计算机性能的提升源自公式： 程 序 的 C P U 执 行 时 间 = 指 令 数 × C P I × 时 钟 周 期 时 间 程序的CPU执行时间=指令数×CPI×时钟周期时间 程序的CPU执行时间=指令数×CPI×时钟周期时间
1.功耗问题的引出
实例1：貌似要减少指令数，减小CPI比较困难，而减小时钟周期可行。于是，从 1978 年 Intel 发布的 8086 CPU 开始，计算机的主频从 5MHz 开始，不断提升。1980 年代中期的 80386 能够跑到 40MHz，1989 年的 486 能够跑到 100MHz，直到 2000 年的奔腾 4 处理器，主频已经到达了 1.4GHz。而消费者也在这 20 年里养成了“看主频”买电脑的习惯。当时已经基本垄断了桌面 CPU 市场的 Intel 更是夸下了海口，表示奔腾 4 所使用的 CPU 结构可以做到 10GHz，颇有一点“大力出奇迹”的意思。
但是，Intel遇到了CPU的极限问题——功耗。奔腾 4 的CPU主频从来没有达到过10GHz，最高只有3.8GHz。而且发现奔腾 4 2.4GHz的CPU性能与奔腾 3 1.6Ghz的CPU性能差不多。这让AMD获得了喘息的机会，代表着“主频时代”的终结。
如今，2019 年的最高配置 Intel i9 CPU，主频也只不过是 5GHz 而已。相较于 1978 年到 2000 年，这 20 年里 300 倍的主频提升，从 2000 年到现在的这 19 年，CPU 的主频大概提高了 3 倍。
实例2：一个 3.8GHz 的奔腾 4 处理器，满载功率是 130 瓦。这个 130 瓦是什么概念呢？机场允许带上飞机的充电宝的容量上限是 100 瓦时。如果我们把这个 CPU 安在手机里面，不考虑屏幕内存之类的耗电，这个 CPU 满载运行 45 分钟，充电宝里面就没电了。而 iPhone X 使用 ARM 架构的 CPU，功率则只有 4.5 瓦左右。
2. 性能与功耗
CPU是超大规模集成电路（Very Large Scale Integration，简称VLSI）。要提高CPU计算速度，一方面，在 CPU 里，同样的面积里面，多放一些晶体管，也就是增加密度；另一方面，要让晶体管“打开”和“关闭”得更快一点，也就是提升主频。而这两者，都会增加功耗，带来耗电和散热的问题。就像为了加快工作，要在工厂里多塞点人一样。
散热方式：风扇、空调、水冷。但是在CPU内增加晶体管密度和“开关”频率也是有限的。
功
耗
≈
1
/
2
×
负
载
电
容
×
电
压
的
平
方
×
开
关
频
率
×
晶
体
管
数
量
功耗\approx1/2 ×负载电容×电压的平方×开关频率×晶体管数量
功耗≈1/2×负载电容×电压的平方×开关频率×晶体管数量
- 增加晶体管数量 --> 多放一点晶体管 --> 将晶体管造的小一点
这就是提升“制程”，目前我国可以达到28nm，而荷兰ASML可以达到5nm，相当于将晶体管变小到了原来的1/5大小。
- 降低电压
功耗和电压的平方是成正比。这意味着电压下降到原来的 1/5，整个的功耗会变成原来的 1/25。
实例：从 5MHz 主频的 8086 到 5GHz 主频的 Intel i9，CPU 的电压已经从 5V 左右下降到了 1V 左右。这也是为什么我们 CPU 的主频提升了 1000 倍，但是功耗只增长了 40 倍。微软Surface Go轻薄笔记本上使用了0.25V 的低电压 CPU，使得笔记本能有更长的续航时间。
3. 性能与并行优化
在过去的 20 年里，制程的优化和电压的下降让CPU性能有所提升。但是从二十世纪90年代至二十一世纪初，软件工程师所用的“面向摩尔定律编程”的套路越来越行不通了。这种思想就是“写程序不考虑性能，等明年 CPU 性能提升一倍，到时候性能自然就不成问题了”。
于是，从奔腾 4 开始，Intel 意识到通过提升主频比较“难”去实现性能提升，就开始推出 Core Duo 这样的多核 CPU，通过提升“吞吐率”而不是“响应时间”，来达到提升CPU性能的目的**。提升“吞吐率”就是通过并行优化来提升CPU性能**，就好比用多匹马拉车，而减小“响应时间”就好比用一匹优等马换一匹劣等马。
实例3：做机器学习程序的时候，需要计算向量的点积，比如向量 W=[W0,W1,W2,…,W15] 和向量 X=[X0,X1,X2,…,X15]，W⋅X=W0∗X0+W1∗X1+ W2∗X2+…+W15∗X15。
这些式子由 16 个乘法和 1 个连加组成。如果一个人用笔来算的话，需要一步一步算 16 次乘法和 15 次加法。如果这个时候把这个任务分配给 4 个人，同时去算 W0～W3, W4～W7, W8～W11, W12～W15 这样四个部分的结果，再由一个人进行汇总，需要的时间就会缩短。
但是，这样的并行计算需要满足3个条件：
1）没有上下文关联，或者称为上下文解耦。也就说需要进行的计算，本身可以分解成几个可以并行的任务。好比上面的乘法和加法计算，几个人可以同时进行，不会影响最后的结果。
2）需要能够分解好问题，并确保几个人的结果能够汇总到一起。
3）在“汇总”这个阶段，是没有办法并行进行的，还是得顺序执行，一步一步计算。
这就引出了在进行性能优化时的一个经验——阿姆达定律（Amdahl’s Law），对于一个程序进行优化之后，处理器并行运算之后效率提升情况如下列公式所示：
优 化 后 的 执 行 时 间 = 受 优 化 影 响 的 执 行 时 间 / 加 速 倍 数 + 不 受 影 响 的 执 行 时 间 优化后的执行时间 = 受优化影响的执行时间 / 加速倍数 + 不受影响的执行时间 优化后的执行时间=受优化影响的执行时间/加速倍数+不受影响的执行时间
上例中，4 个人同时计算向量的一小段点积，就是通过并行提高了这部分的计算性能。但是，这 4 个人的计算结果，最终还是要在一个人那里进行汇总相加。这部分汇总相加的时间，是不能通过并行来优化的，也就是上面的公式里面不受影响的执行时间这一部分。
比如上例的各个向量的一小段的点积，需要 100ns，加法需要 20ns，总共需要 120ns。这里通过并行 4 个 CPU 进行了 4 倍的加速度。那么最终优化后，就有了 100/4+20=45ns。即使我们增加更多的并行度来提供加速倍数，比如有 100 个 CPU，整个时间也需要 100/100+20=21ns。
4. 小结
无论是简单地通过提升主频（功耗和散热问题），还是增加更多的 CPU 核心数量，通过并行来提升吞吐量，达到提升性能的目的（并行部分可以提高，但串行部分提高不了），都会遇到相应的瓶颈。
在“摩尔定律”和“并行计算”之外，在整个计算机组成层面，还有如下几个原则性的性能提升方法：
1）加速大概率事件。最典型的就是，过去几年流行的深度学习，整个计算过程中，99% 都是向量和矩阵计算。于是，工程师们通过用 GPU 替代 CPU，大幅度提升了深度学习的模型训练过程。本来一个 CPU 需要跑几小时甚至几天的程序，GPU 只需要几分钟就好了。Google 更是不满足于 GPU 的性能，进一步地推出了 TPU。后面会为讲解 GPU 和 TPU 的基本构造和原理。
2）通过流水线提高性能。现代的工厂里的生产线叫“流水线”。我们可以把装配 iPhone 这样的任务拆分成一个个细分的任务，让每个人都只需要处理一道工序，最大化整个工厂的生产效率。类似的，CPU 其实就是一个“运算工厂”，把 CPU 指令执行的过程进行拆分、细化运行，也是现代 CPU 在主频没有办法提升那么多的情况下，性能仍然可以得到提升的重要原因之一。后面也会讲到，现代 CPU 里是如何通过流水线来提升性能的，以及反面的，过长的流水线会带来什么新的功耗和效率上的负面影响。
3）通过预测提高性能。通过预先猜测下一步该干什么，而不是等上一步运行的结果，提前进行运算，也是让程序跑得更快一点的办法。典型的例子就是在一个循环访问数组的时候，凭经验，你也会猜到下一步我们会访问数组的下一项。后面要讲的“分支和冒险”、“局部性原理”这些 CPU 和存储系统设计方法，其实都是在利用对于未来的“预测”，提前进行相应的操作，来提升程序性能。
问题：这里介绍了三种常见的性能提升思路，分别是：加速大概率事件、通过流水线提高性能和通过预测提高性能。请你想一下，除了在硬件和指令集的设计层面之外，在软件开发层面，有用到过类似的思路来解决性能问题吗？