大家常说的 32 位与 64 位 电脑啥概念?

简介: 在通用PC领域,不论是windows还是linux界,我们都会经常听到"32位"与"64位"的说法,类似的还有"x86"与"x86_64","i386"与"amd64",这两组概念之间有着怎样的联系和区别呢?实际上这两组概念涉及了三个层次:硬件,系统和软件。

1、硬件


早期的intel处理器,如i386,486,586,奔腾系列的CPU架构,都是32位的(32位的寄存器,32位的虚拟地址空间),统称为x86架构。


随着技术的发展,32位CPU已经无法满足需求,intel与AMD采用不同的方法开发64位架构的CPU,intel使用与x86完全不同的IA64架构,由于与原来的X86完全不兼容,因此在PC领域没有得到应用,只在服务器领域有一些使用。而AMD开发的架构称为amd64(将寄存器扩充为64位,支持64位虚拟地址),能够完全兼容x86指令集,不用任何修改就能运行老的操作系统和应用软件,在PC界得到广泛的应用,现在市场上几乎所有的PC用途的CPU都是支持amd64指令集的了。


当然intel也很快开发出支持该指令集的CPU,不过intel将其称为x64架构,而不是用amd64这个名字。而在linux中则称为x86_64,即x86架构的64位扩展。有关x86_64的详细描述可翻阅《深入理解计算机系统》一书。


在linux中查看CPU是否64位的方法:如果/proc/cpuinfo内的flags字段中含有"lm",则表示使用的是64位CPU(运行“grep 'lm' /proc/cpuinfo”命令,输出不为空)。


2、系统


系统同样可分为32位与64位。在x86_64架构的CPU出现之前,PC的操作系统都是用32位,例如windows 2000,xp,当时的unix,linux等。


在x86_64架构出现后,系统也就有了两个版本:32位和64位,两者的主要区别在于与硬件体系结构相关的操作中。


由于x86_64架构完全兼容x86架构,因此,32位的系统完全可以在x86_64位上运行,只不过它只使用了x86部分,没有完全发挥硬件的功能而已。


而64位系统专门针对64位的扩展功能而开发的,就是为了最大限度地发挥硬件的能力,它无法在x86架构的cpu上运行。


另外,不论是windows还是linux,驱动程序都需要加载到内核空间中,因此它的类型(32位或64位)需要跟系统完全相同。


系统与CPU的关系如下图所示:

image.png

查看linux系统是32位还是64位的方法:执行shell命令“arch”,显示为x86_64表示当前系统为64位,显示为i386,i486等表示系统是32位的。


3、软件


在系统上运行的应用软件同样有32位和64位之分,老的应用软件运行在32位CPU及32位系统中,属于32位软件。


出现了64位系统之后,也出现了专门运行在64位系统,能够最大限度使用64位系统的扩展功能的原生64位程序。


对于C程序来说,64位程序相比32位程序最大的区别就是int,long以及指针数据类型的长度都是64位的,可以使用64位的虚拟地址空间。


实际远不止这些,编绎器在将64位C程序翻译成汇编语言或者机器语言时,会尽量使用64位处理器的寄存器,尽量避免访问内存,例如把函数的参数,及局部变量优先放在寄存器,而不是在用户栈中。


另外在64位系统中,为了兼容数量众多的老的应用程序,系统都会增加一个虚拟层,用来翻译x86指令,这样32位程序也可以在64位系统中运行(windows和linux都支持)。

同样在64位系统中,使用64位编绎器一般也可以选择编译成32位程序(gcc使用-m32编译成32位可执行文件)。


另外在PC上,软件能否运行,只需看系统是否支持即可,可以不用理会CPU的架构。软件与系统的关系如下图所示:

image.png


linux中查看可执行文件是32位还是64位的方法:执行shell命令“file /usr/bin/xxx", 如果是32位程序,显示为"ELF 32-bit …";如果是64位,则显示为:"ELF 64-bit…"。


4、linux发行版与内核


在linux发行版中,一般会针对不同的架构发布不同的安装光盘,以debian为例,可用于PC的就有i386和amd64这两个版本。


根据上面的描述,这两个版本的系统都可以安装在使用64位的CPU的机器上,而使用32位CPU的机器上则只能安装i386版本的系统。


在debian amd64光盘中带的内核及软件包全都是64位版本的,而debian i386光盘中则有32位和64位的内核,以及32位的软件,可能是考虑到有些用户想用64位内核来运行32位程序吧。内核源代码是没有32位,64位之分的,在编译内核时可以用ARCH参数手工指定编译成哪一个架构。例如:"make ARCH=i386 menuconfig","make ARCH=i386"用于配置,编译32位内核;


而"make ARCH=x86_64 menuconfig","make ARCH=x86_64"则用于配置,编译64位内核。


但是,在debian amd64光盘安装的系统里编译的32位内核是无法引导的,因为系统安装的所有软件包都是原生64位程序,无法在32位内核上运行,典型的错误是提示引导时找不到能运行的init程序;


而使用debian i386光盘安装的系统中编译的64位内核却可以使用,只是需要在配置内核时加上IA32 Emulation支持(menuconfig的:"Executable file formats/Emulations"-->"IA32 Emulation")。


基于这样的原因,我原来用搭建的debian amd64光盘安装的系统(http://www.cnblogs.com/xiongyuanxiong/p/3523306.html),现在也改成用debian i386光盘来安装了,这样就能同时编译新的32位和64位官方内核进行对比测试。

目录
相关文章
|
9月前
|
人工智能 边缘计算 API
2025大语言模型部署实战指南:从个人开发到企业落地全栈解决方案
本文深度解析了针对2025年大语言模型的四大主流部署框架,适用于不同场景的技术选型。从个人开发者使用的Ollama,支持快速本地部署与量化模型管理;到资源受限设备上的llama.cpp,通过极致优化使老旧硬件焕发新生;再到企业级服务的vLLM,提供高并发生产环境解决方案;以及跨平台开发桥接器LM Studio,作为全栈开发者的瑞士军刀。每种方案根据其特点覆盖了从本地调试、边缘计算到大规模生产的应用场景,旨在帮助技术团队精准匹配最适合的大模型部署方案,以实现效率和成本的最佳平衡。随着大模型应用的增长,选择正确的部署策略对于AI工程化落地至关重要。
|
人工智能
国家电网与阿里巴巴达成AI合作!
国家电网与阿里巴巴达成AI合作!
1120 17
|
存储 算法
深入了解动态规划算法
深入了解动态规划算法
581 1
|
9月前
|
传感器 人工智能 JavaScript
Playwright实战:写UI自动化脚本,速度直接起飞
简介: 测试工程师老王因UI自动化问题深夜奋战,反映出传统测试工具的局限性。微软开源的Playwright凭借智能等待、跨域操作、移动端模拟与网络拦截等强大功能,正迅速取代Selenium,成为新一代自动化测试标准。其稳定高效的设计显著降低维护成本,助力企业构建高质量测试流程。
|
移动开发 JavaScript 前端开发
vue中npm打包遇到× eslint —fix found some errors. Please fix them and try committing again.husky > pre-commit hook failed (add —no-verify to bypass)报错解决方案-卓伊凡
vue中npm打包遇到× eslint —fix found some errors. Please fix them and try committing again.husky > pre-commit hook failed (add —no-verify to bypass)报错解决方案-卓伊凡
538 7
vue中npm打包遇到× eslint —fix found some errors. Please fix them and try committing again.husky > pre-commit hook failed (add —no-verify to bypass)报错解决方案-卓伊凡
|
分布式计算 并行计算 调度
基于HPC场景的集群任务调度系统LSF/SGE/Slurm/PBS
在HPC场景中,集群任务调度系统是资源管理和作业调度的核心工具。LSF、SGE、Slurm和PBS是主流调度系统。LSF适合大规模企业级集群,提供高可靠性和混合云支持;SGE为经典开源系统,适用于中小规模集群;Slurm成为HPC领域事实标准,支持多架构和容器化;PBS兼具商业和开源版本,擅长拓扑感知调度。选型建议:超大规模科研用Slurm,企业生产环境用LSF/PBS Pro,混合云需求选LSF/PBS Pro,传统小型集群用SGE/Slurm。当前趋势显示Slurm在TOP500系统中占比超60%,而商业系统在金融、制造等领域保持优势。
3153 32
|
开发工具 git 开发者
git rebase的使用
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解Git rebase的概念、用法和应用场景。希望本文能帮助您更高效地使用Git rebase,提高代码管理的效率和质量。
3144 13
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【深度学习】深度学习基本概念、工作原理及实际应用案例
深度学习是一种机器学习方法,它试图模拟人脑中的神经网络结构,以解决复杂的问题。深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元(即神经元)的网络结构,这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
4575 1
|
搜索推荐 物联网 数据安全/隐私保护
智能家电设备连接语音助手集成
智能家电设备连接语音助手集成
956 1
|
图形学 开发者
【制作100个unity游戏之26】unity2d横版卷轴动作类游11(附带项目源码)
【制作100个unity游戏之26】unity2d横版卷轴动作类游11(附带项目源码)
586 0

热门文章

最新文章