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简介...
我们每天都在用计算机，但我估计大部分人都不知道CPU和GPU有什么区别？内存和硬盘有什么区别？显存和缓存，显卡和主板，芯片这些到底都是什么？
我们了解这些名词的目的，并不是做名词解释，而是要理解计算机的本质，计算机不光是一个机器，更是一种结构，这种结构能够让思考或者逻辑运算，在机器中有序地展开。这种结构，最早就来源于冯诺依曼的架构。
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冯诺伊曼被誉为现代计算机之父，其实在他那个时代，已经有了计算机，计算机不是他发明的，但是当时的计算机有很大的缺陷，比如 1946 年宾夕法尼亚大学生产的埃尼阿克，这台计算有 30吨，占地 170 平方米，就像一个发电站一样，非常耗电。
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它之所以如此庞大，是因为那个时候的计算机是没有软件的概念的，它的算法或者程序非常依赖于硬件，电路搭建的方式，就决定了它的计算方式。我打个比方哈，这个计算机本来是计算炮弹轨迹的，但现在你让它计算天气，那你就只能把原来的几千根电缆拔掉，重新设计电路。
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所以当时一台计算机只能服务一种类型的计算，并不能通用，你要切换算法，只能对硬件进行物理改造，而且计算方式越复杂，电路就越复杂，以至于设备的体积都非常大。基于当时计算机的这个缺陷，冯诺依曼就想啊，有没有可能，存在一种通用的计算机，在不改变硬件条件的情况下，一台电脑可以运行不同的程序。
于是，他提出了一个非常天才的构思，让程序和数据一样，都可以被保存在机器的记忆里，机器可以自动读取程序的指令，再按照指令执行计算，程序可以被复制，被删改，可以脱离硬件，那么一台计算机就运行不同的程序了，理论上也可以让通用计算机的体积缩小。这个想法其实就是软件的雏形。
为了实现这个构想，冯诺依曼提出了一个架构，这个架构一直沿用到现在。当我们理解了这个构架以后，就能理解计算机是怎么运行的。
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这个架构分为五个模块，第一个模块是输入系统。
在以前是一些开关面板或者穿孔的纸带，现在我们用键盘、鼠标、摄像头这些设备。
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它们最重要的作用，是把不同模态的信号，包括文字音频视频，全部翻译成数字信号，也就是 0 和 1 ，我在上一期也详细讲了，计算机只能读懂2 个数字， 一个是 0 ，一个是 1，而0 和1 是可以反映在电压上的，我们可以通过电流或电压的状态来区分 0 和1，比如让通电或者高压代表1，断电或者低压代表0。
当你在键盘上打下一个文字，比如 A，键盘不会把“A 的形状”发送给电脑。它只发送一串数字：01000001，这串数字就是A 的二进制写法，科学家们给每个文字都约定好了它在数字世界的表达方式，比如中文字 你，它翻译成二进制就是11100100 10111101 10100000，这样一串数字。
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无论你发送的是图片，还是语音视频，都有约定好的编码方法，再复杂的信息，都能翻译成 0 和 1。这就是输入系统。
第二个模块是存储系统。
冯诺依曼最重要的思想就在这里，他认为程序和信息没有本质区别，都是 0 和 1，都可以被存进同一个存储器里。那存储器是怎么“存”的呢？
存储器也只认得0 和 1 两种状态，比如有一类存储器，它里面排着密密麻麻的微型电容：当电容里有电的时候，就代表 1，电容里没电，就代表 0。
你可以把整个存储器想象成一个巨大的“电容棋盘”，当一个信息被存进去时，它会被拆解成成千上万个 0 和 1， 然后这些 0 和 1 会被一格一格地写进这些电容里：有电，就点亮一个格子； 没电，就熄灭一个格子。
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用电荷的有与无，来固定住信息的形状，那么，存储器的这片区域就会被占用，这就是“存储”的本质，而没有被占用的存储区域，它们的 0 和 1（也就是电容的状态）是可以随时被修改的。当然，就算是你存储的数据，也是可以被删除，被重写的。
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早年，只有存储器这个概念，但随着技术的演化，后面出现了内存和硬盘。
硬盘是有长期记忆的，它可以存储大量不需要马上运行的东西，当它断电以后，硬盘里面的信息也不会消失，而内存是短期的记忆，它存放哪些正在运行的程序，以及一些临时任务，它的速度比硬盘快很多。
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硬盘就好像书柜，内存就好像工作台，你要办公的时候，从书柜上拿资料到工作台上使用，用完以后，资料被放回书柜，临时工作台就可以腾出来给别的应用，它断电以后数据会消失，所以你要在关机前保存文件。这就是现在的存储系统。
第三个模块是控制器。
它就像一个计算机的指挥官，控制着计算的秩序和步骤。它会先去存储器里的程序里，取下一个条要执行的指令，然后读懂这个指令，读完以后，开始发号施令，如果要运算，就交给运算的执行部门，如果要取数据，就从内存去拿数据，它的职能就像是在做统筹分配。
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第四个模块，是运算器。
如果控制器是工头，负责发号施令，那运算器就是负责干活的工人，控制器说要做加法，运算器就开始做加法，控制器说要做乘法，运算器就做乘法
在冯诺依曼的架构里，是没有 CPU 和 GPU 的概念的，它们也是技术演化的结果。CPU 最早承担着控制器和运算器的两个职能，它在执行任务的时候，会不停地做判断，它会判断这一步算完了吗？会判断是否要跳到另一段代码？等等。它是按照顺序的逻辑来完成任务的。
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但是，当它在处理图像的时候就会出现问题，一张 1080p 图像有 200 万个像素，每个像素都要重复做同样的计算，这些计算不需要任何复杂的逻辑判断，但数据量会大到 CPU 根本算不过来。这里就会面临一个问题，这不是聪不聪明的问题，而是劳动密集型的问题。
于是，科学家们就想，有没有可能开辟一个新的计算部门，这个部门的成员都不用太聪明，但是很擅长干重复劳动，并且可以同时处理多个计算任务，于是就诞生了 GPU。
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一张CPU芯片里，通常有几个到几十个核心，每个核心都非常聪明，计算能力都很强，它们要严密地按步骤处理问题。
但是 GPU 的核心非常多，通常是 几千到几万 个，每个核心都相对简单，它们不用做复杂的逻辑判断，只需要对海量数据做简单计算，这个计算不是依次按顺序来的，而是同时并行的，它们可以大大提高运算速度，提供了大量算力。
所以 GPU 很适合处理图像渲染这类问题，特别是适用于 AI，因为 AI 的深度学习最重要的操作是矩阵乘法，矩阵乘法的本质就是无数个加法和无数个乘法，需要大量的计算，所以 GPU 天然比 CPU 更适合AI。
这就是为什么英伟达一家做游戏显卡的公司，反而成了 AI 时代的王者，因为游戏的画面渲染需要用到 GPU 的并行计算，这恰好 也是 AI 需要的，大模型时代推高了整个 GPU 产业。
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你看哈， CPU 起到了控制器和一部分需要复杂逻辑判断的计算功能，而GPU 就是纯运算，特别是处理图形这种大规模运算。
当一切计算完成的以后，控制器把信号传送给第五个模块，输出设备。
也就是屏幕，扬声器，打印机这样的东西，它们负责把 0 和 1 翻译成物理世界我们能看得懂的信息。
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除了 CPU、GPU、硬盘、内存，这些概念以外，我们还经常听到显存、缓存、芯片、主板、显卡这些词，它们到底又是什么意思呢？
显存是 GPU 的贴身内存，它只负责给 GPU存数据，因为 GPU 的计算量太大，一秒能发起几十万亿次运算。如果 GPU 每算一次都跑去内存里拿数据，很容易发生延迟和带宽不够的情况。
所以 GPU 必须有一个，在物理距离上离它很近，带宽很高，延迟很低的专属记忆体，要保证 GPU 的运算速度。
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而CPU 也有自己的贴身内存，叫缓存，它只存 CPU 经常打开的、马上要用的数据，也是为了让 CPU 的运行速度变快。
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显存、缓存、内存，都是短期的存储器，它们三个的存储范围是不一样的，显存存 GPU 的运行数据，缓存存 CPU 的运行数据，内存存整个正在运行的程序的数据，它们在断电后就会清空，只有硬盘是真正的长期记忆，它很慢，但容量最大，存放所有需要沉淀下来的数据和软件。
那显卡是什么呢？
我们经常听到大家囤积英伟达显卡的故事，显卡其实包含 GPU和显存，还有一些供电和散热的模块。GPU 是它最核心的部件，它被封装在显卡里面的。
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主板，是把显卡、内存、硬盘、电源、声卡网卡这些部件连接起来的硬件，它上面有不同的卡槽，CPU 插槽，内存插槽，显卡的接口等等，让所有的零件连成一个整体。然后在它们之间分发电力，传输数据。
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上面讲的所有板块，都离不开一个最核心的东西，那就是芯片。
芯片有一个用硅生成的底座，叫做硅基底，硅基底上面布满了密密麻麻的晶体管，晶体管是用半导体做的，半导体最大的特征就是它们的导电能力是可以调节的，它介于导体和绝缘体之间，可以通过控制电压的方式，让晶体管的状态在导电和不导电之间切换。所以它可以做成开关，控制电流的通断。
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再把这些晶体管，排列组合成不同的电路，一张芯片上可能存在几百亿或者上千亿个晶体管，它们组成了一个巨大的迷宫网路，迷宫里有无数条路，每条岔路口上都有一个开关，你输入不同的指令和信号，电流就会被分流到不同的方向，最终就会走出不一样的行动路径，得到不一样的计算结果。
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不同类型的芯片，原理都类似，都是在硅片上刻出巨量的晶体管，让它们组合成电路。只不过这个电路的设计思路是不一样的，有些侧重于存储，有些侧重于做大量简单的计算，有些侧重于做精密复杂的计算。
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相比起冯诺依曼的时代，计算机已经进化迭代了很多，但基础架构依然是来自于他，因为他那些大胆的想法，程序才可以脱离硬件，计算机才可能变得小巧和通用，我们普通人才可能用上这样神奇的工具。
连上我上一期讲的布尔代数和香农的逻辑电路，再加上今天讲的冯诺依曼的架构，就搭建了现代计算机的非常基础的理论体系，布尔代数让人的抽象思维变成了可以计算的数学逻辑，香农让数学逻辑变成了物理世界的电路，冯诺依曼让电路变成通用的可以编程的计算机。每一次都是非常精彩的思想革命。
从这之后，人类开始有了外挂的大脑，我们的一些思考外包给了计算机，所有的编程语言、操作系统、AI 大模型，都是在这之上演化出来的。于是，我们开始有了硅基文明。
***广而告之
一、我的书《迷你物理学》上架中～这是我出版的第一本书，前不久中科院物理所推荐了这本书哟！
上册写了 100 个常见的物理知识点，下册记录了我感兴趣的物理哲学和科学的思维方式。微信、京东、抖音、淘宝等平台均有销售
二、我的电影音频专栏《那些电影里的治愈时刻》上架了！（有订阅读者社群）
选取了 12 部曾经治愈过我的电影，结合我的个体经验，探讨电影里的情感母题，希望大家能在焦虑的环境中，找到平静和温暖。👇
三、我的连载前沿科技·科学专栏《静止的量子》已更新两年，未来会继续更新，我会陪伴大家一起探索世界的美妙。（有订阅读者社群）
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我的微信：xiubing234 （欢迎跟我分享有价值的东西）
我们了解这些名词的目的，并不是做名词解释，而是要理解计算机的本质，计算机不光是一个机器，更是一种结构，这种结构能够让思考或者逻辑运算，在机器中有序地展开。这种结构，最早就来源于冯诺依曼的架构。
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冯诺伊曼被誉为现代计算机之父，其实在他那个时代，已经有了计算机，计算机不是他发明的，但是当时的计算机有很大的缺陷，比如 1946 年宾夕法尼亚大学生产的埃尼阿克，这台计算有 30吨，占地 170 平方米，就像一个发电站一样，非常耗电。
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它之所以如此庞大，是因为那个时候的计算机是没有软件的概念的，它的算法或者程序非常依赖于硬件，电路搭建的方式，就决定了它的计算方式。我打个比方哈，这个计算机本来是计算炮弹轨迹的，但现在你让它计算天气，那你就只能把原来的几千根电缆拔掉，重新设计电路。
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所以当时一台计算机只能服务一种类型的计算，并不能通用，你要切换算法，只能对硬件进行物理改造，而且计算方式越复杂，电路就越复杂，以至于设备的体积都非常大。基于当时计算机的这个缺陷，冯诺依曼就想啊，有没有可能，存在一种通用的计算机，在不改变硬件条件的情况下，一台电脑可以运行不同的程序。
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为了实现这个构想，冯诺依曼提出了一个架构，这个架构一直沿用到现在。当我们理解了这个构架以后，就能理解计算机是怎么运行的。
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冯诺依曼最重要的思想就在这里，他认为程序和信息没有本质区别，都是 0 和 1，都可以被存进同一个存储器里。那存储器是怎么“存”的呢？
存储器也只认得0 和 1 两种状态，比如有一类存储器，它里面排着密密麻麻的微型电容：当电容里有电的时候，就代表 1，电容里没电，就代表 0。
你可以把整个存储器想象成一个巨大的“电容棋盘”，当一个信息被存进去时，它会被拆解成成千上万个 0 和 1， 然后这些 0 和 1 会被一格一格地写进这些电容里：有电，就点亮一个格子； 没电，就熄灭一个格子。
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如果控制器是工头，负责发号施令，那运算器就是负责干活的工人，控制器说要做加法，运算器就开始做加法，控制器说要做乘法，运算器就做乘法
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一张CPU芯片里，通常有几个到几十个核心，每个核心都非常聪明，计算能力都很强，它们要严密地按步骤处理问题。
但是 GPU 的核心非常多，通常是 几千到几万 个，每个核心都相对简单，它们不用做复杂的逻辑判断，只需要对海量数据做简单计算，这个计算不是依次按顺序来的，而是同时并行的，它们可以大大提高运算速度，提供了大量算力。
所以 GPU 很适合处理图像渲染这类问题，特别是适用于 AI，因为 AI 的深度学习最重要的操作是矩阵乘法，矩阵乘法的本质就是无数个加法和无数个乘法，需要大量的计算，所以 GPU 天然比 CPU 更适合AI。
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当一切计算完成的以后，控制器把信号传送给第五个模块，输出设备。
也就是屏幕，扬声器，打印机这样的东西，它们负责把 0 和 1 翻译成物理世界我们能看得懂的信息。
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除了 CPU、GPU、硬盘、内存，这些概念以外，我们还经常听到显存、缓存、芯片、主板、显卡这些词，它们到底又是什么意思呢？
显存是 GPU 的贴身内存，它只负责给 GPU存数据，因为 GPU 的计算量太大，一秒能发起几十万亿次运算。如果 GPU 每算一次都跑去内存里拿数据，很容易发生延迟和带宽不够的情况。
所以 GPU 必须有一个，在物理距离上离它很近，带宽很高，延迟很低的专属记忆体，要保证 GPU 的运算速度。
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而CPU 也有自己的贴身内存，叫缓存，它只存 CPU 经常打开的、马上要用的数据，也是为了让 CPU 的运行速度变快。
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显存、缓存、内存，都是短期的存储器，它们三个的存储范围是不一样的，显存存 GPU 的运行数据，缓存存 CPU 的运行数据，内存存整个正在运行的程序的数据，它们在断电后就会清空，只有硬盘是真正的长期记忆，它很慢，但容量最大，存放所有需要沉淀下来的数据和软件。
那显卡是什么呢？
我们经常听到大家囤积英伟达显卡的故事，显卡其实包含 GPU和显存，还有一些供电和散热的模块。GPU 是它最核心的部件，它被封装在显卡里面的。
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芯片有一个用硅生成的底座，叫做硅基底，硅基底上面布满了密密麻麻的晶体管，晶体管是用半导体做的，半导体最大的特征就是它们的导电能力是可以调节的，它介于导体和绝缘体之间，可以通过控制电压的方式，让晶体管的状态在导电和不导电之间切换。所以它可以做成开关，控制电流的通断。
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再把这些晶体管，排列组合成不同的电路，一张芯片上可能存在几百亿或者上千亿个晶体管，它们组成了一个巨大的迷宫网路，迷宫里有无数条路，每条岔路口上都有一个开关，你输入不同的指令和信号，电流就会被分流到不同的方向，最终就会走出不一样的行动路径，得到不一样的计算结果。
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不同类型的芯片，原理都类似，都是在硅片上刻出巨量的晶体管，让它们组合成电路。只不过这个电路的设计思路是不一样的，有些侧重于存储，有些侧重于做大量简单的计算，有些侧重于做精密复杂的计算。
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连上我上一期讲的布尔代数和香农的逻辑电路，再加上今天讲的冯诺依曼的架构，就搭建了现代计算机的非常基础的理论体系，布尔代数让人的抽象思维变成了可以计算的数学逻辑，香农让数学逻辑变成了物理世界的电路，冯诺依曼让电路变成通用的可以编程的计算机。每一次都是非常精彩的思想革命。
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