处理器研发和生产哪个难（处理器是如何工作的）

处理器是整个电脑的核心，不过这个核心是如何工作的，它们除了频率还有什么差异？这些问题恐怕在很多评测中也少有提及，处理器的运算能力究竟是因何而生。今天，智趣东西就和大家分享一些关于处理器是如何计算的，它们又是如何工作的。

处理器其实是缩写，全称为Central Processing Unit，即中央处理器，它的功能作用就是“翻译”电脑的指令，并且处理计算机中软件生成的数据，并得到结果。所谓的电脑可编程性，其实主要就是指处理器的编程能力。在上世纪70年代之前，处理器其实是由多个独立单元构成的，而不是像今天这样一颗芯片。当集成电路普及应用后，元件大幅度“微缩”到一起，这就是所谓的“微处理器”由来。

现代处理器的“核心”

这里提及的“核心”不是现今通常意义上的核心，而是处理器的主要组成部分：控制单元、整数逻辑单元、浮点运算器。任何一款处理器，实际上都离不开这三个单元，无论处理器的框架设计如何变化，增加多少技术，这三个基本构成是不会改变的。

那么，这三个构成处理器的基本单元究竟都有什么作用呢？控制单元，简称CU，是Control unit的缩写，它的作用其实可以被看做是一个“协调者”，负责协调指令的执行。诸如寄存器、算术逻辑单元、指令寄存器、总线、甚至包括处理器外部的输入输出，都要依靠控制单元的协调管理。

当有需要执行的命令“发送到”处理器，第一个“接收者”就是控制单元，由其分配工作给不同的单元，例如整数逻辑单元、浮点运算器等等。

整数逻辑单元又是做什么的呢？整数逻辑单元，简称ALU，是Arithmetic logic unit的缩写，一如其名，它的作用就是进行算术、逻辑计算的。简单点理解，例如加法、减法等等计算工作，都是由整数逻辑单元来完成的。到实际的应用层面，例如我们的压缩、解压缩文件、计算机进程的调度，编译器语法分析、游戏的AI处理……诸如此类的计算工作，都是由整数逻辑单元负责。

至于浮点运算器，它的简称为FPU，是Floating point unit的缩写，浮点运算单元主要影响处理器的科学计算性能，如流体力学，量子力学等，而更贴近我们日常能见到的应用就是多媒体相关的应用，如音视频的编解码，图像处理等操作。

一般针对处理器的评测中，像AIDA 64、Super Pi、wPrime，Fritz Chess Benchmark、GeekBench、WinRAR、7-zip、处理器 Passmark等等软件，都是尽力在“挖掘”处理器的浮点、整数运算性能，用它来衡量处理器的性能优劣。

处理器对游戏的影响

我们直接了当一点，游戏是首当其冲考验电脑性能的一个“法宝”，而且，不止是显卡，处理器时至今日都对游戏性能高低有着决定性的作用。首先，处理器承担着电脑的任务进程分配，如果游戏的优化不好，会进行频繁的进程调用申请，这样极度消耗处理器的资源。而且，现在的游戏引擎不仅仅要针对画面优化，在AI方面同样是游戏引擎的重要方向。举个例子，游戏中的NPC（non-player character，电脑控制的游戏角色或者事物）要做什么、会做什么，会有什么样的行为，这些，现在都是依靠AI计算获得的。而AI计算的主力，并非是显卡，而是处理器。

此外，可能大家不太了解的事情是，目前游戏的反盗版机制，在游戏的运行过程中，会频繁的加密、验证，这些都会消耗浮点运算性能，也就是处理器的性能。所以这也是为什么较老规格的电脑会在运行游戏时帧率不高的原因，即便它拥有一块性能不错的显卡，也无济于事。

显然，处理器无论是整数运算还是浮点运算，都是必不可少的计算单元，辅以控制器的调度，才能形成一个完整的计算。无论处理器的架构如何变化，这些基本的概念依旧存在，而且，随着应用的发展变化，浮点运算的能力强弱，甚至一度决定了处理器的评价——要知道，早期的处理器，浮点运算单元甚至都不包含在内，而是以单独的“协处理芯片”方式存在。

浮点运算的重要性

虽然芯片都是逻辑电路，但是早期的处理器还是很简陋的，浮点计算单元以协处理器的形式存在（FPU），一台没有浮点处理能力的电脑性能极差，但是限于当时的技术能力，还做不到一颗处理器就拥有浮点计算能力的程度。例如Intel在生产8086、8088 处理器的同时，还推出了一款8087协处理器产品。这种情况一直持续到80486DX 处理器上，才第一次集成了浮点计算单元。

现在的处理器，不仅仅是拥有浮点运算单元那么简单，还通过SIMD技术实现了并行计算。所谓SIMD，即Single Instruction Multiple Data单指令多数据流，单指令流多数据流技术其实是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel的MMX或SSE，以及AMD的3D Now!指令集，都属于SIMD范畴。当你使用处理器-Z这类软件查看处理器信息时，你会看到很多指令集，例如MMX、3DNow！、SSE~SSE4.1、AVX等等，这些都是属于SIMD范畴的。

正是因为浮点运算的存在，让我们的电脑在应用中表现愈发出色，而且不止是处理器，显卡的浮点运算能力更是突出，甚至远超处理器。但是这又引来另一个问题，既然显卡的浮点运算能力这么强大，为何处理器还要保留浮点运算呢？这里就要提到一个失败的例子了。2011年AMD发布了一个全新的处理器架构推土机架构（Bulldozer），它最大的特点是放弃了通常意义上一个核心中，拥有一整套整数逻辑单元 浮点运算单元的组合方式，改成了两个核心共享一个浮点运算单元的方式，然后，将自家优秀的显卡核心集成到处理器中，以期用显卡的强悍浮点性能，最终增强整体的性能表现。然而，这个框架极为失败，也让AMD精力了绝无仅有的“暗淡时光”，处理器性能孱弱的地步令人发指——这和其奇思妙想的两核心共用一套浮点运算单元有离不开的关系。

而且，显卡的浮点性能强大是相对的，处理器的浮点运算能力比不过显卡也是有原因的——显卡更擅长大规模并行计算，举个简单的例子，如果说处理器的浮点计算是几个数学家在解高阶方程式，那么显卡的浮点运算就是一群学生在做加减乘除的基础运算，更注重规模效应。

处理器计算还需要这些

计算好或者待计算的数据，究竟如何“输入、输出”呢？这就需要用到寄存器了。它实际是一个用来存储输出数据的单元，而且它是一个中间数据的“转存站”。它拥有有限存贮容量的高速存贮部件，它们可用来暂存指令、数据和位址。在中央处理器的控制部件中，包含的寄存器有指令寄存器（IR）和程序计数器（PC）。在中央处理器的算术及逻辑部件中，包含的寄存器有累加器（ACC）。

这些数据通过寄存器之后按理应该是输出到内存中的，但实际上，因为速度之间的差异过大，不得不进一步“缓冲”一下，这便有了缓存的存在。缓存英文为Cache，全称是高速缓冲存储器，它是处理器与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。由于处理器的速度远高于主内存，处理器直接从内存中存取数据要等待一定时间周期，缓存中保存着处理器刚用过或循环使用的一部分数据，当处理器再次使用该部分数据时可从缓存中直接调用，这样就减少了处理器的等待时间，提高了系统效率。

当处理器需要调用数据的时候，它会先到缓存中去寻找，如果数据因之前的操作已经读取而被暂存其中，就不需要再从随机存取存储器中读取数据——由于处理器的运行速度一般比主内存的读取速度快，主存储器周期（访问主存储器所需要的时间）为数个时钟周期。因此若要访问主内存的话，就必须等待数个处理器周期从而造成浪费。

提供“缓存”的目的是为了让数据访问的速度适应处理器的处理速度，其基于的原理是内存中“程序执行与数据访问的局域性行为”，即一定程序执行时间和空间内，被访问的代码集中于一部分。为了充分发挥缓存的作用，不仅依靠“暂存刚刚访问过的数据”，还要使用硬件实现的指令预测与数据预取技术——尽可能把将要使用的数据预先从内存中取到缓存里。

为了进一步提高性能，缓存被分成指令和数据分区两个部分，而且还会分级，即我们常常讲到的处理器一、二、三级缓存。尤其是多核心时代，一级缓存几乎是各个处理器核心的专用缓存，二次级缓存则是多核心共享的结构，用以进一步提高性能。

时钟频率

时钟频率，英文Clock rate，意即同步电路中时钟的基础频率，它以“每秒时钟周期”（Clock cycles per second）来度量，量度单位采用Hz。

这个处理器的时钟频率通常是由晶体振荡器的频率决定的。在一个时钟脉冲后，处理器的信号线需要时间稳定它的新状态。如果上一个脉冲的信号还没有处理完成，而下一个时钟脉冲来的太快（在所有信号线完成从0到1或者从1到0的转换前），就会产生错误的结果。芯片制造商制定了“最高时钟频率”的规范，并且在出售芯片之前对它们进行测试确保它们符合“最高时钟频率”的规范。测试将执行最复杂的指令，处理最复杂的数据模型确定使用的最长处理时间（测试在最合适的电压和稳定保证处理器在最低性能下运行），保证最高时钟频率时不会发生冲突。

因此，早年间时钟频率几乎是唯一评判处理器性能的依据，例如1990年代，大多数电脑的性能如何判断快慢，主要就依靠处理器频率，100MHz就是比90MHz的处理器性能快。时至今日它依然是判断处理器性能的重要标准之一，但不是唯一了。

多核心

让更多的核心参与到计算中来用以提高系统性能，是近年来处理器的“标准配置”，单核心处理器早已走入历史舞台。多核心处理器的开端其实要追溯到2000年，当时IBM发布了Power4处理器，这是世界上第一个双核心处理器产品。由于多核心处理器具有高主频、设计和验证周期短、控制逻辑简单、扩展性好、易于实现、功耗低和通信延迟低等优点，因此它得以迅速成为处理器“标配”。此外，多核心处理器还能充分利用不同应用的指令级并行和线程级并行，具有较高线程级并行性的应用可以很好地利用这种结构来提高性能。

但是，如何发挥多核心处理器的性能，还需要软件优化，比如有些应用可以最大限度调度所有处理器核心参与到计算中，而部分应用只会调用到4至6个核心，所以，单一核心的绝对性能依旧是当前最重要的。

超线程

然而这还不够，如何让每一份电力供应都能转换为性能，让处理器的工作尽可能“满坑满谷”，提高执行效率一直是人们的追求。一般来说，单个时间单位内，一个处理器核心一次只能执行个线程的工作。如果想并行工作，提升效率，似乎只能是使用更多的核心。这样一来效率并不是很高，如何进一步“压榨”处理器呢？那就要使用超线程技术了。超线程技术说简单一些，就是在单位时间内，一个核心可以处理两个线程的工作，单核心模拟双核心执行双线程运作，用以提升执行效率。

Intel在奔腾处理器上就开始引入超标量、乱序执行、大量的寄存器及寄存器重命名、多指令解码器、预测执行等特性，这些特性的原理是让处理器拥有大量资源，并可以预先执行及平行执行指令，以增加指令执行效率，可是在现实中这些资源经常闲置。为了尽可能的利用处理器资源，于是在现有单核心的基础上，只增加必要的资源，让闲置的处理器核心资源模拟第二个线程，这就是超线程的由来。这个必要的资源其实非常少，只是在一个核心内增加一个逻辑处理器单元，而整数逻辑单元、浮点运算器、缓存依旧共享同一个核心资源。

处理器性能的第一要素

衡量处理器性能究竟是看主频还是看核心？都不是，而是一个计算公式——CPU性能=IPC×频率。IPC即Instruction Per Clock，意为每周期指令。这个指标是衡量处理器性能最直观的体现，它是指每个时钟周期执行的平均指令数。

处理器在执行指令的时候，一共分为三个步骤，即“获取指令（Fetch）”、“译码（Decode）”和“指令执行（Execute）”。大致的工作原理是这样的，在获取指令阶段，处理器的寄存器中找到对应的指令地址，然后根据指令地址从内存中把具体的指令加载到寄存器中，并准备未来执行下一条指令；刚刚加载到寄存器中的指令这个时候会由处理器控制单元进行的解析，“翻译”成对应的操作执行，然后确定要操作哪些寄存器、数据或者内存地址，用以后续执行操作；到了指令执行阶段，这些操作会指派给整数逻辑单元操作。这样一个“三部曲”的操作流程，电脑完成运行代码所需的机器级指令的数量，在同一个时钟周期内，能够执行多少次“三部曲”就是IPC的意义所在。此时，处理器的性能判断也就有了依据，用这个IPC数乘以×频率就可以得到处理器的性能。例如，同样是4GHz两个的处理器，其中一个的IPC性能提升了15%，则整体性能要比另一个提升15%。我们都知道处理器的制程工艺很大程度上决定着性能，主要作用就是在尽可能小的体积下容纳更多的积体电路，通过更多的积体电路来提升IPC性能；同时在更先进的制程工艺下，可以控制功耗的同时，稳定处理器的高频运作。所以，处理器的性能实际上要综合来看，而不是单纯的依靠频率、核心数量来确定它的性能。

处理器的异构崛起？

处理器增强性能的方法其实不止提升IPC性能，例如我们之前也提到过的缓存，如果能够增加缓存自然也能提升性能——数据交互能力越强，处理器的处理效率就越高。例如，AMD的锐龙7 5800X3D处理器就是这样来提升性能的。这里就要提到一个名为3D V-Cache堆叠缓存的技术了。

简单说，在原有Zen3架构的基础上，为每个CCD计算芯片上堆叠64MB SRAM作为额外的三级缓存，加上原本就有的32B，合计达96MB。之所以采用这个3D V-Cache堆叠缓存技术，是为了在最小的成本提升情况下，进一步扩展缓存容量，通过垂直堆叠（可以简单理解为在芯片内部堆叠到处理器核心之上，但并不是在处理器核心之中，这样有助于控制成本）这样的方式提升处理器的数据缓存交互能力。

经过这样一个“简单”的设计，锐龙7 5800X3D对比锐龙9 5900X在1080p高画质下游戏帧率平均提升15％左右，例如《看门狗》最高达到了40％；《Far Cry 6》、《战争机器5》、《最终幻想14》等则可以提升20％的性能。显然， 扩大缓存带来的性能提升，一点也不亚于提升IPC效率——其实，电脑经过这么多年的发展，数据瓶颈问题一直存在，这也是制约系统性能的一个重要症结，甚至要比优化处理器的计算能力重要。

除了AMD，Intel也对处理器的设计上有着另一个思路——异构设计，这无疑是借鉴了ARM架构处理器的特点。例如将12代、13代酷睿处理器核心分为性能核心和能效核心。那么，他们的结构区别在哪里呢？先说说这个 能效核心。能效核心的最显著特点就是后端执行能力增强，尤其是整数逻辑单元的计算能力（浮点运算部分也有一定提升），而功耗也能被控制在一个合理的范围区间，这也是一直以来能效核心的主要特点——这些所谓的能效核心，其实就是由著名的Atom系列处理器发展而来。而在性能核心上，Intel着重加强了IPC性能，相比于11代酷睿处理器的核心，有多达19%的提升，其中浮点性能刻意加强，当然代价就是功耗增高。不过由于有了大小核心的异构设计，实际的功耗可以得到很好的平衡——在任务调度协调上，控制单元起到了关键性作用。想不到吧，处理器时至今日，无论核心如何变化，大框架实际没有什么改变。

处理器的技术名词越来越多，但是总体的框架设计依旧是“原来的样子”，很长时间内这一点都无可改变的——如果有变更的那一天，必然是电脑产业界翻天覆地的变化，所有的体系都将改变。而且，随着技术的发展，我们将会看到更多诸如3D V-Cache堆叠缓存、大小核心设计等等“出圈”的处理器设计“思路”——在现有技术条件下，仅仅依靠制程工艺增加积体电路增强性能、控制功耗的方法越加困难，制程工艺正在走向“死胡同”，唯有“挖空心思”在其他方面进行优化设计、尤其在数据传输瓶颈上多下功夫，才有机会进一步提升处理器的计算能力，不过，它们的工作基本原理依旧不会改变，这是处理器“先天基因”决定的。

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