计算机的工作原理(基于机器指令的分析)

本文以IA32体系结构的Ubuntu系统为例,详细介绍了计算机的工作原理,包括冯·诺依曼结构、单任务计算机的基本工作流程和基于指令的分析。通过GCC编译过程,展示了从C代码到汇编代码的转换,并通过汇编代码分析了函数调用、栈操作等机器指令的执行过程,帮助读者深入理解计算机如何执行程序。

计算机是怎么样工作的

实验环境:IA32体系结构,Ubuntu 12.04操作系统

一 单任务计算机的工作

1.1.宏观上的工作原理

1.11冯·诺依曼结构

      要想知道计算机是怎样工作的,那么首先对于计算机的结构的了解是必不可少,冯·诺依曼结构奠定了现代计算机的基本结构。如图1所示。



图1冯·诺依曼结构

1.12基本工作原理

        按照冯·诺依曼存储程序的原理,计算机在执行程序时须先将要执行的相关程序和数据放入内存储器中,在执行程序时CPU根据当前程序指针寄存器的内容取出指令并执行指令,然后再取出下一条指令并执行,如此循环下去直到程序结束指令时才停止执行。那么我们就可以将计算机的工作过程简化成如下图2所示。


图2 计算机基本工作原理

         程序计数器,在IA32中通常称PC,linux中寄存器eip存储将要执行的下一条指令在存储器中的地址,通过图2可知,计算机通过这样不断的取指令并且去执行。

1.2基于指令的分析

        由上述分析可知,计算机是通过执行机器指令来维持整个计算机的工作,IA32的机器代码与原始C代码相差很大,一些通常对C语言程序员隐藏的处理器状态是可见的,比如程序计数器、整数寄存器等。下面我就通过分析机器指令来了解计算机的工作过程。

         当我们用高级语言编程的时候,机器屏蔽了程序的细节即机器级的实现,GCC C编译器可以以汇编代码的形式产生输出,汇编代码是机器代码的文本表示,非常接近于机器代码,所以我们可以通过研究汇编代码来分析计算机的工作过程。

分析的C代码示例如下所示:

int g(int x)
{
return x+3;
}
int f(int x)
{
return g(x);
}
int main(void)
{
return f(8)+1;
}

1.21 GCC的工作过程

         在分析汇编代码之前,首先来了解一下GCC的工作过程,从高级C程序文件到可执行目标文件的过程如图3所示。


图3 GCC工作过程

总共分为四个步骤,分别是:

(1)预处理阶段

gcc -E -o example.cpp  example.c

(2)编译阶段

从预处理阶段开始:gcc -x cpp-output -S -o example.s  example.cpp

### 计算机原理中的求根操作 在计算机原理中,使用机器指令实现求根操作涉及多个层面的理解和技术细节。为了更好地解释这一点,先理解不同类型的指令及其作用。 机器指令是直接由CPU执行的一组命令,每条指令都对应着特定的操作码和可能的操作数[^1]。对于复杂的数学运算如平方根计算,现代处理器通常内置有专门用于此类浮点运算的单元(FPU),这些单元能够高效处理包括加法、减法、乘法以及除法在内的基本算术运算,并支持更高级别的函数比如指数、对数乃至开方等特殊功能[^2]。 当需要利用机器指令来实现求根(例如平方根)时,具体过程取决于所使用的硬件平台和支持特性: #### 对于具备FPU并提供专用SQRT指令的情况 如果目标架构提供了针对浮点数平方根计算的支持,则可以直接调用相应的机器指令任务。以下是基于x86体系结构的一个简单例子,展示如何加载一个双精度浮点数值到寄存器顶并通过`FSQRT`指令获取其正平方根的结果: ```assembly ; 假设数据段已定义了一个名为value的double变量存储待求解值 fld value ; 将内存位置value处的数据压入ST(0) fsqrt ; ST(0)=sqrt(ST(0)) fstp result ; 弹出并将结果保存至result变量 ``` 上述代码片段展示了最基础的方式之一,在拥有适当硬件加速的情况下快速获得精确度较高的近似解。 #### 缺乏原生支持的情形下采用算法模拟的方法 然而并不是所有的嵌入式系统或早期RISC型处理器都会配备完整的数学协处理器接口或是内建这样的复杂逻辑电路;此时就需要依靠软件层面上精心设计的迭代方法来进行逼近式的估算工作。牛顿拉夫森(Newton-Raphson)迭代法是一种常用的选择,它可以通过重复修正猜测值逐步趋近真实答案直到满足预设误差范围为止。下面给出一段伪汇编风格描述该思路的过程: ```pseudoasm load initial_guess into R1 ; 初始化估计值 loop_start: load constant_two into R2 ; 加载常量2准备后续计算 divide R1 by input_value store quotient in R3 ; Q=R1/X add R3 to R1 ; T=Q+X/R1 multiply R2 with half_of_T storing product back into R1 ; 更新新的估计值为(T/2)=(Q+(X/Q))/2 check_convergence: ; 判断是否收敛 if difference_between_successive_estimates is small enough goto end_loop goto loop_start ; 否则继续循环改进估值 end_loop: store final_result from R1 ; 输出最终得到的平方根 ``` 此流程图并非实际存在的汇编码而是用来形象化表达一种通用策略——即通过不断调整当前假设直至达到满意的精度水平。值得注意的是,这类纯软实现往往伴随着性能上的牺牲,因此除非必要一般建议优先考虑硬固件提供的解决方案。
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