在選購電腦時

CPU一直是最被看重的參數之一

但有多少小夥伴隻知道和店員說着CPU

卻從來不知道它的真正含義呢

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我們每天使用手機軟件，以及在電腦上寫方案、敲代碼、制作PPT等所有計算機軟件的計算，都需要CPU的計算。

此外，航天飛船的制造需要CPU進行前期建模工作；發射時間、軌道、天氣預測、燃料都需要CPU的模拟計算；發射後的實時追蹤、内部調度及處理應急問題也都需要CPU精準的計算。

可以說，21世紀，CPU在生活、工作及科學等方方面面都發揮了重要作用。

今天我們來研究一下：

什麼是CPU？

CPU的原理是什麼？

CPU和GPU有何聯系？

CPU

中央處理器，簡稱CPU，是現在電子計算機的核心元件，也是信息時代最主要的器件之一。

CPU的功能主要是處理計算機軟件的數據，将人類的命令轉化為機器語言，并對其他計算機中的設備，如内存、顯卡、主闆等“提出命令”。在整台計算系統中，它扮演“老闆”的角色。

更形象地說，CPU就是人類的大腦，一切信息都需要它的參與或思考。

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CPU由三部分組成：運算器、控制器與寄存器。

運算器主要是負責執行任務，可以理解為“打工人”，它的任務是負責直接計算相關數據；

控制器類似于“領導”，任務就是針對不同的需要，給“員工”下達不同的命令；

寄存器則可以理解為控制器和運算器之間聯絡的小組，也可以理解成“秘書”，它的主要工作是協調控制器和運算器。

CPU原理圖，圖源中國科普博覽王智豪

寄存器這個“部門”的事情非常繁瑣，控制器會讓它給運算器下達命令，運算器運算的數據太多，也會讓寄存器暫時先寄存一部分。所以，當數據過多時候，寄存器忙不過來就隻能暫時招收一些“臨時工”——高速緩存。

在寄存器完成不了工作時候，就調用高速緩存來存儲數據。當然臨時工也會有等級：一級緩存、二級緩存和三級緩存。如果三緩也耗盡，那就交給CPU外的内存來緩存。

但是，如果内存也不夠了怎麼辦呢？這時候，你的電腦就開始卡頓了。

CPU運行

在一個龐大的部門中，必須要制定相關的行為規範，才讓控制器能按照規則來下達命令。這一行為規範就是指令集。

不同設備的指令集可能會不一樣。例如，我們的計算機用的就是複雜指令集x86，而手機處理器的指令集就是精簡指令集ARM。這兩種指令集最大的區别，就在于設計者考慮問題的方式。

舉個簡單的例子，比如命令一個人吃飯，我們應該怎麼發布指令呢？

• 直接對他下達“吃飯”的命令。

• 命令他“先拿勺子，再舀起一勺飯，然後張嘴，之後送到嘴裡，最後咽下去”。

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從這裡可以看到，對于“命令人吃飯”這件事，可以複雜也可以簡單。而如何訓練那個人，則出現不同的理解。

有人認為，如果我首先給接受命令的人以足夠的訓練，讓他掌握各種複雜技能（即在硬件中實現對應的複雜功能），那麼以後就可以用非常簡單的命令讓他去做很複雜的事情——比如隻要說一句“吃飯”，他就會吃飯，這就是“複雜指令集”的思路。

但是也有人認為這樣會讓事情變的太複雜，畢竟接受命令的人要做的事情很複雜，如果你這時候想讓他吃菜，那還得再訓練吃菜的技能。既然如此，我們為什麼不把事情分為許多非常基本的步驟呢？

這樣的話，雖然下達命令的人稍微累一點，但隻需要接受命令的人懂得很少的基本技能，就可以完成同樣的工作——比如現在我要他吃菜，隻需要把剛剛吃飯命令裡的“舀起一勺飯”改成“舀起一勺菜”，問題就解決了，這就“精簡指令集”的邏輯。

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從利用這兩種指令集的設備，我們就可以看出指令集的區别了。

• 性能：ARM強在效率，在一些任務相對固定的應用場合，其優勢就能發揮得淋漓盡緻。而x86則在專業軟件或者綜合性工作方面，依然是“大哥”。

• 擴展能力：手機方面，可能直到淘汰産品，我們都不會自行加裝例如内存、存儲等擴展設備，奉行的原則是夠用就好。而計算機可以通過橋接方式擴展許多設備。

• 功耗：X86的計算機性能強，但是功耗一直居高不下，ARM方的手機則大概隻有幾瓦的功耗，因此它更适于便攜化與移動化。

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CPU和GPU

随着新興技術的興起以及突如其來的疫情，共同推動了GPU市場的迅猛發展。GPU是英文Graphics Processing Unit的縮寫，是一種專門為PC或者嵌入式設備進行圖像運算工作的微處理器。北京郵電大學計算機學院副教授楊旭東表示：

CPU和GPU有很多相同之處，比如兩者都是為了完成計算任務而設計的處理器，都遵循馮 · 諾依曼計算機體系結構。但它們的差别也很明顯，CPU的結構屬于單指令單數據處理結構，邏輯計算能力強；GPU則是單指令多數據處理結構，數據處理能力強。

也就是說，CPU擅長統領全局的複雜邏輯計算，而GPU擅長數據并行計算，因此特别适合處理量大且統一的數據。

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對于複雜的2D渲染處理或3D圖像處理，CPU就要花費很多的資源去處理，這不僅會降低其他方面的工作效率，也會影響使用體驗。于是CPU就将一些高幀率的遊戲畫面和高質量的特效交給GPU去處理。

但另一方面，GPU無法單獨工作，必須由CPU進行控制調用才能工作。CPU發出指令以後，GPU領取到屬于自己的任務才開始工作。

GPU最早是在個人電腦上使用，為了解決多媒體數據處理，後來在移動智能終端上應用，如今人們又把GPU放在服務器端，俗稱服務器GPU。随着通信技術/網絡技術的發展，數據處理越來越多放在服務器計算。楊旭東表示，如今服務器GPU既可以進行專業可視化、計算加速、深度學習等應用，也支持雲計算、人工智能等一系列技術的發展，有望成為GPU行業未來應用的重點。

來源:陝西科普

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