深入浅出计算机组成原理

00 开篇词 为什么你需要学习计算机组成原理？

01 冯·诺依曼体系结构：计算机组成的金字塔

02 给你一张知识地图，计算机组成原理应该这么学

03 通过你的CPU主频，我们来谈谈“性能”究竟是什么？

04 穿越功耗墙，我们该从哪些方面提升“性能”？

05 计算机指令：让我们试试用纸带编程

06 指令跳转：原来if…else就是goto

07 函数调用：为什么会发生stack overflow？

08 ELF和静态链接：为什么程序无法同时在Linux和Windows下运行？

09 程序装载：“640K内存”真的不够用么？

10 动态链接：程序内部的“共享单车”

11 二进制编码：“手持两把锟斤拷，口中疾呼烫烫烫”？

12 理解电路：从电报机到门电路，我们如何做到“千里传信”？

13 加法器：如何像搭乐高一样搭电路（上）？

14 乘法器：如何像搭乐高一样搭电路（下）？

15 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

16 浮点数和定点数（下）：深入理解浮点数到底有什么用？

17 建立数据通路（上）：指令加运算=CPU

18 建立数据通路（中）：指令加运算=CPU

19 建立数据通路（下）：指令加运算=CPU

20 面向流水线的指令设计（上）：一心多用的现代CPU

21 面向流水线的指令设计（下）：奔腾4是怎么失败的？

22 冒险和预测（一）：hazard是“危”也是“机”

23 冒险和预测（二）：流水线里的接力赛

24 冒险和预测（三）：CPU里的“线程池”

25 冒险和预测（四）：今天下雨了，明天还会下雨么？

26 Superscalar和VLIW：如何让CPU的吞吐率超过1？

27 SIMD：如何加速矩阵乘法？

28 异常和中断：程序出错了怎么办？

29 CISC和RISC：为什么手机芯片都是ARM？

30 GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？

31 GPU（下）：为什么深度学习需要使用GPU？

32 FPGA、ASIC和TPU（上）：计算机体系结构的黄金时代

33 解读TPU：设计和拆解一块ASIC芯片

34 理解虚拟机：你在云上拿到的计算机是什么样的？

35 存储器层次结构全景：数据存储的大金字塔长什么样？

36 局部性原理：数据库性能跟不上，加个缓存就好了？

37 理解CPU Cache（上）：“4毫秒”究竟值多少钱？

38 高速缓存（下）：你确定你的数据更新了么？

39 MESI协议：如何让多核CPU的高速缓存保持一致？

40 理解内存（上）：虚拟内存和内存保护是什么？

41 理解内存（下）：解析TLB和内存保护

42 总线：计算机内部的高速公路

43 输入输出设备：我们并不是只能用灯泡显示“0”和“1”

44 理解IO_WAIT：IO性能到底是怎么回事儿？

45 机械硬盘：Google早期用过的“黑科技”

46 SSD硬盘（上）：如何完成性能优化的KPI？

47 SSD硬盘（下）：如何完成性能优化的KPI？

48 DMA：为什么Kafka这么快？

49 数据完整性（上）：硬件坏了怎么办？

50 数据完整性（下）：如何还原犯罪现场？

51 分布式计算：如果所有人的大脑都联网会怎样？

52 设计大型DMP系统（上）：MongoDB并不是什么灵丹妙药

53 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA

54 理解Disruptor（上）：带你体会CPU高速缓存的风驰电掣

55 理解Disruptor（下）：不需要换挡和踩刹车的CPU，有多快？

结束语 知也无涯，愿你也享受发现的乐趣