计算机组成原理——原理篇 处理器（上）

Posted 2021-02-20 wwj99

建立数据通路

指令周期（Instruction Cycle）

前面讲计算机机器码的时候，向你介绍过 PC 寄存器、指令寄存器，还介绍过 MIPS 体系结构的计算机所用到的 R、I、J 类指令。如果我们仔细看一看，可以发现，计算机每执行一条指令的过程，可以分解成这样几个步骤。

1. Fetch（取得指令），也就是从 PC 寄存器里找到对应的指令地址，根据指令地址从内存里把具体的指令，加载到指令寄存器中，然后把 PC 寄存器自增，好在未来执行下一条指令。

2. Decode（指令译码），也就是根据指令寄存器里面的指令，解析成要进行什么样的操作，是 R、I、J 中的哪一种指令，具体要操作哪些寄存器、数据或者内存地址。

3. Execute（执行指令），也就是实际运行对应的 R、I、J 这些特定的指令，进行算术逻辑操作、数据传输或者直接的地址跳转。

4. 重复进行 1～3 的步骤。

这样的步骤，其实就是一个永不停歇的“Fetch - Decode - Execute”的循环，我们把这个循环称之为指令周期（Instruction Cycle）。

在这个循环过程中，不同部分其实是由计算机中的不同组件完成的。

在取指令的阶段，我们的指令是放在存储器里的，实际上，通过 PC 寄存器和指令寄存器取出指令的过程，是由控制器（Control Unit）操作的。

指令的解码过程，也是由控制器进行的。一旦到了执行指令阶段，无论是进行算术操作、逻辑操作的 R 型指令，还是进行数据传输、条件分支的 I 型指令，都是由算术逻辑单元（ALU）操作的，也就是由运算器处理的。

不过，如果是一个简单的无条件地址跳转，那么我们可以直接在控制器里面完成，不需要用到运算器。

除了 Instruction Cycle 这个指令周期，在 CPU 里面我们还会提到另外两个常见的 Cycle。

一个叫Machine Cycle，机器周期或者CPU 周期。CPU 内部的操作速度很快，但是访问内存的速度却要慢很多。每一条指令都需要从内存里面加载而来，所以我们一般把从内存里面读取一条指令的最短时间，称为 CPU 周期。

还有一个是我们之前提过的Clock Cycle，也就是时钟周期以及我们机器的主频。一个 CPU 周期，通常会由几个时钟周期累积起来。一个 CPU 周期的时间，就是这几个 Clock Cycle 的总和。

对于一个指令周期来说，我们取出一条指令，然后执行它，至少需要两个 CPU 周期。取出指令至少需要一个 CPU 周期，执行至少也需要一个 CPU 周期，复杂的指令则需要更多的 CPU 周期。

所以，我们说一个指令周期，包含多个 CPU 周期，而一个 CPU 周期包含多个时钟周期。

建立数据通路

ALU 就是运算器吗？在讨论计算机五大组件的运算器的时候，我们提到过好几个不同的相关名词，比如 ALU、运算器、处理器单元、数据通路，它们之间到底是什么关系呢？

名字是什么其实并不重要，一般来说，我们可以认为，数据通路就是我们的处理器单元。它通常由两类原件组成。

第一类叫操作元件，也叫组合逻辑元件（Combinational Element），其实就是我们的 ALU。在前面讲 ALU 的过程中可以看到，它们的功能就是在特定的输入下，根据下面的组合电路的逻辑，生成特定的输出。

第二类叫存储元件，也有叫状态元件（State Element）的。比如我们在计算过程中需要用到的寄存器，无论是通用寄存器还是状态寄存器，其实都是存储元件。

我们通过数据总线的方式，把它们连接起来，就可以完成数据的存储、处理和传输了，这就是所谓的建立数据通路了。

下面我们来说控制器。它的逻辑就没那么复杂了。我们可以把它看成只是机械地重复“Fetch - Decode - Execute“循环中的前两个步骤，然后把最后一个步骤，通过控制器产生的控制信号，交给 ALU 去处理。

听起来是不是很简单？实际上，控制器的电路特别复杂。下面给你详细解析一下。

一方面，所有 CPU 支持的指令，都会在控制器里面，被解析成不同的输出信号。我们之前说过，现在的 Intel CPU 支持 2000 个以上的指令。这意味着，控制器输出的控制信号，至少有 2000 种不同的组合。

运算器里的 ALU 和各种组合逻辑电路，可以认为是一个固定功能的电路。控制器“翻译”出来的，就是不同的控制信号。这些控制信号，告诉 ALU 去做不同的计算。可以说正是控制器的存在，让我们可以“编程”来实现功能，能让我们的“存储程序型计算机”名副其实。

CPU 所需要的硬件电路

那么，要想搭建出来整个 CPU，我们需要在数字电路层面，实现这样一些功能。

首先，自然是我们之前已经讲解过的 ALU 了，它实际就是一个没有状态的，根据输入计算输出结果的第一个电路。

第二，我们需要有一个能够进行状态读写的电路元件，也就是我们的寄存器。我们需要有一个电路，能够存储到上一次的计算结果。这个计算结果并不一定要立刻拿到电路的下游去使用，但是可以在需要的时候拿出来用。常见的能够进行状态读写的电路，就有锁存器（Latch），以及我们后面要讲的 D 触发器（Data/Delay Flip-flop）的电路。

第三，我们需要有一个“自动”的电路，按照固定的周期，不停地实现 PC 寄存器自增，自动地去执行“Fetch - Decode - Execute“的步骤。我们的程序执行，并不是靠人去拨动开关来执行指令的。我们希望有一个“自动”的电路，不停地去一条条执行指令。

我们看似写了各种复杂的高级程序进行各种函数调用、条件跳转。其实只是修改 PC 寄存器里面的地址。PC 寄存器里面的地址一修改，计算机就可以加载一条指令新指令，往下运行。实际上，PC 寄存器还有一个名字，就叫作程序计数器。顾名思义，就是随着时间变化，不断去数数。数的数字变大了，就去执行一条新指令。所以，我们需要的就是一个自动数数的电路。

第四，我们需要有一个“译码”的电路。无论是对于指令进行 decode，还是对于拿到的内存地址去获取对应的数据或者指令，我们都需要通过一个电路找到对应的数据。这个对应的自然就是“译码器”的电路了。

好了，现在我们把这四类电路，通过各种方式组合在一起，就能最终组成功能强大的 CPU 了。但是，要实现这四种电路中的中间两种，我们还需要时钟电路的配合。

时序逻辑电路

实现一个完整的 CPU 功能，除了加法器这样的电路之外，我们还需要实现其他功能的电路。其中有一些电路，和我们实现过的加法器一样，只需要给定输入，就能得到固定的输出。这样的电路，我们称之为组合逻辑电路（Combinational Logic Circuit）。

电路输入是确定的，对应的输出自然也就确定了。那么，我们要进行不同的计算，就要去手动拨动各种开关，来改变电路的开闭状态。这样的计算机，不像我们现在每天用的功能强大的电子计算机，反倒更像古老的计算尺或者机械计算机，干不了太复杂的工作，只能协助我们完成一些计算工作。

这样，我们就需要引入第二类的电路，也就是时序逻辑电路（Sequential Logic Circuit）。

时序逻辑电路可以帮我们解决这样几个问题。

第一个就是自动运行的问题。时序电路接通之后可以不停地开启和关闭开关，进入一个自动运行的状态。这个使得我们上一讲说的，控制器不停地让 PC 寄存器自增读取下一条指令成为可能。

第二个是存储的问题。通过时序电路实现的触发器，能把计算结果存储在特定的电路里面，而不是像组合逻辑电路那样，一旦输入有任何改变，对应的输出也会改变。

第三个本质上解决了各个功能按照时序协调的问题。无论是程序实现的软件指令，还是到硬件层面，各种指令的操作都有先后的顺序要求。时序电路使得不同的事件按照时间顺序发生。

时钟信号的硬件实现

想要实现时序逻辑电路，第一步我们需要的就是一个时钟。CPU 的主频是由一个晶体振荡器来实现的，而这个晶体振荡器生成的电路信号，就是我们的时钟信号。

实现这样一个电路，和我们之前讲的，通过电的磁效应产生开关信号的方法是一样的。只不过，这里的磁性开关，打开的不再是后续的线路，而是当前的线路。

在下面这张图里你可以看到，我们在原先一般只放一个开关的信号输入端，放上了两个开关。一个开关 A，一开始是断开的，由我们手工控制；另外一个开关 B，一开始是合上的，磁性线圈对准一开始就合上的开关 B。

于是，一旦我们合上开关 A，磁性线圈就会通电，产生磁性，开关 B 就会从合上变成断开。一旦这个开关断开了，电路就中断了，磁性线圈就失去了磁性。于是，开关 B 又会弹回到合上的状态。这样一来，电路接通，线圈又有了磁性。我们的电路就会来回不断地在开启、关闭这两个状态中切换。

这个不断切换的过程，对于下游电路来说，就是不断地产生新的 0 和 1 这样的信号。如果你在下游的电路上接上一个灯泡，就会发现这个灯泡在亮和暗之间不停切换。这个按照固定的周期不断在 0 和 1 之间切换的信号，就是我们的时钟信号（Clock Signal）。

一般这样产生的时钟信号，就像你在各种教科书图例中看到的一样，是一个振荡产生的 0、1 信号。

这种电路，其实就相当于把电路的输出信号作为输入信号，再回到当前电路。这样的电路构造方式呢，我们叫作反馈电路（Feedback Circuit）。

接下来，我们还会看到更多的反馈电路。上面这个反馈电路一般可以用下面这个示意图来表示，其实就是一个输出结果接回输入的反相器（Inverter），也就是我们之前讲过的非门。

通过 D 触发器实现存储功能

有了时钟信号，我们的系统里就有了一个像“自动门”一样的开关。利用这个开关和相同的反馈电路，我们就可以构造出一个有“记忆”功能的电路。这个有记忆功能的电路，可以实现在 CPU 中用来存储计算结果的寄存器，也可以用来实现计算机五大组成部分之一的存储器。

我们先来看下面这个 RS 触发器电路。这个电路由两个或非门电路组成。我在图里面，把它标成了 A 和 B。

1. 在这个电路一开始，输入开关都是关闭的，所以或非门（NOR）A 的输入是 0 和 0。对应到列的这个真值表，输出就是 1。而或非门 B 的输入是 0 和 A 的输出 1，对应输出就是 0。B 的输出 0 反馈到 A，和之前的输入没有变化，A 的输出仍然是 1。而整个电路的输出 Q，也就是 0。
2. 当我们把 A 前面的开关 R 合上的时候，A 的输入变成了 1 和 0，输出就变成了 0，对应 B 的输入变成 0 和 0，输出就变成了 1。B 的输出 1 反馈给到了 A，A 的输入变成了 1 和 1，输出仍然是 0。所以把 A 的开关合上之后，电路仍然是稳定的，不会像晶振那样振荡，但是整个电路的输出 Q变成了 1。
3. 这个时候，如果我们再把 A 前面的开关 R 打开，A 的输入变成和 1 和 0，输出还是 0，对应的 B 的输入没有变化，输出也还是 1。B 的输出 1 反馈给到了 A，A 的输入变成了 1 和 0，输出仍然是 0。这个时候，电路仍然稳定。开关 R 和 S 的状态和上面的第一步是一样的，但是最终的输出 Q 仍然是 1，和第 1 步里 Q 状态是相反的。我们的输入和刚才第二步的开关状态不一样，但是输出结果仍然保留在了第 2 步时的输出没有发生变化。
4. 这个时候，只有我们再去关闭下面的开关 S，才可以看到，这个时候，B 有一个输入必然是 1，所以 B 的输出必然是 0，也就是电路的最终输出 Q必然是 0。

这样一个电路，我们称之为触发器（Flip-Flop）。接通开关 R，输出变为 1，即使断开开关，输出还是 1 不变。接通开关 S，输出变为 0，即使断开开关，输出也还是 0。也就是，当两个开关都断开的时候，最终的输出结果，取决于之前动作的输出结果，这个也就是我们说的记忆功能。

这里的这个电路是最简单的 RS 触发器，也就是所谓的复位置位触发器（Reset-Set Flip Flop) 。对应的输出结果的真值表，你可以看下面这个表格。可以看到，当两个开关都是 0 的时候，对应的输出不是 1 或者 0，而是和 Q 的上一个状态一致。

再往这个电路里加两个与门和一个小小的时钟信号，我们就可以实现一个利用时钟信号来操作一个电路了。这个电路可以帮我们实现什么时候可以往 Q 里写入数据。

我们看看下面这个电路，这个在我们的上面的 R-S 触发器基础之上，在 R 和 S 开关之后，加入了两个与门，同时给这两个与门加入了一个时钟信号 CLK作为电路输入。

这样，当时钟信号 CLK 在低电平的时候，与门的输入里有一个 0，两个实际的 R 和 S 后的与门的输出必然是 0。也就是说，无论我们怎么按 R 和 S 的开关，根据 R-S 触发器的真值表，对应的 Q 的输出都不会发生变化。

只有当时钟信号 CLK 在高电平的时候，与门的一个输入是 1，输出结果完全取决于 R 和 S 的开关。我们可以在这个时候，通过开关 R 和 S，来决定对应 Q 的输出。

如果这个时候，我们让 R 和 S 的开关，也用一个反相器连起来，也就是通过同一个开关控制 R 和 S。只要 CLK 信号是 1，R 和 S 就可以设置输出 Q。而当 CLK 信号是 0 的时候，无论 R 和 S 怎么设置，输出信号 Q 是不变的。这样，这个电路就成了我们最常用的 D 型触发器。用来控制 R 和 S 这两个开关的信号呢，我们视作一个输入的数据信号 D，也就是 Data，这就是 D 型触发器的由来。

一个 D 型触发器，只能控制 1 个比特的读写，但是如果我们同时拿出多个 D 型触发器并列在一起，并且把用同一个 CLK 信号控制作为所有 D 型触发器的开关，这就变成了一个 N 位的 D 型触发器，也就可以同时控制 N 位的读写。

CPU 里面的寄存器可以直接通过 D 型触发器来构造。我们可以在 D 型触发器的基础上，加上更多的开关，来实现清 0 或者全部置为 1 这样的快捷操作。

PC 寄存器所需要的计数器

我们常说的 PC 寄存器，还有个名字叫程序计数器。下面我们就来看看，它为什么叫作程序计数器。

有了时钟信号，我们可以提供定时的输入；

有了 D 型触发器，我们可以在时钟信号控制的时间点写入数据。

我们把这两个功能组合起来，就可以实现一个自动的计数器了。

加法器的两个输入，一个始终设置成 1，另外一个来自于一个 D 型触发器 A。我们把加法器的输出结果，写到这个 D 型触发器 A 里面。于是，D 型触发器里面的数据就会在固定的时钟信号为 1 的时候更新一次。

这样，我们就有了一个每过一个时钟周期，就能固定自增 1 的自动计数器了。这个自动计数器，可以拿来当我们的 PC 寄存器。事实上，PC 寄存器的这个 PC，英文就是 Program Counter，也就是程序计数器的意思。

每次自增之后，我们可以去对应的 D 型触发器里面取值，这也是我们下一条需要运行指令的地址。同一个程序的指令应该要顺序地存放在内存里面。这里就和前面对应上了，顺序地存放指令，就是为了让我们通过程序计数器就能定时地不断执行新指令。

加法计数、内存取值，乃至后面的命令执行，最终其实都是由我们一开始讲的时钟信号，来控制执行时间点和先后顺序的，这也是我们需要时序电路最核心的原因。

在最简单的情况下，我们需要让每一条指令，从程序计数，到获取指令、执行指令，都在一个时钟周期内完成。如果 PC 寄存器自增地太快，程序就会出错。因为前一次的运算结果还没有写回到对应的寄存器里面的时候，后面一条指令已经开始读取里面的数据来做下一次计算了。这个时候，如果我们的指令使用同样的寄存器，前一条指令的计算就会没有效果，计算结果就错了。

在这种设计下，我们需要在一个时钟周期里，确保执行完一条最复杂的 CPU 指令，也就是耗时最长的一条 CPU 指令。这样的 CPU 设计，我们称之为单指令周期处理器（Single Cycle Processor）。

很显然，这样的设计有点儿浪费。因为即便只调用一条非常简单的指令，我们也需要等待整个时钟周期的时间走完，才能执行下一条指令。在后面章节里我们会讲到，通过流水线技术进行性能优化，可以减少需要等待的时间。

读写数据所需要的译码器

现在，我们的数据能够存储在 D 型触发器里了。如果我们把很多个 D 型触发器放在一起，就可以形成一块很大的存储空间，甚至可以当成一块内存来用。像我现在手头这台电脑，有 16G 内存。那我们怎么才能知道，写入和读取的数据，是在这么大的内存的哪几个比特呢？

于是，我们就需要有一个电路，来完成“寻址”的工作。这个“寻址”电路，就是我们接下来要讲的译码器。

在现在实际使用的计算机里面，内存所使用的 DRAM，并不是通过上面的 D 型触发器来实现的，而是使用了一种 CMOS 芯片来实现的。不过，这并不影响我们从基础原理方面来理解译码器。在这里，我们还是可以把内存芯片，当成是很多个连在一起的 D 型触发器来实现的。

如果把“寻址”这件事情退化到最简单的情况，就是在两个地址中，去选择一个地址。这样的电路，我们叫作2-1 选择器。我把它的电路实现画在了这里。

我们通过一个反相器、两个与门和一个或门，就可以实现一个 2-1 选择器。通过控制反相器的输入是 0 还是 1，能够决定对应的输出信号，是和地址 A，还是地址 B 的输入信号一致。

一个反向器只能有 0 和 1 这样两个状态，所以我们只能从两个地址中选择一个。如果输入的信号有三个不同的开关，我们就能从 2^3，也就是 8 个地址中选择一个了。这样的电路，我们就叫3-8 译码器。现代的计算机，如果 CPU 是 64 位的，就意味着我们的寻址空间也是 2^64，那么我们就需要一个有 64 个开关的译码器。

所以说，其实译码器的本质，就是从输入的多个位的信号中，根据一定的开关和电路组合，选择出自己想要的信号。除了能够进行“寻址”之外，我们还可以把对应的需要运行的指令码，同样通过译码器，找出我们期望执行的指令，也就是在之前我们讲到过的 opcode，以及后面对应的操作数或者寄存器地址。只是，这样的“译码器”，比起 2-1 选择器和 3-8 译码器，要复杂的多。

建立数据通路，构造一个最简单的 CPU

D 触发器、自动计数以及译码器，再加上一个我们之前说过的 ALU，我们就凑齐了一个拼装一个 CPU 必须要的零件了。下面，我们就来看一看，怎么把这些零件组合起来，才能实现指令执行和算术逻辑计算的 CPU。

1. 首先，我们有一个自动计数器。这个自动计数器会随着时钟主频不断地自增，来作为我们的 PC 寄存器。
2. 在这个自动计数器的后面，我们连上一个译码器。译码器还要同时连着我们通过大量的 D 触发器组成的内存。
3. 自动计数器会随着时钟主频不断自增，从译码器当中，找到对应的计数器所表示的内存地址，然后读取出里面的 CPU 指令。
4. 读取出来的 CPU 指令会通过我们的 CPU 时钟的控制，写入到一个由 D 触发器组成的寄存器，也就是指令寄存器当中。
5. 在指令寄存器后面，我们可以再跟一个译码器。这个译码器不再是用来寻址的了，而是把我们拿到的指令，解析成 opcode 和对应的操作数。
6. 当我们拿到对应的 opcode 和操作数，对应的输出线路就要连接 ALU，开始进行各种算术和逻辑运算。对应的计算结果，则会再写回到 D 触发器组成的寄存器或者内存当中。

这样的一个完整的通路，也就完成了我们的 CPU 的一条指令的执行过程。在这个过程中，你会发现这样几个有意思的问题。

• 第一个，是我们之前在讲过的程序跳转所使用的条件码寄存器。那时，讲计算机的指令执行的时候，我们说高级语言中的 if…else，其实是变成了一条 cmp 指令和一条 jmp 指令。

cmp 指令是在进行对应的比较，比较的结果会更新到条件码寄存器当中。

jmp 指令则是根据条件码寄存器当中的标志位，来决定是否进行跳转以及跳转到什么地址。

为什么我们的 if…else 会变成这样两条指令，而不是设计成一个复杂的电路，变成一条指令？

到这里，我们就可以解释了。这样分成两个指令实现，完全匹配好了我们在电路层面，“译码 - 执行 - 更新寄存器“这样的步骤。

cmp 指令的执行结果放到了条件码寄存器里面，我们的条件跳转指令也是在 ALU 层面执行的，而不是在控制器里面执行的。这样的实现方式在电路层面非常直观，我们不需要一个非常复杂的电路，就能实现 if…else 的功能。

• 第二个，是关于我们之前讲到的指令周期、CPU 周期和时钟周期的差异。在上面的抽象的逻辑模型中，你很容易发现，我们执行一条指令，其实可以不放在一个时钟周期里面，可以直接拆分到多个时钟周期。

我们可以在一个时钟周期里面，去自增 PC 寄存器的值，也就是指令对应的内存地址。然后，我们要根据这个地址从 D 触发器里面读取指令，这个还是可以在刚才那个时钟周期内。但是对应的指令写入到指令寄存器，我们可以放在一个新的时钟周期里面。指令译码给到 ALU 之后的计算结果，要写回到寄存器，又可以放到另一个新的时钟周期。所以，执行一条计算机指令，其实可以拆分到很多个时钟周期，而不是必须使用单指令周期处理器的设计。

因为从内存里面读取指令时间很长，所以如果使用单指令周期处理器，就意味着我们的指令都要去等待一些慢速的操作。这些不同指令执行速度的差异，也正是计算机指令有指令周期、CPU 周期和时钟周期之分的原因。因此，现代我们优化 CPU 的性能时，用的 CPU 都不是单指令周期处理器，而是通过流水线、分支预测等技术，来实现在一个周期里同时执行多个指令。

总结

把 CPU 运转需要的数据通路和控制器介绍完了，也找出了需要完成这些功能，需要的 4 种基本电路。它们分别是，ALU 这样的组合逻辑电路、用来存储数据的锁存器和 D 触发器电路、用来实现 PC 寄存器的计数器电路，以及用来解码和寻址的译码器电路。

虽然 CPU 已经是由几十亿个晶体管组成的及其复杂的电路，但是它仍然是由这样一个个基本功能的电路组成的。只要搞清楚这些电路的运作原理，你自然也就弄明白了 CPU 的工作原理。

通过引入了时序电路，我们终于可以把数据“存储”下来了。我们通过反馈电路，创建了时钟信号，然后再利用这个时钟信号和门电路组合，实现了“状态记忆”的功能。

电路的输出信号不单单取决于当前的输入信号，还要取决于输出信号之前的状态。最常见的这个电路就是我们的 D 触发器，它也是我们实际在 CPU 内实现存储功能的寄存器的实现方式。

这也是现代计算机体系结构中的“冯·诺伊曼”机的一个关键，就是程序需要可以“存储”，而不是靠固定的线路连接或者手工拨动开关，来实现计算机的可存储和可编程的功能。

通过自动计数器的电路，来实现一个 PC 寄存器，不断生成下一条要执行的计算机指令的内存地址。然后通过译码器，从内存里面读出对应的指令，写入到 D 触发器实现的指令寄存器中。再通过另外一个译码器，把它解析成我们需要执行的指令和操作数的地址。这些电路，组成了我们计算机五大组成部分里面的控制器。

我们把 opcode 和对应的操作数，发送给 ALU 进行计算，得到计算结果，再写回到寄存器以及内存里面来，这个就是我们计算机五大组成部分里面的运算器。

面向流水线的指令设计

单指令周期处理器

一条 CPU 指令的执行，是由“取得指令（Fetch）- 指令译码（Decode）- 执行指令（Execute） ”这样三个步骤组成的。这个执行过程，至少需要花费一个时钟周期。因为在取指令的时候，我们需要通过时钟周期的信号，来决定计数器的自增。

那么，很自然地，我们希望能确保让这样一整条指令的执行，在一个时钟周期内完成。这样，我们一个时钟周期可以执行一条指令，CPI 也就是 1，看起来就比执行一条指令需要多个时钟周期性能要好。采用这种设计思路的处理器，就叫作单指令周期处理器（Single Cycle Processor），也就是在一个时钟周期内，处理器正好能处理一条指令。

不过，我们的时钟周期是固定的，但是指令的电路复杂程度是不同的，所以实际一条指令执行的时间是不同的。在讲加法器和乘法器电路的时候，我给你看过，随着门电路层数的增加，由于门延迟的存在，位数多、计算复杂的指令需要的执行时间会更长。

不同指令的执行时间不同，但是我们需要让所有指令都在一个时钟周期内完成，那就只好把时钟周期和执行时间最长的那个指令设成一样。这就好比学校体育课 1000 米考试，我们要给这场考试预留的时间，肯定得和跑得最慢的那个同学一样。因为就算其他同学先跑完，也要等最慢的同学跑完间，我们才能进行下一项活动。

所以，在单指令周期处理器里面，无论是执行一条用不到 ALU 的无条件跳转指令，还是一条计算起来电路特别复杂的浮点数乘法运算，我们都等要等满一个时钟周期。在这个情况下，虽然 CPI 能够保持在 1，但是我们的时钟频率却没法太高。因为太高的话，有些复杂指令没有办法在一个时钟周期内运行完成。那么在下一个时钟周期到来，开始执行下一条指令的时候，前一条指令的执行结果可能还没有写入到寄存器里面。那下一条指令读取的数据就是不准确的，就会出现错误。

到这里你会发现，这和我们之前讲时钟频率时候的说法不太一样。当时我们说，一个 CPU 时钟周期，可以认为是完成一条简单指令的时间。为什么到了这里，单指令周期处理器，反而变成了执行一条最复杂的指令的时间呢？

这是因为，无论是 PC 上使用的 Intel CPU，还是手机上使用的 ARM CPU，都不是单指令周期处理器，而是采用了一种叫作指令流水线（Instruction Pipeline）的技术。

现代处理器的流水线设计

其实，CPU 执行一条指令的过程和我们开发软件功能的过程很像。

如果我们想开发一个手机 App 上的功能，并不是找来一个工程师，告诉他“你把这个功能开发出来”，然后他就吭哧吭哧把功能开发出来。真实的情况是，无论只有一个工程师，还是有一个开发团队，我们都需要先对开发功能的过程进行切分，把这个过程变成“撰写需求文档、开发后台 API、开发客户端 App、测试、发布上线”这样多个独立的过程。每一个后面的步骤，都要依赖前面的步骤。

我们的指令执行过程也是一样的，它会拆分成“取指令、译码、执行”这样三大步骤。更细分一点的话，执行的过程，其实还包含从寄存器或者内存中读取数据，通过 ALU 进行运算，把结果写回到寄存器或者内存中。

如果我们有一个开发团队，我们不会让后端工程师开发完 API 之后，就歇着等待前台 App 的开发、测试乃至发布，而是会在客户端 App 开发的同时，着手下一个需求的后端 API 开发。那么，同样的思路我们可以一样应用在 CPU 执行指令的过程中。

CPU 的指令执行过程，其实也是由各个电路模块组成的。我们在取指令的时候，需要一个译码器把数据从内存里面取出来，写入到寄存器中；在指令译码的时候，我们需要另外一个译码器，把指令解析成对应的控制信号、内存地址和数据；到了指令执行的时候，我们需要的则是一个完成计算工作的 ALU。这些都是一个一个独立的组合逻辑电路，我们可以把它们看作一个团队里面的产品经理、后端工程师和客户端工程师，共同协作来完成任务。

这样一来，我们就不用把时钟周期设置成整条指令执行的时间，而是拆分成完成这样的一个一个小步骤需要的时间。同时，每一个阶段的电路在完成对应的任务之后，也不需要等待整个指令执行完成，而是可以直接执行下一条指令的对应阶段。

这就好像我们的后端程序员不需要等待功能上线，就会从产品经理手中拿到下一个需求，开始开发 API。这样的协作模式，就是我们所说的指令流水线。这里面每一个独立的步骤，我们就称之为流水线阶段或者流水线级（Pipeline Stage）。

如果我们把一个指令拆分成“取指令 - 指令译码 - 执行指令”这样三个部分，那这就是一个三级的流水线。如果我们进一步把“执行指令”拆分成“ALU 计算（指令执行）- 内存访问 - 数据写回”，那么它就会变成一个五级的流水线。

五级的流水线，就表示我们在同一个时钟周期里面，同时运行五条指令的不同阶段。这个时候，虽然执行一条指令的时钟周期变成了 5，但是我们可以把 CPU 的主频提得更高了。我们不需要确保最复杂的那条指令在时钟周期里面执行完成，而只要保障一个最复杂的流水线级的操作，在一个时钟周期内完成就好了。

如果某一个操作步骤的时间太长，我们就可以考虑把这个步骤，拆分成更多的步骤，让所有步骤需要执行的时间尽量都差不多长。这样，也就可以解决我们在单指令周期处理器中遇到的，性能瓶颈来自于最复杂的指令的问题。像我们现代的 ARM 或者 Intel 的 CPU，流水线级数都已经到了 14 级。

虽然我们不能通过流水线，来减少单条指令执行的“延时”这个性能指标，但是，通过同时在执行多条指令的不同阶段，我们提升了 CPU 的“吞吐率”。在外部看来，我们的 CPU 好像是“一心多用”，在同一时间，同时执行 5 条不同指令的不同阶段。在 CPU 内部，其实它就像生产线一样，不同分工的组件不断处理上游传递下来的内容，而不需要等待单件商品生产完成之后，再启动下一件商品的生产过程。

超长流水线的性能瓶颈

既然流水线可以增加我们的吞吐率，你可能要问了，为什么我们不把流水线级数做得更深呢？为什么不做成 20 级，乃至 40 级呢？这个其实有很多原因，我在之后会详细讲解。这里，我先讲一个最基本的原因，就是增加流水线深度，其实是有性能成本的。

我们用来同步时钟周期的，不再是指令级别的，而是流水线阶段级别的。每一级流水线对应的输出，都要放到流水线寄存器（Pipeline Register）里面，然后在下一个时钟周期，交给下一个流水线级去处理。所以，每增加一级的流水线，就要多一级写入到流水线寄存器的操作。虽然流水线寄存器非常快，比如只有 20 皮秒（ps，10^?12 秒）。

但是，如果我们不断加深流水线，这些操作占整个指令的执行时间的比例就会不断增加。最后，我们的性能瓶颈就会出现在这些 overhead 上。如果我们指令的执行有 3 纳秒，也就是 3000 皮秒。我们需要 20 级的流水线，那流水线寄存器的写入就需要花费 400 皮秒，占了超过 10%。如果我们需要 50 级流水线，就要多花费 1 纳秒在流水线寄存器上，占到 25%。这也就意味着，单纯地增加流水线级数，不仅不能提升性能，反而会有更多的 overhead 的开销。所以，设计合理的流水线级数也是现代 CPU 中非常重要的一点。

奔腾4

流水线技术是一个提升性能的灵丹妙药。它通过把一条指令的操作切分成更细的多个步骤，可以避免 CPU“浪费”。每一个细分的流水线步骤都很简单，所以我们的单个时钟周期的时间就可以设得更短。这也变相地让 CPU 的主频提升得很快。

这一系列的优点，也引出了现代桌面 CPU 的最后一场大战，也就是 Intel 的 Pentium 4 和 AMD 的 Athlon 之间的竞争。在技术上，这场大战 Intel 可以说输得非常彻底，Pentium 4 系列以及后续 Pentium D 系列所使用的 NetBurst 架构被完全抛弃，退出了历史舞台。但是在商业层面，Intel 却通过远超过 AMD 的财力、原本就更大的市场份额、无所不用的竞争手段，以及最终壮士断腕般放弃整个 NetBurst 架构，最终依靠新的酷睿品牌战胜了 AMD。

在此之后，整个 CPU 领域竞争的焦点，不再是 Intel 和 AMD 之间的桌面 CPU 之战。在 ARM 架构通过智能手机的快速普及，后来居上，超越 Intel 之后，移动时代的 CPU 之战，变成了高通、华为麒麟和三星之间的“三国演义”。

“主频战争”带来的超长流水线

我们其实并不能简单地通过 CPU 的主频，就来衡量 CPU 乃至计算机整机的性能。因为不同的 CPU 实际的体系架构和实现都不一样。同样的 CPU 主频，实际的性能可能差别很大。所以，在工业界，更好的衡量方式通常是，用 SPEC 这样的跑分程序，从多个不同的实际应用场景，来衡量计算机的性能。

但是，跑分对于消费者来说还是太复杂了。在 Pentium 4 的 CPU 面世之前，绝大部分消费者并不是根据跑分结果来判断 CPU 的性能的。大家判断一个 CPU 的性能，通常只看 CPU 的主频。而 CPU 的厂商们也通过不停地提升主频，把主频当成技术竞赛的核心指标。

Intel 一向在“主频战争”中保持领先，但是到了世纪之交的 1999 年到 2000 年，情况发生了变化。

1999 年，AMD 发布了基于 K7 架构的 Athlon 处理器，其综合性能超越了当年的 Pentium III。2000 年，在大部分 CPU 还在 500～850MHz 的频率下运行的时候，AMD 推出了第一代 Athlon 1000 处理器，成为第一款 1GHz 主频的消费级 CPU。在 2000 年前后，AMD 的 CPU 不但性能和主频比 Intel 的要强，价格还往往只有 Intel 的 2/3。

在巨大的外部压力之下，Intel 在 2001 年推出了新一代的 NetBurst 架构 CPU，也就是 Pentium 4 和 Pentium D。Pentium 4 的 CPU 有个最大的特点，就是高主频。2000 年的 Athlon 1000 的主频在当时是最高的，1GHz，然而 Pentium 4 设计的目标最高主频是 10GHz。

为了达到这个 10GHz，Intel 的工程师做出了一个重大的错误决策，就是在 NetBurst 架构上，使用超长的流水线。这个超长流水线有多长呢？我们拿在 Pentium 4 之前和之后的 CPU 的数字做个比较，你就知道了。

Pentium 4 之前的 Pentium III CPU，流水线的深度是 11 级，也就是一条指令最多会拆分成 11 个更小的步骤来操作，而 CPU 同时也最多会执行 11 条指令的不同 Stage。随着技术发展到今天，你日常用的手机 ARM 的 CPU 或者 Intel i7 服务器的 CPU，流水线的深度是 14 级。

可以看到，差不多 20 年过去了，通过技术进步，现代 CPU 还是增加了一些流水线深度的。那 2000 年发布的 Pentium 4 的流水线深度是多少呢？答案是 20 级，比 Pentium III 差不多多了一倍，而到了代号为 Prescott 的 90 纳米工艺处理器 Pentium 4，Intel 更是把流水线深度增加到了 31 级。

要知道，增加流水线深度，在同主频下，其实是降低了 CPU 的性能。因为一个 Pipeline Stage，就需要一个时钟周期。那么我们把任务拆分成 31 个阶段，就需要 31 个时钟周期才能完成一个任务；而把任务拆分成 11 个阶段，就只需要 11 个时钟周期就能完成任务。在这种情况下，31 个 Stage 的 3GHz 主频的 CPU，其实和 11 个 Stage 的 1GHz 主频的 CPU，性能是差不多的。事实上，因为每个 Stage 都需要有对应的 Pipeline 寄存器的开销，这个时候，更深的流水线性能可能还会更差一些。

流水线技术并不能缩短单条指令的响应时间这个性能指标，但是可以增加在运行很多条指令时候的吞吐率。因为不同的指令，实际执行需要的时间是不同的。我们可以看这样一个例子。我们顺序执行这样三条指令。

1. 一条整数的加法，需要 200ps。
2. 一条整数的乘法，需要 300ps。
3. 一条浮点数的乘法，需要 600ps。

如果我们是在单指令周期的 CPU 上运行，最复杂的指令是一条浮点数乘法，那就需要 600ps。那这三条指令，都需要 600ps。三条指令的执行时间，就需要 1800ps。

如果我们采用的是 6 级流水线 CPU，每一个 Pipeline 的 Stage 都只需要 100ps。那么，在这三个指令的执行过程中，在指令 1 的第一个 100ps 的 Stage 结束之后，第二条指令就开始执行了。在第二条指令的第一个 100ps 的 Stage 结束之后，第三条指令就开始执行了。这种情况下，这三条指令顺序执行所需要的总时间，就是 800ps。那么在 1800ps 内，使用流水线的 CPU 比单指令周期的 CPU 就可以多执行一倍以上的指令数。

虽然每一条指令从开始到结束拿到结果的时间并没有变化，也就是响应时间没有变化。但是同样时间内，完成的指令数增多了，也就是吞吐率上升了。

冒险和分支预测

那到这里可能你就要问了，这样看起来不是很好么？Intel 的 CPU 支持的指令集很大，我们之前说过有 2000 多条指令。有些指令很简单，执行也很快，比如无条件跳转指令，不需要通过 ALU 进行任何计算，只要更新一下 PC 寄存器里面的内容就好了。而有些指令很复杂，比如浮点数的运算，需要进行指数位比较、对齐，然后对有效位进行移位，然后再进行计算。两者的执行时间相差二三十倍也很正常。

既然这样，Pentium 4 的超长流水线看起来很合理呀，为什么 Pentium 4 最终成为 Intel 在技术架构层面的大失败呢？

第一个，自然是我们讲过的功耗问题。提升流水线深度，必须要和提升 CPU 主频同时进行。因为在单个 Pipeline Stage 能够执行的功能变简单了，也就意味着单个时钟周期内能够完成的事情变少了。所以，只有提升时钟周期，CPU 在指令的响应时间这个指标上才能保持和原来相同的性能。

同时，由于流水线深度的增加，我们需要的电路数量变多了，也就是我们所使用的晶体管也就变多了。

主频的提升和晶体管数量的增加都使得我们 CPU 的功耗变大了。这个问题导致了 Pentium 4 在整个生命周期里，都成为了耗电和散热的大户。而 Pentium 4 是在 2000～2004 年作为 Intel 的主打 CPU 出现在市场上的。这个时间段，正是笔记本电脑市场快速发展的时间。在笔记本电脑上，功耗和散热比起台式机是一个更严重的问题了。即使性能更好，别人的笔记本可以用上 2 小时，你的只能用 30 分钟，那谁也不爱买啊！

更何况，Pentium 4 的性能还更差一些。这个就要我们说到第二点了，就是上面说的流水线技术带来的性能提升，是一个理想情况。在实际的程序执行中，并不一定能够做得到。

还回到我们刚才举的三条指令的例子。如果这三条指令，是下面这样的三条代码，会发生什么情况呢？

int a = 10 + 5; // 指令 1
int b = a * 2; // 指令 2
float c = b * 1.0f; // 指令 3

我们会发现，指令 2，不能在指令 1 的第一个 Stage 执行完成之后进行。因为指令 2，依赖指令 1 的计算结果。同样的，指令 3 也要依赖指令 2 的计算结果。这样，即使我们采用了流水线技术，这三条指令执行完成的时间，也是 200 + 300 + 600 = 1100 ps，而不是之前说的 800ps。而如果指令 1 和 2 都是浮点数运算，需要 600ps。那这个依赖关系会导致我们需要的时间变成 1800ps，和单指令周期 CPU 所要花费的时间是一样的。

这个依赖问题，就是我们在计算机组成里面所说的冒险（Hazard）问题。这里我们只列举了在数据层面的依赖，也就是数据冒险。在实际应用中，还会有结构冒险、控制冒险等其他的依赖问题。

对应这些冒险问题，我们也有在乱序执行、分支预测等相应的解决方案。我们在后面会详细讲解对应的知识。

但是，我们的流水线越长，这个冒险的问题就越难一解决。这是因为，同一时间同时在运行的指令太多了。如果我们只有 3 级流水线，我们可以把后面没有依赖关系的指令放到前面来执行。这个就是我们所说的乱序执行的技术。比方说，我们可以扩展一下上面的 3 行代码，再加上几行代码。

int a = 10 + 5; // 指令 1
int b = a * 2; // 指令 2
float c = b * 1.0f; // 指令 3
int x = 10 + 5; // 指令 4
int y = a * 2; // 指令 5
float z = b * 1.0f; // 指令 6
int o = 10 + 5; // 指令 7
int p = a * 2; // 指令 8
float q = b * 1.0f; // 指令 9

我们可以不先执行 1、2、3 这三条指令，而是在流水线里，先执行 1、4、7 三条指令。这三条指令之间是没有依赖关系的。然后再执行 2、5、8 以及 3、6、9。这样，我们又能够充分利用 CPU 的计算能力了。

但是，如果我们有 20 级流水线，意味着我们要确保这 20 条指令之间没有依赖关系。这个挑战一下子就变大了很多。毕竟我们平时撰写程序，通常前后的代码都是有一定的依赖关系的，几十条没有依赖关系的指令可不好找。这也是为什么，超长流水线的执行效率发而降低了的一个重要原因。

总结

可以看到，为了能够不浪费 CPU 的性能，我们通过把指令的执行过程，切分成一个一个流水线级，来提升 CPU 的吞吐率。而我们本身的 CPU 的设计，又是由一个个独立的组合逻辑电路串接起来形成的，天然能够适合这样采用流水线“专业分工”的工作方式。

因为每一级的 overhead，一味地增加流水线深度，并不能无限地提高性能。同样地，因为指令的执行不再是顺序地一条条执行，而是在上一条执行到一半的时候，下一条就已经启动了，所以也给我们的程序带来了很多挑战。

水线技术和其他技术一样，都讲究一个“折衷”（Trade-Off）。一个合理的流水线深度，会提升我们 CPU 执行计算机指令的吞吐率。我们一般用 IPC（Instruction Per Cycle）来衡量 CPU 执行指令的效率。

IPC 呢，其实就是我们之前讲的 CPI（Cycle Per Instruction）的倒数。也就是说， IPC = 3 对应着 CPI = 0.33。Pentium 4 和 Pentium D 的 IPC 都远低于自己上一代的 Pentium III 以及竞争对手 AMD 的 Athlon CPU。