电脑硬件性能：HDD + SSD + CPU + GPU

任务管理器：性能参数详解

2023英伟达显卡排名天梯图(已更新)

一、电脑的硬件组成

电脑是由多个硬件和软件组件组成的复杂系统，它们协同工作以执行各种任务。电脑的装机配件模拟选择

电脑的硬件组成（图解）

• 硬件组件：
• 1.1 中央处理器（CPU，Central Processing Unit）：
  功能：用于执行计算机程序中的指令，是电脑的大脑。
  类型：制造商（Intel、AMD）、架构（x86、ARM）
• 1.2 图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）：
  功能：用于处理图形和图像任务（图形渲染和加速计算）
  用途：用途（集成显卡、独立显卡）、产品（RTX、GTX）
• 1.3 内存（RAM，Random Access Memory，随机存取存储器）：
  功能：用于存储正在运行的程序和数据，是CPU临时性的快速存储。
  类型：容量（GB）、类型（DDR3、DDR4）等。
• 1.4 显卡（VRAM，Video Random Access Memory，显存 / 视频内存）：
  功能： 用于存储图形和图像数据，是GPU临时性的快速存储。
  类型：容量（GB）、类型（GDDR5、GDDR6）等。
• 1.5 存储设备：
  • 存储阵列：存储阵列
    • 将多个硬盘驱动器组合在一起，以提供高容量、高性能和/或冗余性。
    • 专门设计用于存储和管理大量数据的硬件设备。存储阵列可用于企业级数据中心、服务器和其他需要大容量和可靠性的应用场景。
  • 机械硬盘：大容量、较慢的机械存储。
  • 固态硬盘：小容量、高速的闪存存储。
  • 移动硬盘：机械存储，大型便携，通过USB接口连接到计算机。
  • 光盘驱动器：使用光学技术（激光束）来读写数据。包括CD-ROM、DVD-ROM和Blu-ray等
  • U盘：闪存存储，小型便携，通过USB接口连接到计算机。
• 1.6 主板：
  功能：连接和协调所有硬件组件，提供电源和数据传输。
  包括：CPU插槽、内存插槽、扩展插槽（PCIe）、输入输出端口等。
• 1.7 电源供应器：
  功能：提供电能给电脑（所有硬件组件）。
  包括：电源单元（PSU）和电源线。
• 1.8 机箱：
  功能：容纳和保护电脑内部组件。
  类型：台式机箱、小型机箱、游戏机箱等。
• 1.9 冷却系统：
  功能：保持硬件温度在可接受范围内。
  包括：风扇、散热器、散热片等。
• 外部设备
• 2.1 输入设备：键盘、鼠标、触摸板等。
• 2.2 输出设备：显示器、音响、耳机、打印机、扫描仪、投影仪、摄像头等。
• 2.3 性能设备：声卡、网卡等
• 2.4 移动设备：U盘、移动硬盘等
• 软件组件：
• 3.1 操作系统（OS）：
  功能：管理硬件资源，提供用户界面，执行应用程序。
  分类：Windows、Mac OS、Linux等。
• 3.2 驱动程序：
  功能：使硬件和操作系统之间能够通信。
  分类：显卡驱动、打印机驱动等。
• 3.3 应用程序：
  功能：执行特定任务，如办公套件、图形设计工具、游戏等。
  分类：办公软件、娱乐软件、开发工具等。

二、机械硬盘和固态硬盘

2.1、详细介绍：HDD + SSD

机械硬盘（Hard Disk Drive，HDD）和固态硬盘（Solid State Drive，SSD）是计算机存储设备的两种主要类型。

	HDD	SSD
工作原理	数据存储在具有磁性涂层的金属盘上，并通过安装在控制器上的磁头采用机械运动来读取或写入	使用闪存存储器（有一堆NAND闪存颗粒）来存储数据。数据通过电子访问存储芯片来读取或写入
性能	较慢的机械存储（机械访问导致较长的读取和写入延迟）	高速的闪存存储（电子访问具有高速的读取速度与传输速度、更短的访问时间）
耐久性	易损坏（有移动组件（即具有物理运动的组件）。在一定的冲击下会损坏；磁力会导致故障；耗电量较大）	更耐用（没有移动部件。且在断电时也能保留电荷从而保留数据。）
容量	大容量	小容量（上限比HDD低）
价格	便宜	更昂贵
适用场景	适用于大容量存储、成本较低和无需数据快速访问的场景（如数据归档、备份等）	适用于高性能、快速数据访问和响应时间的应用（如操作系统启动盘、游戏加载、视频编辑等）

2.2、读写性能

2.2.1、（HDD）读写性能的影响因素：寻道时间 + 旋转延迟 + 数据传输时间

机械硬盘读写性能的影响因素：寻道时间 + 旋转延迟 + 数据传输时间

windows下如何查看磁盘IO性能

2.2.2、（SSD）读写性能的影响因素：读写速度IOPS + 响应时间

• 读写速度IOPS（关键指标）：IOPS即每秒的读写次数（单位MB/s、GB/s）。更高的读写速度意味着更快的数据传输。
• 响应时间（Response Time）： 对读写请求的响应速度，通常以毫秒为单位。低响应时间表示更快的存储系统响应。
• 闪存类型：SSD 中使用的 NAND 闪存分为不同类型，如 SLC（Single-Level Cell）、MLC（Multi-Level Cell）、TLC（Triple-Level Cell）和 QLC（Quad-Level Cell）。SLC 通常具有更高的性能和更长的寿命，但也更昂贵。
• 接口类型：SSD 的接口类型包括 SATA、NVMe 和 PCIe。NVMe 和 PCIe 接口提供更高的带宽和更低的延迟。
• 队列深度和并发访问：支持更深的队列和更高的并发访问的 SSD 能够更好地处理多任务和大量并发请求。
• 温度敏感：过高或过低的温度可能会影响性能。温度过高还可能导致固态硬盘降低频率以防止过热。
• TRIM 支持：用于在固态硬盘上删除无效数据的命令，有助于垃圾回收和提高写入效率。
• 写入次数和寿命：NAND 闪存有写入次数的限制，不同类型具有不同的寿命和写入次数限制，影响长期使用性能。

三、CPU

中央处理器（CPU）：是计算机系统中的大脑，负责（根据指令的顺序逐步）执行各种指令来完成计算、逻辑操作、数据处理和控制流程等任务。
CPU结构的简单理解

3.1、CPU - 组成

CPU由运算器、控制器和存储器组成。

• 运算器（Arithmetic Logic Unit，ALU）：负责执行算术运算（如加法、减法等）和逻辑运算（如与、或、非等），以及其他数值计算和逻辑操作。
• 控制器（Control Unit，CU）：负责控制数据流和指令流，以确保程序按照正确的顺序执行。如：从内存中读取数据、执行计算、存储结果等。
  • 控制器从内存中读取指令，解码指令并将其发送到适当的部件执行。
• 存储器（Memory）：是CPU用于存储数据和指令的地方。
  • 存储器包括寄存器、缓存和主存。
    • 寄存器（Register）：用于存储CPU正在处理的数据和指令。—— 是最快的存储器
    • 缓存（Cache）：用于暂存频繁使用的数据和指令。—— 是位于CPU内部的高速存储器
    • 主存（Main Memory）：用于存储程序和数据。—— 是CPU外部的存储器

3.2、CPU - 性能指标

百度百科：CPU性能参数 （主频 + 外频 + 总线频率 + 倍频系数 + 缓存 + 工作电压 + 制程 + 超线程）

性能饱和：表示当系统的某个组件（如：CPU）达到其最大处理能力时。

3.2.1、容量

CPU容量：是指CPU的性能和处理能力。如：处理任务的数量和复杂性。CPU容量的大小直接关系到计算机系统的整体性能。

3.2.2、利用率

震惊，用了这么多年的 CPU 利用率，其实是错的

CPU利用率： 在一定时间内，CPU用于执行计算任务的时间比例，通常以百分比表示。
公式 = （计算时间 / 总时间） = （1 - 空闲时间 / 总时间）

CPU利用率由两个部分组成：
（1）系统CPU使用率：表示CPU执行与操作系统相关的任务所花费的时间，例如管理内存、磁盘操作和网络活动。
（2）用户CPU使用率：表示CPU执行用户的应用程序和进程所花费的时间。

• 100% CPU利用率：表示CPU处于执行状态。 —— 达到了安防等级，可能导致CPU损坏或缩短寿命。
• 0% CPU利用率：表示CPU处于空闲状态。 —— 由于系统CPU使用率的存在，所以是达不到的。

3.3、CPU与多线程的关系

时间片（Time Slice）：是操作系统分配给每个线程或进程的最小时间单位。

• CPU并发执行：将CPU时间划分为多个时间片，使得多个线程或进程分别在不同的时间片上同时运行，从而实现在一个CPU上并发执行。
  • 时间片的大小：由操作系统的调度算法和系统配置决定。通常在几毫秒到几十毫秒之间。较小的时间片可以提高系统的响应速度，但可能增加线程切换的频率；反之亦然。
• 线程切换：当一个线程或进程的时间片用完时，操作系统会强制进行线程切换，即暂停当前执行的线程或进程，并选择下一个可运行的线程或进程分配给 CPU 执行。通过在各个线程之间来回切换，实现了多任务的并发执行。

多线程与CPU利用率的关系

• 当CPU利用率未达到饱和时，多线程并行计算可以提高整体性能。
• 当CPU利用率已经饱和时，继续增加线程将使得整体性能下降，出现 “线程切换” 和 “调度开销” 等问题。
  • 线程切换开销：从一个正在执行的线程切换到另一个线程的过程。在切换过程中，操作系统需要上下文切换：保存当前线程的上下文信息（寄存器状态、程序计数器等），并加载下一个线程的上下文信息，使得另一个线程可以继续执行。
  • 线程调度开销：由操作系统执行线程调度所需的开销。开销包括 （选择合适的调度算法）决定下一个要执行的线程、管理线程队列等操作。在多线程应用中尤为显著，尤其是在高并发、线程数量众多的情况下。

为了最大化性能，需要进行合理的线程管理。
（1）减小线程数量
（2）减少线程切换频率：时间片用完、适当的线程数量、线程主动让出CPU（time.sleep()）、阻塞和唤醒、I/O操作
（3）使用线程池：使用 ThreadPoolExecutor 类创建线程池。可以指定线程池的大小，决定可以同时执行的线程数量。

举例说明

• 已知：若指定线程数为40，其中前25个线程的CPU利用率已经达到100%。
• 计算：前25个线程在饱和状态下争夺有限的CPU资源，而后15个线程需要等待前面的线程释放资源，故后15个线程的每个线程的执行时间较长。

四、GPU

4.1、入门知识

4.1.1、显卡 —— 是安装 GPU 的硬件设备

显卡（Graphics Card，显示适配器，Graphics Processing Unit Card，图形处理单元卡）：是一块插在计算机主板上的扩展卡，用于输出图形信号并控制显示器的显示。

• 组成部分：显卡核心（GPU），显存、电路板（PCB）、金手指、供电 & 显示接口、以及散热器其他相关硬件。

【显卡科普】小白必看的入门显卡科普，关于显卡的原理、结构、作用

4.1.2、GPU —— 是一种专用于图形或图像计算的处理器

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）：是一种专用于处理图形和图像相关计算的处理器。如：渲染、图像处理、计算机视觉等。

• GPU 具有大量的并行处理单元（CUDA cores 或 stream processors），这使得它们在执行大规模并行计算任务时具有显著的优势。
• GPU是图像处理芯片，因为GPU功耗很高、背面电流过大，都是焊接在显卡上。
• 独立显卡：将GPU焊在显卡的电路板上。
• 集成显卡：将GPU和CPU集成在一起。
• CPU是主板上的一块芯片。GPU是显卡上的一块芯片。

4.1.3、显存 —— 是显卡上的一种专用 GPU 内存。

显存（Graphics Memory）：显存是显卡上的一种专用内存，用于存储图形数据、纹理、帧缓冲区等与图形处理相关的数据。

• 显存的容量决定了显卡可以处理的图形数据大小和复杂度，通常用于存储图像、纹理、帧缓冲区和其他与图形渲染相关的数据。

4.1.4、CUDA —— 用于在 GPU 上进行并行计算的编程模型

CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）：是 NVIDIA 公司开发的，用于在 NVIDIA GPU 上进行通用计算的，一种并行计算平台和编程模型。

• CUDA 提供了一组 API 和工具，使程序员能够利用 GPU 的并行计算能力进行加速计算。CUDA 程序可以使用 C、C++、Python 等编程语言编写，并通过 NVIDIA 提供的 CUDA 编译器进行编译和优化。
• 使用 CUDA 编程，程序员可以直接操作 GPU 上的数据和执行核心，并利用 CUDA 提供的并行计算模式和优化技术实现高性能的并行计算任务。

4.2、GPU内存 —— 专用 GPU 内存 + 共享 GPU 内存

• 专用GPU内存（显存）：详见上述。
• 共享GPU内存：是 win10 系统从主存中专门为 GPU 划分的内存。当显存不够使用时，超出部分将转移到共享GPU内存（即主存）中，以防止程序奔溃，但速度会明显减慢。

在使用多进程时：
（1）若迭代任务 A 的整体耗时（小于）内部每个操作的耗时之和，则多进程可以加速整个迭代过程。
（2）若迭代任务 A 的整体耗时（大于）内部每个操作的耗时之和，则多进程会增加额外的开销。此时的多进程相当于串联执行。

4.3、GPU计算流程（代码实现）

numba.cuda的GPU计算流程（区别）

（1）将数据从主机内存（CPU）传输到设备内存（GPU）。
（2）在 GPU 上执行并行计算任务。
（3）将计算结果从设备内存传输回主机内存。

import torch# （1）数据准备：创建两个张量，并将它们移动到 GPU 中
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
y = torch.tensor([4, 5, 6]).to(device)# （2）并行计算：在 GPU 上执行向量加法
result = x + y# （3）数据传输：将计算结果从 GPU 传输回 CPU
result_cpu = result.cpu().numpy()
print("Result:", result_cpu)  # Result: [5 7 9]

4.3、GPU计算流程（异步计算 + 同步计算）

GPU函数的启动方式是异步计算：

• 异步计算：CPU不会等待GPU函数执行完毕后，才执行下一行代码。
• 同步计算：在调用的GPU函数后面添加torch.cuda.synchronize() —— 表示CPU需要等待GPU函数执行完毕后再计算。

import torch
import timedef async_example(x, y):# 异步计算：在 GPU 上执行矩阵相乘start_time = time.time()result = torch.matmul(x, y)end_time = time.time()execution_time = end_time - start_timeprint(f"同步计算执行时间：{execution_time: .4}", )def sync_example(x, y):# 同步计算：在 GPU 上执行矩阵相乘，并等待计算完成start_time = time.time()result = torch.matmul(x, y)torch.cuda.synchronize()  # 同步计算end_time = time.time()execution_time = end_time - start_timeprint(f"同步计算执行时间：{execution_time: .4}", )if __name__ == "__main__":device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")num = 20000x = torch.randn(num, num).to(device)y = torch.randn(num, num).to(device)sync_example(x, y)  # 执行同步计算示例async_example(x, y)  # 执行异步计算示例"""
同步计算执行时间： 2.392     此时，计算完成，统计的是当前函数所需要完成的计算时间。
同步计算执行时间： 0.0       此时，计算未完成，相当于并没有统计计算时间，直接跳过。
"""