CPU 的18条

本文涉及的产品
数据传输服务 DTS,数据迁移 small 3个月
推荐场景:
MySQL数据库上云
数据传输服务 DTS,数据同步 small 3个月
推荐场景:
数据库上云
数据传输服务 DTS,同步至SelectDB 1个月
简介: 1.主频 主频也叫时钟频率,单位是MHz,用来表示CPU的运算速度。CPU的主频=外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度,这不仅是个片面的,而且对于服务器来讲,这个认识也出现了偏差。
1.主频

主频也叫时钟频率,单位是MHz,用来表示CPU的运算速度。CPU的主频=外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度,这不仅是个片面的,而且对于服务器来讲,这个认识也出现了偏差。至今,没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系,即使是两大处理器厂家Intel和AMD,在这点上也存在着很大的争议,我们从Intel的产品的发展趋势,可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家,有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较,它的运行效率相当于2G的Intel处理器。

所以,CPU的主频与CPU实际的运算能力是没有直接关系的,主频表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度。在Intel的处理器产品中,我们也可以看到这样的例子:1 GHz Itanium芯片能够表现得差不多跟2.66 GHz Xeon/Opteron一样快,或是1.5 GHz Itanium 2大约跟4 GHz Xeon/Opteron一样快。CPU的运算速度还要看CPU的流水线的各方面的性能指标。

当然,主频和实际的运算速度是有关的,只能说主频仅仅是CPU性能表现的一个方面,而不代表CPU的整体性能。

2.外频

外频是CPU的基准频率,单位也是MHz。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。说白了,在台式机中,我们所说的超频,都是超CPU的外频(当然一般情况下,CPU的倍频都是被锁住的)相信这点是很好理解的。但对于服务器CPU来讲,超频是绝对不允许的。前面说到CPU决定着主板的运行速度,两者是同步运行的,如果把服务器CPU超频了,改变了外频,会产生异步运行,(台式机很多主板都支持异步运行)这样会造成整个服务系统的不稳定。

目前的绝大部分电脑系统中外频也是内存与主板之间的同步运行的速度,在这种方式下,可以理解为CPU的外频直接与内存相连通,实现两者间的同步运行状态。外频与前端总线(FSB)频率很容易被混为一谈,下面的前端总线介绍我们谈谈两者的区别。

3.前端总线(FSB)频率

前端总线(FSB)频率(即总线频率)是直接影响CPU与内存直接数据交换速度。有一条公式可以计算,即数据带宽=(总线频率×数据带宽)/8,数据传输最大带宽取决于所有同时传输的数据的宽度和传输频率。比方,现在的支持64位的至强Nocona,前端总线是800MHz,按照公式,它的数据传输最大带宽是6.4GB/秒。

外频与前端总线(FSB)频率的区别:前端总线的速度指的是数据传输的速度,外频是CPU与主板之间同步运行的速度。也就是说,100MHz外频特指数字脉冲信号在每秒钟震荡一千万次;而100MHz前端总线指的是每秒钟CPU可接受的数据传输量是100MHz×64bit÷8Byte/bit=800MB/s。

其实现在“HyperTransport”构架的出现,让这种实际意义上的前端总线(FSB)频率发生了变化。之前我们知道IA-32架构必须有三大重要的构件:内存控制器Hub (MCH) ,I/O控制器Hub和PCI Hub,像Intel很典型的芯片组 Intel 7501、Intel7505芯片组,为双至强处理器量身定做的,它们所包含的MCH为CPU提供了频率为533MHz的前端总线,配合DDR内存,前端总线带宽可达到4.3GB/秒。但随着处理器性能不断提高同时给系统架构带来了很多问题。而“HyperTransport”构架不但解决了问题,而且更有效地提高了总线带宽,比方AMD Opteron处理器,灵活的HyperTransport I/O总线体系结构让它整合了内存控制器,使处理器不通过系统总线传给芯片组而直接和内存交换数据。这样的话,前端总线(FSB)频率在AMD Opteron处理器就不知道从何谈起了。

4、CPU的位和字长

位:在数字电路和电脑技术中采用二进制,代码只有“0”和“1”,其中无论是 “0”或是“1”在CPU中都是 一“位”。

字长:电脑技术中对CPU在单位时间内(同一时间)能一次处理的二进制数的位数叫字长。所以能处理字长为8位数据的CPU通常就叫8位的CPU。同理32位的CPU就能在单位时间内处理字长为32位的二进制数据。字节和字长的区别:由于常用的英文字符用8位二进制就可以表示,所以通常就将8位称为一个字节。字长的长度是不固定的,对于不同的CPU、字长的长度也不一样。8位的CPU一次只能处理一个字节,而32位的CPU一次就能处理4个字节,同理字长为64位的CPU一次可以处理8个字节。

5.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。但实际上,在相同外频的前提下,高倍频的CPU本身意义并不大。这是因为CPU与系统之间数据传输速度是有限的,一味追求高倍频而得到高主频的CPU就会出现明显的“瓶颈”效应—CPU从系统中得到数据的极限速度不能够满足CPU运算的速度。一般除了工程样版的Intel的CPU都是锁了倍频的,而AMD之前都没有锁。

6.缓存

缓存大小也是CPU的重要指标之一,而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大,CPU内缓存的运行频率极高,一般是和处理器同频运作,工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时,CPU往往需要重复读取同样的数据块,而缓存容量的增大,可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率,而不用再到内存或者硬盘上寻找,以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑,缓存都很小。

L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存,分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大,不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成,结构较复杂,在CPU管芯面积不能太大的情况下,L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。

L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存,分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同,而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能,原则是越大越好,现在家庭用CPU容量最大的是512KB,而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达256-1MB,有的高达2MB或者3MB。

L3 Cache(三级缓存),分为两种,早期的是外置,现在的都是内置的。而它的实际作用即是,L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟,同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效,故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。

其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上,当时的L3缓存受限于制造工艺,并没有被集成进芯片内部,而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器,和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。

但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要,比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手,由此可见前端总线的增加,要比缓存增加带来更有效的性能提升。

7.CPU扩展指令集

CPU依靠指令来计算和控制系统,每款CPU在设计时就规定了一系列与其硬件电路相配合的指令系统。指令的强弱也是CPU的重要指标,指令集是提高微处理器效率的最有效工具之一。从现阶段的主流体系结构讲,指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分,而从具体运用看,如Intel的MMX(Multi Media Extended)、SSE、 SSE2(Streaming-Single instruction multiple data-Extensions 2)、SEE3和AMD的3DNow!等都是CPU的扩展指令集,分别增强了CPU的多媒体、图形图象和Internet等的处理能力。我们通常会把CPU的扩展指令集称为"CPU的指令集"。SSE3指令集也是目前规模最小的指令集,此前MMX包含有57条命令,SSE包含有50条命令,SSE2包含有144条命令,SSE3包含有13条命令。目前SSE3也是最先进的指令集,英特尔Prescott处理器已经支持SSE3指令集,AMD会在未来双核心处理器当中加入对SSE3指令集的支持,全美达的处理器也将支持这一指令集。

8.CPU内核和I/O工作电压

从586CPU开始,CPU的工作电压分为内核电压和I/O电压两种,通常CPU的核心电压小于等于I/O电压。其中内核电压的大小是根据CPU的生产工艺而定,一般制作工艺越小,内核工作电压越低;I/O电压一般都在1.6~5V。低电压能解决耗电过大和发热过高的问题。

9.制造工艺

制造工艺的微米是指IC内电路与电路之间的距离。制造工艺的趋势是向密集度愈高的方向发展。密度愈高的IC电路设计,意味着在同样大小面积的IC中,可以拥有密度更高、功能更复杂的电路设计。现在主要的180nm、130nm、90nm。最近官方已经表示有65nm的制造工艺了。

10.指令集

(1)CISC指令集

CISC指令集,也称为复杂指令集,英文名是CISC,(Complex Instruction Set Computer的缩写)。在CISC微处理器中,程序的各条指令是按顺序串行执行的,每条指令中的各个操作也是按顺序串行执行的。顺序执行的优点是控制简单,但计算机各部分的利用率不高,执行速度慢。其实它是英特尔生产的x86系列(也就是IA-32架构)CPU及其兼容CPU,如AMD、VIA的。即使是现在新起的X86-64(也被成AMD64)都是属于CISC的范畴。

要知道什么是指令集还要从当今的X86架构的CPU说起。X86指令集是Intel为其第一块16位CPU(i8086)专门开发的,IBM1981年推出的世界第一台PC机中的CPU—i8088(i8086简化版)使用的也是X86指令,同时电脑中为提高浮点数据处理能力而增加了X87芯片,以后就将X86指令集和X87指令集统称为X86指令集。

虽然随着CPU技术的不断发展,Intel陆续研制出更新型的i80386、i80486直到过去的PII至强、PIII至强、Pentium 3,最后到今天的Pentium 4系列、至强(不包括至强Nocona),但为了保证电脑能继续运行以往开发的各类应用程序以保护和继承丰富的软件资源,所以Intel公司所生产的所有CPU仍然继续使用X86指令集,所以它的CPU仍属于X86系列。由于Intel X86系列及其兼容CPU(如AMD Athlon MP、)都使用X86指令集,所以就形成了今天庞大的X86系列及兼容CPU阵容。x86CPU目前主要有intel的服务器CPU和AMD的服务器CPU两类。

(2)RISC指令集

RISC是英文“Reduced Instruction Set Computing ” 的缩写,中文意思是“精简指令集”。它是在CISC指令系统基础上发展起来的,有人对CISC机进行测试表明,各种指令的使用频度相当悬殊,最常使用的是一些比较简单的指令,它们仅占指令总数的20%,但在程序中出现的频度却占80%。复杂的指令系统必然增加微处理器的复杂性,使处理器的研制时间长,成本高。并且复杂指令需要复杂的操作,必然会降低计算机的速度。基于上述原因,20世纪80年代RISC型CPU诞生了,相对于CISC型CPU ,RISC型CPU不仅精简了指令系统,还采用了一种叫做“超标量和超流水线结构”,大大增加了并行处理能力。RISC指令集是高性能CPU的发展方向。它与传统的CISC(复杂指令集)相对。相比而言,RISC的指令格式统一,种类比较少,寻址方式也比复杂指令集少。当然处理速度就提高很多了。目前在中高档服务器中普遍采用这一指令系统的CPU,特别是高档服务器全都采用RISC指令系统的CPU。RISC指令系统更加适合高档服务器的操作系统UNIX,现在Linux也属于类似UNIX的操作系统。RISC型CPU与Intel和AMD的CPU在软件和硬件上都不兼容。

目前,在中高档服务器中采用RISC指令的CPU主要有以下几类:PowerPC处理器、SPARC处理器、PA-RISC处理器、MIPS处理器、Alpha处理器。

(3)IA-64

EPIC(Explicitly Parallel Instruction Computers,精确并行指令计算机)是否是RISC和CISC体系的继承者的争论已经有很多,单以EPIC体系来说,它更像Intel的处理器迈向RISC体系的重要步骤。从理论上说,EPIC体系设计的CPU,在相同的主机配置下,处理Windows的应用软件比基于Unix下的应用软件要好得多。

Intel采用EPIC技术服务器CPU是安腾Itanium(开发代号即Merced)。它是64位处理器,也是IA-64系列中的第一款。微软也已开发了代号为Win64的操作系统,在软件上加以支持。在Intel采用了X86指令集之后,它又转而寻求更先进的64-bit微处理器,Intel这样做的原因是,它们想摆脱容量巨大的x86架构,从而引入精力充沛而又功能强大的指令集,于是采用EPIC指令集的IA-64架构便诞生了。IA-64 在很多方面来说,都比x86有了长足的进步。突破了传统IA32架构的许多限制,在数据的处理能力,系统的稳定性、安全性、可用性、可观理性等方面获得了突破性的提高。

IA-64微处理器最大的缺陷是它们缺乏与x86的兼容,而Intel为了IA-64处理器能够更好地运行两个朝代的软件,它在IA-64处理器上(Itanium、Itanium2 ……)引入了x86-to-IA-64的解码器,这样就能够把x86指令翻译为IA-64指令。这个解码器并不是最有效率的解码器,也不是运行x86代码的最好途径(最好的途径是直接在x86处理器上运行x86代码),因此Itanium 和Itanium2在运行x86应用程序时候的性能非常糟糕。这也成为X86-64产生的根本原因。

(4)X86-64 (AMD64 / EM64T)

AMD公司设计,可以在同一时间内处理64位的整数运算,并兼容于X86-32架构。其中支持64位逻辑定址,同时提供转换为32位定址选项;但数据操作指令默认为32位和8位,提供转换成64位和16位的选项;支持常规用途寄存器,如果是32位运算操作,就要将结果扩展成完整的64位。这样,指令中有“直接执行”和“转换执行”的区别,其指令字段是8位或32位,可以避免字段过长。

x86-64(也叫AMD64)的产生也并非空穴来风,x86处理器的32bit寻址空间限制在4GB内存,而IA-64的处理器又不能兼容x86。AMD充分考虑顾客的需求,加强x86指令集的功能,使这套指令集可同时支持64位的运算模式,因此AMD把它们的结构称之为x86-64。在技术上AMD在x86-64架构中为了进行64位运算,AMD为其引入了新增了R8-R15通用寄存器作为原有X86处理器寄存器的扩充,但在而在32位环境下并不完全使用到这些寄存器。原来的寄存器诸如EAX、EBX也由32位扩张至64位。在SSE单元中新加入了8个新寄存器以提供对SSE2的支持。寄存器数量的增加将带来性能的提升。与此同时,为了同时支持32和64位代码及寄存器,x86-64架构允许处理器工作在以下两种模式:Long Mode(长模式)和Legacy Mode(遗传模式),Long模式又分为两种子模式(64bit模式和Compatibility mode兼容模式)。该标准已经被引进在AMD服务器处理器中的Opteron处理器。

而今年也推出了支持64位的EM64T技术,再还没被正式命为EM64T之前是IA32E,这是英特尔64位扩展技术的名字,用来区别X86指令集。Intel的EM64T支持64位sub-mode,和AMD的X86-64技术类似,采用64位的线性平面寻址,加入8个新的通用寄存器(GPRs),还增加8个寄存器支持SSE指令。与AMD相类似,Intel的64位技术将兼容IA32和IA32E,只有在运行64位操作系统下的时候,才将会采用IA32E。IA32E将由2个sub-mode组成:64位sub-mode和32位sub-mode,同AMD64一样是向下兼容的。Intel的EM64T将完全兼容AMD的X86-64技术。现在Nocona处理器已经加入了一些64位技术,Intel的Pentium 4E处理器也支持64位技术


相关实践学习
自建数据库迁移到云数据库
本场景将引导您将网站的自建数据库平滑迁移至云数据库RDS。通过使用RDS,您可以获得稳定、可靠和安全的企业级数据库服务,可以更加专注于发展核心业务,无需过多担心数据库的管理和维护。
Sqoop 企业级大数据迁移方案实战
Sqoop是一个用于在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。它用于从关系数据库(如MySQL,Oracle)导入数据到Hadoop HDFS,并从Hadoop文件系统导出到关系数据库。 本课程主要讲解了Sqoop的设计思想及原理、部署安装及配置、详细具体的使用方法技巧与实操案例、企业级任务管理等。结合日常工作实践,培养解决实际问题的能力。本课程由黑马程序员提供。
目录
相关文章
|
3月前
|
缓存 负载均衡 网络协议
电商API接口性能优化技术揭秘:缓存策略与负载均衡详解
电商API接口性能优化是提升系统稳定性和用户体验的关键。本文聚焦缓存策略与负载均衡两大核心,详解其在电商业务中的实践。缓存策略涵盖本地、分布式及CDN缓存,通过全量或部分缓存设计和一致性维护,减少后端压力;负载均衡则利用反向代理、DNS轮询等技术,结合动态调整与冗余部署,提高吞吐量与可用性。文中引用大型及跨境电商平台案例,展示优化效果,强调持续监控与迭代的重要性,为电商企业提供了切实可行的性能优化路径。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
AI时代,Apipost和Apifox如何利用AI技术赋能API研发测试管理所需?
在数字化转型加速背景下,API成为企业互联互通的关键。Apipost与Apifox作为主流工具,在AI赋能方面差异显著。Apipost通过智能参数命名、接口设计自动化、测试用例生成、断言自动化等功能大幅提升研发效率和质量,尤其适合中大型企业及复杂业务场景。相比之下,Apifox功能依赖手动操作较多,适用性更偏向初创或小型项目。随着AI技术发展,Apipost展现出更强的智能化与前瞻性优势,为企业提供高效、稳定的API管理解决方案,助力其在竞争激烈的市场中实现创新突破。
90 0
|
6月前
|
人工智能 网络性能优化 调度
Koordinator v1.6: 支持AI/ML场景的异构资源调度能力
如何高效管理和调度这些资源成为了行业关注的核心问题。在这一背景下,Koordinator积极响应社区诉求,持续深耕异构设备调度能力,并在最新的v1.6版本中推出了一系列创新功能,帮助客户解决异构资源调度难题。
|
6月前
|
调度 决策智能 知识图谱
腾讯云大模型知识引擎驱动 DeepSeek 满血版能源革命大模型:架构、优势与产业变革
腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版能源革命大模型,融合了超大规模知识、极致计算效能和深度行业理解,具备智能预测、优化调度、设备健康管理和能源安全预警等七大功能模块。该模型通过分布式计算和多模态融合,提供精准的能源市场分析与决策支持,广泛应用于智慧风电场管理、油气田开发、能源市场交易等十大场景,助力能源行业的数字化转型与可持续发展。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
TÜLU 3:Ai2推出的系列开源指令遵循模型
TÜLU 3是由艾伦人工智能研究所(Ai2)推出的开源指令遵循模型系列,包括8B和70B两个版本,未来计划推出405B版本。该模型在性能上超越了Llama 3.1 Instruct版本,提供了详细的后训练技术报告,公开数据、评估代码和训练算法。TÜLU 3基于强化学习、直接偏好优化等先进技术,显著提升模型在数学、编程和指令遵循等核心技能上的表现。
308 4
TÜLU 3:Ai2推出的系列开源指令遵循模型
|
9月前
|
NoSQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB图数据库快速入门
图数据库(Graph Database)专门存储图数据,适合处理社交网络、知识图谱等复杂关系。它使用图查询语言(如Cypher、Gremlin)进行操作。PolarDB兼容OpenCypher语法,支持创建、查询、更新和删除图数据,包括模式匹配、过滤、MERGE避免重复、可视化工具等功能,简化了图数据的管理和应用。
|
10月前
|
SQL 机器学习/深度学习 大数据
【赵渝强老师】Flink生态圈组件
Flink 是一个大数据计算引擎,支持批处理和流处理。其优势在于流处理引擎 DataStream。Flink 的生态圈分为三层:平台部署层、核心引擎层和 API&Library 层。平台部署层支持多种部署模式,核心引擎层负责任务执行,API&Library 层提供丰富的开发工具。
170 1
|
12月前
|
缓存 前端开发 JavaScript
html最大限度提高加载速度
要提高HTML页面的加载速度,可以采用多种策略:优化HTML结构,精简标签和合并文件;使用异步加载资源,如添加`async`或`defer`属性;压缩文件,利用HTMLMinifier减小文件大小;优化图片,采用合适格式和尺寸;利用CDN托管静态资源;设置HTTP缓存头以利用浏览器缓存;减少HTTP请求,合并文件;启用Gzip压缩;优化服务器响应时间;使用优雅降级和渐进增强确保兼容性。综合应用这些方法能显著提升加载速度和用户体验。
|
安全 网络安全 数据安全/隐私保护
HTTP与HTTPS协议区别及应用场景
在互联网高速发展的今天,HTTP与HTTPS作为数据传输的基石,作用至关重要。HTTP允许客户端与服务器间传输超文本文档,但其数据传输过程未加密,存在安全隐患;HTTPS则在此基础上加入了SSL/TLS协议,实现了数据加密传输,增强了安全性,广泛应用于电子商务、网上银行、政府网站及社交媒体平台等涉及敏感信息传输的领域,有效保护了用户隐私和数据安全。随着网络安全意识提升,HTTPS正逐渐成为主流。
|
机器学习/深度学习 监控 安全
confidence_threshold
【9月更文挑战第13天】
497 2