深入淺出計算機組成原理 通過CPU主頻看性能（自我提升第8天）

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文章目錄

• • • 深入淺出計算機組成原理
    • • 1、計算機性能的兩個名額
      • 2、計算機的計時機關： CPU時鐘
      • 大家了解了上面的知識點，那接下來就是兩者結合的高光時刻了

深入淺出計算機組成原理

入門四知識點：

1、計算機性能的兩個名額

① 響應時間（Response time）或者叫執行時間（Execution time），表示執行一個程式一共所花的時間。

② 吞吐率（Throughput）或者叫帶寬（Bandwidth），表示一定時間内，計算機可以執行的的指令的多少。

2、計算機的計時機關： CPU時鐘

時間是一個很自然的用來衡量性能的名額，但是用時間來衡量時，有兩個問題。

① 第一個就是時間不“準”。

為什麼不準呢？

1. 計算機可能同時運作着好多個程式，CPU 實際上不停地在各個程式之間進行切換。在這些走掉的時間裡面，很可能 CPU 切換去運作别的程式了。
2. 有些程式在運作的時候，可能要從網絡、硬碟去讀取資料，要等網絡和硬碟把資料讀出來，給到記憶體和 CPU。

是以說，要想準确統計某個程式運作時間，進而去比較兩個程式的實際性能，我們得把這些時間給刨除掉。

而Linux裡面有一個叫 time 的指令，可以幫我們統計出來，同樣的 Wall Clock Time （統計時間是用類似于“掐秒表”一樣，記錄程式運作結束的時間減去程式開始運作的時間。這個時間也叫 Wall Clock Time 或者Elapsed Time，就是在運作程式期間花費的時間）下，程式實際在 CPU 上到底花了多少時間。運作下面代碼：

time seq 1000000 | wc -l  //代碼表示，輸出從 1 到1000000的清單，然後通過通道傳入到wc中，并隻列印出列數
           

這裡不清楚通道的可以看我的部落格 趣談Linux作業系統 熟悉常用指令（自我提升第5天） 不清楚seq的看 這篇部落格 不清楚wc的看菜鳥教程wc

可以得到該結果（當然這是測試CPU運作時間的，是以每個電腦不一樣，同一個電腦也可能不一樣）

1000000

real    0m0.013s
user    0m0.017s
sys     0m0.008s
           

time 指令。它會傳回三個值：

第一個是real time，也就是我們說的Wall Clock Time，也就是運作程式整個過程中流逝掉的時間；

第二個是user time，也就是 CPU 在運作你的程式，在使用者态運作指令的時間（這是執行此程序所消耗的實際CPU時間，其他程序和此程序阻塞的時間并不包括在内）；

第三個是sys time，是 CPU 在運作你的程式，在作業系統核心裡運作指令的時間（即在核心執行系統調用所使用的CPU時間）。

而程式實際花費的 CPU 執行時間（CPU Time），就是 user time 加上 sys time。（程式實際占用的 CPU 時間一般比 Elapsed Time 要少不少）

但是我這裡卻出現了real<user+sys，這是為什麼？

在多處理器的系統上，一個程序如果有多個線程或者有多個子程序可能導緻real time比CPU time（user + sys time）要小，這是因為不同的線程或程序可以并行執行。換句話說，這裡的并行是指真正的并行，不是在單CPU上的多線程并發，如果系統隻有一個CPU（單核），那麼即使多線程，也不會使得real < user + sys。

舉個例子，一個純計算任務，沒有系統調用（即沒有耗費sys time，隻有user time），采用單線程需要執行的時間為8s。那麼在一個四核的機器上，采用并行算法，用4個核一起算，理想上如果完全并行，加速比為4，2s内就能完成，那麼從開始到結束，real time是2s。user time呢？應該是2s * 4 = 8s. 是以此時會出現real < sys + user的情況。

同樣，對于多CPU的機器上的多線程程式，也會有這樣的結果。

參考該篇部落格

這裡不明白可以不用深究！！！！

②其次，即使我們已經拿到了 CPU 時間，我們也不一定可以直接“比較”出兩個程式的性能差異。

這裡又為什麼呢？

1. 即使在同一台計算機上，CPU 可能滿載運作也可能降頻運作，降頻運作的時候自然花的時間會多一些。
2. 除了 CPU 之外，時間這個性能名額還會受到主機闆、記憶體這些其他相關硬體的影響。

是以，我們需要對“時間”這個我們可以感覺的名額進行拆解，把程式的 CPU 執行時間變成 CPU時鐘周期數（CPU Cycles）和 時鐘周期時間（Clock Cycle）的乘積。

程式的 CPU 執行時間 =CPU 時鐘周期數×時鐘周期時間

我們先來了解一下什麼是時鐘周期時間？

這個時鐘周期，在你買電腦的一刻就已經确定了，即是你電腦CPU 的一個“鐘表”能夠識别出來的最小的時間間隔（當然，這個你可以自己去調整）。在 CPU 内部，和我們平時戴的電子石英表類似，有一個叫晶體振蕩器（Oscillator Crystal）的東西，簡稱為晶振。我們把晶振當成 CPU 内部的電子表來使用。晶振帶來的每一次“滴答”，就是時鐘周期時間。而CPU主頻越高，意味着這個表（晶振）走得越快，我們的CPU 也就“被逼”着走得越快。

接下來回到公式，那麼我們想減少程式的CPU執行時間，那我們應該減少時鐘周期時間，即提高主頻，但是這似乎并不是主要的，畢竟這個晶振是固定的，如果不人為改變那麼是不會變短的，要麼就買個更好的，但這不現實，是以我們的目标應該放在：CPU 時鐘周期數

對于 CPU 時鐘周期數，我們可以再做一個分解，把它變成 “ 指令數×每條指令的平均時鐘周期數（Cycles Per Instruction，簡稱 CPI）” 。不同的指令需要的 Cycles 是不同的，加法和乘法都對應着一條 CPU 指令，但是乘法需要的 Cycles 就比加法要多，自然也就慢。是以：

程式的 CPU 執行時間 = 指令數×CPI×時鐘周期時間

是以，如果我們想要解決性能問題，其實就是要優化這三者。

1. 時鐘周期時間，就是計算機主頻，這個取決于計算機硬體。我們所熟知的摩爾定律就一直在不停地提高我們計算機的主頻。比如說，我最早使用的 80386 主頻隻有 33MHz，現在手頭的筆記本電腦就有 2.8GHz，在主頻層面，就提升了将近 100 倍[ 但現在這個方法就不太好實作，因為繼續提高主頻，功耗和散熱都會是問題，而且其它部件跟不上節奏也是白忙活的，這也是為什麼現很多廠家主頻不進反退 ]。
2. 每條指令的平均時鐘周期數 CPI，就是一條指令到底需要多少 CPU Cycle [ 計算機執行一條指令所需的時鐘周期數 ]。在後面講解CPU 結構的時候，我們會看到，現代的 CPU 通過流水線技術（Pipeline），讓一條指令需要的 CPU Cycle 盡可能地少。是以，對于 CPI 的優化，也是計算機組成和體系結構中的重要一環。
3. 指令數，代表執行我們的程式到底需要多少條指令、用哪些指令。這個很多時候就把挑戰交給了編譯器。同樣的代碼，編譯成計算機指令時候，就有各種不同的表示方式。

(這裡大家先了解如何減少CPU執行時間就行)

大家了解了上面的知識點，那接下來就是兩者結合的高光時刻了

1、和搬東西做對比，如果我們的響應時間快（速度快），那自然也可以在相同時間内搬更多的東西，吞吐率自然也就高了。

2、除了提高響應時間，我們還可以多來一些人，例如：現在的多核計算機，就是增加了更多的處理器（增加勞工），那速度自然就上去了（這裡細心的讀者就會發現上面我說了的，即：real<user+sys）。

3、提升吞吐率的辦法有很多。大部分時候，我們隻要多加一些機器，多堆一些硬體就好了。（但是這個也是定性的，是以考慮範圍不大，同：晶振）

4、性能的定義定義成響應時間的倒數，也就是：性能 = 1/ 響應時間（上面了解了時鐘周期，這裡的響應時間[程式運作結束的時間減去程式開始運作的時間]，想必大家也就了解了吧）