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本文节选自《计算之魂吴军》电子版：

/第8章//并行与串行一一流水线和分布式计算//这就会造成流水线的停潇。结合图8.1，分析一下它会损失多上少指令周期的时间。如果每20条指令遇到一条上述判断指令，流水线的效率会下降多少?如果知道指令中“x>0”成立的概率不到50%，如何在编译时利用这个信息，减少流水线停兆所带来的效率下降?(食食，:)8.2摩尔定律的两条分水崔一全从1965年摩尔博士提出摩尔定律开始，处理器的性能就以每18个月提高一倍的速度翻番增长。对于摩尔定律，非行业内的人了解到这一点就足够了，但是对于计算机行业的从业者来讲需要多了解两个分水岭。第一个分水岭是2000年左右。在此之前，提高处理器性能有三条途径，即提高工作频率、提高处理器的位数以及提高处理器的复杂程度。从20世纪70年代到2000年，处理器的工作频率已经从不到1MHz提高到了3GHz以上。与此同时，微处理器从当时的4位(英特尔4004)提升到了64位。2000年，随着英特尔64位的奔腾4NetBurst处理器的推出〈最高工作频率为3.7GHz)，工作

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频率的提升已经到头了，毕竟电磁流传播的速度是有限的，同时处理器的位数也到头了。今天我们使用的个人计算机，绝大多数处理器的工作频率并没有超过2000年的水平，而且用的依然是64位的处理器。因此，在2000年之后的10多年里，处理器性能的提升只能靠将更多功能集成到处理器中。比如在一个处理器中装入多个核,在一个核中装入多个计算单元。至于专门从事图形计算的GPU(采用的也是RISC架构)，里面的内核数量就更多了。实际上今天的处理器本身已经是一个小规模的并行系统了。这时如果一万条指令还是一条一条地执行，高度并行的硬件就不能充分发挥中功效。这就要求我们把一个完整的计算任务先拆成若干个必须串行执行的部分，但是每一部分中间可以有一些任务并行执行。也就是说一个程序的流程从图8.2(a)所示的结构变成图8.2(b)所示的结构。由计算之魂/2(a)(b)图8.2将完全串行的指令执行过程变成部分并行的过程如今，对于单机(一人台服务器上)运行的程序，上述并行化的过程大部分是由操作系统完成的。不过，集成电路的密

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度也不可能无限增加，一个芯片内并行的单元数量也不能无限多。这一方面是因为集成电路内部元器件的尺寸在接近原子的极限;另一方面是因为集成度过高之后，绝大部分能量都浪费在发热而非处理信息上。因此简单通过增加集成度提高处理器性能的做法这几年已经行不通了。这就迎来了摩尔定律的第二个分水岭。第二个分水岭就发生在最近几年，特别是2016年之后，其标志就是整个半导体行业从单纯追求处理器的绝对性能，变为了追求处理器单位能耗所能提供的计算量，也就是相对的性能。2016年，英伟达(NVIDIA)利用(八片)它所设计的针对深度学习算法的处理器TeslaGP100，搭建了一个只有普通台式计算机大小的超级计算机，对于深度学习算法，它单位能耗的计算能力比过去的服务器提高了近两个数量级。当然，如果我们将它和通用服务器相比就有点像拿橘子和苹果对比，但是在某个特定任务上，其处理器和建立在处理器之上的系统显然更有效。英伟达能做到这一点，其实是针对特定算法增强了处理器芯片中的某些功能，减掉了不必要的、为运行通用任务288

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