这是我给生物专业的博士们介绍IT业基本概念的一个PPT。IT业是一个热闹的行业，基本上每个月都有新技术，新名词出现，什么是这个行业这个学科的大根、大本？只有从历史出发，“重走长征路”理清那些最原始最朴素的思想才能有所发展创新吧，从其他行业进入这个行业(或者要完成学科的集成融合)也才能不是只看热闹吧。

硅的提纯制造工艺，我们国家还没有掌握，有了CPU的设计版图还要到台湾去流片。其实我们在装备制造业链条中我们很多东西不能生产，这大大的阻碍了科技研发。怀念六七十年代，人人几乎都可以买到一些电阻、电容等等自己去组装收音机，收音机可是当时的高科技产品呀。实际上两弹一星和神七的很多技术基础也是那时候搞出来的。

场效应管象一个水阀门一样，把电子从两个绿色的方块中间推开，电路断；把电子从底部吸引到两个绿色中间搭桥则电路通。这个水阀门简称门电路，P(postive)表示正，N(negative)表示负，M—金属 O—氧化物 S—半导体 图中红蓝白三个东西。
单用NMOS或单用PMOS也能完成数字逻辑，但是静态功耗不是0，就是说不用也耗电。在大规模集成电路情况下，这点尤其不能容忍。曙光集群一天的电费可是以万元计的。所以用NMOS和PMOS组成CMOS，C是互补的意思P永远接正极，N接地，静态功耗为0.

数字逻辑，布尔代数的运算可以在二进制下实现很多组合。

1930年左右数学家图灵提出了串行状态的计算和存储的模型（是一个数学的可计算性问题），计算机的方向有了，物理就剩下解决集成电路如何运算，如何存储的问题了。加法是最基本的，再复杂的运算也可以归结到加法，实变函数是y轴上的积分，还可以归到加法。其他很多可以用级数、连分数逼近的值计算机就更拿手了。ENAIC是世界上第一台计算机，但是还要有人推最后一把，因为运算和存储解决了，但程序指令还是外部人工用纸带输入的，这个速度太慢了，不解决的话计算机就会夭折。这时冯诺依曼加入了ENAIC团队，他把指令当作数据一样存储起来，读指令——执行——读指令。。。。。自动完成。计算机终于实用化了。当然这个存储程序的思想不是冯诺依曼首先提出的，在图灵之前就有，图灵本人也提过。

我们知道电是不好存贮的，用自反馈实现存储真是一个天才的想法！

其实最需要加和跳转就好了。CPU设计在体系结构方面为了更快的速度又衍生出很多奇思妙想，比如多级流水、乱序发射、动态调度、转移猜测等。它最大程度利用有效运算能力，保证指令进去时和最后出来时有序就行了，中间执行序允许在不影响结果的情况下打乱，当然有时打乱是错误的，但它有机制回退到原处。通用CPU有一个评定的标准SPEC是一套程序，有编译器，图形处理，浮点运算看运行效果来给CPU打分。所以通用CPU设计要权衡的因素很多，有时CPU中cache占的面积和运算单元的面积不相上下。这就如同排兵布阵一样，“运用之妙，存乎一心”。

FPGA的设计需要了解verilog，SystemC等。注意Verilog是描述语言和我们一般的C语言不同，不要在里面for，他是并行的就是一下全部执行，而C语言是串行的。这些描述和硬件的排布关系很大。不过随着SystemC等发展软件工程师和硬件工程师之间的鸿沟正在磨平。要学的话最好有相关设备，学电脑都知道要买电脑，这个学硬件，光有书效果不好。

验证和设计是一体的两面，因为芯片验证不到位，欧洲掉过火箭，Intel赔过几十亿美元。

层层的封装往往使人忘了来时路，社会大分工下的人们只能看到细枝末节吗？歧路亡羊尤可叹。BTW，现在有了VMware server可以用GDB远程调试linux内核，学习操作系统就方便多了。

编译器转化的汇编人看不懂了吧，但是注意有很多add,mov吧，其实还是归结到前面的加法器。

理解人的语言？那是机器吗？那是人！人工智能的永恒悖论。

但是在简化的计算机语言中我们还是可以实现的，如上下文无关文法。

1.小明放学回家了，他已经不在了。

2.小明去世10年了，他已经不在了。

后半句“他已经不在了”意思不同，因为和上半句有关，机器语言不允许这种情况，叫上下文无关文法，而上下文有关文法中“他已经不在了”这段可以是一段话，也可以是空集。当选空集时，就是上下文无关文法了。

而编译原理教材上来就告诉你乔姆斯基2型(无关)文法属于乔姆斯基1(有关)型文法，也不介绍乔老原始和朴素的思想过程，你很容易糊涂，我无拘无束的(无关)，还属于你有限制多多的了(有关)？











编译器是用了一个超复杂的数据结构，而操作系统是用了一大批较简单(也有复杂的)的数据结构，总之都是数据结构了。数据结构和算法是一体的两面，树、图等复杂的结构配合复杂的算法。但是也有实现有两个路线，现在主流的语言基本是队列、树、图、分别定义使用。但是相Lisp这样的语言只有一个广义表，List因为这个列表本身内部的元素可以又是列表，有嵌套，所以它一种就可以实现树、图等所有的结构了。

开个玩笑，聪明人学不好数据结构。因为聪明人他总是用人的思维，还是人的思维中难度最大的，哪里能容忍你电脑把好好的并行的东西，硬拗到串行硬件上，然后再通过栈等的延迟来回到假并行。艺术家学数据结构能把他委屈死。



这里挂一漏万地提到了计算机学科的各个领域，整篇语言粗陋而且学术上也很不严谨，但是目的在于帮助初学者在心中建立一个计算技术大厦的整个体系——从沙到人工智能。我们希望教材要有体系，语言要严谨，但绝不能空洞乏味，更不能割裂知识与其原创者直觉之间的联系。

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