计算机体系结构，是对计算机系统软、硬件交互逻辑与资源组织方式的抽象描述。它以冯·诺依曼结构为基石，围绕“运算、存储、控制、输入输出”四大核心模块，构建起系统高效运行的底层框架。理解体系结构，本质是解码指令流如何驱动数据流，以及硬件资源如何为软件执行提供支撑的逻辑链条。
存储系统遵循“金字塔式分层”设计，从高速缓存（Cache）、主存（RAM）到辅存（磁盘/SSD），容量递增、速度递减。时间局部性（近期访问数据再访概率高）与空间局部性（相邻数据访问关联强），驱动Cache映射（直接、组相联、全相联）与替换算法（LRU、FIFO）的优化，平衡存储成本与访问效率。
复杂指令集（CISC）以单条指令完成多操作为特征（如x86架构），适配通用计算场景；精简指令集（RISC）聚焦指令流水线化，通过固定指令长度、Load/Store架构（如ARM、MIPS），提升时钟周期利用率。二者演进印证：指令集设计需在硬件复杂度与软件编程效率间寻平衡。
单核性能逼近功耗墙后，多核并行（SMP、NUMA架构）与异构计算（CPU+GPU/FPGA协同）成为方向。超标量、超流水线技术挖掘指令级并行（ILP），多线程技术（如Hyper-Threading）利用线程级并行（TLP），而众核架构（如ARM Neoverse）则向数据级并行（DLP）纵深突破，适配AI、大数据等算力密集场景。
从冯·诺依曼瓶颈（存储与运算速度不匹配）到存储墙、功耗墙的制约，体系结构演进始终围绕“效率”与“瓶颈”博弈：
性能优化本质是架构级资源调度：通过Amdahl定律量化并行加速比，用Gustafson定律拓展可并行任务规模；功耗优化依赖动态电压频率调节（DVFS）与异步电路设计，平衡算力输出与能源消耗。架构设计需前置负载特征分析（如IO密集型、计算密集型），匹配存储带宽、计算单元数量与互连拓扑。
不变的是“资源高效组织”的核心逻辑——如何让指令流、数据流在硬件载体上以最低延迟、最高能效流转；变化的是技术边界与应用需求的倒逼——从通用计算到异构协同，从冯·诺依曼范式到存算一体的探索，体系结构始终在“适配场景”与“突破极限”中螺旋上升。掌握其底层逻辑，方能透视芯片、服务器乃至分布式系统的设计本质。