你的电脑为什么会卡？看完就明白了...

CPU一贯是最被看重的参数之一

但有多少小伙伴只知道和店员说着CPU

却从来不知道它的真正含义呢

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我们每天利用手机软件，以及在电脑上写方案、敲代码、制作PPT等所有打算机软件的打算，都须要CPU的打算。

此外，航天飞船的制造须要CPU进行前期建模事情；发射韶光、轨道、景象预测、燃料都须要CPU的仿照打算；发射后的实时追踪、内部调度及处理应急问题也都须要CPU精准的打算。

可以说，21世纪，CPU在生活、事情及科学等方方面面都发挥了主要浸染。

本日我们来研究一下：

什么是CPU？

CPU的事理是什么？

CPU和GPU有何联系？

CPU

中心处理器，简称CPU，是现在电子打算机的核心元件，也是信息时期最紧张的器件之一。

CPU的功能紧张是处理打算机软件的数据，将人类的命令转化为机器措辞，并对其他打算机中的设备，如内存、显卡、主板等“提出命令”。
在整台打算系统中，它扮演“老板”的角色。

更形象地说，CPU便是人类的大脑，统统信息都须要它的参与或思考。

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CPU由三部分组成：运算器、掌握器与寄存器。

运算器紧张是卖力实行任务，可以理解为“打工人”，它的任务是卖力直接打算干系数据；

掌握器类似于“领导”，任务便是针对不同的须要，给“员工”下达不同的命令；

寄存器则可以理解为掌握器和运算器之间联结的小组，也可以理解成“秘书”，它的紧张事情是折衷掌握器和运算器。

CPU事理图，图源中国科普博览王智豪

寄存器这个“部门”的事情非常繁琐，掌握器会让它给运算器下达命令，运算器运算的数据太多，也会让寄存器暂时先寄存一部分。
以是，当数据过多时候，寄存器忙不过来就只能暂时招收一些“临时工”——高速缓存。

在寄存器完成不了事情时候，就调用高速缓存来存储数据。
当然临时工也会有等级：一级缓存、二级缓存和三级缓存。
如果三缓也耗尽，那就交给CPU外的内存来缓存。

但是，如果内存也不足了怎么办呢？这时候，你的电脑就开始卡顿了。

CPU运行

在一个弘大的部门中，必须要制订干系的行为规范，才让掌握器能按照规则来下达命令。
这一行为规范便是指令集。

不同设备的指令集可能会不一样。
例如，我们的打算机用的便是繁芜指令集x86，而手机处理器的指令集便是精简指令集ARM。
这两种指令集最大的差异，就在于设计者考虑问题的办法。

举个大略的例子，比如命令一个人用饭，我们该当怎么发布指令呢？

• 直接对他下达“用饭”的命令。

• 命令他“先拿勺子，再舀起一勺饭，然后张嘴，之后送到嘴里，末了咽下去”。

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从这里可以看到，对付“命令人用饭”这件事，可以繁芜也可以大略。
而如何演习那个人，则涌现不同的理解。

有人认为，如果我首先给接管命令的人以足够的演习，让他节制各种繁芜技能（即在硬件中实现对应的繁芜功能），那么往后就可以用非常大略的命令让他去做很繁芜的事情——比如只要说一句“用饭”，他就会用饭，这便是“繁芜指令集”的思路。

但是也有人认为这样会让事情变的太繁芜，毕竟接管命令的人要做的事情很繁芜，如果你这时候想让他吃菜，那还得再演习吃菜的技能。
既然如此，我们为什么不把事情分为许多非常基本的步骤呢？

这样的话，虽然下达命令的人轻微累一点，但只须要接管命令的人懂得很少的基本技能，就可以完成同样的事情——比如现在我要他吃菜，只须要把刚刚用饭命令里的“舀起一勺饭”改成“舀起一勺菜”，问题就办理了，这就“精简指令集”的逻辑。

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从利用这两种指令集的设备，我们就可以看出指令集的差异了。

• 性能：ARM强在效率，在一些任务相对固定的运用处所，其上风就能发挥得淋漓尽致。
而x86则在专业软件或者综合性事情方面，依然是“大哥”。

• 扩展能力：手机方面，可能直到淘汰产品，我们都不会自行加装例如内存、存储等扩展设备，奉行的原则是够用就好。
而打算机可以通过桥接办法扩展许多设备。

• 功耗：X86的打算机性能强，但是功耗一贯居高不下，ARM方的手机则大概只有几瓦的功耗，因此它更适于便携化与移动化。

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CPU和GPU

随着新兴技能的兴起以及突如其来的疫情，共同推动了GPU市场的迅猛发展。
GPU是英文Graphics Processing Unit的缩写，是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算事情的微处理器。
北京邮电大学打算机学院副教授杨旭东表示：

CPU和GPU有很多相同之处，比如两者都是为了完成打算任务而设计的处理器，都遵照冯 诺依曼打算机体系构造。
但它们的差别也很明显，CPU的构造属于单指令单数据处理构造，逻辑打算能力强；GPU则是单指令多数据处理构造，数据处理能力强。

也便是说，CPU善于统领全局的繁芜逻辑打算，而GPU善于数据并行打算，因此特殊适宜处理量大且统一的数据。

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对付繁芜的2D渲染处理或3D图像处理，CPU就要花费很多的资源去处理，这不仅会降落其他方面的事情效率，也会影相应用体验。
于是CPU就将一些高帧率的游戏画面和高质量的殊效交给GPU去处理。

但另一方面，GPU无法单独事情，必须由CPU进行掌握调用才能事情。
CPU发出指令往后，GPU领取到属于自己的任务才开始事情。

GPU最早是在个人电脑上利用，为理解决多媒体数据处理，后来在移动智能终端上运用，如今人们又把GPU放在做事器端，俗称做事器GPU。
随着通信技能/网络技能的发展，数据处理越来越多放在做事器打算。
杨旭东表示，如今做事器GPU既可以进行专业可视化、打算加速、深度学习等运用，也支持云打算、人工智能等一系列技能的发展，有望成为GPU行业未来运用的重点。

来源:陕西科普