什么是指令集

计算机上的任何程序最终要编译成一条条指令才能让CPU识别并执行，指令集是指CPU能执行的所有指令的集合，每一指令对应一种操作，CPU依靠指令来计算和控制系统，指令执行能力是衡量CPU性能的重要指标，指令集也与CPU效率有密切关系。CPU都有一个基本的指令集，比如说目前英特尔和AMD的绝大部分处理器都使用的是X86指令集，因为它们都源自于X86架构。

1978年6月8日，Intel发布了新款16位微处理器“8086”，也同时开创了一个新时代：x86架构诞生了。x86指的是特定微处理器执行的一些计算机语言指令集，定义了芯片的基本使用规则。

为什么会有扩展指令集

无论CPU有多快，X86指令也只能一次处理一个数据，这样效率就很低下，毕竟在很多应用中，数据都是成组出现的，比如一个点的坐标（XYZ）和颜色（RGB）、多声道音频等。为了提高CPU在某些方面的性能，就必须增加一些特殊的指令满足时代进步的需求，这些新增的指令就构成了扩展指令集。

扩展指令集的演变过程

英特尔在1996年率先引入了MMX（Multi Media eXtensions）多媒体扩展指令集，也开创了SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）指令集之先河，即在一个周期内一个指令可以完成多个数据操作，MMX指令集的出现让当时的MMX Pentium处理器大出风头。

SSE（Streaming SIMD Extensions，流式单指令多数据扩展）指令集是1999年英特尔在Pentium III处理器中率先推出的，并将矢量处理能力从64位扩展到了128位。

在Willamette核心的Pentium 4中英特尔又将扩展指令集升级到SSE2（2000年），而SSE3指令集（2004年）是从Prescott核心的Pentium 4（第一次接触电脑时就是奔4）开始出现。

SSE4（2007年）指令集是自SSE以来最大的一次指令集扩展，它实际上分成Penryn中出现的SSE4.1和Nehalem中出现的SSE4.2，其中SSE4.1占据了大部分的指令，共有47条，Nehalem中的SSE4指令集更新很少，只有7条指令，这样一共有54条指令，称为SSE4.2。

2007年8月，通用CPU领域Intel友商AMD抢先宣布了SSE5指令集(SSE到SSE4均为英特尔出品)，英特尔当即表示不玩SSE了也不再支持SSE5。

AVX出现了

2008年3月Intel宣布Sandy Bridge微架构将引入全新的AVX指令集，同年4月公布AVX指令集规范，随后开始不断进行更新，业界普遍认为支持AVX指令集是Sandy Bridge最重要的进步，没有之一。

其中AVX全称是Advanced Vector Extension，高级矢量扩展，什么是矢量？学过矩阵论的也应该知道，学过线性代数的也应该知道，高中物理里面也会提到：方向+大小的三维或四维标量组合，一般常用N维矩阵表示，计算机编程中就是用数组来表示。

AVX指令集“借鉴”了一些AMD SSE5的设计思路，进行扩展和加强，形成一套新一代的完整SIMD（上文提到过，单指令多数据）指令集规范。

在2010年4月的IDF2010上，英特尔演示了AVX的应用，在两个不同平台上动态跟踪刘翔运行服上的五星红旗，结果显示，支持AVX的系统视频跟踪的用时为14秒，比不支持AVX的系统快了21秒，性能提升了60%以上。最后AMD为了不让广大程序员精神分裂，无奈宣布支持AVX。

英特尔AVX指令集主要在以下几个方面得到扩充和加强：

  • 支持256位矢量计算，浮点性能最大提升2倍
  • 增强的数据重排，更有效存取数据
  • 支持3操作数和4操作数，在矢量和标量代码中能更好使用寄存器
  • 支持灵活的不对齐内存地址访问
  • 支持灵活的扩展性强的VEX编码方式，可减少代码。

（回忆一下计算机专业的理论基础课计算机组织结构、汇编语言吧）

比SSE4浮点性能最大提升了2倍。

在2011年发布的AVX2则在此基础上加入了以下新内容：

  • 整数SIMD指令扩展至256位
  • 2个新FMA单元及浮点FMA指令
  • 离散数据加载指令“gather”
  • 新的位移和广播指令

用人话说就是，整数和浮点计算理论性能又翻倍了，这个世界变化太快发现计算机专业的人不学习真的不行啊

2013年，英特尔正式发布了AVX-512指令集，和之前的 AVX/AVX2一样（只是为了迷惑大家，用位数512命名下一代），AVX-512（个人觉得也可以叫AVX3）是一组新的指令集，都属于向量运算指令，将指令宽度进一步扩展到了512bit，相比AVX2在数据寄存器宽度、数量以及FMA单元的宽度都增加了一倍，所以在每个时钟周期内可以打包32 次双精度和 64 次单精度浮点运算，或者8个 64 位和16个 32 位整数，因此在图像/音视频处理、数据分析、科学计算、数据加密和压缩以及人工智能/深度学习等密集型计算应用场景中，会带来前所未有的强大性能表现，理论上浮点性能翻倍，整数计算则增加约33%的性能。

支持的数据宽度更大了。更大数据宽度的向量指令一直(在深度学习流行起来以前) 被用于加速各种实际运算，例如多媒体编解码、加密解密和数值运算等。用英语说就是：
Intel® AVX-512 is a set of new instructions that can accelerate performance for workloads and usages such as scientific simulations, financial analytics, artificial intelligence (AI)/deep learning, 3D modeling and analysis, image and audio/video processing, cryptography and data compression.

比较巧的是近期兴起的深度学习也刚好需要这类运算和需求，所以 AVX-512 乘着深度学习的东风不断发展壮大，目前AVX-512逐步全面普及，但CPU支持最新指令集，并不表示你的商业软件和科学计算算法能够有效利用。

为什么不出AVX-1024或下一代其他名字的指令集呢，个人觉得Intel也不用太着急，毕竟AMD在Intel发布AVX2的6年后才在Zen2中引入，而国内的自主可控CPU，还有很多值得国人深思的问题，好在国家战略层面已经认识到了这个问题！

总体来讲，结合核数的增加，这么多年下来计算机计算速度的增加依然遵循着摩尔定律。

摩尔定律:当价格不变时,集成电路上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18个月翻两倍以上。

更为恐怖的是：反摩尔定律

就是反过来看摩尔定律。一个IT公司如果今天和18个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。IT届把它称为反摩尔定律。