通用计算机器

还是下面这句话：

将固定的资源在所有使用者中分配，而不是为每一个使用者分配固定额度的资源。

还是那个简单的倒换，通用计算机就设计出来了。

人们就意识到内存和CPU之间的总线成了瓶颈，于是人们拼命缩短这条总线的长度，甚至将内存控制器封装进CPU内部。无论怎么折腾，CPU和内存依然内外两隔，沟通媒介始终存在。

人们把锅甩给了冯诺依曼体系，甚至图灵机。对，就是那条纸带和会移动的机器头，它们始终内外两隔。

这种分离带来的二者之间的沟通损耗是回避不了的，但也正是这种分离，让图灵机变得通用。

把一个计算组件定义为输入，计算，输出三部分是合适的，比如一个加法组件，输入是两个数，计算是将两个数累加，输出则是累加的结果。

若要完成一个计算，有两个选择：

• 在空间展开，彼此互联的不同计算组件负责实现不同的计算部分。
• 在时间展开，同一个计算组件在不同时间被不同的计算步骤复用。

以(1+2+3)x4x5为例：

结果都一样，不同在于，在时间展开，可以针对步骤进行编程，而步骤可以随时记录，改写，擦除，这便是软件之所以软之处，而在空间展开，则必须针对不同的计算部分对计算组件硬连线，一旦连线完成，想改写是很难的。

思考一下通用机器，想象图灵机那根无限的纸带，若按照空间展开的方式，则是不可能实现的。无穷的纸带映射到空间，则需要无穷的面积来布置无穷的计算组件，且每一个单独的任务都需要重新部署一个新的平面。

图灵机之前，所有机器都是空间展开的，特定的机器只能完成特定的任务，机器的每一部分组件对应任务的特定部分工作，任务越复杂，这种机器体积就会越大。图灵机的创举在于将任何任务拆分成了时间轴上的步骤，每一个步骤完成一个元任务，任务越复杂，步骤就越多，所需的时间就会越久。

对于复杂任务，图灵机之前是占地方，图灵机之后是花时间。

与占地方相比花时间，时空抵消，似乎没什么稀奇，图灵机不一般之处在于可编程。硬件固定，通过对步骤编程，不同任务执行的时间不同，这便是通用机器的本质了。

人们似乎倾向于对时间容忍而不是对空间容忍，可能因为变化在时间中更容易发生，而在空间中则不易，而编程就是在应对变化。

现实永远不理想，有时我们需要空间展开的方式，比如并行计算。如果我们希望1+2+3+4更快地进行，并联两个加法器分别执行1+2和3+4，再串接一个加法器执行二者累加显然要比在通用机器串行执行更快。

这也是当前各种反CPU的方向，宏观层面上，各种Offload希望在CPU之外自己搞事，此外存内计算也是一个方向，无论哪种方式，都是试图将CPU在时间轴展开的工作重新在空间展开，而这种方式其实是通用计算机出现之前的唯一选择，并不稀奇。

最后，我们来看看那个熟悉的倒换到底是什么。

将计算组件看作计算机器的资源，有两种选择：

• 为计算的每一个步骤(或称作部分)分配特定的计算组件。
• 计算的所有步骤分时使用(并发)固定的计算组件。

显然，上述第二种方式，就是通用计算机，通用计算机实际上是一种分时并发机器。

万事都是想通的，微内核和端到端原则有关，图灵机和时间空间倒换有关，很多人不信，也不知道这些意味着什么，简单记录一点，说不定以后设计一个新的系统时这种思想用得着。

浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。