琢磨了好幾天，也不知道公眾號第一篇正式文章應(yīng)該怎么寫?，F(xiàn)在很后悔在朋友圈高調(diào)公開公眾號，還竟敢宣稱有15年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，大家不要信以為真，其實(shí)不過是一年經(jīng)驗(yàn)重復(fù)了十幾年而已。連知乎的小朋友都知道問問題的正確姿勢，我真是有些汗顏。

言歸正狀，萬事開頭難，現(xiàn)在騎虎難下，也只好勉力為之。在這里想先介紹些今后文章經(jīng)常會涉及的一些指標(biāo)概念，希望能達(dá)成基本的共識，到時候交流起來會方便些。

Lateny和Throughput

1 延遲（latency），完成一個任務(wù)所需要的時間。

2.吞吐量（throughput），單位時間完成的任務(wù)量。

體系結(jié)構(gòu)大神David.A.Patterson在他的著作《計(jì)算機(jī)組成和設(shè)計(jì)》用洗衣過程來做譬喻。洗衣過程由清洗，烘干，折疊，收納四個環(huán)節(jié)組成，每個環(huán)節(jié)耗時30分鐘，所以每次洗衣任務(wù)的latency是2個小時，沒有優(yōu)化以前，8個小時的完成4次洗衣任務(wù)，所以throughput只有0.5。

經(jīng)過流水線改造以后，效率得到改善，雖然每次洗衣還是花費(fèi)2小時，但單位時間完成的任務(wù)量大大提升，4次洗衣任務(wù)只花了3.5個小時。

我們可以把生活常識映射到處理器的流水線（Pipeline）設(shè)計(jì)，處理器的指令Pipeline通過實(shí)現(xiàn)指令級的并行（Instruction Level Parallelism）來提高throughput。這種ILP的優(yōu)化對碼農(nóng)們就是免費(fèi)的午餐，躺著程序性能就上去了。

另外，如下圖，我們也可以通過多核CPU或者內(nèi)置很多計(jì)算單元的GPU來提高程序整體的性能（throughput），這種優(yōu)化屬于線程級并行（Thread Level Parallelism）。相比ILP，TLP對碼農(nóng)不太友好，不再供應(yīng)免費(fèi)的午餐，我們需要編寫多線程程序，甚至通過專門的接口（CUDA/OpenCL）讓CPU/GPU忙碌起來，才能得到性能的提升。

第一篇先寫到這兒了，再長就沒人看了，接下來會介紹其它幾個重要概念。
編輯：lyn