# 1.9 高级 CPU 设计（Advanced CPU Designs）

## 1.9.1 瓶颈演变

计算机的计算量日益骤增，从 1Hz 到 1GHz 的 CPU 时钟速度（1.7.1 节），每秒需要执行约十亿条指令是非常庞大计算量。

为了提升计算速度，早期的计算机试图减少晶体管（1.2/1.3 节）的切换时间，但最终碰到了物理瓶颈。

另一种方法是通过硬件电路实现相关操作来加快处理速度，比如通过直接在 CPU 硬件层面中使用专门的电路设计除法，直接给 ALU 提供除法指令，而非像 1.8.1 节中举例的那样通过软件来实现。

现代处理器中有许多类似于除法的专门电路来处理图形操作、解码压缩视频、加密文档等，主要为加快处理速度、减少时钟周期。像是 MMX、3DNOW、SSE 等还有额外电路来做更多复杂操作，用于游戏和加密等场景。

硬件实现的便利使得人们很难删掉指令，于是其不断增加——从 Intel 4004 的 46 条指令到现代 CPU 的 上千条指令，CPU 的计算速度越来越快。新的瓶颈不再是时钟周期，而是读取写入数据的 I/O 操作。

数据的读写需要 RAM 的配合，作为独立部件的 RAM 与 CPU 通过「总线」（bus）连接。尽管接近光速传输的电信号可以通过几厘米的总线很快到达（甚至不计寻址、取数、配置、输出的时间），但与每秒处理上亿条指令的 CPU 来说仍有速度差距。

## 1.9.2 缓存

缓存（cache）是内置于 CPU 中的仅有 KB/MB 大小的存储器，其作为中转站/临时空间缓和两者的处理速度差异，避免 CPU 在等待 I/O 操作执行时空等。

因数据通常按顺序处理，故 CPU 从 RAM 取数据时，可一次取一批暂存在缓存中。在 CPU 执行时可以直接取用缓存中的数据，仅耗费 1 个时钟周期。

当 CPU 执行复杂的长运算时，缓存也可充当临时空间用于存储计算中间值。

### 缓存命中

若 CPU 所需数据已在缓存中，称为「缓存命中」（cache hit），反之数据不在缓存中称为「缓存未命中」（cache miss）。

### 脏位

![脏位](/files/SHuWwYUhcOPDqBcLCeeT)

当因计算结果暂存在缓存中等原因，使得缓存中数据与 RAM 中的数据值不一致时，需要通过缓存中的特殊标记位「脏位」（dirty bit）记录，以便之后同步。

### 同步

同步通常发生在缓存已满，但 CPU 又需要使用缓存时。在清理缓存之前，CPU 会先检查脏位，若该位已“脏”则先将数据写回 RAM 后再加载新内容。

## 1.9.2 指令流水线

指令流水线（instruction pipelining）是指当指令执行的各个阶段使用的是 CPU 不同部分时，将其并行处理（parallelize）的执行方式，像是做饭等水开的时候先去切菜。

原本的「取指 -> 解码 -> 执行」需要 3 个时钟周期才能完成一个指令，并行后可以在每个时钟周期内处理 1 个指令，使得其吞吐量（throughput）翻三番。

![指令流水线](/files/ivuMzkYenw2DX95nRyXa)

指令流水线加快了处理速度，也带来了新的问题——数据依赖性（a dependency in the instructions）和执行流（exexution flow）的改变。

### 数据依赖性与乱序执行

指令之间的前后依赖关系称为数据依赖性，比如在读取某个数据时，当前正在执行的指令会修改该数据，我们就会拿到旧数据。流水线处理器（pipelined processors）需要弄清楚这种数据之间的依赖关系，必要时停止流水线操作以避免出错。

在高端的 CPU 中，使用「乱序执行」（out-of-order execution）来最小化流水线的停工时间，这种复杂电路其能够动态性排序有依赖关系的指令。

### 执行流改变与推测执行

“条件跳转”之类的指令会改变程序的执行流，简单的流水线处理器会等待 JUMP 条件值确定后执行，复杂的流水线处理器为避免出现这种空等延迟会采用「推测执行」（speculative execution）。

推测执行是指高端 CPU 会猜测 JUMP 的结果（在岔路口选择路径），提前将指令放进流水线。猜对则立即运行，猜错就清空流水线。

为了减少猜错清空的次数，CPU 厂商使用更为复杂的方法来预测哪条分支更有可能，称为「分支预测」（branch prediction），现代 CPU 的正确率超过 90%。

### 超标量处理器

![超标量处理器](/files/g2uGrylSgkDWwvvfDKit)

理想情况下，指令流水线在 1 个时钟周期完成 1 个指令，而可以在 1个时钟周期完成多个指令的处理器称为「超标量处理器」（superscalar processors）。

这种处理器会一次性处理多条指令（取指令 + 解码），通过增加几个相同的电路执行高频指令，以便同时处理多条指令。比如很多 CPU 中会有 4/8/more 完全相同的 ALU 支持执行多个数学运算。

## 1.9.3 多核处理器

除了上一小节中谈及的优化 1 个指令流的吞吐量来提升 CPU 性能之外，还可以使用多核处理器同时运行多个指令流。

多核处理器是指在一个 CPU 芯片中有多个独立处理单元，其共享缓存等资源，可以合作进行运算。如双核处理器（dual-core processors）或是四核处理器（quad-core processors）。

## 1.9.4 超级计算机

当多核处理器也无法满足运算需求时，可以使用多个多核处理器。最常见的是使用 2 个或是 4 个CPU ，而如果要模拟宇宙形成这种怪兽级别的运算（monster calculations）则需要使用超级计算机（supercomputer）的运算能力。

超级计算机一般拥有着上万个 CPU，每个 CPU 有着上百个核心，每个核心的频率达到 GHz，每秒可以进行亿亿次量级的运算。

截至 2022 年 11 月，[世界上最快的计算机](https://www.top500.org/lists/top500/2022/11/)是美国橡树岭国家实验室的 Frontier，总共超过 8 千万个核心，每个核心的运算是 2GHz，每秒可运行 110.2 亿亿次浮点运算，这也称为每秒浮点运算次数（FLOPS）。


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