性能优化中一个经验定律阿姆达尔定律，对一个程序进行优化后，处理器并行运算之后效率提升的情况可以公式表示：优化后的时间=受优化影响的执行时间/加速倍速 + 不受影响的执行时间。
7，在整个计算机组成层面，有几个原则性的性能提升方法：
1）加速大概率事件，在过去几年流行的深度学习，整个计算过程中，99%都是向量和矩阵计算，可通过GPU替代CPU大幅度提升深度学习的模型训练过程。
2）通过流水线提高性能，CPU指令执行过程拆分，细化运行。
3）通过预测提高性能，预先猜测下一步提前进行运算，典型例子是循环访问数组，后续的分支和冒险、局部性原理等CPU和存储系统设计方法，就是利用预测提前进行相应操作，来提升程序性能。