作为深度学习的代表,CPU是如何计算的?

当提到CPU(Central Processing Unit,中央处理器)时,就是机器的“大脑”,是计算机系统的核心部件,也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令”。CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

简单来说,CPU就是处理所有运算的核心部件,也叫芯片。所有的计算机中有CPU,CPU不仅仅能计算数字,它还可以做很多逻辑运算。可以说,计算机能完成的所有事情,都是靠CPU协调计算机的其他部分来完成的。一些CPU还集成了图形处理器(GPU),以便在不需要独立GPU的情况下进行基本的图形处理任务。这种集成图形处理器(IGP)通常用于轻量级游戏、视频编辑和日常任务。如下图(内存条上有黑色的内存颗粒,它们是用来存储数据的,而绿色PCB板上密密麻麻的布线以及金黄色的引脚感觉科技感十足,其中引脚一般称为金手指。)

作为深度学习的代表,GPU是如何计算的? /
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CPU使用二进制系统来进行数据处理和运算。在二进制系统中,数字由0和1表示,因此CPU需要能够理解和处理二进制数据。CPU 最重要的能力:计算,以加法为例。由于CPU只认知 0 和 1,也就是二进制,那么二进制的加法有哪些组合呢:

二进制组合

0 + 0,结果为0,进位为0
0 + 1,结果为1,进位为0
1 + 0,结果为1,进位为0
1 + 1,结果为0,进位为1

作为深度学习的代表,GPU是如何计算的?

其实CPU里面有一个关键的部件,叫做译码单元,这是CPU执行指令的基础。你输入一个二进制数,就像开关一样激活CPU里面若干个指定的模块以及改变这些模块的连同方式,最终得出结果。CPU还包括运算单元(ALU)、控制单元(CU)、寄存器(Registers)和总线(Bus)等。这些组件协同工作,确保CPU能够高效地执行各种指令。

工作原理:

提取(Fetch):CPU从主存储器(RAM)或高速缓冲存储器(Cache)中取出指令,并将其放入指令寄存器(IR)。

解码(Decode):CPU对指令寄存器中的指令进行译码,确定需要执行的操作。

执行(Execute):CPU根据解码后的指令,通过控制单元发出相应的控制信号,指挥运算单元(ALU)和其他功能部件(如寄存器)进行数据的运算和传输。

写回(Writeback):运算单元将运算结果写回寄存器或主存储器中,完成指令的执行

作为深度学习的代表,GPU是如何计算的?

以上这个过程会不断重复,直到程序执行完成。因此,CPU的计算原理实质上是不断重复的指令执行过程,通过指令获取、解码、数据获取、运算、控制和数据存储等步骤,实现程序的执行和计算任务的完成。

至于为什么CPU可以计算,这主要得益于其内部复杂的电路设计和处理能力。CPU是计算机的大脑,它接收并执行存储在内存中的指令,这些指令告诉CPU应该执行哪些操作。通过读取、解码和执行这些指令,CPU能够完成各种复杂的计算任务。同时,CPU还具备高速的数据处理能力,能够快速地处理大量的数据,并输出计算结果。

我们今天的信息世界是由0和1定义的,毫无疑问,这种模式已经让我们走了很远。但是未来似乎拥有无限的可能性:发生改变的不仅仅是计算这个范畴,新技术将会推动一个崭新的创新时代,而我们才刚刚开始看到它的轮廓。


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