大数据量浮点计算器

⑴ CPU的各项性能指标是什么意思

CPU的性能指标：频率、缓存容量与性能、工作电压、总线方式、制造、超标量。

CPU的性能大致上反映出了它所配置的那部微机的性能，因此CPU的性能指标十分重要。 CPU性能主要取决于其主频和工作效率。CPU从雏形出现到发展壮大，由于制造技术的越来越先进，其集成度越来越高，CPU内部晶体管的数量，虽然从最初的2200多个发展到今天的数十亿个，增加了数百万倍，但是CPU的内部结构仍然可分为控制单元，逻辑单元和存储单元三大部分。

(1)大数据量浮点计算器扩展阅读：

在计算机技术中，把CPU在单位时间内一次处理的二进制数的位数称为“字长”。一般情况下，把单位时间内能处理为8位数据的CPU叫8位CPU。同理，64位的CPU在单位时间内能处理字长为64位的二进制数据。字长是表示运算器性能的主要技术指标，通常等于CPU数据总线的宽度。CPU字长越长，运算精度越高，信息处理速度越快，CPU性能也就越高。

⑵ 手机单核和双核区别

1、理论上是是双核1G，手机不能光看硬件的，还要看整体优化。双核不仅处理功能强大，多线程处理对于双核来说就是过家家，举个例子，我们在测试过程中，HTC G7（采用高通某款单核 1G处理器）在激大伏切换接入点时需要手动引导，（你如果用移动的卡玩智能机时，需要经常在cmnet/cmwap/cmmm/ccmb等等接入点间切换），这就是单核的弊端，不能多线程处理。而且对于流媒体的明携播放会很坑爹，这一点在3G时代绝对是不能容忍的。但纠结的是有些单核的表现也很好，所以测评手机不能光看处理器。一句话总结：高端的单核绝对比有些双核NB，但就两大队伍的整体素质而言，双核是王道。
2、iP使用的是自家的处理器A4，原版是三星的，后来经过改造，缓存就拉大了20%，各种优化。顺便提下，苹果印钞机用的就是A4处理器，可想而知....再说，jobs那老家伙是个偏执狂，做出来的东西近乎完美.....苹果控...
3.双核是绝对的主流，iP4s加载上A5双核，可以和iPad PK了，各方的测评里，A5处理器较之其他的处理器在性能上的比较都是高居榜首....前段时间google出得ice cream也是双核...历史的车轮是挡都挡不住...这么多字打累死仿滚了...哥在上班啊！

⑶ 电脑，双核，和四核，三核，是什么意思，有什么区别。

双核简单来说就是CPU有2个核心，以此类推，三核、四核就是说CPU有三个、四个核心。
核心(core)又称为内核，是CPU最重要的组成部分。CPU中心那块隆起的芯片就是核心，是由单晶硅以一定的生产工艺制造出来的，CPU所有的计算、接受/存储命令、处理数据都由核心执行。各种CPU核心都具有固定的逻辑结构，一级缓存、二级缓存、执行单元、指令级单元和总线接口等逻辑单元都会有科磨孙学的布局。
市面上双核处理器的性能的提高，并且四核处理器也在不断普及，以及软件和游戏等兼容问题，使得三核已经成为鸡肋。
四核与双核的区别在于对多任务处理上，四核心的CPU开四个程序要比双核心败游弊CPU开四个程序要快，再就是多核心在进行大数据量运算时优势更大（比如说平时测试用的多线程浮点计察族算）。

⑷ 电脑中的CPU代表什么

CPU是Central Processing Unit的缩写，翻译成中文直译为中央处理单元。按汉语习惯，一般译为中央处理器。
通常一台计算机硬件系统，由五个必要的部分组成：控制器、计算器、存储器、输入设备和输出设备。而在微型计算机中，是把控制器和计算器整合集成在一个集成块中，这就是CPU了。
CPU是一台微机的核心部件，顾名思义，计算机的控制和计算都是由它来完成的，所以有人把它比喻为人的大脑。由CPU的型号，就可以大体判断一台计算机的等级高低。
这18条背下来没人敢和你忽悠CPU

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）这样会纳戚告造成整个服务器系统的不稳定。

目前的绝大部分电脑系统中外频也是仔早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：内洞明存控制器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钙鹆恕?

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“Reced 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技术的服务器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。

应该说，这两者都是兼容x86指令集的64位微处理器架构，但EM64T与AMD64还是有一些不一样的地方，AMD64处理器中的NX位在Intel的处理器中将没有提供。

11.超流水线与超标量

在解释超流水线与超标量前，先了解流水线(pipeline)。流水线是Intel首次在486芯片中开始使用的。流水线的工作方式就象工业生产上的装配流水线。在CPU中由5—6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线，然后将一条X86指令分成5—6步后再由这些电路单元分别执行，这样就能实现在一个CPU时钟周期完成一条指令，因此提高CPU的运算速度。经典奔腾每条整数流水线都分为四级流水，即指令预取、译码、执行、写回结果，浮点流水又分为八级流水。

超标量是通过内置多条流水线来同时执行多个处理器，其实质是以空间换取时间。而超流水线是通过细化流水、提高主频，使得在一个机器周期内完成一个甚至多个操作，其实质是以时间换取空间。例如Pentium 4的流水线就长达20级。将流水线设计的步(级)越长，其完成一条指令的速度越快，因此才能适应工作主频更高的CPU。但是流水线过长也带来了一定副作用，很可能会出现主频较高的CPU实际运算速度较低的现象，Intel的奔腾4就出现了这种情况，虽然它的主频可以高达1.4G以上，但其运算性能却远远比不上AMD 1.2G的速龙甚至奔腾III。

12.封装形式

CPU封装是采用特定的材料将CPU芯片或CPU模块固化在其中以防损坏的保护措施，一般必须在封装后CPU才能交付用户使用。CPU的封装方式取决于CPU安装形式和器件集成设计，从大的分类来看通常采用Socket插座进行安装的CPU使用PGA(栅格阵列)方式封装，而采用Slot x槽安装的CPU则全部采用SEC(单边接插盒)的形式封装。现在还有PLGA(Plastic Land Grid Array)、OLGA(Organic Land Grid Array)等封装技术。由于市场竞争日益激烈，目前CPU封装技术的发展方向以节约成本为主。

13、多线程

同时多线程Simultaneous multithreading，简称SMT。SMT可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率，缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。当没有多个线程可用时，SMT处理器几乎和传统的宽发射超标量处理器一样。SMT最具吸引力的是只需小规模改变处理器核心的设计，几乎不用增加额外的成本就可以显著地提升效能。多线程技术则可以为高速的运算核心准备更多的待处理数据，减少运算核心的闲置时间。这对于桌面低端系统来说无疑十分具有吸引力。Intel从3.06GHz Pentium 4开始，所有处理器都将支持SMT技术。

14、多核心

多核心，也指单芯片多处理器（Chip multiprocessors，简称CMP）。CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的进程。与CMP比较， SMT处理器结构的灵活性比较突出。但是，当半导体工艺进入0.18微米以后，线延时已经超过了门延迟，要求微处理器的设计通过划分许多规模更小、局部性更好的基本单元结构来进行。相比之下，由于CMP结构已经被划分成多个处理器核来设计，每个核都比较简单，有利于优化设计，因此更有发展前途。目前，IBM 的Power 4芯片和Sun的 MAJC5200芯片都采用了CMP结构。多核处理器可以在处理器内部共享缓存，提高缓存利用率，同时简化多处理器系统设计的复杂度。

2005年下半年，Intel和AMD的新型处理器也将融入CMP结构。新安腾处理器开发代码为Montecito，采用双核心设计，拥有最少18MB片内缓存，采取90nm工艺制造，它的设计绝对称得上是对当今芯片业的挑战。它的每个单独的核心都拥有独立的L1，L2和L3 cache，包含大约10亿支晶体管。

15、SMP

SMP（Symmetric Multi-Processing），对称多处理结构的简称，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。在这种技术的支持下，一个服务器系统可以同时运行多个处理器，并共享内存和其他的主机资源。像双至强，也就是我们所说的二路，这是在对称处理器系统中最常见的一种（至强MP可以支持到四路，AMD Opteron可以支持1-8路）。也有少数是16路的。但是一般来讲，SMP结构的机器可扩展性较差，很难做到100个以上多处理器，常规的一般是8个到16个，不过这对于多数的用户来说已经够用了。在高性能服务器和工作站级主板架构中最为常见，像UNIX服务器可支持最多256个CPU的系统。

构建一套SMP系统的必要条件是：支持SMP的硬件包括主板和CPU；支持SMP的系统平台，再就是支持SMP的应用软件。

为了能够使得SMP系统发挥高效的性能，操作系统必须支持SMP系统，如WINNT、LINUX、以及UNIX等等32位操作系统。即能够进行多任务和多线程处理。多任务是指操作系统能够在同一时间让不同的CPU完成不同的任务；多线程是指操作系统能够使得不同的CPU并行的完成同一个任务。

要组建SMP系统，对所选的CPU有很高的要求，首先、CPU内部必须内置APIC（Advanced Programmable Interrupt Controllers）单元。Intel 多处理规范的核心就是高级可编程中断控制器（Advanced Programmable Interrupt Controllers--APICs）的使用；再次，相同的产品型号，同样类型的CPU核心，完全相同的运行频率；最后，尽可能保持相同的产品序列编号，因为两个生产批次的CPU作为双处理器运行的时候，有可能会发生一颗CPU负担过高，而另一颗负担很少的情况，无法发挥最大性能，更糟糕的是可能导致死机。

16、NUMA技术

NUMA即非一致访问分布共享存储技术，它是由若干通过高速专用网络连接起来的独立节点构成的系统，各个节点可以是单个的CPU或是SMP系统。在NUMA中，Cache 的一致性有多种解决方案，需要操作系统和特殊软件的支持。图2中是Sequent公司NUMA系统的例子。这里有3个SMP模块用高速专用网络联起来，组成一个节点，每个节点可以有12个CPU。像Sequent的系统最多可以达到64个CPU甚至256个CPU。显然，这是在SMP的基础上，再用NUMA的技术加以扩展，是这两种技术的结合。

17、乱序执行技术

乱序执行（out-of-orderexecution），是指CPU允许将多条指令不按程序规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理的技术。这样将根据个电路单元的状态和各指令能否提前执行的具体情况分析后，将能提前执行的指令立即发送给相应电路单元执行，在这期间不按规定顺序执行指令，然后由重新排列单元将各执行单元结果按指令顺序重新排列。采用乱序执行技术的目的是为了使CPU内部电路满负荷运转并相应提高了CPU的运行程序的速度。分枝技术：（branch）指令进行运算时需要等待结果，一般无条件分枝只需要按指令顺序执行，而条件分枝必须根据处理后的结果，再决定是否按原先顺序进行。

18、CPU内部的内存控制器

许多应用程序拥有更为复杂的读取模式（几乎是随机地，特别是当cache hit不可预测的时候），并且没有有效地利用带宽。典型的这类应用程序就是业务处理软件，即使拥有如乱序执行（out of order execution）这样的CPU特性，也会受内存延迟的限制。这样CPU必须得等到运算所需数据被除数装载完成才能执行指令（无论这些数据来自CPU cache还是主内存系统）。当前低段系统的内存延迟大约是120－150ns，而CPU速度则达到了3GHz以上，一次单独的内存请求可能会浪费200－300次CPU循环。即使在缓存命中率（cache hit rate）达到99％的情况下，CPU也可能会花50％的时间来等待内存请求的结束－ 比如因为内存延迟的缘故。

你可以看到Opteron整合的内存控制器，它的延迟，与芯片组支持双通道DDR内存控制器的延迟相比来说，是要低很多的。英特尔也按照计划的那样在处理器内部整合内存控制器，这样导致北桥芯片将变得不那么重要。但改变了处理器访问主存的方式，有助于提高带宽、降低内存延时和提升处理器性能。

⑸ 电脑中的yjldr是什么意思

四核指的是基于单个半导体的一个处理器上拥有四个一样功坦胡能的处理器核心。换而言之，棚吵将四链信侍个物理处理器核心整合入一个核中。四核与双核的区别在于对多任务处理上，四核心的CPU开四个程序要比双核心CPU开四个程序要快，再就是多核心在进行大数据量运算时优势更大（比如说平时测试用的多线程浮点计算）。

⑹ 大数据分析需要哪些工具

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

⑺ CPU由哪些部件组成表征CPU性能的特征是什么CPU的运行速度由什么来决定

简 介
中央处理器（Central Processing Unit，CPU），是电子计算机的主要设备之一。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。所谓的计算机的可编程性主要是指对CPU的编程。 CPU
CPU是计算机中的核心配件，只有火柴盒那么大，几十张纸那么厚，但它却是一台计运做罩算机的运算核心和控制核心。计算机中所有操作都由CPU负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。 CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机的三大核心部件。 同时，中国药科大学的英语简称也是CPU（China Pharmaceutical University ）
编辑本段工作原理
基本原理
CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程式里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍的架构设计的装置。程式以一系列数字储存在电脑记忆体中。差不多所有的CPU的运作原理可分为四个阶段：提取（Fetch）、解码（Decode）、执行（Execute）和写回（Writeback）。 Intel公司生产的Core牌CPU
第一阶段，提取，从程式记忆体中检索指令（为数值或一系列数值）。由程式计数器（Program Counter）指定程式记忆体的位置，程式计数器保存供识别目前程式位置的数值。换言之，程式计数器记录了CPU在目前程式里的踪迹。 提取指令之后，程式计数器根据指令式长度增加记忆体单元。指令的提取常常必须从相对较慢的记忆体寻找，导致CPU等候指令的送入。这个问题主要被论及在现代处理器的快取和管线化架构（见下）。 CPU根据从记忆体提取到的指令来决定其执行行为。在解码阶段，指令被拆解为有意义的片断。根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令。 一部分的指令数值为运算码（Opcode），其指示要进行哪些运算。其它的数值通常供给指令必要的资讯，诸如一个加法（Addition）运算的运算目标。这样的运算目标也许提供一个常数值（即立即值），或是一个空间的定址值：暂存器或记忆体位址，以定址模式决定。 在旧的设计中，CPU里的指令解码部分是无法改变的硬体装置。不过在众多抽象且复杂的CPU和指令集架构中，一个微程式时常用来帮助转换指令为各种形态的讯号。这些微程式在已成品的CPU中往往可以重写，方便变更解码指令。 在提取和解码阶段之后，接着进入执行阶段。该阶段中，连接到各种能够进行所需运算的CPU部件。 例如，要求一个加法运算，算数逻辑单元（ALU，Arithmetic Logic Unit）将会连接到一组输入和一组输出。输入提供了要相加的数值，而且在输出将含有总和结果。ALU内含电路系统，以于输出端完成简单的普通运算和逻辑运算（比如加法和位元运算）。如果加法运算产生一个对该CPU处理而言过大的结果，在标志暂存器里，运算溢出（Arithmetic Overflow）标志可能会被设置（参见以下的数值精度探讨）。 最终阶段，写回，以一定格式将执行阶段的结果简单的写回。运算结果极常被写进CPU内部的暂存器胡孙，以供随后指令快速存取。在其它案例中，运算结果可能写进速度较慢，但容量较大且较便宜的主记忆体。某些类型的指令会操作程式计数器，而不直接产生结果资料。这些一般称作“跳转”（Jumps）并在程式中带来循环行为、条件性执行（透过条件跳转）和函式。 许多指令也会改变标志暂存器的状态位元。这些标志可用来影响程式行为，缘由于它们时常显出各种运算结果。 例如，以一个“比较”指令判断两个值的大小，根据比较结果在标志暂存器上设置一个数值。这个标志可藉由随后的跳转指令来决定程式动向。 在执行指令并写回结果资料之后，程式计数器的值会递增，反覆整个过程，下一个指令周期正常的提取下一个顺序指令。如旁闹果完成的是跳转指令，程式计数器将会修改成跳转到的指令位址，且程式继续正常执行。许多复杂的CPU可以一次提取多个指令、解码，并且同时执行。这个部分一般涉及“经典RISC管线”，那些实际上是在众多使用简单CPU的电子装置中快速普及（常称为微控制（Microcontrollers））。
基本结构
CPU包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件。CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令，放入指令寄存器，并对指令译码。它把指令分解成一系列的微操作，然后发出各种控制命令，执行微操作系列，从而完成一条指令的执行。 指令是计算机规定执行操作的类型和操作数的基本命令。指令是由一个字节或者多个字节组成，其中包括操作码字段、一个或多个有关操作数地址的字段以及一些表征机器状态的状态字和特征码。有的指令中也直接包含操作数本身。 运算逻辑部件 运算逻辑部件，可以执行定点或浮点的算术运算操作、移位操作以及逻辑操作，也可执行地址的运算和转换。 寄存器部件 寄存器部件，包括通用寄存器、专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点数和浮点数两类，它们用来保存指令中的寄存器操作数和操作结果。 通用寄存器是中央处理器的重要组成部分，大多数指令都要访问到通用寄存器。通用寄存器的宽度决定计算机内部的数据通路宽度，其端口数目往往可影响内部操作的并行性。 专用寄存器是为了执行一些特殊操作所需用的寄存器。 控制寄存器通常用来指示机器执行的状态，或者保持某些指针，有处理状态寄存器、地址转换目录的基地址寄存器、特权状态寄存器、条件码寄存器、处理异常事故寄存器以及检错寄存器等。 有的时候，中央处理器中还有一些缓存，用来暂时存放一些数据指令，缓存越大，说明CPU的运算速度越快，目前市场上的中高端中央处理器都有2M左右的二级缓存。 控制部件 控制部件，主要负责对指令译码，并且发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控制信号。 其结构有两种：一种是以微存储为核心的微程序控制方式；一种是以逻辑硬布线结构为主的控制方式。 微存储中保持微码，每一个微码对应于一个最基本的微操作，又称微指令；各条指令是由不同序列的微码组成，这种微码序列构成微程序。中央处理器在对指令译码以后，即发出一定时序的控制信号，按给定序列的顺序以微周期为节拍执行由这些微码确定的若干个微操作，即可完成某条指令的执行。 简单指令是由（3～5）个微操作组成，复杂指令则要由几十个微操作甚至几百个微操作组成。 逻辑硬布线控制器则完全是由随机逻辑组成。指令译码后，控制器通过不同的逻辑门的组合，发出不同序列的控制时序信号，直接去执行一条指令中的各个操作。 其 他 应用大型、小型和微型计算机的中央处理器的规模和实现方式很不相同，工作速度也变化较大。中央处理器可以由几块电路块甚至由整个机架组成。如果中央处理器的电路集成在一片或少数几片大规模集成电路芯片上，则称为微处理器（见微型机）。 中央处理器
现 状 中央处理器的工作速度与工作主频和体系结构都有关系。中央处理器的速度一般都在几个MIPS（每秒执行100万条指令）以上。有的已经达到几百MIPS 。 速度最快的中央处理器的电路已采用砷[shēn]化镓[jiā]工艺。在提高速度方面，流水线结构是几乎所有现代中央处理器设计中都已采用的重要措施。未来，中央处理器工作频率的提高已逐渐受到物理上的限制，而内部执行性（指利用中央处理器内部的硬件资源）的进一步改进是提高中央处理器工作速度而维持软件兼容的一个重要方向。
编辑本段发展过程
CPU这个名称，早期是对一系列可以执行复杂的计算机程序或电脑程式的逻辑机器的描述。这个空泛的定义很容易在“CPU”这个名称被普遍使用之前将计算机本身也包括在内。
诞 生
中央处理器
但从20世纪70年代开始，由于集成电路的大规模使用，把本来需要由数个独立单元构成的CPU集成为一块微小但功能空前强大的微处理器时。这个名称及其缩写才真正在电子计算机产业中得到广泛应用。尽管与早期相比，CPU在物理形态、设计制造和具体任务的执行上都有了戏剧性的发展，但是其基本的操作原理一直没有改变。 1971年，当时还处在发展阶段的Intel公司推出了世界上第一台真正的微处理器－－4004。这不但是第一个用于计算器的4位微处理器，也是第一款个人有能力买得起的电脑处理器！ 4004含有2300个晶体管，功能相当有限，而且速度还很慢，被当时的蓝色巨人IBM以及大部分商业用户不屑一顾，但是它毕竟是划时代的产品，从此以后，Intel公司便与微处理器结下了不解之缘。可以这么说，CPU的历史发展历程其实也就是Intel公司X86系列CPU的发展历程，就通过它来展开的“CPU历史之旅”。
起步的角逐
中央处理器
1978年，Intel公司再次领导潮流，首次生产出16位的微处理器，并命名为i8086，同时还生产出与之相配合的数学协处理器i8087，这两种芯片使用相互兼容的指令集，但在i8087指令集中增加了一些专门用于对数、指数和三角函数等数学计算的指令。由于这些指令集应用于i8086和i8087，所以人们也把这些指令集中统一称之为X86指令集。 虽然以后Intel公司又陆续生产出第二代、第三代等更先进和更快的新型CPU，但都仍然兼容原来的X86指令，而且Intel公司在后续CPU的命名上沿用了原先的X86序列，直到后来因商标注册问题，才放弃了继续用阿拉伯数字命名。至于在后来发展壮大的其他公司，例如AMD和Cyrix等，在486以前（包括486）的CPU都是按Intel的命名方式为自己的X86系列CPU命名，但到了586时代，市场竞争越来越厉害了，由于商标注册问题，它们已经无法继续使用与Intel的X86系列相同或相似的命名，只好另外为自己的586、686兼容CPU命名了。 1979年，Intel公司推出了8088芯片，它仍旧是属于16位微处理器，内含29000个晶体管，时钟频率为4.77MHz，地址总线为20位，可使用1MB内存。8088内部数据总线都是16位，外部数据总线是8位，而它的兄弟8086是16位。
微机时代的来临
中央处理器
1981年，8088芯片首次用于IBM的PC（个人电脑Personal Computer）机中，开创了全新的微机时代。也正是从8088开始，PC的概念开始在全世界范围内发展起来。 早期的CPU通常是为大型及特定应用的计算机而订制。但是，这种昂贵为特定应用定制CPU的方法很大程度上已经让位于开发便宜、标准化、适用于一个或多个目的的处理器类。 这个标准化趋势始于由单个晶体管组成的大型机和微机年代，随着集成电路的出现而加速。集成电路使得更为复杂的CPU可以在很小的空间中设计和制造出来（在微米的量级）。 1982年，许多年轻的读者尚在襁褓之中的时候，Intel公司已经推出了划时代的最新产品枣80286芯片，该芯片比8086和8088都有了飞跃的发展，虽然它仍旧是16位结构，但是在CPU的内部含有13.4万个晶体管，时钟频率由最初的6MHz逐步提高到20MHz。其内部和外部数据总线皆为16位，地址总线24位，可寻址16MB内存。从80286开始，CPU的工作方式也演变出两种来：实模式和保护模式。 中央处理器
1985年，Intel公司推出了80386芯片，它是80X86系列中的第一种32位微处理器，而且制造工艺也有了很大的进步，与80286相比，80386内部内含27.5万个晶体管，时钟频率为12.5MHz，后提高到20MHz、25MHz、33MHz。80386的内部和外部数据总线都是32位，地址总线也是32位，可寻址高达4GB内存。它除具有实模式和保护模式外，还增加了一种叫虚拟86的工作方式，可以通过同时模拟多个8086处理器来提供多任务能力。 除了标准的80386芯片，也就是经常说的80386DX外，出于不同的市场和应用考虑，Intel又陆续推出了一些其它类型的80386芯片：80386SX、80386SL、80386DL等。 1988年，Intel推出的80386SX是市场定位在80286和80386DX之间的一种芯片，其与80386DX的不同在于外部数据总线和地址总线皆与80286相同，分别是16位和24位（即寻址能力为16MB）。
高速CPU时代的腾飞
1990年，Intel公司推出的80386 SL和80386 DL都是低功耗、节能型芯片，主要用于便携机和节能型台式机。80386 SL与80386 DL的不同在于前者是基于80386SX的，后者是基于80386DX的，但两者皆增加了一种新的工作方式：系统管理方式。当进入系统管理方式后，CPU 就自动降低运行速度、控制显示屏和硬盘等其它部件暂停工作，甚至停止运行，进入“休眠”状态，以达到节能目的。 1989年，大家耳熟能详的80486 芯片由Intel公司推出，这种芯片的伟大之处就在于它实破了100万个晶体管的界限，集成了120万个晶体管。80486的时钟频率从25MHz逐步提高到了33MHz、50MHz。80486是将80386和数学协处理器80387以及一个8KB的高速缓存集成在一个芯片内，并且在80X86系列中首次采用 了RISC（精简指令集）技术，可以在一个时钟周期内执行一条指令。它还采用了突发总线方式，大大提高了与内存的数据交换速度。 由于这些改进，80486 的性能比带有80387数学协处理器的80386DX提高了4倍。80486和80386一样，也陆续出现了几种类型。上面介绍的最初类型是80486DX。 1990年，Intel公司推出了80486 SX，它是486类型中的一种低价格机型，其与80486DX的区别在于它没有数学协处理器。80486 DX2由于用了时钟倍频技术，也就是说芯片内部的运行速度是外部总线运行速度的两倍，即芯片内部以2倍于系统时钟的速度运行，但仍以原有时钟速度与外界通讯。80486 DX2的内部时钟频率主要有40MHz、50MHz、66MHz等。80486 DX4也是采用了时钟倍频技术的芯片，它允许其内部单元以2倍或3倍于外部总线的速度运行。为了支持这种提高了的内部工作频率，它的片内高速缓存扩大到 16KB。80486 DX4的时钟频率为100MHz，其运行速度比66MHz的80486 DX2快40%。80486也有SL增强类型，其具有系统管理方式，用于便携机或节能型台式机。 CPU的标准化和小型化都使得这一类数字设备（香港译为“电子零件”）在现代生活中 中央处理器
的出现频率远远超过有限应用专用的计算机。现代微处理器出现在包括从汽车到手机到儿童玩具在内的各种物品中。 奔腾时代 Pentium（奔腾）微处理器于1993年三月推出，它集成了310万个晶体管。它使用多项技术来提高cpu性能，主要包括采用超标量结构，内置应用超级流水线技术的浮点运算器，增大片上的cache容量，采用内部奇偶效验一边检验内部处理错误等。
编辑本段性能指标
主频
主频也叫时钟频率，单位是兆赫（MHz）或千兆赫（GHz），用来表示CPU的运算、处理数据的速度。 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（英特尔）和AMD，在这点上也存在着很大的争议，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，有人曾经拿过一块1GHz的全美达处理器来做比较，它的运行效率相当于2GHz的Intel处理器。 中央处理器
主频和实际的运算速度存在一定的关系，但并不是一个简单的线性关系. 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，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至强（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、总线等等各方面的性能指标。 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。
外频
外频是CPU的基准频率，单位是MHz。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。通俗地说，在台式机中，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器系统的不稳定。 目前的绝大部分电脑系统中外频与主板前端总线不是同步速度的，而外频与前端总线(FSB)频率又很容易被混为一谈，下面的前端总线介绍谈谈两者的区别。
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×数据位宽)/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。 中央处理器
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一亿次；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÷8bit/Byte=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。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。
CPU的位和字长
中央处理器
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。
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，一味追求高主频而得到高倍频的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，少量的如Inter 酷睿2 核心的奔腾双核E6500K和一些至尊版的CPU不锁倍频，而AMD之前都没有锁，现在AMD推出了黑盒版CPU（即不锁倍频版本，用户可以自由调节倍频，调节倍频的超频方式比调节外频稳定得多）。
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，以前家庭用CPU容量最大的是512KB，现在笔记本电脑中也可以达到2M，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高，可以达到8M以上。 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。
CPU扩展指令集
CPU依靠指令来自计算和控制系统，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（指令集共有四个种类），而从具体运用看，如Intel的MMX（Multi Media Extended，此为AMD猜测的全称，Intel并没有说明词源）、SSE、 SSE2（Streaming-Single instruction multiple data-Extensions 2）、SSE3、SSE4系列和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。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SSE4也是最先进的指令集，英特尔酷睿系列处理器已经支持SSE4指令集，AMD会在未来双核心处理器当中加入对SSE4指令集的支持，全美达的处理器也将支持这一指令集。
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。
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、65nm、45纳米。最近inter已经有32纳米的制造工艺的酷睿i3/i5系列了。 而AMD则表示、自己的产品将会直接跳过32nm工艺（2010年第三季度生产少许32nm产品、如Orochi、Llano）于2011年中期初发布28nm的产品（名称未定）
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，Pentium 4系列，最后到今天的酷睿2系列、至强（不包括至强Nocona），但为了保证电脑能继续运行以往1990年随RISC System/6000一起被介绍的IBM POWER架构。该设计是从早期的RISC架构（

⑻ 大数据分析一般用什么工具分析

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

1、

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

⑼ 云计算有哪些课程

1. 计算机云计算有哪些主干课程

电脑的计算主要靠运算器。
运算器：arithmetic unit，计算机中执行各种算术和逻判圆辑运算操作的部件。运算器的基本操作包括加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、比较和传送等操作，亦称算术逻辑部件（ALU）。
运算器由算术逻辑单元（ALU）、累加器、状态寄存器、通用寄存器组等组成。算术逻辑运算单元（ALU）的基本功能为加、减、乘、除四则运算，与、或、非、异或等逻辑操作，以及移位、求补等操作。计算机运行时，运算器的操作和操作种类由控制器决定。运算器处理的数据来自存储器；处理后的结果数据通常送回存储器，或暂时寄存在运算器中。与Control Unit共同组成了CPU的核心部分。
运算器的处理对象团陆是数据，所以数据长度和计算机数据表示方法，对运算器的性能影响极大。70年代微处理器常以1个、4个、8个、16个二进制位作为处理数据的基本单位。大多数通用计算机则以16、32、64位作为运算器处理数据的长度。能对一个数据
运算器
的所有位同时进行处理的运算器称为并行运算器。如果一次只处理一位，则称为串行运算器。有的运算器一次可处理几位 （通常为6或8位），一个完整的数据分成若干段进行计算，称为串/并行运算器。运算器往往只处理一种长度的数据。有的也能处理几种不同长度的数据，如半字长运算、双倍字长运算、四倍字长运算等。有的数据长度可以在运算过程中指定，称为变字长运算。
按照数据的不同表示方法，可以有二进制运算器、十进制运算器、十六进制运算器、定点整数运算器、定点小数运算器、浮点数运算器等。按照数据的性质，有地址运算器和字符运算器等。
它的主要功能是进行算术运算和逻辑运算。
运算器能执行多少种操作和操作速度，标志着运算器能力的强弱，甚至标志着计算机本身的能力。运算器最基本的操作是加法。一个数与零相加，等于简单地传送这个数。将一个数的代码求补，与另一个数相加，相当于从后一个数中减去前一个数。将两个数相减可以比较它们的大小。
左右移位是运算器的基本操作。在有掘或塌符号的数中，符号不动而只移数
运算器
据位，称为算术移位。若数据连同符号的所有位一齐移动，称为逻辑移位。若将数据的最高位与最低位链接进行逻辑移位，称为循环移位。
运算器的逻辑操作可将两个数据按位进行与、或、异或，以及将一个数据的各位求非。有的运算器还能进行二值代码的16种逻辑操作。
乘、除法操作较为复杂。很多计算机的运算器能直接完成这些操作。乘法操作是以加法操作为基础的，由乘数的一位或几位译码控制逐次产生部分积，部分积相加得乘积。除法则又常以乘法为基础，即选定若干因子乘以除数，使它近似为1，这些因子乘被除数则得商。没有执行乘法、除法硬件的计算机可用程序实现乘、除，但速度慢得多。有的运算器还能执行在一批数中寻求最大数，对一批数据连续执行同一种操作，求平方根等复杂操作。
希望我能帮助你解疑释惑。

2. 云计算是学什么

简单地说，云计算其实就是一种通过虚拟化技术实现大规模计算的架构和方法。在云计算中，资源和功能都以服务的方式提供出来供用户使用。举个例子来讲，amazon这样的电子商务网站每天需要处理数百万计的请求和事务，如何保证处理能力，如何保证存储，又如何保证这些能够以简单的方式以及良好的性能来完成呢?
虚拟化是关键。其实虚拟化并不局限于VMware或者Xen提供的这种运行虚拟机的服务器虚拟化技术。大家熟悉的java Virtual
Machine,
Hadoop
Distributed
File
System,
虚拟内存等其实都是不同种类的虚拟化技术。将资源以抽象的方式或者逻辑的方式进行表示就是虚拟化。单个服务器的资源终归有限，通过虚拟化可以将不同服务器的资源以统一的整体的形式进行提供，从而让用户感觉拥有一个超大超强的服务器。举一个例子，现在热火朝天的Hadoop其实就是一个计算能力虚拟化的绝佳例子。Hadoop通过Map将一个大的任务分解为许许多多个小的任务，这些小的任务分配给在不同服务器上面的Hadoop服务实例来计算，计算出来中间结果，最后通过rece方法将结果集进行合并。对于计算任务的请求者而言，他不需要看到背后有多少个Hadoop实例集中了多少台服务器的计算能力执行计算任务，感觉到是那个”强大无比“的电脑的超高处理能力。
信息技术其实一直围绕着3个主题在转，那就是”计算“、”存储“和”通信“。对应着这些主题已经有很多的云计算产品了：在计算方面，有Amazon
EC2,
Google
App
Engine等;在存储领域，有Amazon
S3,
mozy等;在消息通信方面有Amazon
SQS等。
那么在中国到底谁需要云计算呢?
我觉得资金紧张的小公司需要，因为用了云计算就可以节约设备的采购成本;数据中心需要，电能消耗是数据中心成本的一个大块，通过云计算可以有效提高资源利用率，减少电能浪费;大公司也需要，因为像IBM这样的公司内部有着数以万计的服务器，同样存在资源利用率的问题。其实，我们普通人的日常生活也离不开云计算，比如越来越多的人通过手机访问搜索、导航等各种各样的互联网服务，云计算可以保证服务质量，让我们真正乐在其中。

3. 云计算需要学什么课程有推荐吗

推荐下千锋的云计算课程，学千锋云计算教程出来的学员都说找工作很容易。

4. 云计算培训学什么

培训学什么主要还是看企业需要用的云计算所涉及到的技术，比如千锋的培训课程就是以下四个阶段：
第一阶段：云计算基础，包含Linux系统管理及服务配置实战和Linux云计算网络管理实战，学完此阶段可以带领学员走入网络的世界、了解重定向工作原理、磁盘列阵RAID、构建企业级交换网络；
第二阶段：云计算高级，包含开源数据库SQL运维实战、Linux Shell自动化运维编程实战、python自动化运维开发，学完此阶段学员可以实现MySQL数据实时备份、将海量小文件快速复制到远程主机、构建企业级路由网络、操作数据库、异常处理；
第三阶段：云计算项目，包含大型网站高并发架构及自动化运维项目、公有云运维技术项目实战、web安全渗透攻防项目实战，学完此阶段学员可以保证服务的在线率、提高网站的并发量、整合Kafka和ELK，进行日志采集平台的建设、web安全渗透实验室构建；
第四阶段：包含企业私有云容器化架构运维实战和企业级大型综合项目实战演练，学完此阶段学员可以理解容器编排、部署kuberes集群-kubeadm方式、并完成链家网机遇容器的企业级缓存服务器环境部署实战和新浪基于容器环境的大型网站CI/CD综合应用实战等项目。

5. 云计算通俗解释，云计算需要学什么课程

云计算通俗的讲：云端架设一台性能强劲的服务器，比如：32核的CPU 、256G 的内存，N个T 的存储版。在这样权的配置很富余的服务器上通过虚拟机技术，创建几十个虚拟机（从宿主服务器硬件配置中划分出资源配额）；客户机通过“远程桌面协议“或”远程控制协议“连接到虚拟机，这样你就可以在本地客户机使用这台远程的虚拟机。 所以的运算(计算)都是在这台虚拟机上完成的，本地客户机只是输入与输出（非本地计算）。学习云计算可以去看看openstack ,多了解KVM 等。

6. 云计算主要学哪些课程

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
目前我们的云计算的课程为由浅入深、循序渐进的完整课程体系，包括结合Linux的网络基础实战、Linux系统配置及服务深度解析、Shell脚本自动化运维项目开发、开源数据库MySQL DBA架构及优化、主流Web 服务器Nginx架构优化、大型网站高并发项目LVS实战方案、高可用集群技术、分布式存储技术Ceph、安全防御技术、性能优化方案、Python自动化运维开发技术、私有云平台技术KVM 、Openstack、容器技术Docker等。
云计算学习课程大纲如下：

1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战

7. 云计算学习哪些课程

听我邻居说有，你自己上门看看吧。顺便你也可以更加的详细了解。

8. 培训云计算需要学什么课程

云计算培训可以从零学起，我在千峰学过，感觉很不错，现在都上班了。要是有啥不明白的再问我

9. 云计算与大数据专业的主要课程是什么

大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。

另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

(9)云计算有哪些课程扩展阅读：

应用领域

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

⑽ Python 适合大数据量的处理吗

python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。

python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。

Python处理数据的优势（不是处理大数据）：

1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少

2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便

3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）

4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。

(10)大数据量浮点计算器扩展阅读：

Python处理数据缺点：

Python处理大数据的劣势：

1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。

多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦

2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。

3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。

参考资料来源：网络-Python