64位和32位相比优势是什么(一)

news2024/11/23 9:33:51

前置知识:程序是如何执行的?

一道常规的面试题:相比 32 位,64 位的优势是什么

面试官考察这种类型的问题,主要是想看求职者是否有扎实的计算机基础,同时想知道求职者在工作中是否充满好奇,会主动学习、寻根问底,毕竟 32、64 位是经常出现在程序员视野的词汇,常见的东西都弄明白了,那说明这个人学习能力强。

其实 ,面试官在这里给你挖了一个陷阱,因为他没有说清楚 32、64 位指的是操作系统、是软件、还是 CPU?

  • 如果是软件,那么我们的数据库有 32 位和 64 位版本;

  • 如果是操作系统,那么在阿里云上选择 Centos 和 Debian 版本的时候,也会有 32/64 版本;

  • 如果是 CPU,那么有 32 位 CPU,也有 64 位 CPU。

接下来请你带着问题开始今天的课程学习,本课时的重点是带你学懂程序执行的原理。

图灵机的构造

想要学懂程序执行的原理,就要从图灵机说起了。它在计算机科学方面有两个巨大的贡献:

第一,它清楚地定义了计算机能力的边界,也就是可计算理论;

第二,它定义了计算机由哪些部分组成,程序又是如何执行的。

在这里插入图片描述

我们先来看一看图灵机的内部构造:

  1. 图灵机拥有一条无限长的纸带,纸带上是一个格子挨着一个格子,格子中可以写字符,你可以把纸带看作内存,而这些字符可以看作是内存中的数据或者程序。

  2. 图灵机有一个读写头,读写头可以读取任意格子上的字符,也可以改写任意格子的字符。

  3. 读写头上面的盒子里是一些精密的零件,包括图灵机的存储、控制单元和运算单元。

图灵机如何执行程序

下面我们来举一个例子,让大家弄清楚图灵机是如何工作的,比如我们要计算 11 + 15 的值,具体的运算步骤如下:

  • 首先,我们将“11、15、+” 分别写入纸带上的 3 个格子(现在纸带上的字符串是11、15、 +),然后将读写头先停在 11 对应的格子上。

在这里插入图片描述

  • 接下来,图灵机通过读写头读入 11 到它的存储设备中(这个存储设备也叫作图灵机的状态)。图灵机没有说读写头为什么可以识别纸带上的字符,而是假定读写头可以做到这点。

在这里插入图片描述

  • 然后读写头向右移动一个格,用同样的方法将 15 读入图灵机的状态中。现在图灵机的状态中有两个连续的数字,11 和 15。

在这里插入图片描述

  • 接下来重复上面的过程,会读到一个+号。下面我详细说一下这个运算流程:

    • 读写头读到一个 + 号 ;

    • 然后将 + 号传输给控制单元 ;

    • 控制单元发现是一个 + 号,所以没有存入状态中。因为 + 号是一个我们预设的控制符(指令),它的作用是加和目前状态。因此,控制单元识别出是控制符,并通知运算单元工作;

    • 运算单元从状态中读入 11、15 并进行计算,将结果 26 存储到状态;

    • 运算单元将结果回传给控制单元;

    • 控制单元将结果传输给读写头。

在这里插入图片描述

  • 读写头向右移动,将结果 26 写入纸带。

在这里插入图片描述

这样,我们就通过图灵机计算出了 11+15 的值。不知道你有没有发现,图灵机构造的这一台机器,主要功能就是读写纸带然后计算;纸带中有数据、也有控制字符(也就是指令),这个设计和我们今天的计算机是一样的。

图灵通过数学证明了,一个问题如果可以拆解成图灵机的可执行步骤,那问题就是可计算的。另一方面,图灵机定义了计算机的组成以及工作原理,但是没有给出具体的实现。

冯诺依曼模型

在这里插入图片描述

具体的实现是 1945 年冯诺依曼和其他几位科学家在著名的 101 页报告中提出的。报告遵循了图灵机的设计,并提出用电子元件构造计算机,约定了用二进制进行计算和存储,并且将计算机结构分成以下 5 个部分:

  1. 输入设备;

  2. 输出设备;

  3. 内存;

  4. 中央处理器;

  5. 总线。

这个模型也被称为冯诺依曼模型,下面我们具体来看看这 5 部分的作用。

内存

在冯诺依曼模型中,程序和数据被存储在一个被称作内存的线性排列存储区域。存储的数据单位是一个二进制位,英文是 bit。最小的存储单位叫作字节,也就是 8 位,英文是 byte,每一个字节都对应一个内存地址。内存地址由 0 开始编号,比如第 1 个地址是 0,第 2 个地址是 1, 然后自增排列,最后一个地址是内存中的字节数减 1。

我们通常说的内存都是随机存取器,也就是读取任何一个地址数据的速度是一样的,写入任何一个地址数据的速度也是一样的。

CPU

冯诺依曼模型中 CPU 负责控制和计算。为了方便计算较大的数值,CPU 每次可以计算多个字节的数据。

  • 如果 CPU 每次可以计算 4 个 byte,那么我们称作 32 位 CPU;

  • 如果 CPU 每次可以计算 8 个 byte,那么我们称作 64 位 CPU。

这里的 32 和 64,称作 CPU 的位宽。

为什么 CPU 要这样设计呢? 因为一个 byte 最大的表示范围就是 0~255。比如要计算 20000*50,就超出了byte 最大的表示范围了。因此,CPU 需要支持多个 byte 一起计算。当然,CPU 位数越大,可以计算的数值就越大。但是在现实生活中不一定需要计算这么大的数值。比如说 32 位 CPU 能计算的最大整数是 4294967295,这已经非常大了。

控制单元和逻辑运算单元

CPU 中有一个控制单元专门负责控制 CPU 工作;还有逻辑运算单元专门负责计算。具体的工作原理我们在指令部分给大家分析。

寄存器

CPU 要进行计算,比如最简单的加和两个数字时,因为 CPU 离内存太远,所以需要一种离自己近的存储来存储将要被计算的数字。这种存储就是寄存器。寄存器就在 CPU 里,控制单元和逻辑运算单元非常近,因此速度很快。

  • 寄存器中有一部分是可供用户编程用的,比如用来存加和指令的两个参数,是通用寄存器

  • 还有一部分寄存器有特殊的用途,叫作特殊寄存器。比如程序指针,就是一个特殊寄存器。它存储了 CPU 要执行的下一条指令所在的内存地址。注意,程序指针不是存储了下一条要执行的指令,此时指令还在内存中,程序指针只是存储了下一条指令的地址。

  • 下一条要执行的指令,会从内存读入到另一个特殊的寄存器中,这个寄存器叫作指令寄存器。指令被执行完成之前,指令都存储在这里。

总线

CPU 和内存以及其他设备之间,也需要通信,因此我们用一种特殊的设备进行控制,就是总线。总线分成 3 种:

  • 一种是地址总线,专门用来指定 CPU 将要操作的内存地址。

  • 还有一种是数据总线,用来读写内存中的数据。

当 CPU 需要读写内存的时候,先要通过地址总线来指定内存地址,再通过数据总线来传输数据。

  • 最后一种总线叫作控制总线,用来发送和接收关键信号,比如后面我们会学到的中断信号,还有设备复位、就绪等信号,都是通过控制总线传输。同样的,CPU 需要对这些信号进行响应,这也需要控制总线。

输入、输出设备

输入设备向计算机输入数据,计算机经过计算,将结果通过输出设备向外界传达。如果输入设备、输出设备想要和 CPU 进行交互,比如说用户按键需要 CPU 响应,这时候就需要用到控制总线。

到这里,相信你已经对冯诺依曼模型的构造有了一定的了解。这里我再强调几个问题:

1. 线路位宽问题

第一个问题是,你可能会好奇数据如何通过线路传递。其实是通过操作电压,低电压是 0,高电压是 1。

如果只有一条线路,每次只能传递 1 个信号,因为你必须在 0,1 中选一个。比如你构造高高低低这样的信号,其实就是 1100,相当于你传了一个数字 10 过去。大家注意,这种传递是相当慢的,因为你需要传递 4 次。

这种一个 bit 一个 bit 发送的方式,我们叫作串行。如果希望每次多传一些数据,就需要增加线路,也就是需要并行。

如果只有 1 条地址总线,那每次只能表示 0-1 两种情况,所以只能操作 2 个内存地址;如果有 10 条地址总线,一次就可以表示 210 种情况,也就是可以操作 1024 个内存地址;如果你希望操作 4G 的内存,那么就需要 32 条线,因为 232 是 4G。

到这里,你可能会问,那我串行发送行不行?当然也不是不行,只是速度会很慢,因为每多增加一条线路速度就会翻倍。

2. 64 位和 32 位的计算

第二个问题是,CPU 的位宽会对计算造成什么影响?

我们来看一个具体场景:要用 32 位宽的 CPU,加和两个 64 位的数字。

32 位宽的 CPU 控制 40 位宽的地址总线、数据总线工作会非常麻烦,需要双方制定协议。 因此通常 32 位宽 CPU 最多操作 32 位宽的地址总线和数据总线。

因此必须把两个 64 位数字拆成 2 个 32 位数字来计算,这样就需要一个算法,比如用像小时候做加法竖式一样,先加和两个低位的 32 位数字,算出进位,然后加和两个高位的 32 位数字,最后再加上进位。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/643210.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

路径规划算法:基于未来搜索优化的路径规划算法- 附代码

路径规划算法:基于未来搜索优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法:基于未来搜索优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要:本文主要介绍利用智能优化…

【硬件专题】案例:怎么通过元件丝印信息反查芯片

今天同事和昨天因为工作上的原因,问我一个问题,就是怎么通过丝印(Marking code)知道用的是什么芯片。以下列举几个方法: 凭经验 比如昨天给出的一张图片,看图片是比较模糊的。但是根据之前的使用,看芯片LOGO很明显是ST的,然后看上面的型号是STM**F1*VCT*,那么…

Go语言环境安装和程序结构

Go语言环境安装和程序结构 1、Go环境安装 Go安装包下载地址为: https://golang.org/dl/ https://golang.google.cn/dl/ 1.1 Windows下的安装 Windows 下可以使用.msi 后缀的安装包来安装,我这里下载的安装包是 go1.18.4.windows-amd64.msi&#xf…

C\C++ Thread-

文章作者:里海 来源网站:https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan 简介 说明 时间 c语言的时间处理:time.h 获取从1970年1月1日到当前经过的秒数: long t0 time(NULL); 让程序暂停3秒: sleep(3); 当前时间的3秒后&#x…

Pycharm 通过 SVN 直接管理控制代码,原来这么方便又高级!

做自动化测试的小伙伴都知道,代码不会只放到本地管理,需要托管到远端进行管理! 一方面,发布在不同的电脑上进行同步开发,不需要用U盘拷来拷去;另外一方面,可以轻松找回代码,避免本地…

【UE】玻璃材质

效果 步骤 1. 新建一个材质,这里命名为“M_GLASS” 双击打开“M_GLASS”,左下角混合模式设置为半透明 光照模式设置为表面前向着色 将基础颜色提升为参数 同样还需提升为参数的有“高光度”、“粗糙度”、“不透明度”、“折射” 设置高光度的默认值和最…

【软件测试面试】几句话让面试官再掏3K,轻松应对测试面试...

目录:导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜) 前言 面试官&#xff1…

查看网卡中断在哪个CPU核处理

本文目录 1、查看CPU占用率2、查看系统的中断处理在各个CPU核间的分布情况3、查看用于处理网卡中断的CPU核4、修改用于处理网卡中断的CPU核 在默认的情况下Linux默认一个网卡的中断操作都在一个CPU核里处理,在大数据量或者说是对网卡的收发包性能PPS进行测试时&…

2023-06-13:统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据,结合Redis你会如何实现?

2023-06-13:统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据,结合Redis你会如何实现? 答案2023-06-13: 选用方案:HyperLogLog 如果统计 PV (页面浏览量)那非常好办,可以考虑为每个网页创建…

像医生一样的大规模AI模型

目录 华佗:BenTsao相关工作华佗模型实验 HuatuoGPT动机解决方案混合数据的SFT基于AI反馈的RL 医学中的LLM指令微调 华佗:BenTsao 大型语言模型(LLM),如LLaMA模型,已经证明了它们在各种通用领域自然语言处理…

《代码随想录》(8)反转链表

LeeCode题号: 206 【题目描述】 给你单链表的头节点 head,请你反转链表,并返回反转后的链表。 【示例1】 输入:head [1,2,3,4,5] 输出:[5,4,3,2,1]【示例2】 输入:head [1,2] 输出:[2,1]【示…

实现Vue3和UE5.2进行通信(Pixel Streaming)

文章目录 1. 从UE5.2到前端页面的通信1.1 编写蓝图脚本1.2 编写前端的响应函数1.3 功能验证 2. 从Vue3到UE5.2的信息发送2.1 UE5.2蓝图的设计2.2 前端发送消息功能的实现2.3 功能验证 3. 参考资源 这篇文章简单讲解一下如何实现vue3和UE5进行数据的通信。 如果有同学还不清楚如…

3.数据操作

SQL句子中语法格式提示: 1.中括号([])中的内容为可选项; 2.[,...]表示,前面的内容可重复; 3.大括号({})和竖线(|)表示选择项,在选择…

Jenkins集成钉钉通知插件的具体步骤怎么做你知道吗?

最近公司要求工作务必使用钉钉,其他聊天软件不再用于工作沟通了。虽然很抓狂,但是上面的决定不可违逆,只好转战钉钉。虽然强制使用钉钉挺令人反感的,但阿里在这款软件上确实下了些功夫,比如jenkins集成钉钉通知插件后&…

(原创)自定义控件:写一个瀑布流效果

效果展示 最近要业务中需要做一个瀑布流的效果,按理说正常的瀑布流网上已经有很多解决方案了。 但我还是想自己尝试写一下。 又因为这块要求有一点特殊,下面大概讲下需求: 首先子元素的对方肯定还是和其他瀑布流一样,按照子View的…

对任意给定的NFA M进行确定化操作(附详细注释)

对任意给定的NFA M进行确定化操作&#xff08;附详细注释&#xff09; DFA实体类 package Beans;import java.util.List;public class DFA {private List<Integer> K; // 状态集private char[] letters; // 字母表private String[][] f; // 转换函数priva…

每天五分钟机器学习:梯度下降的学习率太大或太小会有什么问题?

本文重点 我们前面学习了梯度下降算法,其中有一个重要的参数就是学习率。在使用梯度下降算法时,学习率是一个非常重要的参数。学习率的大小会直接影响梯度下降算法的收敛速度和精度。如果学习率太大或太小,都会对梯度下降算法的表现产生负面影响。 学习率太大的影响 学习率…

Debezium系列之:记录一次生产环境SQLServer数据库删除日志文件造成debezium connector数据不采集的解决方法

Debezium系列之:记录一次生产环境SQLServer数据库删除日志文件造成debezium connector数据不采集的解决方法 一、背景二、快速定位问题三、详细的解决步骤四、确认debezium connector恢复对数据库的数据采集五、经验总结一、背景 SQLServer数据库的日志把磁盘打满了,需要删除…

空间计算时代下,中国能否诞生下一个“苹果”?

“one more thing&#xff01;” 6月6日的WWDC大会上&#xff0c;苹果CEO库克激动地喊出这句乔布斯的口头禅。随后&#xff0c;苹果的Vision Pro头显产品正式亮相&#xff0c;库克形容它是“革命性产品”“开启空间计算时代”。 当一个类似滑雪镜的头显设备出现在屏幕&#x…

Spark大数据处理学习笔记1.5 掌握Scala内建控制结构

文章目录 一、学习目标二、条件表达式&#xff08;一&#xff09;语法格式&#xff08;二&#xff09;执行情况&#xff08;三&#xff09;案例演示任务1、根据输入值的不同进行判断任务2、编写Scala程序&#xff0c;判断奇偶性 三、块表达式&#xff08;一&#xff09;语法格式…