JK – 深入浅出计算机组成原理
课程介绍：
学习计算机组成原理，就是通过指令、计算、CPU、存储系统和 I/O，掌握整个计算机运作过程的核心知识点；通过拆解程序的执行过程，对计算机系统有一个全貌的了解。
因此，在这个专栏里，他将结合自己多年的硬件研究成果和软件开发经验，通过硬件发展历史和软件开发案例，深入浅出地为你讲解计算机组成原理的核心知识和典型应用，继而帮你从源头理解硬件原理和软件架构的共通之处，洞悉性能问题的本质。
课程目录：
入门篇 (5讲)
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”？
原理篇：指令和运算 (12讲)
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？
原理篇：处理器 (18讲)
17 | 建立数据通路（上）：指令+运算=CPU
18 | 建立数据通路（中）：指令+运算=CPU
19 | 建立数据通路（下）：指令+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和ASIC：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？
原理篇：存储与I/O系统 (17讲)
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 | 高速缓存（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：I/O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？
应用篇 (5讲)
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
答疑与加餐 (5讲)
特别加餐 | 我在2019年F8大会的两日见闻录
FAQ第一期 | 学与不学，知识就在那里，不如就先学好了
用户故事 | 赵文海：怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜
FAQ第二期 | 世界上第一个编程语言是怎么来的？
特别加餐 | 我的一天怎么过？
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