本文主要是介绍PC/MCU/SoC使用的计算机架构(Architecture)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 冯·诺依曼结构
冯·诺依曼结构（Von Neumann Architecture）是计算机系统的经典架构，由数学家约翰·冯·诺依曼在1945年提出。它的核心思想是程序存储器和数据存储器共享同一存储设备，程序和数据以相同的方式存储和访问。冯·诺依曼架构的主要特点包括：
- 单一存储器：存储程序指令和数据在同一个存储器中。
- 控制单元：通过程序计数器顺序执行指令。
- 数据路径：通过一个共享的总线，将数据和指令从存储器传输到处理器。
- 顺序执行：程序指令按顺序执行（除非有跳转指令）。
这种架构由于其简单、可行，成为了计算机设计的基石，并被广泛应用于早期计算机。
冯·诺依曼瓶颈
冯·诺依曼结构存在一个著名的问题，称为“冯·诺依曼瓶颈”。这是由于数据和指令通过相同的总线进行传输，导致在高并发情况下，数据和指令的访问速度无法满足处理器的需求，形成性能瓶颈。
2. 哈佛结构
哈佛结构（Harvard Architecture）是另一种计算机架构，最初用于早期的信号处理设备。与冯·诺依曼架构不同，哈佛架构将程序指令和数据分别存储在不同的存储器中，并使用独立的总线进行访问。这使得程序和数据的读取可以并行进行，从而提高系统性能。
哈佛结构的主要特点：
- 独立的存储空间：指令存储器和数据存储器彼此独立，彼此不共享。
- 并行数据与指令访问：可以同时从指令存储器读取指令，并从数据存储器读取/写入数据。
- 提高性能：减少了冯·诺依曼瓶颈带来的等待时间问题。
应用场景
哈佛架构主要应用于需要高效率和并行处理的场合，特别是嵌入式系统和**数字信号处理器（DSP）**等。
3. 其他架构
除了冯·诺依曼和哈佛结构，还有其他计算机架构被提出和研究，但并没有广泛应用于大多数通用计算设备中：
- 修正哈佛结构（Modified Harvard Architecture）：允许指令存储器和数据存储器独立，但可以共享数据。这种架构结合了冯·诺依曼和哈佛架构的优点，在现代处理器（如ARM和x86）中较为常见。
- 流处理器（Stream Processing Architecture）：用于并行处理大规模数据流，常见于图形处理单元（GPU）。
- 图灵机（Turing Machine）：理论计算模型，为计算理论提供了基础，但并不直接用于硬件设计。
4. 现代计算机架构
绝大多数现代计算机，包括桌面计算机、服务器、嵌入式系统、手机等，采用的是修正哈佛结构或一种混合架构。这种结构结合了哈佛架构的并行处理能力和冯·诺依曼架构的简易性，使得现代处理器既能高效并行处理数据，又能灵活编写程序。
5. 嵌入式 MCU 和 SoC 使用的架构
嵌入式MCU（Microcontroller Unit） 和 SoC（System on Chip） 通常采用的是哈佛架构或修正哈佛架构，尤其是常见的 8-bit、16-bit 和 32-bit 微控制器（如 ARM Cortex-M 系列）。原因如下：
- 高效的数据和指令访问：嵌入式系统往往要求实时处理输入数据，因此并行访问指令和数据显著提高了系统响应速度。
- 小型化和低功耗：嵌入式设备通常体积小、功耗低，需要简化的架构，而哈佛架构允许硬件逻辑简单化和并行化。
- 定制优化：SoC 可以根据具体应用需求，使用多种架构混合方案以满足性能、功耗和面积的平衡需求。
6. 为什么选择哈佛架构？优势是什么？
选择哈佛架构的原因主要基于其性能和功耗优势，尤其在嵌入式系统中，这些因素非常关键。
- 并行执行：指令和数据可以同时访问和处理，减少了处理器等待时间。
- 简单高效：由于指令和数据路径是分开的，系统设计更加简单，能够优化执行效率和降低复杂度。
- 适合实时系统：哈佛架构允许在短时间内高效处理数据输入，非常适合对时间敏感的任务，例如传感器数据采集和处理。
7. 总结
- 冯·诺依曼结构：通用、经典架构，但存在“冯·诺依曼瓶颈”。
- 哈佛结构：数据和指令独立存储和访问，性能更高，尤其在嵌入式系统和信号处理场景中有广泛应用。
- 修正哈佛结构：结合了冯·诺依曼和哈佛架构的优点，广泛应用于现代通用计算机和处理器中。
- 嵌入式MCU和SoC：大多数嵌入式系统采用哈佛或修正哈佛架构，因其在并行处理、效率和实时性上的优势。
这种架构之所以被广泛应用，是因为它能在嵌入式系统中实现高效、低功耗、实时响应等特性，正好满足了现代电子设备的需求。
这篇关于PC/MCU/SoC使用的计算机架构(Architecture)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
