计算机体系结构是计算机科学与技术领域中的核心课程之一，它主要研究如何设计和构建高性能、高效率的计算系统。张晨曦教授在该领域的教学和研究有着深厚的积累，他的教材和讲解通常深入浅出，深受学生和专业人士喜爱。这篇资料集“计算机体系结构 张晨曦”可能包含了他在教学过程中的课后问答题及其答案，对于学习者来说是宝贵的参考资料。
1. **计算机体系结构基础**
- **冯·诺依曼体系结构**：这是现代计算机的基础，包括五大组成部分：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。
- **数据表示**：计算机内部使用二进制表示数据，包括整数、浮点数、字符等，理解它们的编码方式（如二进制、八进制、十六进制）很重要。
- **指令系统**：每种处理器都有特定的指令集，用于控制计算机执行各种操作。
2. **处理器设计**
- **CPU架构**：分为CISC（复杂指令集计算）和RISC（精简指令集计算）两种，各有优缺点。
- **流水线技术**：通过将指令执行分解为多个阶段并行处理，提高处理器速度。
- **超标量处理**：单个时钟周期内执行多条指令，进一步提升性能。
3. **存储层次结构**
- **内存层次**：包括寄存器、高速缓存（L1、L2、L3）、主存和磁盘存储，理解它们的速度和容量差异，以及缓存替换策略。
- **虚拟内存**：通过地址映射技术，使得程序可以认为拥有比实际物理内存更大的空间。
4. **输入/输出系统**
- **中断机制**：处理器通过中断来处理来自I/O设备的数据传输，避免空闲等待。
- **DMA（直接存储器访问）**：允许I/O设备直接与内存交换数据，减少CPU干预。
5. **总线与互连**
- **总线结构**：计算机内部各部件之间的通信路径，有地址总线、数据总线和控制总线等。
- **多核互连**：在多核处理器中，核心间的通信和资源共享是关键问题。
6. **并行计算与分布式系统**
- **多处理器系统**：了解SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）和NUMA（非统一内存访问）架构。
- **GPU计算**：图形处理器在科学计算和深度学习中的重要作用。
- **云计算与并行计算框架**：如Hadoop、Spark等，它们是如何实现分布式计算的。
7. **计算机性能分析与优化**
- **性能指标**：如时钟频率、IPC（指令每周期）、FLOPS（每秒浮点运算次数）等。
- **性能瓶颈分析**：找出制约系统性能的关键因素，并进行优化。
- **编译器优化**：编译器在生成机器代码时能自动优化性能。
这些只是“计算机体系结构 张晨曦”中可能涵盖的部分知识点，通过解答课后问答题，你可以深入理解这些概念，并提升在实际问题解决中的应用能力。这个压缩包文件“问答题”很可能是对这些知识点的具体实践检验，通过解答这些问题，可以巩固理论知识，提升实践技能。
