计算机组成原理（一）

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计算机发展的历史

• 1946～1957：电子管计算机
• 1957～1964：晶体管计算机
• 1964～1980：集成电路计算机
• 1980～now：超大规模即成电路计算机

计算机的分类

超级计算机

标记它们运算速度的单位是 TFlops/s。

1TFlops/s = 每秒一万亿次浮点计算

大型计算机

大型计算机又称大型机、大型主机。它具有高性能，可处理大量数据与复杂的运算。在大型机市场领域，IBM占据着很大的份额。

阿里巴巴2008年提出的概念，代表了高维护费用的存储系统。

迷你计算机（服务器）

迷你计算机也称为小型机，普通服务器。它不需要特殊的空调场所，但它具备不错的算力，可以完成较复杂的运算。

工作站

工作站是更高端的通用微型计算机，提供比个人计算机更强大的性能。

微型计算机

又称为个人计算机，是最普通的一类计算机。

计算机的体系与结构

冯诺伊曼体系

将程序指令和数据一起存储的计算机设计概念结构。

• 必须有一个存储器。
• 必须有一个控制器。
• 必须有一个运算器。
• 必须有输入设备。
• 必须有输出设备。

现代计算机都是冯诺伊曼机。

冯诺伊曼瓶颈

CPU和存储器速率之间的问题无法调和。CPU经常空转等待数据传输。

现代计算机的结构

现代计算机在冯诺伊曼体系结构基础上进行修改。解决CPU与存储之间的性能差异问题。

计算机的层次与编程语言

程序翻译与程序解释

计算机的语言和人类的语言是不相通的，因此需要进行语言之间的转换。

• 计算机执行的指令都是 L0。
• 翻译过程生成新的 L0 程序，解释过程不生成新的 L0 程序。
• 解释过程由 L0 编写的解释器去解释 L1 程序。

程序翻译：C、C++、Golang
程序解释：Python、Php、JavaScript
翻译+解析：Java、C#

计算机的层次与编程语言

1. 硬件逻辑层：门、触发器等逻辑电路组成，属于电子工程等领域。
2. 微程序机器层：编程语言是微指令集，微指令所组成的微程序直接交由硬件执行。
3. 传统机器层：编程语言是CPU指令集（机器指令），编程语言和硬件上直接相关的。不同架构的CPU使用不同的CPU指令集。

• 一条机器指令对应一个微程序。
• 一个微程序对应一组微指令。
  

4. 操作系统层：向上提供了简易的操作界面。向下对接了指令系统，管理硬件资源。操作系统层是在软件和硬件之间的适配层。
5. 汇编语言层：编程语言是汇编语言。汇编语言可以翻译成可直接执行的机器语言。完成翻译的过程的程序就是编译器。
6. 高级语言层：编程语言为广大程序员所接受的高级语言。常见的高级语言由：Python、Java、C/C++等
7. 应用层：满足计算机针对某种用途而专门设计（如：word、xlsx等）

计算机的计算单位

容量单位

在物理层面，高低电平记录信息。理论上只认识 0/1（0/1 称为 bit，即比特位）两种状态。

字节：1Byte = 8bits

速度单位

网络速度

如100M宽带，即表示网络速度为 100M/s。

为什么100M光纤，测试峰值速度只有12M每秒？

答：网络常用单位为（Mbps）
100M/s = 100Mbps = 100Mbit/s = (100 / 8)M/s = 12.5MB/s

CPU速度

CPU的速度一般体现在CPU的时钟频率（单位：赫兹 => Hz）。主流CPU的时钟频率在2GHz以上。

Hz其实就是秒分之一。即每秒中的周期性变动重复次数的计量。

2GHz = 2*1000^3Hz = 每秒20亿次。

计算机的字符与编码集

字符编码集的历史

ASCII 码

使用 7个 bits就可以完全表示 ASCII码。它包含 95 个可打印字符和 33 个不可打印字符。

Extended ASCII码

对 ASCII码 进行扩充，7bits => 8bits。

扩展内容包括：常见数学运算符、带音标的欧洲字符、其他常用符、表格符等。

字符编码集的国际化

欧洲、中亚、东亚、拉丁美洲国家的语言多样性。
语言体系不一样，不以有限字符组合的语言。
中国、韩国、日本等的语言最为复杂。

中文编码集

GB2312

信息交换用汉字编码字符集——基本集》，一共收录了 7445 个字符，包括 6763 个汉字和 682 个其他符号。

GBK

《汉字内码扩展规范》，向下兼容 GB2312，向上支持国际 ISO 标准。它收录了 21003 个汉字，支持全部中日韩汉字。

Unicode

Unicode：统一码、万国码、单一码。它定义了世界通用的符号集，UTF-*实现了遍吗。

其中 UTF-8 是以字节为单位对 Unicode 进行编码。

WIndows 系统默认使用 GBK 编码，但编程推荐使用 UTF-8 编码。

计算机组成与人工智能

人工智能的发展依赖算力的发展。
交叉学科：自然科学、社会科学、技术科学。

图灵测试

图灵测试的测试流程是，一名测试者写下自己的问题，随后将问题以纯文本的形式（如计算机屏幕和键盘）发送给另一个房间中的一个人与一台机器。测试者根据他们的回答来判断哪一个是真人，哪一个是机器。所有参与测试的人或机器都会被分开。这个测试旨在探究机器能否模拟出与人类相似或无法区分的智能。

专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

神经网络

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

神经网络用于：图像识别、推荐系统、机器人、自然语言处理、时序序列预测、游戏AI。

通用人工智能

通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德观念。其研究发展通常涉及众多学科领域，包括计算机科学、认知科学、心理学、神经科学等。

通用人工智能是人工智能研究的终极目标。

弱人工智能只能处理特定的问题。通用人工智能是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能。

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好啦，本篇文章到这里就要和大家说再见啦，祝你这篇文章阅读愉快，你下篇文章的阅读愉快留着我下篇文章再祝！

参考资料：

1. 百度 · 百科
2. DeepSeek
3. 慕课网-咚咚呛 · 计算机基础

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