计算机组成原理不太懂（计算机组成原理）

计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分

计算机的基本组成
计算机的指令和计算
处理器设计
存储器和I/O设备。

计算机的基本组成

计算机的硬件组成

这些硬件，怎么对应到经典的冯·诺依曼体系结构的

除此之外，还需要了解计算机的两个核心指标

性能
功耗

性能和功耗也是我们在应用和设计五大基本组件中需要重点考虑的因素。

计算机的指令和计算

需要搞明白，我们每天撰写的一行行C、Java、PHP程序，是怎么在计算机里面跑起来的。

了解我们的程序是怎么通过编译器和汇编器，变成一条条机器指令这样的编译过程（编译过程展开，就是编译原理）
知道我们的操作系统是怎么链接、装载、执行这些程序的（深入学习，就是操作系统）。而这一条条指令执行的控制过程，就是由计算机五大组件之一的控制器来控制的。

计算部分，要从二进制和编码开始，理解我们的数据在计算机里的表示，以及我们是怎么从数字电路层面，实现加法、乘法这些基本的运算功能的。

实现这些运算功能的ALU（Arithmetic Logic Unit/ALU），算术逻辑单元，计算机五大组件之一的运算器。

特别重要的就是浮点数（Floating Point）。

浮点数是我们在日常运用中非常容易用错的一种数据表示形式。掌握浮点数能让你对数据的编码、存储和计算能够有一个从表到里的深入理解。尤其在AI火热的今天，浮点数是机器学习中重度使用的数据表示形式，掌握它更是非常有必要。

CPU的设计

CPU时钟可以用来构造寄存器和内存的锁存器和触发器，因此，CPU时钟应该是我们学习CPU的前导知识。搞明白我们为什么需要CPU时钟（CPU Clock），以及寄存器和内存是用什么样的硬件组成的之后，我们可以再来看看，整个计算机的数据通路是如何构造出来的。

数据通路，其实就是连接了整个运算器和控制器，并最终组成了CPU。而出于对于性能和功耗的考虑，你要进一步理解和掌握面向流水线设计的CPU、数据和控制冒险，以及分支预测的相关技术。

既然CPU作为控制器要和输入输出设备通信，那么我们就要知道异常和中断发生的机制。在CPU设计部分的最后，我会讲一讲指令的并行执行，看看如何直接在CPU层面，通过SIMD来支持并行计算。

存储器的原理

通过存储器的层次结构作为基础的框架引导，需要掌握从上到下的CPU高速缓存、内存、SSD硬盘和机械硬盘的工作原理，它们之间的性能差异，以及实际应用中利用这些设备会遇到的挑战。存储器其实很多时候又扮演了输入输出设备的角色，所以你需要进一步了解，CPU和这些存储器之间是如何进行通信的，以及我们最重视的性能问题是怎么一回事；理解什么是IO_WAIT，如何通过DMA来提升程序性能。

对于存储器，我们不仅需要它们能够正常工作，还要确保里面的数据不能丢失。于是你要掌握我们是如何通过RAID、Erasure Code、ECC以及分布式HDFS，这些不同的技术，来确保数据的完整性和访问性能。

计算机组成原理的学习办法

相较于整个计算机科学中的其他科目，计算机组成原理更像是整个计算机学科里的“纲要”。这门课里任何一个知识点深入挖下去，都可以变成计算机科学里的一门核心课程。

程序怎样从高级代码变成指令在计算机里面运行，对应着“编译原理”和“操作系统”这两门课程
计算实现背后则是“数字电路”
如果要深入CPU和存储器系统的优化，必然要深入了解“计算机体系结构”。

为了更快更好地学计算机组成，总结了三个学习方法

学会提问自己来串联知识点

学完一个知识点之后，你可以从下面两个方面，问一下自己。

我写的程序，是怎样从输入的代码，变成运行的程序，并得到最终结果的？
整个过程中，计算器层面到底经历了哪些步骤，有哪些地方是可以优化的？

无论是程序的编译、链接、装载和执行，以及计算时需要用到的逻辑电路、ALU，乃至CPU自发为你做的流水线、指令级并行和分支预测，还有对应访问到的硬盘、内存，以及加载到高速缓存中的数据，这些都对应着我们学习中的一个个知识点。建议你自己脑子里过一遍，最好时口头表述一遍或者写下来，这样对你彻底掌握这些知识点都会非常有帮助。

写一些示例程序来验证知识点

计算机科学是一门实践的学科。计算机组成中的大量原理和设计，都对应着“性能”这个词。因此，通过把对应的知识点，变成一个个性能对比的示例代码程序记录下来，是把这些知识点融汇贯通的好方法。因为，相比于强记硬背知识点，一个有着明确性能对比的示例程序，会在你脑海里留下更深刻的印象。当你想要回顾这些知识点的时候，一个程序也更容易提示你把它从脑海深处里面找出来。

通过和计算机硬件发展的历史做对照

计算机的发展并不是一蹴而就的。从第一台电子计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Computer，电子数值积分计算机）的发明到现在，已经有70多年了。现代计算机用的各个技术，都是跟随实际应用中遇到的挑战，一个个发明、打磨，最后保留下来的。这当中不仅仅有学术层面的碰撞，更有大量商业层面的交锋。通过了解充满戏剧性和故事性的计算机硬件发展史，让你更容易理解计算机组成中各种原理的由来。

比如说，奔腾4和SPARC的失败，以及ARM的成功，能让我们记住CPU指令集的繁与简、权衡性能和功耗的重要性，而现今高速发展的机器学习和边缘计算，又给计算机硬件设计带来了新的挑战。

学习资料推荐

最有效的办法还是“读书百遍，其义自见”。对于不够明白的知识点，多搜索，多看不同来源的资料，多和朋友、同事、老师一起交流，一定能够帮你掌握好想要学习的知识点。

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