極客時間出品的《深入淺出計算機組成原理》由徐文浩所作，徐文浩是bothub創始人，《深入淺出計算機組成原理》課程作者。本專欄課程將帶你掌握計算機體系全貌。
在計算機專業十餘門核心課程中，計算機組成原理是當之無愧的第一課。
《深入淺出計算機組成原理》課程背景
無論你想要向上學習計算機的底層知識，比如編譯原理、作業系統、體系結構，還是想要學習數位電路、數字邏輯等內容，都要先掌握計算機組成原理。這門課不僅能讓你對計算機體系有一個總綱的認識，當你選擇研究更深入的領域時也大有裨益。
那如何才能學會計算機組成原理呢？作為一名工程師，你應該明白，學習的關鍵是要搞懂原理、掌握本質、解決問題。而學習計算機組成原理，其實就是理解計算機是怎麼運作的以及為什麼要這麼運作，在此基礎上，我們才能又快又準地優化效能，提升效率。
《深入淺出計算機組成原理》作者介紹
徐文浩，bothub 創始人。畢業於上海交通大學計算機系，在 Trilogy Software 寫過大型企業軟體；在 MediaV 擔任技術總監，從零開始搭建支撐每天百億流量的廣告演算法系統；2015 年，加入拼多多，參與重寫拼多多的交易系統；2016 年底創辦 bothub.ai，通過自然語言處理技術，為走向海外的中國企業提供英語的智慧客服和社交網路營銷服務。
在他看來，學習計算機組成原理，就是通過指令、計算、CPU、儲存系統和 I/O，掌握整個計算機運作過程的核心知識點；通過拆解程式的執行過程，對計算機系統有一個全貌的瞭解。
因此，在這個專欄裡，他將結合自己多年的硬體研究成果和軟體開發經驗，通過硬體發展歷史和軟體開發案例，深入淺出地為你講解計算機組成原理的核心知識和典型應用，繼而幫你從源頭理解硬體原理和軟體架構的共通之處，洞悉效能問題的本質。
《深入淺出計算機組成原理》課程模組
專欄分三個模組，共 45 講。
入門篇
學習計算機組成原理，最關鍵的問題就是學什麼、怎麼學、有什麼用。因此這一模組會給你一張知識地圖，告訴你學習路徑，並提供“從多方面提升效能”這一最終目標的實現思路。
原理篇
這一模組將為你摘出計算機組成的五大部分（控制器、運算器、儲存器、輸入和輸出裝置）中，與當下開發最相關的知識和問題，從歷史視角講清楚“是什麼”，結合案例講清楚“怎麼做”。帶你搞懂計算機組成原理中最核心、最重要的內容。
應用篇
理解了計算機各個元件的運作之後，最後一個模組將手把手帶你實操。利用儲存器層次結構設計大型 DMP 系統，並通過 Disruptor，跟你一起感受 CPU 的風馳電掣，讓你真正學有所用。
《深入淺出計算機組成原理》課程目錄
入門篇
1.開篇詞丨為什麼你需要學習計算機組成原理？
2.馮+諾依曼體系結構：計算機組成的金字塔
3.給你一張知識地圖，計算機組成原理應該這麼學
4.通過你的CPU主頻，我們來談談“效能”究竟是什麼？
5.穿越功耗牆，我們該從哪些方面提升“效能”？
原理篇
指令和運算
6.計算機指令：讓我們試試用紙帯程式設計
7.指令跳轉：原來if…else就是goto
8.函式呼叫：為什麼會發生stack overflow?
9.靜態連結和ELF:為什麼Linux和Windows的應用不相容？
10.程式裝載：“640K記憶體”真的不夠用麼？
11.動態連結：程式內部的“共享單車”
12.二進位制編碼：“手持兩把錕斤拷，口中疾呼燙燙燙”？
13.理解電路：從電報機到閘電路，我們如何做到“千里傳信”？
14.加法器：如何像搭樂高一樣搭電路（上）？
15.乘法器：如何像搭樂高一樣搭電路（下）？
16.浮點數和定點數（上）：如何用有限的Bit表示更多的資訊？
17.浮點數和定點數（下）：深入理解浮點數到底有什麼用？
處理器
18.建立資料通路：指令+運算=CPU
19.面向流水線的指令設計（上）：_心多用的現代CPU
20.面向流水線的指令設計（下）：奔騰4是怎麼失敗的？
21.冒險和預測（上）：hazard是“危”也是“機”
22.冒險和預測（下）：今天下雨了，明天還會下雨麼？
23.異常和中斷：程式出錯了怎麼辦？
24.SIMD:如何加速矩陣乘法？
25. CISC和RISC:為什麼手機晶片都是ARM?
26.GPU:為什麼深度學習需要使用GPU?
27.FPGA、ASIC和TPU:計算機體系結構的黃金時代
28.分散式計算：如果所有人的大腦都聯網會怎麼樣？
29.理解虛擬機器：你在雲上拿到的計算機是什麼樣的？
儲存與I/O系統
30.儲存器層次結構全景：資料儲存的大金字塔長什麼樣？
31.區域性性原理：資料庫效能跟不上，加個快取就好了？
32.快取記憶體（上）：“4毫秒”究竟值多少錢？
33.快取記憶體（下）：你確定你的資料更新了麼？
34.理解記憶體：虛擬記憶體和記憶體保護是什麼？
35.輸入輸出裝置：我們並不是只能用燈泡顯示“0”和“1”
36.理解IO_WAIT: CPU和I/O是怎麼通訊的？
37.DMA:為什麼Kafka這麼快？
38.機械磁碟：Google早期用過的“黑科技”
39.函SSD硬碟：如何完成效能優化的KPI?
40.資料完整性（上）：硬體壞了怎麼辦？
41.資料完整性（下）：如何還原犯罪現場？
應用篇
42.設計大型DMP系統（上）：MongoDB並不是什麼靈丹妙藥
43.設計大型DMP系統（下）：SSD拯救了所有的DBA
44.理解Dismpto「（上）：帶你體會CPU快取記憶體的風馳電掣
45.理解Dismpto「（下）：不需要換擋和踩剎車的CPU,有多快？
46.總結與答疑
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