计算机系统结构中的8个伟大思想
作者：互联网
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前言
本文的主要内容是介绍计算机系统结构中的8个伟大思想，包括摩尔定律、抽象简化、加速大概率事件、通过并行提高性能、通过流水线提高性能、通过预测提高性能、存储器层次以及通过冗余提高可靠性。
8个伟大思想
1.面向摩尔定律的设计
摩尔定律指出单芯片上的集成度每18-24个月翻一番。这是Intel公司的创始人之一Gorden Moore在1965年对集成电路集成度做出的预测。计算机设计者面临的一个永恒的问题就是摩尔定律所驱动的快速变化，他们必须预测其设计完成时的工艺水平，而不是设计开始时的。
2.使用抽象简化设计
计算机架构师和程序员必须发明能够提高产量的技术，否则设计时间也将会像资源规模一样按照摩尔定律增长。提高硬件和软件生产率的主要技术之一是使用抽象(abstraction)来表示不同的设计层次，在高层次中看不到低层次的细节，只能看到简化的模型。
3.加速大概率事件
加速大概率事件远比优化小概率事件更能提高性能。大概率事件通常比小概率事件简单，从而易于提高，大概率事件规则意味着设计者需要知道什么事件是经常发生的，而这需要通过仔细的实验与评估才能得出。
4.通过并行提高性能
从计算的诞生开始，计算机设计者就通过并行执行操作来提高性能。并行(parallel)执行是比串行执行更为高效的执行方式。
5.通过流水线提高性能
在计算机系统结构中，一个特别的并行性场景就是流水线(pipelining)。流水线就是在完成一个事件的过程中，每一个人或每一级都负责好各自负责的这部分，完成后交付给下一个人或下一级完成其对应的任务，直至该事件完成。相比于一个人从头到尾完成一件事，流水线这种形式工作起来更为高效，尤其是要完成很多个相同的事件时，其作用愈发明显。想象一下电子设备的生产过程，比如手机，生产线上的工人分工明确，每个人都只完成很简单的重复任务，在生产完成的出口这里，手机是一个接一个输出，这样才能保证很高的生产效率。
6.通过预测提高性能
如果假定从误预测恢复执行代价不高并且预测的准确率相对较高，则通过预测的方式提前开始某些操作，要比等到确切知道这些操作应该启动时才开始要快一些。
7.存储器层次
存储器的速度通常影响性能，存储器的容量限制了解决复杂难题的规模，计算系统中存储器的价格占了主要部分，因此存储器速度更快、容量更大、价格更便宜是程序员喜闻乐见的。存储器层次就可以很好地解决这些相互矛盾的需求，在存储器层次中，速度最快、容量最小并且每位价格最昂贵的存储器处于顶层，相反，速度最慢、容量最大且每位价格最便宜的存储器处于最底层。可以把存储器层次想象成一个堆叠的三角形，该形状表示速度、价格和容量：越靠近顶端，存储器速度越快、每位价格越高、容量越小；越靠近底端，存储器速度越慢、每位价格越低、容量越大。
8.通过冗余提高可靠性
计算机不仅需要速度快，还需要工作可靠。由于任何一个物理器件都可能失效，因此可以通过使用冗余部件的方式提高系统的可靠性(dependable)，冗余部件可以代替失效部件并可以帮助检测错误。
总结
以上就是计算机系统结构中的8个伟大思想，这几个伟大思想同样可以运用在我们的工作和生活中，以使我们的工作更高效，生活更便捷。本文参考书籍：《计算机组成与设计 硬件/软件接口》David A. Patterson & John L. Hennessy 著 机械工业出版社
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