计算机组成原理：如何衡量计算机的性能

在计算机组成原理乃至体系结构中，“性能”都是最重要的一个主题。学习和研究计算机组成原理，就是在理解计算机是怎么运作的，以及为什么要这么运作。“为什么”所要究竟的事情，很多时候就是提升“性能”

什么是性能？时间的倒数

计算机的性能，主要以如下两个指标来衡量：

• 响应时间，或者叫做执行时间：
  • 响应时间是指，我们执行一个程序，到底需要花多少时间。花的时间越少，性能越好
  • 提升性能就是让计算机“跑的更快”
• 吞吐率，或者叫做带宽：
  • 吞吐率就是指我们在一定的时间范围内，到底能处理多少事情。能够处理的事情越多，性能越好（这里的事情指的是处理的数据或者执行的程序指令）
  • 提升性能就是让计算机“搬得更多”

如果响应时间短，在相同时间内就能多处理一些请求。所以，缩短程序的响应时间，通常会提升吞吐率。

除了缩短响应时间，还可以通过并行的方式来提升吞吐率，譬如现在的8核、16核处理器。（人多力量大）

提升吞吐率的办法有很多，通常只要堆硬件、加机器就能实现。但响应时间的提升则没那么容易，cpu的性能发展已经遇到瓶颈了。

一般我们把性能，定义成响应的倒数，也就是：
$$性能=1/响应时间$$

由此，响应时间越短，性能的数值越大。譬如：同样一个程序，在 Coffee Lake 上，仅需 30s 即可运行完成。在 Sandy Bridge 上，需要 1min 才能完成。那么我们说 Coffee Lake 的性能是 1/30，Sandy Bridge 的性能是 1/60，它们的性能比为 2。于是我们可以说，Coffee Lake 的性能是 Sandy Bridge 的 2 倍。

计算机的计时单位—cpu时钟

为什么不直接用时间来衡量

虽然时间是一个很自然的用来衡量性能的指标，但是用时间来衡量是，有两个问题

时间不准

我们自己写个程序，记录程序开始运行的时间和程序停止运行的时间（这个时间叫做 Wall Clock Time 或 Elapsed Time），计算其差值，会发现每次的结果都不尽相同。其原因有很多。

• 首先，计算机中同时运行很多程序，cpu不停地在各程序之间进行切换。在这段时间差内，cpu很可能被切换去运行其他程序了
• 其次，程序运行时，可能要从网络、硬盘读取数据，才能给到内存和cpu，这也是耗时操作

综上，想准确统计某个程序的运行时间，进而比较实际性能，就要把这些时间刨除掉。Linux 下的 time 命令，就可以帮我们统计出来，程序实际在 cpu 上花了多少时间。运行 time 命令，会返回三个数值。

• 第一个是 real time，即我们说的 Wall Clock Time。
• 第二个是 user time，即 cpu 运行程序时，用户态所占时间。
• 第三个是 sys time，即 cpu 运行程序时，内核态所占时间。

程序实际的 cpu 执行时间（cpu Time），就是 user time 与 sys time 之和。

[root@nfs ~]# time seq 1000000 | wc -l
1000000

real	0m0.101s　　 #Wall Clock Time 也就是运行程序整个过程中流失的时间
user	0m0.031s 　　#cpu在运行你的程序，在用户态运行指令的时间，
sys	    0m0.016s　　 #cpu在运行你的程序，在操作系统内核里运行指令的时间

在我给的这个例子里，你可以看到，实际上程序用了0.101s，但是cpu Time只有0.031+0.016=0.047s。运行程序的时间里，只有不到一半是是花在这个程序上的

拿到cpu时间，也不一定可以直接“比较”出两个程序的性能差役

即使在同一台计算机上，cpu可能满载运行也可以降频运行，降频运行的时候自然花的时间会多一些。

即使在同一台计算机上，cpu 可能满载运行也可能降频运行，降频运行的时候自然花的时间会多一些。此外，时间这个性能指标还会受到主板、内存这些其他相关硬件的影响。

更合理的衡量

所以我们需要对"时间"这个我们可以感知的指标进行拆解

$$程序的CPU执行时间=CPU时钟周期数\ast 时间周期时间$$

时钟周期时间

Intel Core-i7-7700HQ 2.8GHz，这里2.8GHz就是电脑的主频，可以先粗浅地认为cpu1秒时间内，可以执行的简单指令的数量是2.8G条

准确一点描述2.8GHz就代表cpu的一个“钟表”能识别出来的最小的时间间隔，就像我们挂在墙上的挂钟的最小能够识别单位就是秒

在这个的cpu上，这个时钟周期时间，就是1/2.8G。我们的 cpu，是按照这个“时钟”提示的时间来进行自己的操作。主频越高，意味着这个表走得越快

超频

就相当于把买回来的cpu内部的钟给调快了，于是cpu的计算跟着这个时钟的节奏，也就自然快了，

当然这个快不是没有代价的，cpu跑得越快，散热的压力也就越大，就和人一样，超过生理极限，cpu就会崩溃了

根据公式$程序的CPU执行时间=CPU时钟周期数\ast 时间周期时间$，可以推导，时间周期时间变小了，cpu执行时间也会变小；那怎么缩短时间周期时间呢？那就是提升主频。换句话说，就是换一块好一点的cpu

cpu时间周期数

从上述公式可知，提升主频即可缩短时钟周期时间，从而提升性能。但硬件的发展是有瓶颈的，这就要从另一个因子，即 cpu 时钟周期数入手。如果能减少程序所需的 cpu 时钟周期数，也能提升性能。

进一步拆解 cpu 时钟周期数：$$指令数\times 每条指令的平均时钟周期数（CyclesPerInstruction，CPI）$$

不同的指令需要的 Cycles 是不同的，加法和乘法都对应着一条 cpu 指令，但是乘法需要的 Cycles 就比加法要多，自然也就慢。

在这样拆分了之后，我们的程序的 cpu 执行时间就可以变成这样三个部分的乘积：$$程序的CPU执行时间=指令数\times CPI\times ClockCycleTime$$

综上所述，解决性能问题，其实就是优化这三者。

• 时钟周期时间，取决于计算机的硬件主频
• CPI：每条指令的平均时钟周期数 CPI，就是一条指令到底需要多少 cpu Cycle。现代的 cpu 通过流水线技术（Pipeline），让一条指令需要的 cpu Cycle 尽可能地少。
• 指令数：执行我们的程序到底需要多少条指令、具体用哪些指令，这主要由编译器决定。同样的代码，编译成计算机指令时候，就有各种不同的表示方式。

小结

计算机的性能可以从两个方向看：

• 吞吐率：
  • 提升吞吐率的办法有很多，通常只要堆硬件、加机器就能实现
• 响应时间
  • 我们需要像办法把单个cpu的响应时间加快，就能靠堆机器的方法来加快吞吐率了
  • 所以我们把性能，定义成响应的倒数，也就是： $$性能=1/响应时间$$

那么响应时间由哪些东西决定呢？

• $$程序的CPU执行时间=指令数\ast CPI\ast ClockCycleTime$$

可以看出，如果要提升计算机的性能，我们可以从指令数、CPI、cpu主频这三个地方入手。

原文地址：https://www.jb51.cc/wenti/3286862.html