大數據量浮點計算器

⑴ CPU的各項性能指標是什麼意思

CPU的性能指標：頻率、緩存容量與性能、工作電壓、匯流排方式、製造、超標量。

CPU的性能大致上反映出了它所配置的那部微機的性能，因此CPU的性能指標十分重要。 CPU性能主要取決於其主頻和工作效率。CPU從雛形出現到發展壯大，由於製造技術的越來越先進，其集成度越來越高，CPU內部晶體管的數量，雖然從最初的2200多個發展到今天的數十億個，增加了數百萬倍，但是CPU的內部結構仍然可分為控制單元，邏輯單元和存儲單元三大部分。

(1)大數據量浮點計算器擴展閱讀：

在計算機技術中，把CPU在單位時間內一次處理的二進制數的位數稱為「字長」。一般情況下，把單位時間內能處理為8位數據的CPU叫8位CPU。同理，64位的CPU在單位時間內能處理字長為64位的二進制數據。字長是表示運算器性能的主要技術指標，通常等於CPU數據匯流排的寬度。CPU字長越長，運算精度越高，信息處理速度越快，CPU性能也就越高。

⑵ 手機單核和雙核區別

1、理論上是是雙核1G，手機不能光看硬體的，還要看整體優化。雙核不僅處理功能強大，多線程處理對於雙核來說就是過家家，舉個例子，我們在測試過程中，HTC G7（採用高通某款單核 1G處理器）在激大伏切換接入點時需要手動引導，（你如果用移動的卡玩智能機時，需要經常在cmnet/cmwap/cmmm/ccmb等等接入點間切換），這就是單核的弊端，不能多線程處理。而且對於流媒體的明攜播放會很坑爹，這一點在3G時代絕對是不能容忍的。但糾結的是有些單核的表現也很好，所以測評手機不能光看處理器。一句話總結：高端的單核絕對比有些雙核NB，但就兩大隊伍的整體素質而言，雙核是王道。
2、iP使用的是自家的處理器A4，原版是三星的，後來經過改造，緩存就拉大了20%，各種優化。順便提下，蘋果印鈔機用的就是A4處理器，可想而知....再說，jobs那老傢伙是個偏執狂，做出來的東西近乎完美.....蘋果控...
3.雙核是絕對的主流，iP4s載入上A5雙核，可以和iPad PK了，各方的測評里，A5處理器較之其他的處理器在性能上的比較都是高居榜首....前段時間google出得ice cream也是雙核...歷史的車輪是擋都擋不住...這么多字打累死仿滾了...哥在上班啊！

⑶ 電腦，雙核，和四核，三核，是什麼意思，有什麼區別。

雙核簡單來說就是CPU有2個核心，以此類推，三核、四核就是說CPU有三個、四個核心。
核心(core)又稱為內核，是CPU最重要的組成部分。CPU中心那塊隆起的晶元就是核心，是由單晶硅以一定的生產工藝製造出來的，CPU所有的計算、接受/存儲命令、處理數據都由核心執行。各種CPU核心都具有固定的邏輯結構，一級緩存、二級緩存、執行單元、指令級單元和匯流排介面等邏輯單元都會有科磨孫學的布局。
市面上雙核處理器的性能的提高，並且四核處理器也在不斷普及，以及軟體和游戲等兼容問題，使得三核已經成為雞肋。
四核與雙核的區別在於對多任務處理上，四核心的CPU開四個程序要比雙核心敗游弊CPU開四個程序要快，再就是多核心在進行大數據量運算時優勢更大（比如說平時測試用的多線程浮點計察族算）。

⑷ 電腦中的CPU代表什麼

CPU是Central Processing Unit的縮寫，翻譯成中文直譯為中央處理單元。按漢語習慣，一般譯為中央處理器。
通常一台計算機硬體系統，由五個必要的部分組成：控制器、計算器、存儲器、輸入設備和輸出設備。而在微型計算機中，是把控制器和計算器整合集成在一個集成塊中，這就是CPU了。
CPU是一台微機的核心部件，顧名思義，計算機的控制和計算都是由它來完成的，所以有人把它比喻為人的大腦。由CPU的型號，就可以大體判斷一台計算機的等級高低。
這18條背下來沒人敢和你忽悠CPU

1.主頻

主頻也叫時鍾頻率，單位是MHz，用來表示CPU的運算速度。CPU的主頻＝外頻×倍頻系數。很多人認為主頻就決定著CPU的運行速度，這不僅是個片面的，而且對於伺服器來講，這個認識也出現了偏差。至今，沒有一條確定的公式能夠實現主頻和實際的運算速度兩者之間的數值關系，即使是兩大處理器廠家Intel和AMD，在這點上也存在著很大的爭議，我們從Intel的產品的發展趨勢，可以看出Intel很注重加強自身主頻的發展。像其他的處理器廠家，有人曾經拿過一快1G的全美達來做比較，它的運行效率相當於2G的Intel處理器。

所以，CPU的主頻與CPU實際的運算能力是沒有直接關系的，主頻表示在CPU內數字脈沖信號震盪的速度。在Intel的處理器產品中，我們也可以看到這樣的例子：1 GHz Itanium晶元能夠表現得差不多跟2.66 GHz Xeon/Opteron一樣快，或是1.5 GHz Itanium 2大約跟4 GHz Xeon/Opteron一樣快。CPU的運算速度還要看CPU的流水線的各方面的性能指標。

當然，主頻和實際的運算速度是有關的，只能說主頻僅僅是CPU性能表現的一個方面，而不代表CPU的整體性能。

2.外頻

外頻是CPU的基準頻率，單位也是MHz。CPU的外頻決定著整塊主板的運行速度。說白了，在台式機中，我們所說的超頻，都是超CPU的外頻（當然一般情況下，CPU的倍頻都是被鎖住的）相信這點是很好理解的。但對於伺服器CPU來講，超頻是絕對不允許的。前面說到CPU決定著主板的運行速度，兩者是同步運行的，如果把伺服器CPU超頻了，改變了外頻，會產生非同步運行，（台式機很多主板都支持非同步運行）這樣會納戚告造成整個伺服器系統的不穩定。

目前的絕大部分電腦系統中外頻也是仔早內存與主板之間的同步運行的速度，在這種方式下，可以理解為CPU的外頻直接與內存相連通，實現兩者間的同步運行狀態。外頻與前端匯流排(FSB)頻率很容易被混為一談，下面的前端匯流排介紹我們談談兩者的區別。

3.前端匯流排(FSB)頻率

前端匯流排(FSB)頻率(即匯流排頻率)是直接影響CPU與內存直接數據交換速度。有一條公式可以計算，即數據帶寬＝(匯流排頻率×數據帶寬)/8，數據傳輸最大帶寬取決於所有同時傳輸的數據的寬度和傳輸頻率。比方，現在的支持64位的至強Nocona，前端匯流排是800MHz，按照公式，它的數據傳輸最大帶寬是6.4GB/秒。

外頻與前端匯流排(FSB)頻率的區別：前端匯流排的速度指的是數據傳輸的速度，外頻是CPU與主板之間同步運行的速度。也就是說，100MHz外頻特指數字脈沖信號在每秒鍾震盪一千萬次；而100MHz前端匯流排指的是每秒鍾CPU可接受的數據傳輸量是100MHz×64bit÷8Byte/bit=800MB/s。

其實現在「HyperTransport」構架的出現，讓這種實際意義上的前端匯流排(FSB)頻率發生了變化。之前我們知道IA-32架構必須有三大重要的構件：內洞明存控制器Hub (MCH) ,I/O控制器Hub和PCI Hub，像Intel很典型的晶元組 Intel 7501、Intel7505晶元組，為雙至強處理器量身定做的，它們所包含的MCH為CPU提供了頻率為533MHz的前端匯流排，配合DDR內存，前端匯流排帶寬可達到4.3GB/秒。但隨著處理器性能不斷提高同時給系統架構帶來了很多問題。而「HyperTransport」構架不但解決了問題，而且更有效地提高了匯流排帶寬，比方AMD Opteron處理器，靈活的HyperTransport I/O匯流排體系結構讓它整合了內存控制器，使處理器不通過系統匯流排傳給晶元組而直接和內存交換數據。這樣的話，前端匯流排(FSB)頻率在AMD Opteron處理器就不知道從何鈣鵒恕?

4、CPU的位和字長

位：在數字電路和電腦技術中採用二進制，代碼只有「0」和「1」，其中無論是 「0」或是「1」在CPU中都是 一「位」。

字長：電腦技術中對CPU在單位時間內(同一時間)能一次處理的二進制數的位數叫字長。所以能處理字長為8位數據的CPU通常就叫8位的CPU。同理32位的CPU就能在單位時間內處理字長為32位的二進制數據。位元組和字長的區別：由於常用的英文字元用8位二進制就可以表示，所以通常就將8位稱為一個位元組。字長的長度是不固定的，對於不同的CPU、字長的長度也不一樣。8位的CPU一次只能處理一個位元組，而32位的CPU一次就能處理4個位元組，同理字長為64位的CPU一次可以處理8個位元組。

5.倍頻系數

倍頻系數是指CPU主頻與外頻之間的相對比例關系。在相同的外頻下，倍頻越高CPU的頻率也越高。但實際上，在相同外頻的前提下，高倍頻的CPU本身意義並不大。這是因為CPU與系統之間數據傳輸速度是有限的，一味追求高倍頻而得到高主頻的CPU就會出現明顯的「瓶頸」效應—CPU從系統中得到數據的極限速度不能夠滿足CPU運算的速度。一般除了工程樣版的Intel的CPU都是鎖了倍頻的，而AMD之前都沒有鎖。

6.緩存

緩存大小也是CPU的重要指標之一，而且緩存的結構和大小對CPU速度的影響非常大，CPU內緩存的運行頻率極高，一般是和處理器同頻運作，工作效率遠遠大於系統內存和硬碟。實際工作時，CPU往往需要重復讀取同樣的數據塊，而緩存容量的增大，可以大幅度提升CPU內部讀取數據的命中率，而不用再到內存或者硬碟上尋找，以此提高系統性能。但是由於CPU晶元面積和成本的因素來考慮，緩存都很小。

L1 Cache(一級緩存)是CPU第一層高速緩存，分為數據緩存和指令緩存。內置的L1高速緩存的容量和結構對CPU的性能影響較大，不過高速緩沖存儲器均由靜態RAM組成，結構較復雜，在CPU管芯面積不能太大的情況下，L1級高速緩存的容量不可能做得太大。一般伺服器CPU的L1緩存的容量通常在32—256KB。

L2 Cache(二級緩存)是CPU的第二層高速緩存，分內部和外部兩種晶元。內部的晶元二級緩存運行速度與主頻相同，而外部的二級緩存則只有主頻的一半。L2高速緩存容量也會影響CPU的性能，原則是越大越好，現在家庭用CPU容量最大的是512KB，而伺服器和工作站上用CPU的L2高速緩存更高達256-1MB，有的高達2MB或者3MB。

L3 Cache(三級緩存)，分為兩種，早期的是外置，現在的都是內置的。而它的實際作用即是，L3緩存的應用可以進一步降低內存延遲，同時提升大數據量計算時處理器的性能。降低內存延遲和提升大數據量計算能力對游戲都很有幫助。而在伺服器領域增加L3緩存在性能方面仍然有顯著的提升。比方具有較大L3緩存的配置利用物理內存會更有效，故它比較慢的磁碟I/O子系統可以處理更多的數據請求。具有較大L3緩存的處理器提供更有效的文件系統緩存行為及較短消息和處理器隊列長度。

其實最早的L3緩存被應用在AMD發布的K6-III處理器上，當時的L3緩存受限於製造工藝，並沒有被集成進晶元內部，而是集成在主板上。在只能夠和系統匯流排頻率同步的L3緩存同主內存其實差不了多少。後來使用L3緩存的是英特爾為伺服器市場所推出的Itanium處理器。接著就是P4EE和至強MP。Intel還打算推出一款9MB L3緩存的Itanium2處理器，和以後24MB L3緩存的雙核心Itanium2處理器。

但基本上L3緩存對處理器的性能提高顯得不是很重要，比方配備1MB L3緩存的Xeon MP處理器卻仍然不是Opteron的對手，由此可見前端匯流排的增加，要比緩存增加帶來更有效的性能提升。

7.CPU擴展指令集

CPU依靠指令來計算和控制系統，每款CPU在設計時就規定了一系列與其硬體電路相配合的指令系統。指令的強弱也是CPU的重要指標，指令集是提高微處理器效率的最有效工具之一。從現階段的主流體系結構講，指令集可分為復雜指令集和精簡指令集兩部分，而從具體運用看，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的擴展指令集，分別增強了CPU的多媒體、圖形圖象和Internet等的處理能力。我們通常會把CPU的擴展指令集稱為"CPU的指令集"。SSE3指令集也是目前規模最小的指令集，此前MMX包含有57條命令，SSE包含有50條命令，SSE2包含有144條命令，SSE3包含有13條命令。目前SSE3也是最先進的指令集，英特爾Prescott處理器已經支持SSE3指令集，AMD會在未來雙核心處理器當中加入對SSE3指令集的支持，全美達的處理器也將支持這一指令集。

8.CPU內核和I/O工作電壓

從586CPU開始，CPU的工作電壓分為內核電壓和I/O電壓兩種，通常CPU的核心電壓小於等於I/O電壓。其中內核電壓的大小是根據CPU的生產工藝而定，一般製作工藝越小，內核工作電壓越低；I/O電壓一般都在1.6~5V。低電壓能解決耗電過大和發熱過高的問題。

9.製造工藝

製造工藝的微米是指IC內電路與電路之間的距離。製造工藝的趨勢是向密集度愈高的方向發展。密度愈高的IC電路設計，意味著在同樣大小面積的IC中，可以擁有密度更高、功能更復雜的電路設計。現在主要的180nm、130nm、90nm。最近官方已經表示有65nm的製造工藝了。

10.指令集

（1）CISC指令集

CISC指令集，也稱為復雜指令集，英文名是CISC，（Complex Instruction Set Computer的縮寫）。在CISC微處理器中，程序的各條指令是按順序串列執行的，每條指令中的各個操作也是按順序串列執行的。順序執行的優點是控制簡單，但計算機各部分的利用率不高，執行速度慢。其實它是英特爾生產的x86系列（也就是IA-32架構）CPU及其兼容CPU，如AMD、VIA的。即使是現在新起的X86-64（也被成AMD64）都是屬於CISC的范疇。

要知道什麼是指令集還要從當今的X86架構的CPU說起。X86指令集是Intel為其第一塊16位CPU(i8086)專門開發的，IBM1981年推出的世界第一台PC機中的CPU—i8088(i8086簡化版)使用的也是X86指令，同時電腦中為提高浮點數據處理能力而增加了X87晶元，以後就將X86指令集和X87指令集統稱為X86指令集。

雖然隨著CPU技術的不斷發展，Intel陸續研製出更新型的i80386、i80486直到過去的PII至強、PIII至強、Pentium 3，最後到今天的Pentium 4系列、至強（不包括至強Nocona），但為了保證電腦能繼續運行以往開發的各類應用程序以保護和繼承豐富的軟體資源，所以Intel公司所生產的所有CPU仍然繼續使用X86指令集，所以它的CPU仍屬於X86系列。由於Intel X86系列及其兼容CPU（如AMD Athlon MP、）都使用X86指令集，所以就形成了今天龐大的X86系列及兼容CPU陣容。x86CPU目前主要有intel的伺服器CPU和AMD的伺服器CPU兩類。

（2）RISC指令集

RISC是英文「Reced Instruction Set Computing 」 的縮寫，中文意思是「精簡指令集」。它是在CISC指令系統基礎上發展起來的，有人對CISC機進行測試表明，各種指令的使用頻度相當懸殊，最常使用的是一些比較簡單的指令，它們僅占指令總數的20％，但在程序中出現的頻度卻佔80％。復雜的指令系統必然增加微處理器的復雜性，使處理器的研製時間長，成本高。並且復雜指令需要復雜的操作，必然會降低計算機的速度。基於上述原因，20世紀80年代RISC型CPU誕生了，相對於CISC型CPU ,RISC型CPU不僅精簡了指令系統，還採用了一種叫做「超標量和超流水線結構」，大大增加了並行處理能力。RISC指令集是高性能CPU的發展方向。它與傳統的CISC(復雜指令集)相對。相比而言，RISC的指令格式統一，種類比較少，定址方式也比復雜指令集少。當然處理速度就提高很多了。目前在中高檔伺服器中普遍採用這一指令系統的CPU，特別是高檔伺服器全都採用RISC指令系統的CPU。RISC指令系統更加適合高檔伺服器的操作系統UNIX，現在Linux也屬於類似UNIX的操作系統。RISC型CPU與Intel和AMD的CPU在軟體和硬體上都不兼容。

目前，在中高檔伺服器中採用RISC指令的CPU主要有以下幾類：PowerPC處理器、SPARC處理器、PA-RISC處理器、MIPS處理器、Alpha處理器。

（3）IA-64

EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computers，精確並行指令計算機）是否是RISC和CISC體系的繼承者的爭論已經有很多，單以EPIC體系來說，它更像Intel的處理器邁向RISC體系的重要步驟。從理論上說，EPIC體系設計的CPU，在相同的主機配置下，處理Windows的應用軟體比基於Unix下的應用軟體要好得多。

Intel採用EPIC技術的伺服器CPU是安騰Itanium（開發代號即Merced）。它是64位處理器，也是IA－64系列中的第一款。微軟也已開發了代號為Win64的操作系統，在軟體上加以支持。在Intel採用了X86指令集之後，它又轉而尋求更先進的64-bit微處理器，Intel這樣做的原因是，它們想擺脫容量巨大的x86架構,從而引入精力充沛而又功能強大的指令集，於是採用EPIC指令集的IA-64架構便誕生了。IA-64 在很多方面來說，都比x86有了長足的進步。突破了傳統IA32架構的許多限制，在數據的處理能力，系統的穩定性、安全性、可用性、可觀理性等方面獲得了突破性的提高。

IA-64微處理器最大的缺陷是它們缺乏與x86的兼容，而Intel為了IA-64處理器能夠更好地運行兩個朝代的軟體，它在IA-64處理器上（Itanium、Itanium2 ……)引入了x86-to-IA-64的解碼器，這樣就能夠把x86指令翻譯為IA-64指令。這個解碼器並不是最有效率的解碼器，也不是運行x86代碼的最好途徑（最好的途徑是直接在x86處理器上運行x86代碼），因此Itanium 和Itanium2在運行x86應用程序時候的性能非常糟糕。這也成為X86-64產生的根本原因。

（4）X86-64 （AMD64 / EM64T）

AMD公司設計，可以在同一時間內處理64位的整數運算，並兼容於X86-32架構。其中支持64位邏輯定址，同時提供轉換為32位定址選項；但數據操作指令默認為32位和8位，提供轉換成64位和16位的選項；支持常規用途寄存器，如果是32位運算操作，就要將結果擴展成完整的64位。這樣，指令中有「直接執行」和「轉換執行」的區別，其指令欄位是8位或32位，可以避免欄位過長。

x86-64（也叫AMD64）的產生也並非空穴來風，x86處理器的32bit定址空間限制在4GB內存，而IA-64的處理器又不能兼容x86。AMD充分考慮顧客的需求，加強x86指令集的功能，使這套指令集可同時支持64位的運算模式，因此AMD把它們的結構稱之為x86-64。在技術上AMD在x86-64架構中為了進行64位運算，AMD為其引入了新增了R8-R15通用寄存器作為原有X86處理器寄存器的擴充，但在而在32位環境下並不完全使用到這些寄存器。原來的寄存器諸如EAX、EBX也由32位擴張至64位。在SSE單元中新加入了8個新寄存器以提供對SSE2的支持。寄存器數量的增加將帶來性能的提升。與此同時，為了同時支持32和64位代碼及寄存器，x86-64架構允許處理器工作在以下兩種模式：Long Mode(長模式)和Legacy Mode(遺傳模式)，Long模式又分為兩種子模式(64bit模式和Compatibility mode兼容模式)。該標准已經被引進在AMD伺服器處理器中的Opteron處理器。

而今年也推出了支持64位的EM64T技術，再還沒被正式命為EM64T之前是IA32E，這是英特爾64位擴展技術的名字,用來區別X86指令集。Intel的EM64T支持64位sub-mode，和AMD的X86-64技術類似，採用64位的線性平面定址，加入8個新的通用寄存器（GPRs），還增加8個寄存器支持SSE指令。與AMD相類似，Intel的64位技術將兼容IA32和IA32E，只有在運行64位操作系統下的時候，才將會採用IA32E。IA32E將由2個sub-mode組成：64位sub-mode和32位sub-mode，同AMD64一樣是向下兼容的。Intel的EM64T將完全兼容AMD的X86-64技術。現在Nocona處理器已經加入了一些64位技術，Intel的Pentium 4E處理器也支持64位技術。

應該說，這兩者都是兼容x86指令集的64位微處理器架構，但EM64T與AMD64還是有一些不一樣的地方，AMD64處理器中的NX位在Intel的處理器中將沒有提供。

11.超流水線與超標量

在解釋超流水線與超標量前，先了解流水線(pipeline)。流水線是Intel首次在486晶元中開始使用的。流水線的工作方式就象工業生產上的裝配流水線。在CPU中由5—6個不同功能的電路單元組成一條指令處理流水線，然後將一條X86指令分成5—6步後再由這些電路單元分別執行，這樣就能實現在一個CPU時鍾周期完成一條指令，因此提高CPU的運算速度。經典奔騰每條整數流水線都分為四級流水，即指令預取、解碼、執行、寫回結果，浮點流水又分為八級流水。

超標量是通過內置多條流水線來同時執行多個處理器，其實質是以空間換取時間。而超流水線是通過細化流水、提高主頻，使得在一個機器周期內完成一個甚至多個操作，其實質是以時間換取空間。例如Pentium 4的流水線就長達20級。將流水線設計的步(級)越長，其完成一條指令的速度越快，因此才能適應工作主頻更高的CPU。但是流水線過長也帶來了一定副作用，很可能會出現主頻較高的CPU實際運算速度較低的現象，Intel的奔騰4就出現了這種情況，雖然它的主頻可以高達1.4G以上，但其運算性能卻遠遠比不上AMD 1.2G的速龍甚至奔騰III。

12.封裝形式

CPU封裝是採用特定的材料將CPU晶元或CPU模塊固化在其中以防損壞的保護措施，一般必須在封裝後CPU才能交付用戶使用。CPU的封裝方式取決於CPU安裝形式和器件集成設計，從大的分類來看通常採用Socket插座進行安裝的CPU使用PGA(柵格陣列)方式封裝，而採用Slot x槽安裝的CPU則全部採用SEC(單邊接插盒)的形式封裝。現在還有PLGA(Plastic Land Grid Array)、OLGA(Organic Land Grid Array)等封裝技術。由於市場競爭日益激烈，目前CPU封裝技術的發展方向以節約成本為主。

13、多線程

同時多線程Simultaneous multithreading，簡稱SMT。SMT可通過復制處理器上的結構狀態，讓同一個處理器上的多個線程同步執行並共享處理器的執行資源，可最大限度地實現寬發射、亂序的超標量處理，提高處理器運算部件的利用率，緩和由於數據相關或Cache未命中帶來的訪問內存延時。當沒有多個線程可用時，SMT處理器幾乎和傳統的寬發射超標量處理器一樣。SMT最具吸引力的是只需小規模改變處理器核心的設計，幾乎不用增加額外的成本就可以顯著地提升效能。多線程技術則可以為高速的運算核心准備更多的待處理數據，減少運算核心的閑置時間。這對於桌面低端系統來說無疑十分具有吸引力。Intel從3.06GHz Pentium 4開始，所有處理器都將支持SMT技術。

14、多核心

多核心，也指單晶元多處理器（Chip multiprocessors，簡稱CMP）。CMP是由美國斯坦福大學提出的，其思想是將大規模並行處理器中的SMP（對稱多處理器）集成到同一晶元內，各個處理器並行執行不同的進程。與CMP比較， SMT處理器結構的靈活性比較突出。但是，當半導體工藝進入0.18微米以後，線延時已經超過了門延遲，要求微處理器的設計通過劃分許多規模更小、局部性更好的基本單元結構來進行。相比之下，由於CMP結構已經被劃分成多個處理器核來設計，每個核都比較簡單，有利於優化設計，因此更有發展前途。目前，IBM 的Power 4晶元和Sun的 MAJC5200晶元都採用了CMP結構。多核處理器可以在處理器內部共享緩存，提高緩存利用率，同時簡化多處理器系統設計的復雜度。

2005年下半年，Intel和AMD的新型處理器也將融入CMP結構。新安騰處理器開發代碼為Montecito，採用雙核心設計，擁有最少18MB片內緩存，採取90nm工藝製造，它的設計絕對稱得上是對當今晶元業的挑戰。它的每個單獨的核心都擁有獨立的L1，L2和L3 cache，包含大約10億支晶體管。

15、SMP

SMP（Symmetric Multi-Processing），對稱多處理結構的簡稱，是指在一個計算機上匯集了一組處理器(多CPU),各CPU之間共享內存子系統以及匯流排結構。在這種技術的支持下，一個伺服器系統可以同時運行多個處理器，並共享內存和其他的主機資源。像雙至強，也就是我們所說的二路，這是在對稱處理器系統中最常見的一種（至強MP可以支持到四路，AMD Opteron可以支持1-8路）。也有少數是16路的。但是一般來講，SMP結構的機器可擴展性較差，很難做到100個以上多處理器，常規的一般是8個到16個，不過這對於多數的用戶來說已經夠用了。在高性能伺服器和工作站級主板架構中最為常見，像UNIX伺服器可支持最多256個CPU的系統。

構建一套SMP系統的必要條件是：支持SMP的硬體包括主板和CPU；支持SMP的系統平台，再就是支持SMP的應用軟體。

為了能夠使得SMP系統發揮高效的性能，操作系統必須支持SMP系統，如WINNT、LINUX、以及UNIX等等32位操作系統。即能夠進行多任務和多線程處理。多任務是指操作系統能夠在同一時間讓不同的CPU完成不同的任務；多線程是指操作系統能夠使得不同的CPU並行的完成同一個任務。

要組建SMP系統，對所選的CPU有很高的要求，首先、CPU內部必須內置APIC（Advanced Programmable Interrupt Controllers）單元。Intel 多處理規范的核心就是高級可編程中斷控制器（Advanced Programmable Interrupt Controllers--APICs）的使用；再次，相同的產品型號，同樣類型的CPU核心，完全相同的運行頻率；最後，盡可能保持相同的產品序列編號，因為兩個生產批次的CPU作為雙處理器運行的時候，有可能會發生一顆CPU負擔過高，而另一顆負擔很少的情況，無法發揮最大性能，更糟糕的是可能導致死機。

16、NUMA技術

NUMA即非一致訪問分布共享存儲技術，它是由若干通過高速專用網路連接起來的獨立節點構成的系統，各個節點可以是單個的CPU或是SMP系統。在NUMA中，Cache 的一致性有多種解決方案，需要操作系統和特殊軟體的支持。圖2中是Sequent公司NUMA系統的例子。這里有3個SMP模塊用高速專用網路聯起來，組成一個節點，每個節點可以有12個CPU。像Sequent的系統最多可以達到64個CPU甚至256個CPU。顯然，這是在SMP的基礎上，再用NUMA的技術加以擴展，是這兩種技術的結合。

17、亂序執行技術

亂序執行（out-of-orderexecution），是指CPU允許將多條指令不按程序規定的順序分開發送給各相應電路單元處理的技術。這樣將根據個電路單元的狀態和各指令能否提前執行的具體情況分析後，將能提前執行的指令立即發送給相應電路單元執行，在這期間不按規定順序執行指令，然後由重新排列單元將各執行單元結果按指令順序重新排列。採用亂序執行技術的目的是為了使CPU內部電路滿負荷運轉並相應提高了CPU的運行程序的速度。分枝技術：（branch）指令進行運算時需要等待結果，一般無條件分枝只需要按指令順序執行，而條件分枝必須根據處理後的結果，再決定是否按原先順序進行。

18、CPU內部的內存控制器

許多應用程序擁有更為復雜的讀取模式（幾乎是隨機地，特別是當cache hit不可預測的時候），並且沒有有效地利用帶寬。典型的這類應用程序就是業務處理軟體，即使擁有如亂序執行（out of order execution）這樣的CPU特性，也會受內存延遲的限制。這樣CPU必須得等到運算所需數據被除數裝載完成才能執行指令（無論這些數據來自CPU cache還是主內存系統）。當前低段系統的內存延遲大約是120－150ns，而CPU速度則達到了3GHz以上，一次單獨的內存請求可能會浪費200－300次CPU循環。即使在緩存命中率（cache hit rate）達到99％的情況下，CPU也可能會花50％的時間來等待內存請求的結束－ 比如因為內存延遲的緣故。

你可以看到Opteron整合的內存控制器，它的延遲，與晶元組支持雙通道DDR內存控制器的延遲相比來說，是要低很多的。英特爾也按照計劃的那樣在處理器內部整合內存控制器，這樣導致北橋晶元將變得不那麼重要。但改變了處理器訪問主存的方式，有助於提高帶寬、降低內存延時和提升處理器性能。

⑸ 電腦中的yjldr是什麼意思

四核指的是基於單個半導體的一個處理器上擁有四個一樣功坦胡能的處理器核心。換而言之，棚吵將四鏈信侍個物理處理器核心整合入一個核中。四核與雙核的區別在於對多任務處理上，四核心的CPU開四個程序要比雙核心CPU開四個程序要快，再就是多核心在進行大數據量運算時優勢更大（比如說平時測試用的多線程浮點計算）。

⑹ 大數據分析需要哪些工具

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

⑺ CPU由哪些部件組成表徵CPU性能的特徵是什麼CPU的運行速度由什麼來決定

簡 介
中央處理器（Central Processing Unit，CPU），是電子計算機的主要設備之一。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的數據。所謂的計算機的可編程性主要是指對CPU的編程。 CPU
CPU是計算機中的核心配件，只有火柴盒那麼大，幾十張紙那麼厚，但它卻是一台計運做罩算機的運算核心和控制核心。計算機中所有操作都由CPU負責讀取指令，對指令解碼並執行指令的核心部件。 CPU、內部存儲器和輸入/輸出設備是電子計算機的三大核心部件。 同時，中國葯科大學的英語簡稱也是CPU（China Pharmaceutical University ）
編輯本段工作原理
基本原理
CPU的主要運作原理，不論其外觀，都是執行儲存於被稱為程式里的一系列指令。在此討論的是遵循普遍的架構設計的裝置。程式以一系列數字儲存在電腦記憶體中。差不多所有的CPU的運作原理可分為四個階段：提取（Fetch）、解碼（Decode）、執行（Execute）和寫回（Writeback）。 Intel公司生產的Core牌CPU
第一階段，提取，從程式記憶體中檢索指令（為數值或一系列數值）。由程式計數器（Program Counter）指定程式記憶體的位置，程式計數器保存供識別目前程式位置的數值。換言之，程式計數器記錄了CPU在目前程式里的蹤跡。 提取指令之後，程式計數器根據指令式長度增加記憶體單元。指令的提取常常必須從相對較慢的記憶體尋找，導致CPU等候指令的送入。這個問題主要被論及在現代處理器的快取和管線化架構（見下）。 CPU根據從記憶體提取到的指令來決定其執行行為。在解碼階段，指令被拆解為有意義的片斷。根據CPU的指令集架構（ISA）定義將數值解譯為指令。 一部分的指令數值為運算碼（Opcode），其指示要進行哪些運算。其它的數值通常供給指令必要的資訊，諸如一個加法（Addition）運算的運算目標。這樣的運算目標也許提供一個常數值（即立即值），或是一個空間的定址值：暫存器或記憶體位址，以定址模式決定。 在舊的設計中，CPU里的指令解碼部分是無法改變的硬體裝置。不過在眾多抽象且復雜的CPU和指令集架構中，一個微程式時常用來幫助轉換指令為各種形態的訊號。這些微程式在已成品的CPU中往往可以重寫，方便變更解碼指令。 在提取和解碼階段之後，接著進入執行階段。該階段中，連接到各種能夠進行所需運算的CPU部件。 例如，要求一個加法運算，算數邏輯單元（ALU，Arithmetic Logic Unit）將會連接到一組輸入和一組輸出。輸入提供了要相加的數值，而且在輸出將含有總和結果。ALU內含電路系統，以於輸出端完成簡單的普通運算和邏輯運算（比如加法和位元運算）。如果加法運算產生一個對該CPU處理而言過大的結果，在標志暫存器里，運算溢出（Arithmetic Overflow）標志可能會被設置（參見以下的數值精度探討）。 最終階段，寫回，以一定格式將執行階段的結果簡單的寫回。運算結果極常被寫進CPU內部的暫存器胡孫，以供隨後指令快速存取。在其它案例中，運算結果可能寫進速度較慢，但容量較大且較便宜的主記憶體。某些類型的指令會操作程式計數器，而不直接產生結果資料。這些一般稱作「跳轉」（Jumps）並在程式中帶來循環行為、條件性執行（透過條件跳轉）和函式。 許多指令也會改變標志暫存器的狀態位元。這些標志可用來影響程式行為，緣由於它們時常顯出各種運算結果。 例如，以一個「比較」指令判斷兩個值的大小，根據比較結果在標志暫存器上設置一個數值。這個標志可藉由隨後的跳轉指令來決定程式動向。 在執行指令並寫回結果資料之後，程式計數器的值會遞增，反覆整個過程，下一個指令周期正常的提取下一個順序指令。如旁鬧果完成的是跳轉指令，程式計數器將會修改成跳轉到的指令位址，且程式繼續正常執行。許多復雜的CPU可以一次提取多個指令、解碼，並且同時執行。這個部分一般涉及「經典RISC管線」，那些實際上是在眾多使用簡單CPU的電子裝置中快速普及（常稱為微控制（Microcontrollers））。
基本結構
CPU包括運算邏輯部件、寄存器部件和控制部件。CPU從存儲器或高速緩沖存儲器中取出指令，放入指令寄存器，並對指令解碼。它把指令分解成一系列的微操作，然後發出各種控制命令，執行微操作系列，從而完成一條指令的執行。 指令是計算機規定執行操作的類型和操作數的基本命令。指令是由一個位元組或者多個位元組組成，其中包括操作碼欄位、一個或多個有關操作數地址的欄位以及一些表徵機器狀態的狀態字和特徵碼。有的指令中也直接包含操作數本身。 運算邏輯部件 運算邏輯部件，可以執行定點或浮點的算術運算操作、移位操作以及邏輯操作，也可執行地址的運算和轉換。 寄存器部件 寄存器部件，包括通用寄存器、專用寄存器和控制寄存器。 32位CPU的寄存器
通用寄存器又可分定點數和浮點數兩類，它們用來保存指令中的寄存器操作數和操作結果。 通用寄存器是中央處理器的重要組成部分，大多數指令都要訪問到通用寄存器。通用寄存器的寬度決定計算機內部的數據通路寬度，其埠數目往往可影響內部操作的並行性。 專用寄存器是為了執行一些特殊操作所需用的寄存器。 控制寄存器通常用來指示機器執行的狀態，或者保持某些指針，有處理狀態寄存器、地址轉換目錄的基地址寄存器、特權狀態寄存器、條件碼寄存器、處理異常事故寄存器以及檢錯寄存器等。 有的時候，中央處理器中還有一些緩存，用來暫時存放一些數據指令，緩存越大，說明CPU的運算速度越快，目前市場上的中高端中央處理器都有2M左右的二級緩存。 控制部件 控制部件，主要負責對指令解碼，並且發出為完成每條指令所要執行的各個操作的控制信號。 其結構有兩種：一種是以微存儲為核心的微程序控制方式；一種是以邏輯硬布線結構為主的控制方式。 微存儲中保持微碼，每一個微碼對應於一個最基本的微操作，又稱微指令；各條指令是由不同序列的微碼組成，這種微碼序列構成微程序。中央處理器在對指令解碼以後，即發出一定時序的控制信號，按給定序列的順序以微周期為節拍執行由這些微碼確定的若干個微操作，即可完成某條指令的執行。 簡單指令是由（3～5）個微操作組成，復雜指令則要由幾十個微操作甚至幾百個微操作組成。 邏輯硬布線控制器則完全是由隨機邏輯組成。指令解碼後，控制器通過不同的邏輯門的組合，發出不同序列的控制時序信號，直接去執行一條指令中的各個操作。 其 他 應用大型、小型和微型計算機的中央處理器的規模和實現方式很不相同，工作速度也變化較大。中央處理器可以由幾塊電路塊甚至由整個機架組成。如果中央處理器的電路集成在一片或少數幾片大規模集成電路晶元上，則稱為微處理器（見微型機）。 中央處理器
現 狀 中央處理器的工作速度與工作主頻和體系結構都有關系。中央處理器的速度一般都在幾個MIPS（每秒執行100萬條指令）以上。有的已經達到幾百MIPS 。 速度最快的中央處理器的電路已採用砷[shēn]化鎵[jiā]工藝。在提高速度方面，流水線結構是幾乎所有現代中央處理器設計中都已採用的重要措施。未來，中央處理器工作頻率的提高已逐漸受到物理上的限制，而內部執行性（指利用中央處理器內部的硬體資源）的進一步改進是提高中央處理器工作速度而維持軟體兼容的一個重要方向。
編輯本段發展過程
CPU這個名稱，早期是對一系列可以執行復雜的計算機程序或電腦程式的邏輯機器的描述。這個空泛的定義很容易在「CPU」這個名稱被普遍使用之前將計算機本身也包括在內。
誕 生
中央處理器
但從20世紀70年代開始，由於集成電路的大規模使用，把本來需要由數個獨立單元構成的CPU集成為一塊微小但功能空前強大的微處理器時。這個名稱及其縮寫才真正在電子計算機產業中得到廣泛應用。盡管與早期相比，CPU在物理形態、設計製造和具體任務的執行上都有了戲劇性的發展，但是其基本的操作原理一直沒有改變。 1971年，當時還處在發展階段的Intel公司推出了世界上第一台真正的微處理器－－4004。這不但是第一個用於計算器的4位微處理器，也是第一款個人有能力買得起的電腦處理器！ 4004含有2300個晶體管，功能相當有限，而且速度還很慢，被當時的藍色巨人IBM以及大部分商業用戶不屑一顧，但是它畢竟是劃時代的產品，從此以後，Intel公司便與微處理器結下了不解之緣。可以這么說，CPU的歷史發展歷程其實也就是Intel公司X86系列CPU的發展歷程，就通過它來展開的「CPU歷史之旅」。
起步的角逐
中央處理器
1978年，Intel公司再次領導潮流，首次生產出16位的微處理器，並命名為i8086，同時還生產出與之相配合的數學協處理器i8087，這兩種晶元使用相互兼容的指令集，但在i8087指令集中增加了一些專門用於對數、指數和三角函數等數學計算的指令。由於這些指令集應用於i8086和i8087，所以人們也把這些指令集中統一稱之為X86指令集。 雖然以後Intel公司又陸續生產出第二代、第三代等更先進和更快的新型CPU，但都仍然兼容原來的X86指令，而且Intel公司在後續CPU的命名上沿用了原先的X86序列，直到後來因商標注冊問題，才放棄了繼續用阿拉伯數字命名。至於在後來發展壯大的其他公司，例如AMD和Cyrix等，在486以前（包括486）的CPU都是按Intel的命名方式為自己的X86系列CPU命名，但到了586時代，市場競爭越來越厲害了，由於商標注冊問題，它們已經無法繼續使用與Intel的X86系列相同或相似的命名，只好另外為自己的586、686兼容CPU命名了。 1979年，Intel公司推出了8088晶元，它仍舊是屬於16位微處理器，內含29000個晶體管，時鍾頻率為4.77MHz，地址匯流排為20位，可使用1MB內存。8088內部數據匯流排都是16位，外部數據匯流排是8位，而它的兄弟8086是16位。
微機時代的來臨
中央處理器
1981年，8088晶元首次用於IBM的PC（個人電腦Personal Computer）機中，開創了全新的微機時代。也正是從8088開始，PC的概念開始在全世界范圍內發展起來。 早期的CPU通常是為大型及特定應用的計算機而訂制。但是，這種昂貴為特定應用定製CPU的方法很大程度上已經讓位於開發便宜、標准化、適用於一個或多個目的的處理器類。 這個標准化趨勢始於由單個晶體管組成的大型機和微機年代，隨著集成電路的出現而加速。集成電路使得更為復雜的CPU可以在很小的空間中設計和製造出來（在微米的量級）。 1982年，許多年輕的讀者尚在襁褓之中的時候，Intel公司已經推出了劃時代的最新產品棗80286晶元，該晶元比8086和8088都有了飛躍的發展，雖然它仍舊是16位結構，但是在CPU的內部含有13.4萬個晶體管，時鍾頻率由最初的6MHz逐步提高到20MHz。其內部和外部數據匯流排皆為16位，地址匯流排24位，可定址16MB內存。從80286開始，CPU的工作方式也演變出兩種來：實模式和保護模式。 中央處理器
1985年，Intel公司推出了80386晶元，它是80X86系列中的第一種32位微處理器，而且製造工藝也有了很大的進步，與80286相比，80386內部內含27.5萬個晶體管，時鍾頻率為12.5MHz，後提高到20MHz、25MHz、33MHz。80386的內部和外部數據匯流排都是32位，地址匯流排也是32位，可定址高達4GB內存。它除具有實模式和保護模式外，還增加了一種叫虛擬86的工作方式，可以通過同時模擬多個8086處理器來提供多任務能力。 除了標準的80386晶元，也就是經常說的80386DX外，出於不同的市場和應用考慮，Intel又陸續推出了一些其它類型的80386晶元：80386SX、80386SL、80386DL等。 1988年，Intel推出的80386SX是市場定位在80286和80386DX之間的一種晶元，其與80386DX的不同在於外部數據匯流排和地址匯流排皆與80286相同，分別是16位和24位（即定址能力為16MB）。
高速CPU時代的騰飛
1990年，Intel公司推出的80386 SL和80386 DL都是低功耗、節能型晶元，主要用於便攜機和節能型台式機。80386 SL與80386 DL的不同在於前者是基於80386SX的，後者是基於80386DX的，但兩者皆增加了一種新的工作方式：系統管理方式。當進入系統管理方式後，CPU 就自動降低運行速度、控制顯示屏和硬碟等其它部件暫停工作，甚至停止運行，進入「休眠」狀態，以達到節能目的。 1989年，大家耳熟能詳的80486 晶元由Intel公司推出，這種晶元的偉大之處就在於它實破了100萬個晶體管的界限，集成了120萬個晶體管。80486的時鍾頻率從25MHz逐步提高到了33MHz、50MHz。80486是將80386和數學協處理器80387以及一個8KB的高速緩存集成在一個晶元內，並且在80X86系列中首次採用 了RISC（精簡指令集）技術，可以在一個時鍾周期內執行一條指令。它還採用了突發匯流排方式，大大提高了與內存的數據交換速度。 由於這些改進，80486 的性能比帶有80387數學協處理器的80386DX提高了4倍。80486和80386一樣，也陸續出現了幾種類型。上面介紹的最初類型是80486DX。 1990年，Intel公司推出了80486 SX，它是486類型中的一種低價格機型，其與80486DX的區別在於它沒有數學協處理器。80486 DX2由於用了時鍾倍頻技術，也就是說晶元內部的運行速度是外部匯流排運行速度的兩倍，即晶元內部以2倍於系統時鍾的速度運行，但仍以原有時鍾速度與外界通訊。80486 DX2的內部時鍾頻率主要有40MHz、50MHz、66MHz等。80486 DX4也是採用了時鍾倍頻技術的晶元，它允許其內部單元以2倍或3倍於外部匯流排的速度運行。為了支持這種提高了的內部工作頻率，它的片內高速緩存擴大到 16KB。80486 DX4的時鍾頻率為100MHz，其運行速度比66MHz的80486 DX2快40%。80486也有SL增強類型，其具有系統管理方式，用於便攜機或節能型台式機。 CPU的標准化和小型化都使得這一類數字設備（香港譯為「電子零件」）在現代生活中 中央處理器
的出現頻率遠遠超過有限應用專用的計算機。現代微處理器出現在包括從汽車到手機到兒童玩具在內的各種物品中。 奔騰時代 Pentium（奔騰）微處理器於1993年三月推出，它集成了310萬個晶體管。它使用多項技術來提高cpu性能，主要包括採用超標量結構，內置應用超級流水線技術的浮點運算器，增大片上的cache容量，採用內部奇偶效驗一邊檢驗內部處理錯誤等。
編輯本段性能指標
主頻
主頻也叫時鍾頻率，單位是兆赫（MHz）或千兆赫（GHz），用來表示CPU的運算、處理數據的速度。 CPU的主頻＝外頻×倍頻系數。很多人認為主頻就決定著CPU的運行速度，這不僅是片面的，而且對於伺服器來講，這個認識也出現了偏差。至今，沒有一條確定的公式能夠實現主頻和實際的運算速度兩者之間的數值關系，即使是兩大處理器廠家Intel（英特爾）和AMD，在這點上也存在著很大的爭議，從Intel的產品的發展趨勢，可以看出Intel很注重加強自身主頻的發展。像其他的處理器廠家，有人曾經拿過一塊1GHz的全美達處理器來做比較，它的運行效率相當於2GHz的Intel處理器。 中央處理器
主頻和實際的運算速度存在一定的關系，但並不是一個簡單的線性關系. 所以，CPU的主頻與CPU實際的運算能力是沒有直接關系的，主頻表示在CPU內數字脈沖信號震盪的速度。在Intel的處理器產品中，也可以看到這樣的例子：1 GHz Itanium晶元能夠表現得差不多跟2.66 GHz至強（Xeon）/Opteron一樣快，或是1.5 GHz Itanium 2大約跟4 GHz Xeon/Opteron一樣快。CPU的運算速度還要看CPU的流水線、匯流排等等各方面的性能指標。 主頻和實際的運算速度是有關的，只能說主頻僅僅是CPU性能表現的一個方面，而不代表CPU的整體性能。
外頻
外頻是CPU的基準頻率，單位是MHz。CPU的外頻決定著整塊主板的運行速度。通俗地說，在台式機中，所說的超頻，都是超CPU的外頻（當然一般情況下，CPU的倍頻都是被鎖住的）相信這點是很好理解的。但對於伺服器CPU來講，超頻是絕對不允許的。前面說到CPU決定著主板的運行速度，兩者是同步運行的，如果把伺服器CPU超頻了，改變了外頻，會產生非同步運行，（台式機很多主板都支持非同步運行）這樣會造成整個伺服器系統的不穩定。 目前的絕大部分電腦系統中外頻與主板前端匯流排不是同步速度的，而外頻與前端匯流排(FSB)頻率又很容易被混為一談，下面的前端匯流排介紹談談兩者的區別。
前端匯流排(FSB)頻率
前端匯流排(FSB)頻率(即匯流排頻率)是直接影響CPU與內存直接數據交換速度。有一條公式可以計算，即數據帶寬＝(匯流排頻率×數據位寬)/8，數據傳輸最大帶寬取決於所有同時傳輸的數據的寬度和傳輸頻率。比方，現在的支持64位的至強Nocona，前端匯流排是800MHz，按照公式，它的數據傳輸最大帶寬是6.4GB/秒。 中央處理器
外頻與前端匯流排(FSB)頻率的區別：前端匯流排的速度指的是數據傳輸的速度，外頻是CPU與主板之間同步運行的速度。也就是說，100MHz外頻特指數字脈沖信號在每秒鍾震盪一億次；而100MHz前端匯流排指的是每秒鍾CPU可接受的數據傳輸量是100MHz×64bit÷8bit/Byte=800MB/s。 其實現在「HyperTransport」構架的出現，讓這種實際意義上的前端匯流排(FSB)頻率發生了變化。IA-32架構必須有三大重要的構件：內存控制器Hub (MCH) ,I/O控制器Hub和PCI Hub，像Intel很典型的晶元組 Intel 7501、Intel7505晶元組，為雙至強處理器量身定做的，它們所包含的MCH為CPU提供了頻率為533MHz的前端匯流排，配合DDR內存，前端匯流排帶寬可達到4.3GB/秒。但隨著處理器性能不斷提高同時給系統架構帶來了很多問題。而「HyperTransport」構架不但解決了問題，而且更有效地提高了匯流排帶寬，比方AMD Opteron處理器，靈活的HyperTransport I/O匯流排體系結構讓它整合了內存控制器，使處理器不通過系統匯流排傳給晶元組而直接和內存交換數據。這樣的話，前端匯流排(FSB)頻率在AMD Opteron處理器就不知道從何談起了。
CPU的位和字長
中央處理器
位：在數字電路和電腦技術中採用二進制，代碼只有「0」和「1」，其中無論是 「0」或是「1」在CPU中都是 一「位」。 字長：電腦技術中對CPU在單位時間內(同一時間)能一次處理的二進制數的位數叫字長。所以能處理字長為8位數據的CPU通常就叫8位的CPU。同理32位的CPU就能在單位時間內處理字長為32位的二進制數據。位元組和字長的區別：由於常用的英文字元用8位二進制就可以表示，所以通常就將8位稱為一個位元組。字長的長度是不固定的，對於不同的CPU、字長的長度也不一樣。8位的CPU一次只能處理一個位元組，而32位的CPU一次就能處理4個位元組，同理字長為64位的CPU一次可以處理8個位元組。
倍頻系數
倍頻系數是指CPU主頻與外頻之間的相對比例關系。在相同的外頻下，倍頻越高CPU的頻率也越高。但實際上，在相同外頻的前提下，高倍頻的CPU本身意義並不大。這是因為CPU與系統之間數據傳輸速度是有限的，一味追求高主頻而得到高倍頻的CPU就會出現明顯的「瓶頸」效應－CPU從系統中得到數據的極限速度不能夠滿足CPU運算的速度。一般除了工程樣版的Intel的CPU都是鎖了倍頻的，少量的如Inter 酷睿2 核心的奔騰雙核E6500K和一些至尊版的CPU不鎖倍頻，而AMD之前都沒有鎖，現在AMD推出了黑盒版CPU（即不鎖倍頻版本，用戶可以自由調節倍頻，調節倍頻的超頻方式比調節外頻穩定得多）。
緩存
緩存大小也是CPU的重要指標之一，而且緩存的結構和大小對CPU速度的影響非常大，CPU內緩存的運行頻率極高，一般是和處理器同頻運作，工作效率遠遠大於系統內存和硬碟。實際工作時，CPU往往需要重復讀取同樣的數據塊，而緩存容量的增大，可以大幅度提升CPU內部讀取數據的命中率，而不用再到內存或者硬碟上尋找，以此提高系統性能。但是由於CPU晶元面積和成本的因素來考慮，緩存都很小。 L1 Cache(一級緩存)是CPU第一層高速緩存，分為數據緩存和指令緩存。內置的L1高速緩存的容量和結構對CPU的性能影響較大，不過高速緩沖存儲器均由靜態RAM組成，結構較復雜，在CPU管芯面積不能太大的情況下，L1級高速緩存的容量不可能做得太大。一般伺服器CPU的L1緩存的容量通常在32－256KB。 L2 Cache(二級緩存)是CPU的第二層高速緩存，分內部和外部兩種晶元。內部的晶元二級緩存運行速度與主頻相同，而外部的二級緩存則只有主頻的一半。L2高速緩存容量也會影響CPU的性能，原則是越大越好，以前家庭用CPU容量最大的是512KB，現在筆記本電腦中也可以達到2M，而伺服器和工作站上用CPU的L2高速緩存更高，可以達到8M以上。 L3 Cache(三級緩存)，分為兩種，早期的是外置，現在的都是內置的。而它的實際作用即是，L3緩存的應用可以進一步降低內存延遲，同時提升大數據量計算時處理器的性能。降低內存延遲和提升大數據量計算能力對游戲都很有幫助。而在伺服器領域增加L3緩存在性能方面仍然有顯著的提升。比方具有較大L3緩存的配置利用物理內存會更有效，故它比較慢的磁碟I/O子系統可以處理更多的數據請求。具有較大L3緩存的處理器提供更有效的文件系統緩存行為及較短消息和處理器隊列長度。 其實最早的L3緩存被應用在AMD發布的K6-III處理器上，當時的L3緩存受限於製造工藝，並沒有被集成進晶元內部，而是集成在主板上。在只能夠和系統匯流排頻率同步的L3緩存同主內存其實差不了多少。後來使用L3緩存的是英特爾為伺服器市場所推出的Itanium處理器。接著就是P4EE和至強MP。Intel還打算推出一款9MB L3緩存的Itanium2處理器，和以後24MB L3緩存的雙核心Itanium2處理器。 但基本上L3緩存對處理器的性能提高顯得不是很重要，比方配備1MB L3緩存的Xeon MP處理器卻仍然不是Opteron的對手，由此可見前端匯流排的增加，要比緩存增加帶來更有效的性能提升。
CPU擴展指令集
CPU依靠指令來自計算和控制系統，每款CPU在設計時就規定了一系列與其硬體電路相配合的指令系統。指令的強弱也是CPU的重要指標，指令集是提高微處理器效率的最有效工具之一。從現階段的主流體系結構講，指令集可分為復雜指令集和精簡指令集兩部分（指令集共有四個種類），而從具體運用看，如Intel的MMX（Multi Media Extended，此為AMD猜測的全稱，Intel並沒有說明詞源）、SSE、 SSE2（Streaming-Single instruction multiple data-Extensions 2）、SSE3、SSE4系列和AMD的3DNow!等都是CPU的擴展指令集，分別增強了CPU的多媒體、圖形圖象和Internet等的處理能力。通常會把CPU的擴展指令集稱為」CPU的指令集」。SSE3指令集也是目前規模最小的指令集，此前MMX包含有57條命令，SSE包含有50條命令，SSE2包含有144條命令，SSE3包含有13條命令。目前SSE4也是最先進的指令集，英特爾酷睿系列處理器已經支持SSE4指令集，AMD會在未來雙核心處理器當中加入對SSE4指令集的支持，全美達的處理器也將支持這一指令集。
CPU內核和I/O工作電壓
從586CPU開始，CPU的工作電壓分為內核電壓和I/O電壓兩種，通常CPU的核心電壓小於等於I/O電壓。其中內核電壓的大小是根據CPU的生產工藝而定，一般製作工藝越小，內核工作電壓越低；I/O電壓一般都在1.6~5V。低電壓能解決耗電過大和發熱過高的問題。
製造工藝
製造工藝的微米是指IC內電路與電路之間的距離。製造工藝的趨勢是向密集度愈高的方向發展。密度愈高的IC電路設計，意味著在同樣大小面積的IC中，可以擁有密度更高、功能更復雜的電路設計。現在主要的180nm、130nm、90nm、65nm、45納米。最近inter已經有32納米的製造工藝的酷睿i3/i5系列了。 而AMD則表示、自己的產品將會直接跳過32nm工藝（2010年第三季度生產少許32nm產品、如Orochi、Llano）於2011年中期初發布28nm的產品（名稱未定）
指令集
（1）CISC指令集 CISC指令集，也稱為復雜指令集，英文名是CISC，（Complex Instruction Set Computer的縮寫）。在CISC微處理器中，程序的各條指令是按順序串列執行的，每條指令中的各個操作也是按順序串列執行的。順序執行的優點是控制簡單，但計算機各部分的利用率不高，執行速度慢。其實它是英特爾生產的x86系列（也就是IA-32架構）CPU及其兼容CPU，如AMD、VIA的。即使是現在新起的X86-64（也被成AMD64）都是屬於CISC的范疇。 要知道什麼是指令集還要從當今的X86架構的CPU說起。X86指令集是Intel為其第一塊16位CPU(i8086)專門開發的，IBM1981年推出的世界第一台PC機中的CPU－i8088(i8086簡化版)使用的也是X86指令，同時電腦中為提高浮點數據處理能力而增加了X87晶元，以後就將X86指令集和X87指令集統稱為X86指令集。 雖然隨著CPU技術的不斷發展，Intel陸續研製出更新型的i80386、i80486直到過去的PII至強、PIII至強、Pentium 3，Pentium 4系列，最後到今天的酷睿2系列、至強（不包括至強Nocona），但為了保證電腦能繼續運行以往1990年隨RISC System/6000一起被介紹的IBM POWER架構。該設計是從早期的RISC架構（

⑻ 大數據分析一般用什麼工具分析

在大數據處理分析過程中常用的六大工具：

1、

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

3、Storm

Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。

4、Apache Drill

為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.

據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。

⑼ 雲計算有哪些課程

1. 計算機雲計算有哪些主幹課程

電腦的計算主要靠運算器。
運算器：arithmetic unit，計算機中執行各種算術和邏判圓輯運算操作的部件。運算器的基本操作包括加、減、乘、除四則運算，與、或、非、異或等邏輯操作，以及移位、比較和傳送等操作，亦稱算術邏輯部件（ALU）。
運算器由算術邏輯單元（ALU）、累加器、狀態寄存器、通用寄存器組等組成。算術邏輯運算單元（ALU）的基本功能為加、減、乘、除四則運算，與、或、非、異或等邏輯操作，以及移位、求補等操作。計算機運行時，運算器的操作和操作種類由控制器決定。運算器處理的數據來自存儲器；處理後的結果數據通常送回存儲器，或暫時寄存在運算器中。與Control Unit共同組成了CPU的核心部分。
運算器的處理對象團陸是數據，所以數據長度和計算機數據表示方法，對運算器的性能影響極大。70年代微處理器常以1個、4個、8個、16個二進制位作為處理數據的基本單位。大多數通用計算機則以16、32、64位作為運算器處理數據的長度。能對一個數據
運算器
的所有位同時進行處理的運算器稱為並行運算器。如果一次只處理一位，則稱為串列運算器。有的運算器一次可處理幾位 （通常為6或8位），一個完整的數據分成若干段進行計算，稱為串/並行運算器。運算器往往只處理一種長度的數據。有的也能處理幾種不同長度的數據，如半字長運算、雙倍字長運算、四倍字長運算等。有的數據長度可以在運算過程中指定，稱為變字長運算。
按照數據的不同表示方法，可以有二進制運算器、十進制運算器、十六進制運算器、定點整數運算器、定點小數運算器、浮點數運算器等。按照數據的性質，有地址運算器和字元運算器等。
它的主要功能是進行算術運算和邏輯運算。
運算器能執行多少種操作和操作速度，標志著運算器能力的強弱，甚至標志著計算機本身的能力。運算器最基本的操作是加法。一個數與零相加，等於簡單地傳送這個數。將一個數的代碼求補，與另一個數相加，相當於從後一個數中減去前一個數。將兩個數相減可以比較它們的大小。
左右移位是運算器的基本操作。在有掘或塌符號的數中，符號不動而只移數
運算器
據位，稱為算術移位。若數據連同符號的所有位一齊移動，稱為邏輯移位。若將數據的最高位與最低位鏈接進行邏輯移位，稱為循環移位。
運算器的邏輯操作可將兩個數據按位進行與、或、異或，以及將一個數據的各位求非。有的運算器還能進行二值代碼的16種邏輯操作。
乘、除法操作較為復雜。很多計算機的運算器能直接完成這些操作。乘法操作是以加法操作為基礎的，由乘數的一位或幾位解碼控制逐次產生部分積，部分積相加得乘積。除法則又常以乘法為基礎，即選定若干因子乘以除數，使它近似為1，這些因子乘被除數則得商。沒有執行乘法、除法硬體的計算機可用程序實現乘、除，但速度慢得多。有的運算器還能執行在一批數中尋求最大數，對一批數據連續執行同一種操作，求平方根等復雜操作。
希望我能幫助你解疑釋惑。

2. 雲計算是學什麼

簡單地說，雲計算其實就是一種通過虛擬化技術實現大規模計算的架構和方法。在雲計算中，資源和功能都以服務的方式提供出來供用戶使用。舉個例子來講，amazon這樣的電子商務網站每天需要處理數百萬計的請求和事務，如何保證處理能力，如何保證存儲，又如何保證這些能夠以簡單的方式以及良好的性能來完成呢?
虛擬化是關鍵。其實虛擬化並不局限於VMware或者Xen提供的這種運行虛擬機的伺服器虛擬化技術。大家熟悉的java Virtual
Machine,
Hadoop
Distributed
File
System,
虛擬內存等其實都是不同種類的虛擬化技術。將資源以抽象的方式或者邏輯的方式進行表示就是虛擬化。單個伺服器的資源終歸有限，通過虛擬化可以將不同伺服器的資源以統一的整體的形式進行提供，從而讓用戶感覺擁有一個超大超強的伺服器。舉一個例子，現在熱火朝天的Hadoop其實就是一個計算能力虛擬化的絕佳例子。Hadoop通過Map將一個大的任務分解為許許多多個小的任務，這些小的任務分配給在不同伺服器上面的Hadoop服務實例來計算，計算出來中間結果，最後通過rece方法將結果集進行合並。對於計算任務的請求者而言，他不需要看到背後有多少個Hadoop實例集中了多少台伺服器的計算能力執行計算任務，感覺到是那個」強大無比「的電腦的超高處理能力。
信息技術其實一直圍繞著3個主題在轉，那就是」計算「、」存儲「和」通信「。對應著這些主題已經有很多的雲計算產品了：在計算方面，有Amazon
EC2,
Google
App
Engine等;在存儲領域，有Amazon
S3,
mozy等;在消息通信方面有Amazon
SQS等。
那麼在中國到底誰需要雲計算呢?
我覺得資金緊張的小公司需要，因為用了雲計算就可以節約設備的采購成本;數據中心需要，電能消耗是數據中心成本的一個大塊，通過雲計算可以有效提高資源利用率，減少電能浪費;大公司也需要，因為像IBM這樣的公司內部有著數以萬計的伺服器，同樣存在資源利用率的問題。其實，我們普通人的日常生活也離不開雲計算，比如越來越多的人通過手機訪問搜索、導航等各種各樣的互聯網服務，雲計算可以保證服務質量，讓我們真正樂在其中。

3. 雲計算需要學什麼課程有推薦嗎

推薦下千鋒的雲計算課程，學千鋒雲計算教程出來的學員都說找工作很容易。

4. 雲計算培訓學什麼

培訓學什麼主要還是看企業需要用的雲計算所涉及到的技術，比如千鋒的培訓課程就是以下四個階段：
第一階段：雲計算基礎，包含Linux系統管理及服務配置實戰和Linux雲計算網路管理實戰，學完此階段可以帶領學員走入網路的世界、了解重定向工作原理、磁碟列陣RAID、構建企業級交換網路；
第二階段：雲計算高級，包含開源資料庫SQL運維實戰、Linux Shell自動化運維編程實戰、python自動化運維開發，學完此階段學員可以實現MySQL數據實時備份、將海量小文件快速復制到遠程主機、構建企業級路由網路、操作資料庫、異常處理；
第三階段：雲計算項目，包含大型網站高並發架構及自動化運維項目、公有雲運維技術項目實戰、web安全滲透攻防項目實戰，學完此階段學員可以保證服務的在線率、提高網站的並發量、整合Kafka和ELK，進行日誌採集平台的建設、web安全滲透實驗室構建；
第四階段：包含企業私有雲容器化架構運維實戰和企業級大型綜合項目實戰演練，學完此階段學員可以理解容器編排、部署kuberes集群-kubeadm方式、並完成鏈家網機遇容器的企業級緩存伺服器環境部署實戰和新浪基於容器環境的大型網站CI/CD綜合應用實戰等項目。

5. 雲計算通俗解釋，雲計算需要學什麼課程

雲計算通俗的講：雲端架設一台性能強勁的伺服器，比如：32核的CPU 、256G 的內存，N個T 的存儲版。在這樣權的配置很富餘的伺服器上通過虛擬機技術，創建幾十個虛擬機（從宿主伺服器硬體配置中劃分出資源配額）；客戶機通過「遠程桌面協議「或」遠程式控制制協議「連接到虛擬機，這樣你就可以在本地客戶機使用這台遠程的虛擬機。 所以的運算(計算)都是在這台虛擬機上完成的，本地客戶機只是輸入與輸出（非本地計算）。學習雲計算可以去看看openstack ,多了解KVM 等。

6. 雲計算主要學哪些課程

雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
目前我們的雲計算的課程為由淺入深、循序漸進的完整課程體系，包括結合Linux的網路基礎實戰、Linux系統配置及服務深度解析、Shell腳本自動化運維項目開發、開源資料庫MySQL DBA架構及優化、主流Web 伺服器Nginx架構優化、大型網站高並發項目LVS實戰方案、高可用集群技術、分布式存儲技術Ceph、安全防禦技術、性能優化方案、Python自動化運維開發技術、私有雲平台技術KVM 、Openstack、容器技術Docker等。
雲計算學習課程大綱如下：

1. Linux雲計算網路管理實戰
2. Linux系統管理及服務配置實戰
3. Linux Shell自動化運維編程實戰
4. 開源資料庫SQL/NOSQL運維實戰
5. 大型網站高並發架構及自動化運維項目
6. 網站安全滲透測試及性能調優項目實戰
7. 公有雲運維技術項目實戰
8. 企業私有雲架構及運維實戰
9. Python自動化運維開發基礎
10. Python自動化運維開發項目實戰

7. 雲計算學習哪些課程

聽我鄰居說有，你自己上門看看吧。順便你也可以更加的詳細了解。

8. 培訓雲計算需要學什麼課程

雲計算培訓可以從零學起，我在千峰學過，感覺很不錯，現在都上班了。要是有啥不明白的再問我

9. 雲計算與大數據專業的主要課程是什麼

大數據的基礎知識，科普類的，個人去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。

另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

(9)雲計算有哪些課程擴展閱讀：

應用領域

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

⑽ Python 適合大數據量的處理嗎

python可以處理大數據，python處理大數據不一定是最優的選擇。適合大數據處理。而不是大數據量處理。 如果大數據量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。

python的優勢不在於運行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。

Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：

1. 異常快捷的開發速度，代碼量巨少

2. 豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

3. 內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）

4. 公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的

5. 巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python。

(10)大數據量浮點計算器擴展閱讀：

Python處理數據缺點：

Python處理大數據的劣勢：

1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict）。

多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩

2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy。

3. 絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多。

參考資料來源：網路-Python