冯诺依曼结构理解

冯诺依曼结构

存储器:内存
数据是要在计算机的体系结构中进行流动的,在流动过程中对数据加工处理
从一个设备到另一个设备,本质是一种拷贝
CPU的计算速度是很快的,所以数据设备间的拷贝效率,决定了计算机整体的基本效率
存储金字塔 

计算机的处理逻辑是:
输入设备->CPU->输出设备
也就是说,我们其实可以只要一个输入输出设备就好了
直接把数据给到CPU,而不用再给存储器一道,岂不是加快了速度?
逻辑上是这样的
但是,奈何输入输出设备的效率太低了
所以为了解决输入输出设备效率太低,假如了存储器
在CPU工作的时间,我们就可以同时使用输入设备输入数据到存储器
这样CPU取数据时,就可以不用等输入设备,而是直接从存储器中取数据
这样的设计构架,加快了整体计算机的数据处理效率


计算机中寄存器的速度是最快的,既然是最快的
你有没有想过,为什么不全部使用寄存器呢?
你说太贵了
好的
你现在是一个土豪,你身价万亿
你说我不要什么存储器了,我就要全部干寄存器
人家的寄存器1G,我干一个500G
行不行?
可以,没毛病
反正咱有钱,你给我造出来就完事
好的,到目前没有任何问题
可是,这么一台计算机上百万千万
有几个人买得起呢?中东土豪?
假设这个世界上有100个人买得起
那么,也就是说,这个世界使用计算机的只有100人
只有100人的计算机使用群体
那么请问:没有庞大的网民,谁来养那些规模庞大的互联网公司?苹果谁来养?BAT谁来养?英特尔谁来养?没有他们,谁来养规模庞大的工程师?没有工程师,
网络哪里来?
互联网哪里来?
手机哪里来?
个人电脑哪里来?
根本撑不起来

所以,增加了存储器的计算机冯诺依曼结构,使得我们在不增加过多成本的同时,可以获得一个速度、效率还不错的,性价比不错的计算机。
只有平头老百姓都买得起
才能支撑起一个规模庞大的,世界范围的行业
进而促进相关产业的发展
这才有了后来的互联网时代
所以,这才是冯诺依曼体系结构的伟大之处
在降低了计算机成本的基础上,并没有对计算机的运行处理速度造成很大的损失
当一个创新发生,产生了相当范围的影响,那么创新就不仅仅局限于创新本身了
例如火药的创新

在硬件数据流动角度,在数据层面:
1、CPU不和外设直接打交道,CPU只和内存打交道
2、外设(输入和输出)的数据,不是直接给CPU的,而是要放入内存中

那么冯诺依曼结构能做什么呢?
1、程序运行,为什么要加载到内存中呢?
程序=代码+数据
在程序运行时,程序的数据要被CPU访问,指令要被CPU执行
但是,CPU只会从内存中读取代码和数据
因此,我们写的代码必须加载到内存中,CPU才能访问,CPU访问,就是执行运行代码
那么程序没有被加载到内存的时候,在哪里?在磁盘上,是一个二进制可执行文件
CPU要执行程序,就要从欧冠磁盘(外设)加载到内存中

2、既然数据要加载到内存中,那么,
什么时候加载?怎么加载?加载到内存的那个位置?
我怎么知道什么时候开始加载?什么时候加载结束?
加载完数据之后,要CPU进行处理,我要去内存读取数据
去内存的哪里读取?读取多少?
处理完数据之后,还是要加载到内存中,加载到内存的哪里?
什么时候刷新到下一个设别?要不要存储结果?
等等等等
以上这一切都是由操作系统完成

3、两台电脑/手机设备进行通信时,数据的流动是怎样的?
两个设备都是冯诺依曼机器
所以,第一个发送信息时,从输入设备输入数据到内存,经过CUP加密后,再回到内存,再把这个数据加载给网卡,网卡通过网络传输给另一个设备
另一个设备由网卡收到数据,同样的,数据从网卡加载到内存,再由CPU的对应程序(例如QQ)解密,将数据刷新到另一个设备的显示器

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.rhkb.cn/news/310727.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Excel 记录单 快速录入数据

一. 调出记录单 ⏹记录单功能默认是隐藏的,通过如下如图所示的方式,将记录单功能显示出来。 二. 录入数据 ⏹先在表格中录入一行数据,给记录单一个参考 ⏹将光标至于表格右上角,然后点击记录单按钮,调出记录单 然后点…

Go微服务: 服务熔断hystrix原理

微服务熔断概述 go 微服务保稳三剑客: 熔断,限流,负载均衡微服务熔断(hystrix-go) 与 服务雪崩效应 在服务里面,有服务A调用服务B, 会有依赖调用关系,同时服务C被B依赖如果依赖关系在生产环境中多的话,C挂了之后服务B原…

ins视频批量下载,instagram批量爬取视频信息

简介 Instagram 是目前最热门的社交媒体平台之一,拥有大量优质的视频内容。但是要逐一下载这些视频往往非常耗时。在这篇文章中,我们将介绍如何使用 Python 编写一个脚本,来实现 Instagram 视频的批量下载和信息爬取。 我们使用selenium获取目标用户的 HTML 源代码,并将其保存…

pyskl手势/动作识别的实现与pytorch cuda环境部署保姆教程

恭喜你,找到这篇不需要翻墙就能够成功部署的方法。在国内布置这个挺麻烦的,其他帖子会出现各种问题不能完全贯通。便宜你了。。 实话5年前我用1080训练过一个基于卷积和ltsm的手势识别,实话实说感觉比现在效果好。是因为现在的注意力都在tra…

贝叶斯网络

贝叶斯网络,又称为贝叶斯信念网络或贝叶斯网络模型,是一种概率图模型,由代表变量节点及连接这些节点的有向边构成。这种网络模型由Judea Pearl于1985年首次提出,用于表示和分析变量之间概率关系,从而进行不确定性推理。…

参会记录|全国多媒体取证暨第三届多媒体智能安全学术研讨会(MAS‘2024)

前言:2024年4月13日上午,我与实验室的诸位伙伴共聚江西南昌的玉泉岛大酒店,参加了为期一天半的全国多媒体取证暨第三届多媒体智能安全学术研讨会(MAS’2024)。本届学术研讨会由江西省计算机学会、江西省数字经济学会主…

自然语言处理: 第二十七章LLM训练超参数

前言: LLM微调的超参大致有如下内容,在本文中,我们针对这些参数进行解释 training_arguments TrainingArguments(output_dir"./results",per_device_train_batch_size4,per_device_eval_batch_size4,gradient_accumulation_steps2,optim"adamw_8bi…

【翻译】再见, Clean Code!

🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 ​💫个人格言: "如无必要,勿增实体" 文章目录 【翻译】再见, Clean Code!正文那是一个深夜次日早晨这只是一个阶段 【翻译】再见…

面试八股——JVM★

类加载 类加载器的定义 类加载器的类别 类装载的执行过程 类的装载过程: 加载: 验证: 准备: 这里设置初始值并不是传统意义的设置初始值(那个过程在初始化阶段)。 解析: 初始化: …

微信小程序|自定义弹窗组件

目录 引言小程序的流行和重要性自定义弹出组件作为提升用户体验和界面交互的有效方式什么是自定义弹出组件自定义弹出组件的概念弹出层组件在小程序中的作用和优势为什么需要自定义弹出组件现有的标准弹窗组件的局限性自定义弹出组件在解决这些问题上的优势

基于Springboot的校园闲置物品交易网站

基于SpringbootVue的校园闲置物品交易网站的设计与实现 开发语言:Java数据库:MySQL技术:SpringbootMybatis工具:IDEA、Maven、Navicat 系统展示 用户登录 首页 商品信息展示 商品资讯 后台管理 后台首页 用户管理 商品类型管…

《系统架构设计师教程(第2版)》第9章-软件可靠性基础知识-04-软件可靠性设计

文章目录 1. 容错设计技术1.1 恢复块设计1.2 N版本程序设计1.3 冗余设计 2. 检错技术3. 降低复杂度设计4. 系统配置中的容错技术4.1 双机热备技术4.1.1 双机热备模式4.1.2 双机互备模式4.1.3 双机双工 4.2 服务器集群技术 1. 容错设计技术 1.1 恢复块设计 恢复块设计 选择一组…

用于 SQLite 的异步 I/O 模块(二十四)

返回:SQLite—系列文章目录 上一篇:SQLite的PRAGMA 声明(二十三) 下一篇:SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 数据库速度比较(本文阐述时间很早比较,不具有最新参考性)(二…

亚马逊、沃尔玛自养号测评技术解析:如何降低潜在风险

亚马逊等电商平台在全球范围内迅速扩张,竞争愈发激烈。为提升产品排名和销量,众多卖家选择采用自养号测评的策略。然而,自养号测评技术并非完美无缺,它存在着一定的技术局限性。由于缺乏对自养号原理及底层环境搭建的深入理解&…

华为配置通过流策略实现流量统计

配置通过流策略实现流量统计示例 组网图形 图1 配置流策略实现流量统计组网图 设备 接口 接口所属VLAN 对应的三层接口 IP地址 SwitchA GigabitEthernet1/0/1 VLAN 10 - - GigabitEthernet1/0/2 VLAN 20 - - GigabitEthernet1/0/3 VLAN 10、VLAN 20 - - S…

MapReduce原理简介

MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架,最初由 Google 提出,并被 Hadoop 等开源项目广泛应用。它主要包括两个阶段:Map 阶段和 Reduce 阶段。下面是 MapReduce 的基本原理: 图示不错 MapReduce 的基本原理&…

Java的Future机制详解

Java的Future机制详解 一、为什么出现Future机制二、Future的相关类图2.1 Future 接口2.2 FutureTask 类 三、FutureTask的使用方法四、FutureTask源码分析4.1 state字段4.2 其他变量4.4 构造函数4.5 run方法及其他 一、为什么出现Future机制 常见的两种创建线程的方式。一种是…

开源模型应用落地-chatglm3-6b-gradio-入门篇(七)

一、前言 早前的文章,我们都是通过输入命令的方式来使用Chatglm3-6b模型。现在,我们可以通过使用gradio,通过一个界面与模型进行交互。这样做可以减少重复加载模型和修改代码的麻烦, 让我们更方便地体验模型的效果。 二、术语 2.…

《剑指 Offer》专项突破版 - 面试题 110 : 所有路径(C++ 实现)

题目链接:所有路径 题目: 一个有向无环图由 n 个节点(标号从 0 到 n - 1,n > 2)组成,请找出从节点 0 到节点 n - 1 的所有路径。图用一个数组 graph 表示,数组的 graph[i] 包含所有从节点 …

组件与组件之间的传递-事件总线

两个组件之间的数据传递(属于非父子组件通讯) 当项目中只是两个组件的少量数据传递时使用事件总线这种方法会比较方便,但当遇到大量数据传递时推荐使用vuex 思路 组件与组件之间不能直接传递,这是候可以创建一个EventBus.js文件…