почему процессор называют мозгом компьютера
Из чего состоит центральный процессор?
Центральный процессор часто называют «мозгом» компьютера, ведь он, как и человеческий мозг, состоит из нескольких частей, собранных воедино для работы над информацией. Среди них есть те, что отвечают за прием информации, ее хранение, обработку и вывод. В этой статье портал TechSpot разбирает все ключевые элементы процессора, за счет которых и работают ваши компьютеры.
Этот текст входит в серию статей, в которых тщательно разбирается работа ключевых компонентов компьютера. Кроме того, если вы заинтересовались темой, рекомендуем ознакомиться с переводами статей серии «Как разрабатываются и создаются процессоры?».
Итак, приступим. Любому вычислительному устройству нужно нечто наподобие центрального процессора. По сути, программист пишет код для выполнения собственных целей, а затем процессор выполняет его для получения необходимого результата. Процессор также подключен к другим частям системы, вроде памяти и устройств ввода/вывода, чтобы обеспечить загрузку необходимых данных, но в этой статье мы не будем акцентировать на них внимание.
Фундамент любого процессора: архитектура набора команд
Чуть менее распространенными и более нишевыми являются MIPS, RISC-V и PowerPC. Архитектура набора отвечает за ряд основных вещей: какие инструкции процессор может обрабатывать, как он взаимодействует с памятью и кэшем, как задача распределяется по нескольким этапам обработки и др.
Чтобы лучше понять устройство процессора, разберем его элементы в том порядке, по которому выполняются команды. Различные типы инструкций могут следовать разными путями и использовать разные компоненты ЦП, поэтому здесь они будут обобщены, чтобы охватить максимум. Начнем с базового дизайна одноядерных процессоров и постепенно будем переходить к более продвинутым и сложным экземплярам.
Блок управления и исполнительный тракт
Исполнительный тракт подобен двигателю и, как следует из названия, это путь, по которому данные передаются при их обработке. Он получает входные данные, обрабатывает их и отправляет в нужное место после завершения операции. Блок управления, в свою очередь, направляет этот поток данных. В зависимости от инструкции, исполнительный тракт будет направлять сигналы к различным компонентам процессора, включать и выключать различные части пути, а также отслеживать состояние всего процессора.
3 основных типа команд
Команда памяти может представлять собой нечто вроде «прочтите значение из адреса памяти 1234 вместо значения А» или «запишите значение Б в адрес памяти 5678». Арифметические команды имеют вид в духе «добавьте значение А к значению Б и сохраните результат в значении В». Инструкции перехода, в свою очередь, похожи на «выполните этот код, если значение В положительное, или выполните другой код, если значение В отрицательное». Зачастую в программах используется цепочка сразу из нескольких вышеупомянутых примеров, из-за чего конечный результат выглядит примерно так: «добавьте значение адреса памяти 1234 к значению адреса памяти 5678 и сохраните его в адресе памяти 4321, если результат положительный, либо в адрес 8765, если результат отрицательный».
Перед тем, как перейти к выполнению декодированной команды, давайте уделим немного внимания регистрам.
Регистрами называются немногочисленные, но крайне быстрые фрагменты памяти процессора. У 64-битных процессоров каждый из них вмещает 64 бита, а всего их может быть несколько десятков на одно ядро. Регистры используются для хранения используемых в данный момент значений и их можно считать чем-то вроде кэша нулевого уровня. В приведенных выше примерах команд значения А, Б и В будут сохранены именно в регистре.
Арифметико-логическое устройство
Вернемся к этапу выполнения команд. Сразу отметим, что он отличается для всех трех вышеупомянутых типов команд, поэтому давайте рассмотрим каждый их них.
Самыми простыми для понимания являются арифметические команды. Эти команды отправляются в арифметическо-логическое устройство (ALU) для последующей обработки. Устройство представляет собой цепь, которая чаще всего работает с двумя значениями, отмеченными сигналом, и выдает результат.
Представьте себе обычный калькулятор. Для любого вычисления вы вводите значения, выбираете необходимую арифметическую операцию и получаете результат. Арифметическо-логическое устройство (ALU) работает по похожему принципу. Тип операции зависит от опкода команды, который управляющий автомат отправляет в ALU и которое в дополнение к базовой арифметике может производить со значениями такие битовые операции, как AND, OR, NOT и XOR. Кроме того, арифметическо-логическое устройство выводит информацию о проведенном вычислении для управляющего автомата (например, оказалось ли оно положительным, отрицательным, равным нулю или вызвало переполнение).
Несмотря на то, что арифметическо-логическое устройство чаще всего связано именно с арифметическими операциями, оно находит свое применение и в инструкциях памяти или перехода. Например, если процессору нужно вычислить адрес памяти, заданный в результате прошлого вычисления, либо в случае необходимости вычислить переход для добавления в счетчик программ, если инструкция того требует (пример: «если предыдущий результат отрицателен, перейти на 20 команд вперед»).
Команды и иерархия памяти
Команды перехода и ветвления
Кроме обычных команд перехода, существуют и условные переходы, с которыми процессору работать особенно сложно, поскольку он может выполнять несколько инструкций одновременно и конечный результат всей ветки может быть нельзя определить пока не начата работа над выполнением связанных команд.
Графическое представление конвейера, используемого в ядрах процессоров AMD Bobcat (2011). Обратите внимание, как много в нем различных элементов и стадий.
Процессоры используют тот же принцип для повышения пропускной способности команд. Конвейеры современных процессоров на архитектуре ARM или x86 могут использовать свыше 20 стадий вычислительного конвейера, а это значит, что ядро процессора одновременно обрабатывает свыше 20 различных команд. Процессоры могут отличаться по разделению этих стадий под различные нужды, но в одном из примеров, принцип работы которого находится в открытом доступе, имеется 4 цикла для выборки, 6 циклов для декодирования, 3 цикла для выполнения команд и 7 циклов для отправки результатов в память.
После того, как точно станет известен результат перехода (т.е. завершился конкретный этап на конвейере), счетчик команд обновится и процессор приступит к выполнению следующей операции. Если же результат не совпал с тем, который предугадал предсказатель команд, процессор сбросит все команды, которые начал выполнять по ошибке, и запустит работу с правильной точки.
Внеочередное исполнение
Теперь, когда вы знаете принцип работы трех наиболее распространенных типов команд, давайте уделим внимание более продвинутыми функциям процессоров. Практически все современные модели ЦП фактически исполняют команды не в порядке их получения. Существует такая функция, как внеочередное исполнение, призванная сократить время простоя процессора во время ожидания завершения остальных команд.
Ускорители и будущее процессоров
Конечно, процессор может делать все это самостоятельно, но созданный конкретно для этой цели блок будет намного более эффективен. Наглядным показателем мощностей ускорителей будет сравнение встроенного графического процессора с дискретной видеокартой. Разумеется, процессор может выполнять вычисления, необходимые для обработки графики, но наличие отдельного блока обеспечивает намного более высокую производительность. С ростом числа ускорителей фактическое ядро центрального процессора может занимать всего лишь небольшую часть чипа.
На первом рисунке снизу изображено устройство процессора Intel, выпущенного более десяти лет назад, где большая часть занята ядрами и кешем, а на втором показан гораздо более современный чип от AMD. Как мы видим, во втором случае большая часть кристалла отведена не под ядра, а под другие компоненты.
Кристалл процессора Intel первого поколения архитектуры Nehalem. Обратите внимание: ядра и кэш занимают подавляющее часть площади.
Кристалл системы на чипе от AMD. Много места отведено под ускорители и внешние интерфейсы.
Многоядерность
В случае с четырьмя ядрами процессору необходимо отправлять команды в 4 раза быстрее. Также нужно четыре раздельных интерфейса для памяти. Именно из-за наличия нескольких ядер на одном чипе, потенциально работающих с одними и теми же частями данных, возникает проблема слаженности и согласованности их работы. Предположим, если два ядра обрабатывали команду, использующую одни и те же данные, то как процессор определяет, у которого из них правильное значение? А что, если одно ядро модифицировало данные, но они не успели вовремя дойти до второго ядра? Поскольку у них есть отдельные кэши, в которых могут храниться пересекающиеся данные, для устранения возможных конфликтов необходимо использовать сложные алгоритмы и контроллеры.
Чрезвычайно важную роль в многоядерных процессорах играет и точность прогнозирования переходов. Чем больше в процессоре ядер, тем выше вероятность того, что одной из исполняемых команд будет именно команда перехода, способная в любое время изменить общий поток задач.
Физическая оболочка процессора
Несмотря на то, что большая часть этой статьи была посвящена сложным механизмам работы архитектуры процессора, не стоит забывать и о том, что все это должно быть создано и работать в виде реального, физического объекта.
Для того, чтобы синхронизировать работу всех компонентов процессора, используется тактовый сигнал. Современные процессоры обычно работают на частотах от 3.0 ГГц до 5.0 ГГц, и за последнее десятилетие ситуация особо не изменилась. При каждом цикле внутри чипа включаются и выключаются миллиарды транзисторов.
Такты важны для того, чтобы обеспечить идеальную работу каждой стадии вычислительного конвейера. Количество команд, обрабатываемых процессором за каждую секунду, зависит именно от них. Частоту можно увеличить путем разгона, сделав чип быстрее, но это в свою очередь повысит энергопотребление и тепловыделение.
Фото: Michael Dziedzic
Подытожим на примере
Чтобы подвести итоги, кратко рассмотрим архитектуру процессора Intel Core 2. Это было еще в 2006 году, поэтому некоторые детали могут быть устаревшими, но информации о новых разработках отсутствуют в публичном доступе.
На самом верху располагается кэш команд и буфер ассоциативной трансляции. Буфер помогает процессору определить, где в памяти располагаются необходимые команды. Эти инструкции хранятся в кэше команд первого уровня, а после этого отправляются в предекодер, так как из-за сложностей архитектуры x86 декодирование происходит во множество этапов. Сразу же за ними идет предсказатель переходов и предвыборщик кода, которые снижают вероятность возникновения потенциальных проблем со следующими командами.
Далее команды отправляются в очередь команд. Вспомните, как внеочередное исполнение позволяет процессору выбрать именно ту команду, которую практичнее всего выполнить в конкретный момент из очереди текущих инструкций. После того, как процессор определил нужную команду, та декодируется во множество микроопераций. В то время как команда может содержать сложную для ЦП задачу, микрооперации представляют собой детализированные задачи, которые процессору легче интерпретировать.
На самом деле, у каждого ядра процессора множество арифметическо-логических устройств и портов памяти. Команды отправляются в станцию резервации, пока не освободится устройство или порт. Затем команда обрабатывается с помощью кэша данных первого уровня, а полученный результат сохраняется для дальнейшего использования, после чего процессор может приступать к следующей задаче. На этом все!
Другие материалы по теме
Если вам хочется узнать больше о том, как создаются различные компоненты, описанные в этом тексте, то настоятельно советуем обратить внимание на вторую часть серии статей «Как разрабатываются и создаются процессоры?». Если же вы больше заинтересованы в том, как производятся физические оболочки процессоров, то вам стоит ознакомиться с третьей статьей той же серии.
Мозг и чип: почему процессоры обгоняют — и проигрывают?
Центральный процессор часто называют мозгом компьютера, но справедливо ли такое сравнение? Сказать, что процессор в точности повторяет мозг, было бы неправдой, и всё же между ними и впрямь много общего.
Оба построены донельзя сложно и искусно, и искать между ними сходства и различия можно до бесконечности. Мы же попробуем уложиться в пять итераций, сравнив строение мозга и процессора, память и «мысли» обоих, дабы понять, так ли уж бесплодны попытки создания полупроводникового двойника нашего мозга. В первом материале мы поговорим об элементарной структуре и самых основных принципах работы того и другого, но начнём, как водится, издалека…
На московском фестивале «Японская осень — 2013» демонстрировалось театрализованное действо по «Трём сёстрам» Чехова, в котором роль младшей сестры играл… андроид. Столь неординарное решение стало результатом сотрудничества труппы «Сэйнэндан», которая ставила спектакль, и небезызвестного исследователя-робототехника Хироси Исигуро, создавшего робота-геминоида, который внешне в точности копирует человека. Один из театральных рецензентов, поговорив после перформанса с «младшей сестрой», дежурно испугался — и за себя, и за театр, и за цивилизацию.
Проблема сходства человека и машины появилась в культуре едва ли не вместе с самими машинами: целые литературные направления кормились и продолжают кормиться этой темой. А уж про кино и говорить нечего: фильмам, посвящённым дружбе/вражде между машиной и человеком, несть числа, и среди них встречаются даже вполне приличные — вспомним хотя бы «Терминатора» и «Искусственный разум».
Робот с человеческим лицом — Хироси Исигуро вместе со своей копией-геминоидом (фото Queensland University of Technology).
Но сходство или различия между машиной и человеком кроются не во внешних признаках, не в том, похожи ли руки умного механизма или его лицо на человеческие. Главное в другом — как этот робот оперирует информацией. Поведение и эмоции у человека зависят от работы мозга, который сравнивает, анализирует, вычисляет и т. д., то есть управляется с данными. У машины манипуляцией данными занят управляющий компьютер, точнее — центральный процессор, который заведует работой всех остальных частей компьютера. Таким образом, о сходстве или различии человека и машины, будь то чистая математика или мораль с эмоциями, следует судить по подобию или разнице между мозгом и процессором.
Воплощение принципов работы мозга — давняя мечта машинных кибернетиков. С философской точки зрения копирование мозга «в железе» может выглядеть не слишком увлекательно: помнится, Станислав Лем недоумевал, зачем создавать «железный» человеческий мозг, когда природа всё уже изобрела, и не лучше ли поискать какие-то другие способы организации информационно-машинных устройств. Но даже художники учатся, копируя работы великих предшественников, поэтому кажется вполне логичным, что разработчики микросхем и программного обеспечения сначала хотят научиться создавать аналог мозга, а потом уж, если потребуется, превзойти его.
Нынешние компьютеры, обгоняя человека в скорости математических вычислений, уступают ему в скорости распознавания каких-то объектов — например, слов или лиц. Поэтому ведущие производители процессоров (к примеру, AMD) стараются создать микросхемы, у которых были бы главные преимущества «серого вещества», — чтобы они, например, использовали параллельную схему обработки информации, свойственную мозгу, вместо обычного для большинства процессоров последовательного выполнения команд.
В основе работы современных компьютерных систем лежат логические выводы, основанные на булевой алгебре. Главным принципом в данном случае является закон исключения третьего, согласно которому логические переменные, в отличие от переменных обычной алгебры, могут принимать только два значения — «0» и «1» («ложь» или «истина»).
Булева алгебра названа по имени своего автора — Джорджа Буля, британского математика и логика, профессора Королевского колледжа Корка (город на юго-востоке Ирландии). В упрощённом представлении логика ищет ответ на вопрос, верно или нет то или иное высказывание. Причём его смысл и содержание не играют никакой роли: каждое высказывание может быть или истинным, или ложным. Другие варианты попросту исключены.
Чтобы лучше понять, как это работает, можно провести параллель между логическими операциями и физическим миром. Давайте рассмотрим модель «водопроводной системы» с вентилями на трубках, играющими роль элементов, которыми оперируют. Как и логические переменные, краны могут иметь два состояния: примем, что открытое — это «истина», а закрытое — «ложь». Результатом операции будет состояние выходной трубы: «истина» соответствует текущей воде, «ложь» — отсутствию жидкости.
Итак, в первом случае (см. изображении ниже) два вентиля на входной трубе расположены последовательно. Если закрыты оба или хотя бы один из них («ложь»), то воды на выходе нет («ложь»). То есть в данном случае система выполняет логическую операцию «И»: результат (высказывание «Вода течёт») соответствует «истине» только в том случае, если открыты первый И второй вентили.
1. Вентили на трубе расположены последовательно (иллюстрация w3resource.com).
Во втором случае (см. изображение ниже) вентили располагаются параллельно. В такой конфигурации система выполняет логическую операцию «ИЛИ»: вода на выходе есть, если открыт один ИЛИ второй вентиль (или сразу оба).
2. Вентили на трубах расположены параллельно (иллюстрация w3resource.com).
Комбинируя логические элементы, можно строить схемы с более сложными логическими функциями — скажем, «ИЛИ — НЕ» и «И — НЕ». На нашем примере с водопроводной системой это означает, что вентили могут быть расположены и последовательно и параллельно.
В процессорах в качестве бинарных элементов с двумя состояниями (ноль и единица) используются транзисторы, которые в некотором смысле можно сравнить с нервными клетками в человеческом мозге. Современные микрочипы могут насчитывать более миллиарда транзисторов — миниатюрных переключателей электросигнала. Чем больше их участвует в работе и чем они меньше, тем выше производительность системы.
В микропроцессорах за логические ноль и единицу принимают разные уровни напряжения. Есть два типа логических соглашений: положительное и отрицательное. В первом случае высокий потенциал отображает единицу, а низкий — ноль. Во втором — наоборот. При изменении входного сигнала происходит переключение транзисторов, что меняет сигнал на выходе.
На работу нейронов, составляющих наш мозг, всё это похоже чрезвычайно: в конце концов, нервные клетки тоже используют в качестве сигнала электрический импульс, и его генерация происходит по принципу «всё или ничего», что можно сравнить с переключением потенциала между «0» и «1» в процессорном транзисторе.
Нейрон, как известно, снабжён отростками — дендритами и аксонами. Дендриты передают импульс к телу клетки, «внутрь» нейрона, а аксоны, наоборот, работают на вешнюю сторону, то есть передают импульс на соседний нейрон или клетку мышцы (или иного органа). Таким образом, нейрон обладает полярностью, которую можно было бы сравнить с ±-полярностью электрического поля. Откуда же в нейроне берётся ток? В клеточную мемрану нейрона встроен белковый насос, который перекачивает ионы изнутри на наружную её сторону и обратно, таким образом и создаётся электрический разряд. Причём важно, что насосы работают так, чтобы на наружной стороне мембраны сохранялся положительный заряд, а на внутренней — отрицательный. (Подчеркнём, что такая полярность касается лишь области, непосредственно прилегающей к мембране.)
Когда нейрону приходит пора возбудиться, на мембране мгновенно меняется разность потенциалов (положительные ионы переходят внутрь, а отрицательные — изнутри наружу)— сначала на одном её участке, а потом и на соседних, то есть происходит распространение возбуждения. После изменения потенциала нужно время, чтобы исходная разность потенциалов восстановилась (внутри — «минус», снаружи — «плюс»). Чтобы распределить ионы по-старому, нужно какое-то время. Это время называют рефрактерным периодом, и именно оно обеспечивает полярность нейрона и однонаправленное проведение сигнала.
Этот рефрактерный период, когда ионные каналы молчат и клетку ничто, так сказать, не возбуждает, и есть одна из главных причин того, что нейрон работает медленнее транзисторов: за время отдыха клетки транзистор успел бы «провернуть» миллионы операций, в то время как нейронная цепь может сделать где-то сотню шагов.
Вас интересует, откуда берётся самое первое возбуждение? О, причин тому может быть множество: к примеру, механическое раздражение мембраны в случае некоторых рецепторов, которое и запускает изменение в мембранном потенциале, или световое раздражение в случае фоторецепторов, или импульс от соседнего нейрона, или тот же электрический ток — если сунуть палец в розетку…
Несколько нейронов, соединённых между собой отростками, аксонами и дендритами (фото Michael Delannoy).
Но более важно то, что на приходящий стимул (рецепторное раздражение или электрический импульс от соседнего нейрона) клетка либо отвечает, либо нет. Ответ может быть слабым или сильным, в зависимости от состояния нейрона, но альтернативой ему может быть не другой ответ, отличающийся по силе, а полное молчание. Чтобы ответ состоялся и по нейрону пошло возбуждение, раздражитель должен быть по силе выше какого-то порогового уровня. Благодаря такому порогу и реакции «всё-или-ничего» на послепороговое раздражение мы на уровне нейрона можем говорить о настоящей булевой алгебре с двумя значениями переменной: «0» или «1», «вкл.» или «выкл.».
…Однако нынешние компьютеры, однозначно опережая человека в скорости математических вычислений, в некоторых задачах ему уступают — скажем, в скорости распознавания тех или иных объектов, хотя бы слов или лиц. Почему же мозг «декодирует» лицо быстрее, чем обученная этому электронно-вычислительная машина? Потому что нейроны работают параллельно, а не последовательно. Ну а большинство современных процессоров основано на той или иной версии циклического процесса последовательной обработки данных, которую придумал ещё Джон фон Нейман. Все команды, которые хранятся в памяти, процессор по очереди обрабатывает в этом фон-неймановском цикле, и скорость, с которой он крутится, определяется тактовым генератором, выдающим электрические импульсы заданной частоты. Именно этот показатель называется тактовой частотой, и от него зависит скорость вычислений.
Если перед компьютером поставить задачу распознать какое-то изображение, то он будет прочёсывать его последовательно, пиксель за пикселем; в мозге же над этим одновременно работает множество нейронов, каждый из которых занимается своим фрагментом картинки. В случае зрительного стимула тут, понятно, нужно говорить о нейронах сетчатки, но то же самое происходит и с другими задачами — и в результате нейроны, которые по отдельности действуют медленнее процессорного транзистора, в параллельной совокупности в некоторых задачах его опережают.
Преимущества параллельной обработки данных ни для кого не секрет, и ведущие производители процессоров бьются над микросхемами, у которых среди прочего было бы и это замечательное свойство мозга — «запараллеливать» выполняемые задачи.
Итак, верным булевой алгебре является не только отдельно взятый нейрон: это сходство наблюдается и на уровне нейронных сетей. Среди нервных клеток есть так называемые нейроны возбуждения и нейроны торможения. Первые активируют соседние с ним клетки, а вторые, наоборот, заставляют своих «соседей» замолчать (то есть перестать проводить информацию через себя).
И в общем и целом импульсы нейронов возбуждения и торможения опять же напоминают значения булевой переменной, «0» и «1».
Однако всё же стоит признать, что работа нейронной сети строится не на цифровом механизме, а на аналоговом: так, выполнение какой-то операции произойдёт лишь в том случае, если по нейрону пройдёт несколько импульсов, причём важно не только их количество, но и ритм. Здесь имеет значение уровень возбуждения нейрона, то, насколько чутко он реагирует на приходящие сигналы. Уровень возбуждения зависит от предыдущих действий, которые выполнял нейрон, — от состояния синаптического контакта, от синтеза нейромедиаторов и т. п.
Синапс под микроскопом: передающий нейрон готовится высвободить нейромедиатор (зелёные пузырьки) в синаптическую щель между ним и принимающей клеткой (фото Dennis Kunkel Microscopy, Inc.).
Синаптический контакт и нейромедиаторы, о которых мы только что сказали, невозможно найти в процессоре, это ноу-хау принадлежит сугубо нервной системе. Синаптический контакт («синапс») — это когда нейроны соединяются в нервные цепочки, а также могут устанавливать контакт с другими клетками (одни из них служат «передатчиками», другие — «приёмниками»). Нейромедиаторы — молекулы, которые высвобождаются из клетки-передатчика и возбуждают потенциал действия в клетке-приёмнике.
Эффективность передачи сигнала зависит от того, как много нейромедиатора высвободилось, были ли на его пути препятствия, удачно ли с этим нейромедиатором провзаимодействовали рецепторы следующего нейрона и т. д. Не говоря уже о том, что самих нейромедиаторов существует довольно много: это и серотонин, и дофамин, и ГАМК (гамма-аминомасляная кислота), и женские половые гормоны (и это лишь небольшая доля). Синапсы с нейромедиаторами служат мощным средством регуляции информационных процессов в мозге, и в дальнейшем мы с ними ещё не раз столкнёмся. Во многом благодаря синапсам мы и говорим об аналоговости нейронных «микросхем».
До сих пор мы ни слова не сказали о том, что мозг состоит из множества разных частей, каждая из которых имеет собственные функции. Между тем тот же мозг чрезвычайно сложно структурирован. Но и процессор — это тоже далеко не просто набор чего бы то ни было; скажем, транзисторы в нём можно упорядочить так, что это будет напоминать, пусть и отдалённо, отдельные структуры мозга. В следующем материале мы как раз и попытаемся понять, насколько структурированность современного процессора сопоставима со структурированностью мозга.
Транзистор — радиоэлектронный компонент из полупроводникового материала, позволяющий управлять током в электрической цепи; элементарная структурная единица микросхем.
Архитектура фон Неймана — принцип работы вычислительной системы, когда команды и данные хранятся в одном и том же месте; и чтение данных, и чтение команд, диктующих, что делать с данными, происходит последовательно в повторяющемся цикле.
Нейрон — нервная клетка, структурно-функциональная единица нервной системы, формирующая два типа отростков: сильно разветвлённые и короткие дендриты, принимающие сигнал, и длинный неветвящийся аксон, передающий сигнал на соседние клетки.
Потенциал действия нейрона — быстрое кратковременное изменение потенциала на небольшом участке мембраны возбудимой клетки, распространяющееся по мембране клетки при передаче нервного сигнала.
Рефрактерный период нейрона — период после возникновения на мембране клетки потенциала действия, в ходе которого возбудимость мембраны снижается, а затем постепенно восстанавливается до исходного уровня.
Синапс — место контакта между двумя нейронами или между нейроном и получающей сигнал эффекторной клеткой (мышечной, секреторной и т. п.). Передача сигнала может происходить как простым переходом электрического заряда с клетки на клетку, так и с помощью молекул нейромедиаторов, высвобождающихся из клетки-передатчика и возбуждающих потенциал действия в клетке-приёмнике. В ходе синаптической передачи амплитуда и частота сигнала могут регулироваться.