หน่วยประมวลผลกลางแบ่งออกเป็น 2 หน่วยย่อย คืออะไรบ้าง

VGA Ẻ 2D ����Ѻ�ҹ�����ҷ���� ��˹ѧ�ѧ�ŧ��Ѻ
VGA Ẻ 3D SLI �����ѡɳЪͧ��ù��ҵ�;�ǧ�ѺẺ 2D �����������ö��ҹ 3D ��բ��
VGA Ẻ 3D ��������� 2D ���㹡������ǡѹ �Ѩ�غѹ��ǹ�˭����Ẻ���������� ���������Ѻ����������� 3�Ե� ���ҤҤ�͹��ҧᾧ�����ҡ �������� 3 �����˭� � �������ѹ��ͧ͢ 3dfx, �ͧ TNT ��� Savage
VGA Ẻ TVin TVout ���� Option �����������������������ö����ѭ�ҳ�Ҿ�͡ TV ����� ) เป็นอุปกรณ์หลักในการประมวลผล เพื่อหาผลลัพธ์หรือสารสนเทศตามที่ผู้ใช้ต้องการ เช่น การคำนวณ การเปรียบเทียบ การเรียงลำดับ การจัดกลุ่ม เป็นต้น ดังนั้นการประมวลผลของเครื่องคอมพิวเตอร์จึงเปรียบเสมือนสมองของมนุษย์ที่สามารถคิดวิเคราะห์ เพื่อหาผลลัพธ์ หรือสารสนเทศที่ต้องการได้ ซีพียูของเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลจะถูกบรรจุในชิปที่เรียกว่า ไมโครโพรเซสเซอร์ (microprocessor)

                ซีพียูทำหน้าที่ควบคุมการทำงานและประมวลผลข้อมูลนำเข้า (input device) เพื่อให้สามารถเก็บหรืออ่านผลลัพธ์ได้ ถ้าซีพียูมีความเร็วมากการประมวลผลก็จะทำได้เร็วขึ้น

                ความเร็วของซีพีจะถูกควบคุมโดยสัญญาณนาฬิกา (clock signal) ซึ่งเป็นตัวให้จังหวะการทำงานเหมือนกับจังหวะการเล่นดนตรี หน่วยวัดความเร็วของสัญญาณนาฬิกาดังกล่าว เรียกว่า เฮิรตซ์ (hertz : Hz) เทียบเท่ากับ ๑ ครั้งต่อวินาที โดยปกติ ซีพียูจะมีการทำงานที่เร็วมาก ขึ้นอยู่กับรุ่นของซีพียูและสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาสำหรับแต่ละรุ่น หน่วยวัดความเร็วของซีพียูที่พบเห็น เช่น

๑,๐๐๐,๐๐๐ ครั้งต่อวินาที หรือ 1 Megahertz (1 MHz)

๑,๐๐๐,๐๐๐,๐๐๐ ครั้งต่อวินาที หรือ 1 Megahertz (1 MHz)

                หน่วยประมวลผลกลางแบ่งออกเป็น ๒ หน่วย คือ หน่วยควบคุม และหน่วยคำนวณและตรรกะ

๑)      หน่วยควบคุม (control unit) ทำหน้าที่ควบคุมการปฏิบัติงานของหน่วยอื่นๆ ของระบบคอมพิวเตอร์ ให้ทำตามชุดคำสั่งที่ป้อนเข้าสู่คอมพิวเตอร์

๒)     หน่วยคำนวณและตรรกะ (arithmetic – logic  unit) ทำหน้าที่เปรียบเทียบคำนวณและปฏิบัติการทางตรรกะ

  

        นอกจากนี้ ซีพียูยังมีองค์ประกอบสำคัญ ๒ องค์ประกอบคือ เรจิสเตอร์ และบัส

 เรจิสเตอร์ (register) เป็นหน่วยจัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง ทำหน้าที่จัดเก็บข้อมูลหรือชุดคำสั่งไว้ชั่วคราวในระหว่างการประมวลผลของซีพียู เรจสเตอร์ในซีพียูมีหน้าที่การทำงานที่แตกต่างกันไป เช่น ตัวนับระบุตำแหน่งคำสั่ง (

              หน่วยความจำสำหรับเก็บข้อมูลและคำสั่ง (Data & Programming Memory) หรือที่เรียกว่า แรม (RAM; Random Access Memory) เป็นหน่วยความจำที่สามารถเก็บข้อมูล และคำสั่งจากหน่วยรับข้อมูล แต่ข้อมูลและคำสั่งเหล่านั้นสามารถหายไปได้ เมื่อมีการรับข้อมูลหรือคำสั่งใหม่ หรือปิดเครื่อง หรือกระแสไฟฟ้าขัดข้อง หน่วยความจำแรม เป็นหน่วยความจำที่สำคัญที่สุดของคอมพิวเตอร์  จำเป็นจะต้องเลือกซื้อให้มีขนาดใหญ่พอสมควร  มิเช่นนั้นจะทำงานไม่สะดวก   แรมในปัจจุบันแบ่งได้เป็น

            ซีพียูทำหน้าที่ควบคุมการทำงานและประมวลผลข้อที่ได้รับจากอุปกรณ์รับข้อมูล input device ตามคำสั่งต่างๆ ในโปรแกรม  ที่เตรียมไว้และส่งต่อไปยังอุปกรณ์แสดงผล output device เพื่อให้สามารถเก็บหรืออ่านผลลัพธ์ได้ถ้าซีพียูยิ่งมีความเ็ร็วมากจะยิ่ง ประมวลผลได้เร็วขึ้น ความเร็วของซีพียูจะถูกควบคุมโดยสัญญาณนาฬิกา (system clock)  ซึ่งเป็นตัวให้จังหวะการทำงานเหมือนกับจังหวะของการเล่นดนตรี   หน่วยวัดความเร็วของสัญญาณนาฬิกาดังกล่าวเรียกว่า   เฮิร์ตซ์ Hertz: He ซึ่งเทียบเท่ากับ 1 ครั่งต่อวินาที โดยปกติแล้วซีพียูจะมีการทำงานที่เร็วมาก ทั่งนี้ขึ้นอยู่ กับรุ่นของซีพียู     หน่วยประมวลผลกลางแบ่งออกเป็น 2 หน่วย ดังนี้ 

2. หน่วยคำนวณและตรรกะ (Arithmetic and Logical Unit : ALU)

หน่วยคำนวณและตรรกะ หรือที่เรารียกอีกอย่างหนึ่งว่า ALU ซึ่งวงจรนี้จะทำหน้าที่หลัก 2 อย่างคือ

1. ทำหน้าที่ด้านตรรกะ คือ การเปรียบเทียบ ได้แก่ เท่ากับ ไม่เท่ากับ มากกว่า น้อยกว่า มากกว่าหรือเท่ากับ น้อยกว่า หรือเท่ากับ
2. ทำหน้าที่เป็นเครื่องคิดเลขคำนวณ บวก ลบ คูณ หาร

โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) คือ การสร้างคอมพิวเตอร์ที่จำลองเอาวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ หรือทำให้คอมพิวเตอร์รู้จักคิดและจดจำในแนวเดียวกับโครงข่ายประสาทของมนุษย์ เพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์ฟังภาษามนุษย์ได้เข้าใจ อ่านออก และรู้จำได้ ซึ่งอาจเรียกได้ว่าเป็น “สมองกล”

โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) หรือที่มักจะเรียกสั้น ๆ ว่า โครงข่ายประสาท (Neural Networks หรือ Neural Net) เป็นหนึ่งในเทคนิคของการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) คือโมเดลทางคณิตศาสตร์ สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (Connectionist) เพื่อจำลองการทำงานของเครือข่ายประสาทในสมองมนุษย์ ด้วยวัตถุประสงค์ที่จะสร้างเครื่องมือซึ่งมีความสามารถในการเรียนรู้การจดจำรูปแบบ(Pattern Recognition) และการสร้างความรู้ใหม่ (Knowledge Extraction) เช่นเดียวกับความสามารถที่มีในสมองมนุษย์ แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (Bioelectric Network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท หรือ "นิวรอน" (Neurons) และ "จุดประสานประสาท" (Synapses) แต่ละเซลล์ประสาทประกอบด้วยปลายในการรับกระแสประสาท เรียกว่า "เดนไดรท์" (Dendrite) ซึ่งเป็น input และปลายในการส่งกระแสประสาทเรียกว่า "แอคซอน" (Axon) ซึ่งเป็นเหมือน output ของเซลล์ เซลล์เหล่านี้ทำงานด้วยปฏิกิริยาไฟฟ้าเคมี เมื่อมีการกระตุ้นด้วยสิ่งเร้าภายนอกหรือกระตุ้นด้วยเซลล์ด้วยกัน กระแสประสาทจะวิ่งผ่านเดนไดรท์เข้าสู่นิวเคลียสซึ่งจะเป็นตัวตัดสินว่าต้องกระตุ้นเซลล์อื่น ๆ ต่อหรือไม่ ถ้ากระแสประสาทแรงพอ นิวเคลียสก็จะกระตุ้นเซลล์อื่น ๆ ต่อไปผ่านทางแอคซอนของมัน

นักวิจัยส่วนใหญ่ในปัจจุบันเห็นตรงกันว่าโครงข่ายประสาทเทียมมีโครงสร้างแตกต่างจากโครงข่ายในสมอง แต่ก็ยังเหมือนสมอง ในแง่ที่ว่าโครงข่ายประสาทเทียม คือการรวมกลุ่มแบบขนานของหน่วยประมวลผลย่อย ๆ และการเชื่อมต่อนี้เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้เกิดสติปัญญาของโครงข่าย เมื่อพิจารณาขนาดแล้วสมองมีขนาดใหญ่กว่าโครงข่ายประสาทเทียมอย่างมาก รวมทั้งเซลล์ประสาทยังมีความซับซ้อนกว่าหน่วยย่อยของโครงข่าย อย่างไรก็ดีหน้าที่สำคัญของสมอง เช่น การเรียนรู้ยังคงสามารถถูกจำลองขึ้นอย่างง่ายด้วยโครงข่ายประสาทนี้