【计算机组成原理】学习笔记——总目录

引言

构造一个完整功能的 CPU，引入了三个“周期”的概念，分别是指令周期、机器周期（或者 CPU 周期）以及时钟周期。

我们说程序的性能，是由三个因素相乘来衡量的，我们还专门说过“指令数×CPI×时钟周期”这个公式。这里面和周期相关的只有一个时钟周期，也就是我们 CPU 的主频倒数。当时讲的时候我们说，一个 CPU 的时钟周期可以认为是可以完成一条最简单的计算机指令的时间。

那么，为什么我们在构造 CPU 的时候，一下子出来了那么多个周期呢？这一讲，我就来为你说道说道，带你更深入地看看现代 CPU 是怎么一回事儿。

一、单指令周期处理器【电脑和手机的CPU并未使用】

学过前面三讲，你现在应该知道，一条 CPU 指令的执行，是由“取得指令（Fetch）- 指令译码（Decode）- 执行指令（Execute） ”这样三个步骤组成的。这个执行过程，至少需要花费一个时钟周期。因为在取指令的时候，我们需要通过时钟周期的信号，来决定计数器的自增。

那么，很自然地，我们希望能确保让这样一整条指令的执行，在一个时钟周期内完成。这样，我们一个时钟周期可以执行一条指令，CPI 也就是 1，看起来就比执行一条指令需要多个时钟周期性能要好。采用这种设计思路的处理器，就叫作单指令周期处理器（Single Cycle Processor），也就是在一个时钟周期内，处理器正好能处理一条指令。

不过，我们的时钟周期是固定的，但是指令的电路复杂程度是不同的，所以实际一条指令执行的时间是不同的。例如：加法器和乘法器的复杂程度就不同。

不同指令的执行时间不同，但是我们需要让所有指令都在一个时钟周期内完成，那就只好把时钟周期和执行时间最长的那个指令设成一样。

不使用单指令周期处理器的原因：
所以，在单指令周期处理器里面，无论是执行一条用不到 ALU 的无条件跳转指令，还是一条计算起来电路特别复杂的浮点数乘法运算，我们都要等满一个时钟周期。在这个情况下，虽然 CPI 能够保持在 1，但是我们的时钟频率却没法太高。因为太高的话，有些复杂指令没有办法在一个时钟周期内运行完成。那么在下一个时钟周期到来，开始执行下一条指令的时候，前一条指令的执行结果可能还没有写入到寄存器里面。那下一条指令读取的数据就是不准确的，就会出现错误。

到这里你会发现，这和我们之前第 3 讲和第 4 讲讲时钟频率时候的说法不太一样。当时我们说，一个 CPU 时钟周期，可以认为是完成一条简单指令的时间。为什么到了这里，单指令周期处理器，反而变成了执行一条最复杂的指令的时间呢？

重点：
这是因为，无论是 PC 上使用的 Intel CPU，还是手机上使用的 ARM CPU，都不是单指令周期处理器，而是采用了一种叫作指令流水线（Instruction Pipeline）的技术。

二、现代处理器的流水线设计【和产线的流水线生产一个道理】

其实，CPU 执行一条指令的过程和我们开发软件功能的过程很像。

如果我们有一个开发团队，我们不会让后端工程师开发完 API 之后，就歇着等待前台 App 的开发、测试乃至发布，而是会在客户端 App 开发的同时，着手下一个需求的后端 API 开发。每一个后面的步骤，都要依赖前面的步骤。那么，同样的思路我们可以一样应用在 CPU 执行指令的过程中。

通过过去三讲，你应该已经知道了，CPU 的指令执行过程，其实也是由各个电路模块组成的。我们在取指令的时候，需要一个译码器把数据从内存里面取出来，写入到寄存器中；在指令译码的时候，我们需要另外一个译码器，把指令解析成对应的控制信号、内存地址和数据；到了指令执行的时候，我们需要的则是一个完成计算工作的 ALU。这些都是一个一个独立的组合逻辑电路，我们可以把它们看作一个团队里面的产品经理、后端工程师和客户端工程师，共同协作来完成任务。

这样一来，我们就不用把时钟周期设置成整条指令执行的时间，而是拆分成完成这样的一个一个小步骤需要的时间。同时，每一个阶段的电路在完成对应的任务之后，也不需要等待整个指令执行完成，而是可以直接执行下一条指令的对应阶段。

这就好像我们的后端程序员不需要等待功能上线，就会从产品经理手中拿到下一个需求，开始开发 API。这样的协作模式，就是我们所说的指令流水线。这里面每一个独立的步骤，我们就称之为流水线阶段或者流水线级（Pipeline Stage）。

如果我们把一个指令拆分成“取指令 - 指令译码 - 执行指令”这样三个部分，那这就是一个三级的流水线。如果我们进一步把“执行指令”拆分成“ALU 计算（指令执行）- 内存访问 - 数据写回”，那么它就会变成一个五级的流水线。

五级的流水线，就表示我们在同一个时钟周期里面，同时运行五条指令的不同阶段。这个时候，虽然执行一条指令的时钟周期变成了 5，但是我们可以把 CPU 的主频提得更高。【我们不需要确保最复杂的那条指令在时钟周期里面执行完成，而只要保障一个最复杂的流水线级的操作，在一个时钟周期内完成就好了。】

如果某一个操作步骤的时间太长，我们就可以考虑把这个步骤，拆分成更多的步骤，让所有步骤需要执行的时间尽量都差不多长。这样，也就可以解决我们在单指令周期处理器中遇到的，性能瓶颈来自于最复杂的指令的问题。像我们现代的 ARM 或者 Intel 的 CPU，流水线级数都已经到了 14 级。

虽然我们不能通过流水线，来减少单条指令执行的“延时”这个性能指标，但是，通过同时在执行多条指令的不同阶段，我们提升了 CPU 的“吞吐率”。在外部看来，我们的 CPU 好像是“一心多用”，在同一时间，同时执行 5 条不同指令的不同阶段。【在 CPU 内部，其实它就像生产线一样，不同分工的组件不断处理上游传递下来的内容，而不需要等待单件商品生产完成之后，再启动下一件商品的生产过程。】

三、超长流水线的性能瓶颈【产生更多的overhead开销】

既然流水线可以增加我们的吞吐率，你可能要问了，为什么我们不把流水线级数做得更深呢？为什么不做成 20 级，乃至 40 级呢？这个其实有很多原因，我在之后几讲里面会详细讲解。这里，我先讲一个最基本的原因，就是增加流水线深度，其实是有性能成本的。

我们用来同步时钟周期的，不再是指令级别的，而是流水线阶段级别的。每一级流水线对应的输出，都要放到流水线寄存器（Pipeline Register）里面，然后在下一个时钟周期，交给下一个流水线级去处理。所以，每增加一级的流水线，就要多一级写入到流水线寄存器的操作。虽然流水线寄存器非常快，比如只有 20 皮秒（ps，10−12 秒）。

但是，如果我们不断加深流水线，这些操作占整个指令的执行时间的比例就会不断增加。最后，我们的性能瓶颈就会出现在这些 overhead 上。如果我们指令的执行有 3 纳秒，也就是 3000 皮秒。我们需要 20 级的流水线，那流水线寄存器的写入就需要花费 400 皮秒，占了超过 10%。如果我们需要 50 级流水线，就要多花费 1 纳秒在流水线寄存器上，占到 25%。这也就意味着，单纯地增加流水线级数，不仅不能提升性能，反而会有更多的 overhead 的开销。所以，设计合理的流水线级数也是现代 CPU 中非常重要的一点。

四、总结【个人总结的重点】

• 单指令周期处理器：程序的 CPU 执行时间 =指令数×CPI×时钟周期时间 中的CPI为1【每条指令的平均时钟周期数（Cycles Per Instruction，简称 CPI）】，即 在一个时钟周期内，处理器正好能处理一条指令。

• 现代的手机和电脑CPU都不使用 单指令周期处理器。

• 现代处理器的流水线设计：指令流水线（Instruction Pipeline），可提升 CPU 的吞吐率；类似产线的流水线；现代的 ARM 或者 Intel 的 CPU，流水线级数都已经到了14 级。

• 超长流水线的性能瓶颈：每增加一级的流水线，就要多一级写入到流水线寄存器的操作。单纯地增加流水线级数，不仅不能提升性能，反而会有更多的 overhead 的开销。

• 一个 CPU 的时钟周期，可以认为是完成一条简单指令的时间 的理解？：随着流水线设计的引入，一个指令被拆分为14个子流程。一个CPU的时钟时间，应该是14个子流程中最长的那条的耗时时间。

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