27 SIMD：如何加速矩阵乘法？上一讲里呢，我进一步为你讲解了 CPU 里的“黑科技”，分别是超标量（Superscalar）技术和超长指令字（VLIW）技术。 超标量（Superscalar）技术能够让取指令以及指令译码也并行进行；在编译的过程，超长指令字（VLIW）技术可以搞定指令先后的依赖关系，使得一次可以取一个指令包。 不过，CPU 里的各种神奇的优化我们还远远没有

29 CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？我在第 5 讲讲计算机指令的时候，给你看过 MIPS体系结构计算机的机器指令格式。MIPS 的指令都是固定的 32 位长度，如果要用一个打孔卡来表示，并不复杂。 MIPS 机器码的长度都是固定的 32 位 第 6 讲的时候，我带你编译了一些简单的 C语言程序，看了 x86 体系结构下的汇编代码。眼尖的话，你应该能发现，每一

28 异常和中断：程序出错了怎么办？过去这么多讲，我们的程序都是自动运行且正常运行的。自动运行的意思是说，我们的程序和指令都是一条条顺序执行，你不需要通过键盘或者网络给这个程序任何输入。正常运行是说，我们的程序都是能够正常执行下去的，没有遇到计算溢出之类的程序错误。 不过，现实的软件世界可没有这么简单。一方面，程序不仅是简单的执行指令，更多的还需要和外部的输入输出打交道。另一

30 GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？讲完了 CPU，我带你一起来看一看计算机里的另外一个处理器，也就是被称之为 GPU 的图形处理器。过去几年里，因为深度学习的大发展，GPU一下子火起来了，似乎 GPU 成了一个专为深度学习而设计的处理器。那 GPU 的架构究竟是怎么回事儿呢？它最早是用来做什么而被设计出来的呢？ 想要理解 GPU 的设计，我们就要从 GPU 的老

31 GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？上一讲，我带你一起看了三维图形在计算机里的渲染过程。这个渲染过程，分成了顶点处理、图元处理、栅格化、片段处理，以及最后的像素操作。这一连串的过程，也被称之为图形流水线或者渲染管线。 因为要实时计算渲染的像素特别地多，图形加速卡登上了历史的舞台。通过 3dFx 的 Voodoo 或者 NVidia 的 TNT 这样的图形加速卡，

32 FPGA、ASIC和TPU（上）：计算机体系结构的黄金时代过去很长一段时间里，大家在讲到高科技、互联网、信息技术的时候，谈的其实都是“软件”。从 1995 年微软发布 Windows 95开始，高科技似乎就等同于软件业和互联网。著名的风险投资基金 Andreessen Horowitz 的合伙人 Marc Andreessen，在 2011年发表了[一篇博客](http

33 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片过去几年，最知名、最具有实用价值的 ASIC 就是 TPU 了。各种解读 TPU 论文内容的文章网上也很多。不过，这些文章更多地是从机器学习或者 AI的角度，来讲解 TPU。 上一讲，我为你讲解了 FPGA 和 ASIC，讲解了 FPGA 如何实现通过“软件”来控制“硬件”，以及我们可以进一步把 FPGA 设计出来的电路变成一块AS

34 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？上世纪 60年代，计算机还是异常昂贵的设备，实际的计算机使用需求要面临两个挑战。第一，计算机特别昂贵，我们要尽可能地让计算机忙起来，一直不断地去处理一些计算任务。第二，很多工程师想要用上计算机，但是没有能力自己花钱买一台，所以呢，我们要让很多人可以共用一台计算机。 缘起分时系统为了应对这两个问题，分时系统的计算机就应运而生了。

35 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？今天开始，我们要进入到计算机另一个重要的组成部分，存储器。 如果你自己组装过 PC 机，你肯定知道，想要CPU，我们只要买一个就好了，但是存储器，却有不同的设备要买。比方说，我们要买内存，还要买硬盘。买硬盘的时候，不少人会买一块 SSD硬盘作为系统盘，还会买上一块大容量的 HDD 机械硬盘作为数据盘。内存和硬盘都是我们的存

36 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？平时进行服务端软件开发的时候，我们通常会把数据存储在数据库里。而服务端系统遇到的第一个性能瓶颈，往往就发生在访问数据库的时候。这个时候，大部分工程师和架构师会拿出一种叫作“缓存”的武器，通过使用Redis 或者 Memcache 这样的开源软件，在数据库前面提供一层缓存的数据，来缓解数据库面临的压力，提升服务端的程序性能。