*AB 1756-RM/A模塊
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插入控制。CPU 對于操作控制信號的產生,主要是通過指令的功能來實現的,通過將指令發給相應部件,達到控制這些部件的目的。實現一條指令功能,主要是通過計算機中的部件執行一序列的操作來完成。較多的小控制元件是構建集中處理模式的關鍵,目的是為了更好的完成CPU數據處理操作。 [2]
(3)時間控制。將時間定時應用于各種操作中,就是所謂的時間控制。在執行某一指令時,應當在規定的時間內完成,CPU的指令是從高速緩沖存儲器或存儲器中取出,之后再進行指令譯碼操作,主要是在指令寄存器中實施,在這個過程中,需要注意嚴格控制程序時間。 [2]
安全問題編輯
CPU 蓬勃發展的同時也帶來了許多的安全問題。1994 年出現在Pentium處理器上的 FDIV bug(奔騰浮點除錯誤)會導致浮點數除法出現錯誤;1997年Pentium處理器上的F00F異常指令可導致CPU死機;2011年管理引擎(ME,management engine)組件中的漏洞可導致遠程非*的任意代碼執行;2018年,Meltdown 和Spectre兩個CPU漏洞幾乎影響到過去20年制造的每一種計算設備,使得存儲在數十億設備上的隱私信息存在被泄露的風險。這些安全問題嚴重危害國家網絡安全、關鍵基礎設施安全及重要行業的信息安全,已經或者將要造成巨大損失。 [1]
CPU和GPU的比較編輯
GPU
GPU即圖像處理器,CPU和GPU的工作流程和物理結構大致是類似的,相比于CPU而言,GPU的工作更為單一。在大多數的個人計算機中,GPU僅僅是用來繪制圖像的。如果CPU想畫一個二維圖形,只需要發個指令給GPU,GPU就可以迅速計算出該圖形的所有像素,并且在顯示器上位置畫出相應的圖形。由于GPU會產生大量的熱量,所以通常顯卡上都會有獨立的散熱裝置。 [3]
設計結構
CPU有強大的算術運算單 元,可以在很少的時鐘周期內完成算術計算。同時,有很大的緩存可以保存很多數據在里面。此外,還有復雜的邏輯控制單元,當程序有多個分支的時候, 通過提供分支預測的能力來降低延時。GPU是基于大的吞吐量設計,有很多的算術運算單元和很少的緩存。同時GPU支持大量的線程同時運行,如果他們需要訪問同一個數據,緩存會合并這些訪問,自然會帶來延時的問題。盡管有延時,但是因為其算術運算單元的數量龐大,因此能夠達到一個非常大的吞吐量的效果。 [3]
使用場景
顯然,因為CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元,因此它非常擅長邏輯控制、串行的運算。相比較而言,GPU因為有大量的算術運算單元,因此可以同時執行大量的計算工作,它所擅長的是大規模的并發計算, 計算量大但是沒有什么技術含量,而且要重復很多次。這樣一說,我們利用GPU來提高程序運算速度的方法就顯而易見了。使用CPU來做復雜的邏輯控制,用GPU來做簡單但是量大的算術運算,就能夠大大地提高程序的運行速度。 [3]
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