计算机与人工智能导论 课件 第2章 计算机系统组成

第2章

计算机系统组成AI第2章知识导图计算机系统组成计算机系统的组成冯·诺依曼体系结构计算机硬件系统计算机软件系统绿色计算：可持续发展的必然选择第1章计算机工具与计算机演进史第2章计算机系统组成第3章计算机中的数据表示第4章操作系统与网络基础第5章软件构建基础：语言、编译与工程第6章算法与数据结构第7章数据管理与大数据技术第8章人工智能概述第9章机器学习基础第10章深度学习基础第11章机器人学、智能体与具身智能第12章自然语言处理与大语言模型第13章AI伦理、法律、治理与未来第14章AI赋能行业典型应用第15章前沿技术与实践能力培养计算机硬件与软件的关系计算机的硬件组成与核心配件计算机性能评测购机实践指南运算器控制器存储器输入设备输出设备计算机的总线与I/O接口主板中央处理器内存外存显示卡显示器打印机内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.1计算机系统的组成计算机系统硬件系统软件系统主机外部设备CPU内存运算器控制器寄存器随机存储器(RAM)只读存储器(ROM)高速缓冲存储器(Cache)输入设备：键盘、鼠标、扫描仪、摄像头、数码相机输出设备：显示器、打印机、绘图仪外存：硬盘、光盘、U盘、闪存网络设备：网卡、调制解调器等系统软件应用软件操作系统：Windows、Unix、Linux、HarmonyOS语言处理程序：C、Java、Python等实用程序：诊断程序、排错程序等数据库管理系统(DBMS)：SQLServer、Oracle、MySQL等专用软件：管理信息系统、针对具体需求编写的软件等通用软件：办公软件、图像处理软件、电子商务软件等计算机系统的完整组成内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.2.1冯·诺依曼体系结构CPU输入设备主存储器输出设备运算器控制器辅助存储器程序数据结果存储器数据线控制线地址或指令冯·诺依曼体系结构

1945年，数学家冯·诺依曼及其团队提出了“存储程序”模型。该模型的核心思想是：将程序与数据以二进制形式一同存放在存储器中，由CPU按顺序执行。（1）五大核心部件计算机的“算盘”计算机的“神经中枢”计算机的“记忆仓库”计算机的“信息接收器”计算机的“信息发布器”（2）指令执行过程计算机完成一项任务，是通过连续执行一系列指令来实现的。每条指令的执行通常可分为以下五个阶段，周而复始，形成“指令执行周期”。①取指：控制器根据程序计数器（PC）中的地址，从内存中读取当前要执行的指令，送入指令寄存器(IR)。②译码：控制器中的指令译码器对IR中的指令进行解析，识别出操作类型（做什么）和操作数地址（对谁做）。③执行：运算器根据译码结果，执行具体的算术或逻辑操作。此过程可能需要从内存或寄存器中读取操作数。④访存/写回：将执行阶段产生的结果数据写入指定的寄存器或内存单元。⑤更新PC：将PC的值更新为下一条要执行指令的地址，为下一个指令周期做准备。2.2.1冯·诺依曼体系结构（3）现代架构的优化方向经典的冯·诺依曼结构存在核心性能瓶颈——“冯·诺依曼瓶颈”：CPU的处理速度远高于内存的读写速度，CPU经常需要等待数据从内存中读取，导致性能降低和资源浪费。为应对算力激增并同时满足低功耗需求，现代计算机通过三大方向优化：①存储架构革新：引入多级缓存（Cache）减少CPU访问内存的次数；采用哈佛结构或其变种，将指令存储器和数据存储器在物理上分开，允许CPU同时读取指令和数据，从而提升并行度和效率。现代CPU内部常采用改进的哈佛结构。②并行与异构计算：集成多核CPU并行处理任务；引入GPU、NPU、FPGA等专用硬件，针对图形渲染、人工智能、特定算法等高密度计算任务进行加速，形成“CPU+XPU”的异构计算架构。③指令级并行优化：采用指令流水线、分支预测和指令预取技术，提升CPU吞吐率。2.2.1冯·诺依曼体系结构运算器是计算机的“计算核心”，它在控制器的指挥下，从寄存器或内存中取得数据，完成运算后，再将结果送回。其内部结构包含几个关键单元：①算术逻辑单元（ALU）：执行加、减、乘、除等算术运算和与、或、非等逻辑运算。②累加器（ACC）：暂存运算的一个操作数或中间结果，减少ALU与内存的交互。③状态寄存器（PSW）：存储运算状态（如进位、溢出等），为控制器提供判断依据。④数据缓冲寄存器（DR）：暂存数据，匹配运算器与外部设备的速度差异。⑤通用寄存器组：多组高速寄存器，暂存高频使用的数据，提升运算效率。2.2.2运算器控制器是计算机系统的“指挥中心”，负责协调各部件有序工作，核心组成包括：①程序计数器（PC）：存放下一条待执行指令在内存中的地址。每取完一条指令，PC通常自动加1（顺序执行）或根据跳转指令修改（分支/循环）。②指令寄存器（IR）：存放当前正在执行的指令，为后续的译码和执行提供稳定的输入。③指令译码器（ID）：对IR中的指令操作码部分进行解码，确定操作类型与操作数地址。④时序部件：生成时钟脉冲与节拍电位信号，统一各部件工作节奏。2.2.3控制器2.2.3控制器现代计算机采用了一种层次化的存储体系结构，如图所示。从快到慢、从小到大、从贵到便宜，形成一个金字塔结构，在性能与成本之间取得最佳平衡。2.2.4存储器图2.3计算机存储器层次结构示意图光盘、U盘、移动硬盘、SD卡/存储卡HHD机械硬盘SSD固态硬盘RAM随机存储器（内存）L3Cache（高速缓存）L2Cache（高速缓存）L1Cache（高速缓存）寄存器硬盘移动存储内存使用DRAM芯片集成在CPU内部CPUCache使用SRAM芯片存储容量越来越大访问速度越来越慢成本价格越来越低访问速度：寄存器(纳秒级)>L1/L2/L3Cache(纳秒级)>内存(数十纳秒级)>SSD(微秒级)>HDD(毫秒级)输入设备是计算机与外界的“信息入口”，负责将外部信息转换为二进制数据，根据输入信息类型，可分为：①字符与指令输入设备：键盘、鼠标、触控板、游戏手柄。②图形图像输入设备：扫描仪、数码相机、摄像头。③音频输入设备：麦克风、录音笔。④其他专用输入设备：触摸屏、手写板、条形码阅读器、指纹/面部识别传感器、体感设备等。2.2.5输入设备输出设备是负责将处理结果转换为人可感知的形式，根据输出形式，可分为：①视觉输出设备：显示器、打印机、投影仪、绘图仪。②听觉输出设备：音箱、耳机、蜂鸣器。③其他输出设备：3D打印机、数控机床等。2.2.6输出设备（1）系统总线2.2.7计算机的总线与I/O接口总线是计算机各种功能部件之间传送信息的公共通信干线，如图2.4所示。根据传输信息的不同，总线可分为三类：①数据总线（DB）：传输数据，宽度（位数）决定一次传输的数据量。②地址总线（AB）：传输地址信息，宽度决定CPU的寻址能力。如32位地址总线可寻址4

GB内存。③控制总线（CB）：传输控制信号和状态信号，协调部件间的操作时序。地址总线数据总线控制总线系统总线CPU只读存储器ROMI/O接口I/O接口...随机存储器RAM输入设备输出设备（2）I/O接口2.2.7计算机的总线与I/O接口输入/输出设备种类繁多，其工作速度、数据格式、信号电平与系统总线存在不匹配问题。I/O接口就是连接外部设备与系统总线的“适配器”和“协调员”，它主要解决速度匹配、信号转换、数据缓冲等问题。如图所示，常见接口有：DP接口HDMI接口光纤接口VGA接口DVI接口USB3接口USB3.2/4.0接口网线接口音频接口PS/2接口计算机系统常见接口①通用串行接口：USB、Thunderbolt（雷电）②视频输出接口：HDMI、DP、VGA（已逐渐淘汰）③存储设备接口：SATA（用于硬盘/SSD）、M.2（基于PCIe，用于高速SSD）④网络接口：RJ-45以太网口⑤音频接口：耳机/麦克风接口内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.3.1系统软件系统软件是用于管理、控制和维护计算机硬件与软件资源，并为应用软件提供运行平台的软件集合。它是用户与计算机硬件之间的桥梁。主要包括：（1）操作系统操作系统是系统软件的核心。如Windows、Linux、macOS以及国产的openEuler、银河麒麟、统信UOS、HarmonyOS等。（2）编程语言处理系统编程语言处理系统是将高级语言源程序“翻译”成机器语言程序的软件，包括编译器（如C语言）和解释器（如Python）。（3）数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）用于组织、存储和管理数据。如SQLServer、MySQL、Oracle以及国产的达梦、OceanBase、GaussDB等。（4）实用程序实用程序是辅助用户进行系统维护、性能优化、安全防护等工作的软件，如磁盘清理工具、杀毒软件、驱动程序、压缩软件等。2.3.2应用软件应用软件是为解决特定领域的具体问题或满足用户特定需求而开发的软件，它运行在系统软件之上。（1）通用应用软件通用应用软件是为满足广泛用户的通用需求开发的软件，如办公软件（WPSOffice，MicrosoftOffice）、图像处理软件（Photoshop）、网络浏览器（Chrome、Edge）、多媒体播放器等。（2）专用应用软件专用应用软件是针对特定行业或专业领域开发的软件，通常需要专业知识才能使用，如财务软件（用友、金蝶）、计算机辅助设计软件（AutoCAD）、医院信息管理系统、航空订票系统等。内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.4计算机硬件与软件的关系硬件与软件是计算机系统的“一体两面”，二者相互依存、协同工作，并存在逻辑等价性。（1）相互依存硬件是软件的“运行基础”，任何软件功能都需通过硬件实现；软件是硬件的“功能延伸”，无软件时硬件仅是一堆物理器件。（2）协同工作硬件与软件通过“接口+协议”实现协同工作。用户通过应用软件发出指令，经系统软件调度，最终硬件执行。（3）逻辑等价性部分功能可通过“硬件实现”或“软件实现”。①硬件实现：如用GPU加速AI计算。②软件实现：如用CPU通过软件模拟GPU功能。随着新一代信息技术的发展，硬件向“异构并行”（CPU+XPU）演进，软件向“智能化、轻量化”发展，二者协同推动计算机功能升级。内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.5.1主板主板，又称主机板或母板，它是所有核心配件的安装平台和连接中枢，其设计和质量决定了系统的稳定性、兼容性与扩展能力。计算机主板构造示意图2.5.2中央处理器中央处理器（CPU）是计算机的“大脑”，负责执行程序指令、处理数据、协调系统资源。1.CPU的内部结构（1）控制单元（CU）控制单元负责指令提取、译码，控制指令流水线和执行流程，进行分支预测。（2）执行单元（EU）①算术逻辑单元（ALU）：执行整数运算和逻辑判断。②浮点处理单元（FPU）：专门执行浮点数运算。③向量处理单元：支持单指令多数据流（SIMD）操作，加速多媒体和科学计算。（3）寄存器组寄存器组是CPU内部的高速存储单元，包括通用寄存器、状态寄存器、指令指针等。（4）多级缓存(Cache)多级缓存是集成在CPU内部的高速存储器，用于缓冲CPU与主存之间的数据交换。2.5.2中央处理器2.CPU的工作原理指令流水线是CPU提升效率的关键技术。它将一条指令的执行过程分解为“取指、译码、执行、访存、写回”等多个阶段，图为CPU指令流水线工作原理示意图。通过让多条指令像工厂流水线一样重叠执行，极大地提高了指令吞吐率。例如，当CPU主频3GHz时，理想情况下每秒可执行30亿条指令。程序计数器PC内存指令寄存器IR控制器运算器ALU寄存器指令执行周期5.执行运算1.取指令地址2.读取指令3.指令译码4.读取操作数6.存储结果7.更新程序计数器CPU指令执行流水线工作原理示意图2.5.2中央处理器3.CPU的核心性能指标（1）主频（2）核心数与线程数（3）缓存容量（4）制造工艺（5）架构2.5.2中央处理器4.处理器生态（1）x86生态（2）ARM生态（3）RISC-V生态新兴的开源指令集架构，因其开放、灵活的特性，成为我国实现处理器自主可控的重要选择。阿里平头哥的“玄铁”系列、赛昉科技的处理器等均基于RISC-V（4）完全自主指令集龙芯公司研发的LoongArch指令集架构，从底层实现自主可控，主要应用于党政办公、工业控制、航天国防等领域。2.5.2中央处理器5.异构加速部件（1）GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理器）GPU擅长并行计算，用于图形渲染、AI训练。（2）NPU（NeuralProcessingUnit，人工智能处理器）NPU专为神经网络设计，能效高，用于实时AI任务。（3）FPGA‌（FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）FPGA‌可编程性强，适用于算法加速，如自动驾驶、金融高频交易。（4）ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）ASIC专为特定应用设计，算力密度高，广泛应用于通信、AI、医疗等领域。2.5.2中央处理器6.处理器自主创新（1）龙芯龙芯处理器基于自主LoongArch指令集，无国外授权依赖，主要用于航天、国防、党政等领域。（2）鲲鹏、飞腾鲲鹏、飞腾处理器均基于ARM架构授权，打造高性能服务器和桌面CPU，广泛应用于云计算、大数据中心。（3）申威申威处理器用于“神威·太湖之光”超级计算机，在高性能计算领域成绩斐然。（4）兆芯兆芯处理器基于x86架构授权，主要面向桌面电脑市场，兼容Windows生态。2.5.3内存内存是CPU与硬盘之间的高速数据交换区，其性能直接影响系统流畅度（1）内存类型①DRAM：动态随机存取存储器，需要周期性刷新以保持数据，是构成内存条的主流技术。目前主流规格是DDR4和速度更快、能效更高的DDR5。②SRAM：静态随机存取存储器，不需要刷新，速度极快，但成本高、集成度低，主要用于CPU内部的高速缓存2.5.3内存（2）内存性能指标①容量：一个存储元存储一个二进制位（bit，简记b）；一个字节（Byte，简记B）由8个二进制位组成。常用的存储容量的度量单位有：千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太字节（TB）、拍字节（PB）、艾字节（EB）、泽字节（ZB）等：1

ZB=1024

EB，1

EB=1024

PB，1

PB=1024

TB，1

TB=1024

GB，1

GB=1024

MB，1

MB=1024

KB，1

KB=1024

B，1

B=8

b。单条内存容量包括（4

GB、8

GB、16

GB、32

GB），总容量=单条容量×插槽数。②频率：内存的工作频率，频率越高，数据传输速度越快；③时序：内存响应指令的延迟，时序数值越小，延迟越低，即性能越好；④带宽：单位时间内传输的数据量（单位GB/s），带宽=频率×位宽÷8。如DDR56400

MHz，64位位宽，则带宽=6400×64÷8=51.2

GB/s。2.5.4外存外存按存储类型分为三类类型代表产品优点缺点适用场景磁存储HDD（机械硬盘）容量大、成本低速度慢、怕震动、有噪音数据备份半导体存储SSD（固态硬盘）、U盘、存储卡速度快、抗震、无噪音、功耗低成本高、有寿命限制系统盘、常用文件光存储CD、DVD、蓝光便携、成本低、保存久速度慢、容量小、依赖光驱数据存储2.5.5显示卡显卡，又称显示适配器，主要负责处理图形数据并将其输出到显示器。随着计算需求演变，高性能显卡已成为游戏、创意设计和人工智能计算的关键硬件。（1）显卡类型①集成显卡：集成在主板上，共享内存作为显存，性能弱、功耗低，适合办公。②核芯显卡：集成在CPU内，共享内存作为显存，性能中等，适合轻度游戏、办公。③独立显卡：拥有独立的图形处理器(GPU)、显存、散热系统和供电模块，通过PCIe插槽与主板连接。性能强大，用于高画质游戏、3D建模渲染、视频剪辑和AI模型训练。2.5.5显示卡（2）显卡核心组成①GPU（图形处理器）是显卡的核心，是一种专门用于处理图像和视频信息的微处理器。最初设计用于处理图形和图像相关的任务，如游戏渲染和视频处理，由于其强大的并行计算能力，现在被广泛应用于机器学习和深度学习等领域。主流显卡的GPU主要由英伟达NVIDIA和AMD两大厂商制造，通常将采用NVIDIA显示芯片的显卡称为N卡，而将采用AMD显示芯片的显卡称为A卡。②显存：用于临时存储图像数据，显存类型、容量、带宽和核心频率共同决定显卡性能。主流显卡均采用GDDR6X/GDDR6/GDDR5的显存，高端的显卡采用GDDR6X；容量一般为4GB~24GB；主流显卡的位宽通常为128bit，高端显卡则可能采用192bit、256bit的位宽；带宽介于128GB/s-1TB/s（带宽=显存位宽×显存频率÷8）。2.5.5显示卡③视频输出接口：将处理后的信号传输至显示器。包括：VGA、DVI、HDMI和DP等类型。图示为显卡显示接口。

④总线接口：也称为金手指，用于连接主板。当前显卡采用PCIE接口。图2.13所示为显卡总线接口。⑤

桥接接口：中高端显卡可支持多卡协同工作，多卡之间通过桥接器连接桥接接口实现数据交互。2.5.5显示卡（3）显卡性能指标①

GPU核心频率：GPU的工作频率，频率越高，图形渲染速度越快；②

显存容量与带宽：显存越大，支持的分辨率与特效越高（如4K游戏需8GB以上显存）；带宽越高，数据传输越快；③

流处理器数量：GPU内并行计算单元的数量，数量越多，并行计算能力越强；④

浮点算力：GPU的计算能力，算力越高，AI训练、科学计算速度越快；⑤

散热系统：包括风扇、散热片、热管，散热能力决定显卡能否长时间稳定运行。

2.5.6显示器（1）面板类型①LCD（液晶显示器）：主流技术，需背光源。根据液晶分子排列方式又分：●TN：响应时间快、成本低，但色彩和可视角度较差，适合竞技游戏。●IPS：色彩准确、可视角度广，适合设计绘图和一般用途。●VA：对比度高、色彩表现较好，适合影音娱乐。②OLED（有机发光二极管）：自发光，对比度高、响应快、轻薄，但成本高、寿命较短。③MiniLED（迷你发光二极管）：LCD背光升级版，使用数万颗微小LED分区控光，大幅提升对比度和亮度，接近OLED效果。④3D显示器：分需佩戴3D眼镜和裸眼两类，其中不闪式3D技术可减少画面闪烁，但硬件成本较高且内容资源有限。2.5.6显示器（2）关键性能参数①尺寸与分辨率：尺寸指屏幕对角线长度（英寸）。分辨率是屏幕上像素点的数量（如1920×1080，3840×2160/4K）。分辨率越高，画面越精细。21寸分辨率1920像素1800像素②刷新率：屏幕每秒刷新画面的次数（Hz）。刷新率越高（如144Hz,240Hz），动态画面越流畅，对游戏尤为重要。③响应时间：像素点颜色切换所需时间（ms）。响应时间越短，运动画面的拖影越少。④色域与色准：色域指能显示的颜色范围（如sRGB,DCI-P3）。色准指颜色显示的准确性，对专业设计工作至关重要。2.5.7打印机针式打印机喷墨打印机激光打印机热敏打印机3D打印机产品图片

技术原理击打色带通过喷头喷射墨滴形成图像静电吸附碳粉通过加热热敏纸涂层实现显色逐层堆积材料优点可打印多联纸、成本低色彩丰富、适合照片速度快、质量高、耐用结构简单、打印快可制造复杂形状、支持定制缺点噪音大、速度慢耗材成本高、易堵头初期成本高易褪色、不耐保存速度慢、成本高耗材色带、多联打印纸墨盒/墨水、各类纸张硒鼓（鼓粉）、纸张热敏纸塑料、树脂等应用场景发票、单据家庭、小型办公企业、学校收据、标签原型制作、教育内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.6.1时间相关指标计算机性能是一个综合概念，需要从多个维度进行衡量，没有单一的“完美”指标。①响应时间/延迟：从用户提交一个任务（如点击鼠标）到系统给出完整响应所经历的时间。对于个人电脑、交互式网站等，低延迟至关重要。②吞吐率：单位时间内系统完成的工作总量，如每秒处理的交易数、每秒传输的数据量。对于数据中心、网络服务器等批处理系统，高吞吐率是核心目标。2.6.2计算能力指标①MIPS（百万条指令/秒）：用于衡量通用计算能力，一般家用计算机运算速度在1000-3000MIPS之间。由于不同指令复杂度不同，该指标需谨慎对比。②FLOPS（浮点运算次数/秒）：衡量科学计算、图形处理、人工智能训练/推理等涉及大量浮点数运算的能力的关键指标。我们常说的“算力”往往指此。单位从MFLOPS、GFLOPS到TFLOPS（万亿次）、PFLOPS（千万亿次）。③TOPS（万亿次操作/秒）：专门用于衡量AI加速器（如NPU）执行神经网络运算的性能。④综合基准测试程序：为了更公平地比较不同系统的性能，业界采用标准化的基准测试程序，如评测CPU整数和浮点运算性能的权威套件的SPECCPU，评测CPU整数和浮点运算性能的权威套件3DMark/PCMark，评测数据库在线事务处理能力的基准TPC-C等。2.6.3存储系统性能指标①带宽：存储设备或通道在单位时间内传输数据的最大速率，如内存带宽(GB/s)、SSD顺序读写速度(MB/s)。②延迟/访问时间：从发出读写请求到真正开始传输数据所需的时间，从快到慢依次为：L1Cache（纳秒级）<内存（数十纳秒级）<SSD（微秒级）<HDD（毫秒级）。③IOPS（每秒输入输出操作次数）：衡量存储设备处理随机小数据块读写请求的能力，对数据库、操作系统启动等场景影响巨大。2.6.3存储系统性能指标①带宽：存储设备或通道在单位时间内传输数据的最大速率，如内存带宽(GB/s)、SSD顺序读写速度(MB/s)。②延迟/访问时间：从发出读写请求到真正开始传输数据所需的时间，从快到慢依次为：L1Cache（纳秒级）<内存（数十纳秒级）<SSD（微秒级）<HDD（毫秒级）。③IOPS（每秒输入输出操作次数）：衡量存储设备处理随机小数据块读写请求的能力，对数据库、操作系统启动等场景影响巨大。内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.7.1背景与紧迫性绿色计算，也称可持续计算，是指在信息技术产品的设计、制造、使用和报废回收的全生命周期中，以最大化能效、最小化资源消耗和环境影响为目标的理论与实践。（1）能源消耗激增：截至2024年，全球数据中心年耗电量占全球总电量的1.5%-2%，且随着云计算、AI、大数据的发展，算力需求每3-4个月翻一番，能源消耗持续飙升。训练一个大语言模型可能消耗相当于数十个家庭一年的用电量。（2）电子垃圾问题：IT设备更新换代快，个人电脑3-5年、服务器5-8年，产生巨量电子垃圾，其中含有铅、汞等有害物质，若处理不当，严重污染土壤和水源。（3）碳排放压力：ICT行业的碳排放占比日益增长，与全球“碳达峰、碳中和”的气候目标形成挑战。2.7.2核心实现途径（1）硬件层面：提升能效与资源利用率

①

低功耗芯片设计：采用先进的制程工艺、ARM/RISC-V创新的架构、动态电压与频率缩放等技术来降低CPU/GPU的功耗。例如，国产龙芯3A6000在满足办公性能需求下，功耗显著低于同性能x86处理器。②

虚拟化与资源优化：通过服务器虚拟化技术，将一台物理服务器虚拟成多台逻辑服务器，将数据中心服务器平均利用率从15%以下提升至40%甚至更高，从而大幅减少物理服务器数量，节约能源和空间。③

高效的冷却系统：采用液冷（特别是冷板式和浸没式液冷）替代传统风冷，节能效果显著。如中兴液冷数据中心单数据中心年节电超3000万度。2.7.2核心实现途径（2）软件与算法层面：优化计算与调度①高效算法与模型压缩：设计更优的算法以减少计算量，对AI模型进行剪枝、量化、知识蒸馏等压缩，在基本不损失精度的情况下，大幅降低计算和存储开销。②智能资源调度：云计算平台和操作系统根据负载情况动态调度任务、合并虚拟机、在低负载时让部分服务器进入休眠状态，实现“削峰填谷”。③负载迁移：“东数西算”工程将东部高算力需求迁移至西部绿电区域，降低碳排放。2.7.2核心实现途径（3）政策与标准层面：引导绿色发展①制定能与执行效标准：如中国《数据中心能效限定值及能效等级》（GB40879-2021），要求数据中心PUE≤1.3。②发展电子垃圾循环利用体系：建立规范的回收、拆解和资源化利用链条。③推广绿色认证与激励机制：鼓励采购具有“能源之星”、绿色产品认证的IT设备。内容导航AI第2章

计算机系统的组成2.1计算机系统的组成2.2计算机硬件系统2.3计算机软件系统2.7绿色计算：可持续发展的必然选择2.4计算机硬件与软件的关系2.5计算机的硬件组成与核心配件2.6计算机性能评测2.8购机实践指南2.8.1台式机组装指南对于计算机专业学生而言，组装台式机绝非“麻烦事”——作为专业学习者，你具备基础的硬件认知和问题排查能力，即便出现小故障也能自行解决。更重要的是，组装机可按需搭配配件、随意拆装升级，既能深入了解硬件架构，又能以更低预算获得比品牌台式机更强劲的性能，性价比优势显著，是日常编程、编译、虚拟机运行及轻度AI训练的最优选择。2.8.1台式机组装指南（1）明确需求与预算框架①基础学习型：主要进行编程（Python/Java/C++）、网页开发、文档处理、轻度数据库操作。预算可控制在4000-6000元。②进阶开发/AI入门型：需运行AndroidStudio、IntelliJIDEA等大型IDE，多开Linux虚拟机，进行数据分析、机器学习模型本地训练（需GPU）。预算建议6000-9000元。③高性能创作/深度AI型：涉及3D建模（Blender）、视频剪辑、大型项目编译、深度学习模型训练。预算需9000元以上。2.8.1台式机组装指南（2）核心配件选择要点①CPU（中央处理器）图左为通过软件CPU-Z检测出CPU的参数界面，右为如何识别CPU型号示意图。品牌与平台核心/线程数平台参考在“太平洋电脑网”的CPU天梯图或“京东”的商品页面上的对比。2.8.1台式机组装指南②主板●芯片组匹配：根据CPU选择。例如，Intel第13/14代非KCPU搭配B760主板；AMDRyzen7000系列搭配B650主板。B系列是性价比之选。●扩展接口：确保主板提供足够的PCIe插槽、M.2接口和USB接口，也要确认支持内存类型及最高频率。●品牌推荐：华硕、微星、技嘉。2.8.1台式机组装指南③内存●容量：16GB是起步，建议直接上32GB（16G×2套条）。运行多个IDE、虚拟机、Chrome浏览器标签和本地数据库时，32GB能保证流畅。AI开发建议32GB起。●规格：频率选择6000MHz或6400MHz的性价比型号，最好购买两根组成双通道。2.8.1台式机组装指南④显卡（GPU）。图为通过软件GPU-Z检测出两台计算机的显卡的参数界面。2.8.1台式机组装指南内置显与独显的选择：若只用于基础学习与图形编程则内置显卡或入门级独立显卡（如NVIDIAGTX1650、AMDRX6400）足以应付；若涉及AI、视频剪辑、3D图形等那就必须配置独立显卡。入门级AI学习可选RTX4060(8GB显存)；若计划训练更大的模型，RTX4070SUPER(12GB)或RTX4080SUPER(16GB)或以上，显存越大越好，能处理更大的模型和数据集。参考品牌：华硕、微星、技嘉、七彩虹等一线品牌的产品质量和售后更有保障。2.8.1台式机组装指南⑤存储●系统盘：必须选择NVMeM.2SSD，容量至少512GB，用于安装操作系统和常用软件，极大提升响应速度。●数据盘：可增加一块2TB或以上的大容量SATASSD或HDD，用于存放项目、资料、视频等。⑥显示器●关键参数：推荐27英寸2K（2560x1440）分辨率IPS面板显示器。更大的工作区域和更清晰的文字显示能极大提升效率。120HZ以上的高刷新率使用更流畅。●品牌参考：戴尔、飞利浦、AOC、华硕等。2.8.1台式机组装指南⑦其他关键配件●电源：整机稳定之基石。选择80PLUS金牌认证的知名品牌。功率需留足余量，中端配置建议650W-750W，高端配置建议850W。●机箱：选择风道设计良好的中塔机箱。注意兼容性：支持的主板尺寸、显卡长度、CPU散热器高度。2.8.1台式机组装指南经济学习型全能进阶型AI开发/高性能型CPUAMDR5/Inteli5(最新代)AMDR7/Inteli7(最新代)AMDR9/Inteli7/i9(最新代)内存16GBDDR532GBDDR532GB+DDR5显卡CPU集成显卡RTX4060或同级RTX4070Super或更高硬盘1TBN