多核吞吐 CPU 小教室:為什麼核心變多,工作不一定更快?
從照片轉檔出發,分清單張延遲、整批加速與服務吞吐。用算例理解平行工作、Amdahl、共享瓶頸與成本,再檢查 AI 工作流、RISC-V 和需求反彈的適用條件。
CPU CLASSROOM
同樣時脈為什麼速度不同?加了核心,工作為什麼仍在等?從具體例子理解 CPU、資料與平行工作,再依興趣閱讀 Arm、RISC-V 與設計選修。未完成課程會明確標示規劃中。
CPU CLASSROOM · COURSE MAP
同樣一項工作,換了 CPU 或增加核心,為什麼速度不一定跟著變?跟著 MY 老師與 MY 機器人,先看工作在哪裡等待,再理解核心與資料如何合作。每課用具體例子說明機制、代價與適用條件。

第一次閱讀,可先從已提供的單核、多核與 Cache 課程建立直覺。完整規劃則用前六課打好效能與平行工作的基礎,再依先修條件選擇記憶體、Arm 或 RISC-V 支線。路線中的規劃中課程尚無正文,不需要把 26 課都讀完才能開始。
26 LESSONS · 5 STAGES
22 課觀念與分析+4 課設計選修。已有內容可直接閱讀;規劃中課程會逐課製作,題目與順序仍可調整。
單元 01 · 1–6
從第一課的 CPU 工廠出發,理解單核、多核、SIMD 與 SMT,再學會公平量測。
單元 02 · 7–12
先追蹤資料放在哪裡、如何被讀取,再看多核心副本如何交接。把記憶體順序、遠近距離與能源成本接回同一項工作的選擇。
單元 03 · 13–17
先分清指令規則與實作,再讀 Arm 家族、A64 與向量,最後用 x86 看另一種前端設計。
單元 04 · 18–22
從開放標準到實際程式、特權系統與向量,再回到同一份軟體如何跨平臺運作。
單元 05 · 23–26
想動手的讀者可從教學子集建立小 CPU,加入管線、驗證,再量化設計取捨。沒有 RTL 背景也能先做紙上推演。
從照片轉檔出發,分清單張延遲、整批加速與服務吞吐。用算例理解平行工作、Amdahl、共享瓶頸與成本,再檢查 AI 工作流、RISC-V 和需求反彈的適用條件。
從資料等不到、多核心副本不同步的例子,理解 Cache、MESI、Snoop 與 Directory 如何合作,再看 False Sharing、記憶體順序與 CXL 的限制。
兩顆 CPU 都標示 3GHz,為什麼完成同一份工作卻快慢不同?從工廠產線的例子出發,理解 IPC、分支預測、亂序執行與記憶體等待,再學會判斷規格表沒有告訴你的效能差異。