核心概念
一、计算性能基础
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响应时间与吞吐量的区别
- 响应时间：系统完成一个任务所需的时间（用户关心的）
- 吞吐量：系统在单位时间内完成的任务数量（管理员关心的）
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性能评估公式
CPU执行时间 = 指令数 × CPI × 时钟周期时间- CPI（Cycles Per Instruction）：每条指令的平均时钟周期数
- 时钟周期时间 = 1 / 主频
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Amdahl定律
- 加速比 = 1 / ((1 - f) + f/s)
- f: 可加速部分的比例
- s: 加速因子
- 结论：整体性能受限于最慢的部分
二、指令集架构（ISA）
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RISC vs CISC
- RISC（精简指令集）：指令固定长度、单周期执行、大量寄存器
- CISC（复杂指令集）：可变长度指令、多周期执行、复杂寻址模式
- 现代趋势：x86内部也采用RISC-like微架构
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ARM架构特点
- load/store架构
- 条件执行
- 32/64位双模式
- 广泛应用在手机和嵌入式领域
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x86-64扩展
- 从32位到64位的平滑过渡
- 新增16个通用寄存器
- 保持了与x86的兼容性
三、流水线技术
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五级流水线
- IF（取指）→ ID（译码）→ EX（执行）→ MEM（访存）→ WB（写回）
- 理想情况下，每个时钟周期完成一条指令
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流水线冒险
- 结构冒险：硬件资源冲突
- 数据冒险：依赖关系导致
- RAW（读后写）：真依赖
- WAR（写后读）：反依赖
- WAW（写后写）：输出依赖
- 控制冒险：分支指令
- 解决方案：分支预测、延迟分支、推测执行
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超标量与VLIW
- 超标量：每个周期发射多条指令（动态调度）
- VLIW：编译器静态调度，处理器动态执行
四、存储层次结构
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局部性原理
- 时间局部性：最近访问的内存位置可能被再次访问
- 空间局部性：附近内存位置可能被访问
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缓存结构
- 直接映射缓存
- 组相联缓存
- 全相联缓存
- L1/L2/L3多级缓存
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缓存替换策略
- FIFO（先进先出）
- LRU（最近最少使用）
- Random（随机）
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虚拟内存
- 页表：虚拟地址到物理地址的映射
- TLB：转换后备缓冲区，加速地址转换
- 缺页中断：页面不在内存时的处理
- 页面置换算法：FIFO、LRU、Optimal
五、并行处理
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SIMD（单指令多数据）
- SSE/AVX指令集
- GPU并行计算
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多核处理器
- 多线程（Thread-level parallelism）
- 多核（Core-level parallelism）
- 共享内存 vs 分布式内存
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GPU计算
- CUDA编程模型
- 数千个核心并行处理
- 适合数据并行任务
六、输入输出系统
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I/O接口标准
- USB（通用串行总线）
- PCIe（高速总线）
- NVMe（固态硬盘协议）
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DMA（直接内存访问）
- 允许外设直接访问内存，无需CPU干预
- 减少CPU负担
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中断与轮询
- 中断：外设主动通知CPU
- 轮询：CPU主动检查外设状态
- 中断方式效率更高
关键公式汇总
- 响应时间 = CPU时间 / 进程数
- 吞吐量 = 进程数 / CPU时间
- CPU时间 = 指令数 × CPI × 时钟周期
- 加速比 = 旧系统性能 / 新系统性能
- Amdahl定律：Speedup = 1 / ((1-f) + f/s)
实践要点
- 代码优化要考虑指令级并行性
- 选择合适的数据结构以利用缓存局部性
- 理解编译器生成的汇编代码
- 测量实际性能，不要仅凭直觉优化
- 关注瓶颈：CPU、内存、I/O哪个是限制因素