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附录:案例1
第1章 多核CPU的架构
- 复杂指令集CPU:X86架构:如intel、AMD
- 精简指令集CPU:ARM架构如飞腾、PowerPC架构如IBM
第2章 CPU主要的物理性能指标
2.1 CPU频率
单位时间内完成振动或振荡的次数或周数
常用单位是赫兹。1赫兹等于1次/秒或1周/秒
频率单位有:
Hz(赫)、kHz(千赫)、MHz(兆赫)、GHz(吉赫)。
其中1GHz=1000MHz,1MHz=1000kHz,1kHz=1000Hz
[root@localhost hello]# cat /proc/cpuinfo //虚拟机 pc台式机的频率
processor : 0
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 94
model name : Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz
(1)主频
主频也叫时钟频率,单位是MHz(或GHz),用来表示CPU的运算、处理数据的速度。
CPU的主频=外频×倍频系数。
主频是CPU内核工作时的时钟频率。CPU的主频所表示的是CPU内数字脉冲信号振荡的速度。
(2)外频
外频是系统总线的工作频率,即CPU的基准频率,是CPU与主板之间同步运行的速度。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。
外频速度越高,CPU就可以同时接受更多来自外围设备的数据,从而使整个系统的速度进一步提高。
目前的绝大部分电脑系统中外频与主板前端总线不是同步速度的。
(3)倍频系数
倍频系数是指CPU主频与外频之间的相对比例关系。
在相同的外频下,倍频越高CPU的频率也越高;
2.2 CPU的位和字长
字长:计算机技术中对CPU在单位时间内(同一时间)能一次操作的二进制bit数。
目前的字长有:8bits、16bits、32bits、64bits。
2.3 CPU的缓存容量与性能
缓存的运行速度远远大于外存,与CPU的执行速度一致。计算机在进行数据处理和运算时,会把读出来的数据先存储在一旁,然后累计到一定数量以后同时传递,这样就能够把不同设备之间处理速度的差别给解决了,这个就是缓存容量。
在处理数据时,数据的临时存放点,缓存容量越大,计算机的数据处理速度将会越大,则计算机运行速度将会越快。
2.4 CPU工作电压
CPU的正常工作电压的范围比较宽,在计算机发展的初期,这时候CPU的核定电压为5伏左右,后来CPU工艺、技术发展,CPU正常工作所需电压相较以前而言越来越低,最低可达1.1V,如此低电压下的环境,CPU也能正常运行。电压越低,功率越低,越容易受到干扰。
2.5 CPU的总线方式
一般来说,我们把CPU内部的总线结构分为三类:
单线结构,由一条总线连接内部所有的部件,结构简单,性能低下。
双总线结构,连接各部件的总线有两条,被叫做双总线结构。
多总线结构,连接CPU内各部件的总线有3条及以上,则构成多总线结构。
2.6 CPU制造工艺
CPU的制造工业越小,单位面积上集成的晶体管越多,CPU芯片支持的功能越多。
2.7 CPU个数
计算机系统中,物理CPU的个数。
CPU socket(s): #物理CPU个数
2.8 CPU核的个数
单个物理芯片,内部CPU计算核的个数,即计算单元的个数。
Core(s) per socket: #每颗物理CPU的核数
2.9 CPU超线程数
线程数是一种逻辑的概念,简单地说,就是模拟出的CPU核心数。比如,可以通过一个CPU核心数模拟出2线程的CPU,也就是说,这个单核心的CPU被模拟成了一个类似双核心CPU的功能。
Thread(s) per core: #每个核心的线程数量。
线程数就是模拟出来的CPU核心数(注意不是CPU物理核心数)
对于一个CPU,线程数总是大于或等于核心数(物理核心)的。
一个核心(物理核心)最少对应一个线程,但通过超线程技术,一个核心可以对应两个线程,也就是说它可以同时运行两个线程。
这也就解释了为什么会有六核心(物理核心)十二线程(CPU核心数)的原因。
CPU的线程数概念仅仅只针对Intel的CPU才有用,因为它是通过Intel超线程技术来实现的,最早应用在Pentium4上。如果没有超线程技术,一个CPU核心对应一个线程。所以,对于AMD的CPU来说,只有核心数的概念,没有线程数的概念。
CPU之所以要增加线程数,是源于多任务处理的需要。线程数越多,越有利于同时运行多个程序,因为线程数等同于在某个瞬间CPU能同时并行处理的任务数。 因此,线程数是一种逻辑的概念,简单地说,就是模拟出的 CPU 核心数。一个核心最少对应一个线程,但英特尔有个超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用,充分发挥 CPU 性能,即一个核心可以有两个到多个线程。
2.10 CPU执行指令的性能指标FLOPS
是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second)的缩写。
FLOPS,即每秒浮点运算次数, 是每秒所执行的浮点运算次数(Floating-point operations per second;缩写:FLOPS)的简称,被用来评估电脑效能.
常见的浮点计算值的单位:
一个MFLOPS(megaFLOPS)等於每秒一佰万(=10^6)次的浮点运算,
一个GFLOPS(gigaFLOPS)等於每秒拾亿(=10^9)次的浮点运算,
一个TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒万亿(=10^12)次的浮点运算,
一个PFLOPS(petaFLOPS)等於每秒千万亿(=10^15)次的浮点运算,
一个EFLOPS(exaFLOPS)等於每秒百亿亿(=10^18)次的浮点运算
一个ZFLOPS(zettaFLOPS)等于每秒十万京(=10^21)次的浮点运算。
这是因为,几乎所有的科学运算,都是浮点运算。
cpu算力计算公式
FLOAS=核数*单核主频*CPU单个周期浮点计算值
核数:cpu参数中有表明
单核主频:cpu参数中有表明
在上图中, CPU是1.2TFLOPS, GPU是9.3TFLOPS, GPU的浮点处理能力是CPU的8倍。
2.11 功耗
功耗也是CPU一个重要的指标,降低功耗是电子产品一个永恒的话题 。
第3章 CPU主要的操作系统性能指标
待续.....................