1. Bevezetés és alapfogalmak
Adat: a világ jelenségeinek leírása számokkal, szöveggel, képekkel vagy mérésekkel.
Példa: egy szenzor 22,5 °C hőmérsékletet mér → ez adat.
Információ: olyan közlés, amely csökkenti a bizonytalanságot, és döntést tesz lehetővé.
Példa: „A gép túlhevült, mert a hőmérséklet 95 °C” → ez információ.
Claude Shannon (1939): az információ a bizonytalanság (entrópia) csökkentése.
Bit: a legkisebb információegység, amely két állapotot különböztet meg (0 vagy 1).
1.2 Analóg és digitális jelek
Analóg jel: folytonos, tetszőleges értéket vehet fel.
Példa: higanyos hőmérő szintje.
Digitális jel: diszkrét, előre meghatározott értékeket vesz fel.
Példa: digitális hőmérő kijelzője.
A számítógépek digitálisak, mert:
zajállóbbak,
könnyebben feldolgozhatóak,
egyszerűbb tárolás és továbbítás.
graph LR
A[Valós jelenség] --> B[Analóg jel]
A --> C[Digitális jel]
B -->|folytonos| D((∞ érték))
C -->|diszkrét| E((0 vagy 1))
1.3 Neumann-elv
Neumann János (1946) öt alapelve:
Központi vezérlőegység (CPU) irányítja a működést.
Programok és adatok közös memóriában tárolódnak.
Bináris adatreprezentáció.
Utasítás-végrehajtási ciklus: beolvasás → értelmezés → végrehajtás.
Soros feldolgozás (egyszerre egy utasítás).
flowchart TD
CPU[CPU] --> MEM[Memória]
CPU --> IO[I/O perifériák]
MEM --> CPU
IO --> CPU
1.4 Turing-gép
Alan Turing (1936) megalkotta a Turing-gép modellt.
Elemei:
Szalag (memória): adatok és program.
Olvasó/író fej: mozog a szalagon, adatot olvas vagy ír.
Vezérlőegység: meghatározza, milyen művelet történjen.
A Turing-gép az algoritmusok elméleti alapja → minden mai számítógép működését leírja.
flowchart LR
S[Szalag memória] --> F[Olvasó/író fej]
F --> V[Vezérlőegység]
V --> F
F --> S
Mérnöki alkalmazási példák
Adat: szenzor 0,01 mm eltérést mér a gyártás során.
Információ: az eltérés nagyobb, mint a megengedett 0,005 mm → selejt.
Digitális feldolgozás: a PLC a mérést kiértékeli és leállítja a gépet.
Neumann-elv alkalmazása: a PLC is CPU + memória + I/O elven működik.
2. Hardver alapjai
A számítógép hardvere a fizikai részegységekből áll, amelyek együtt biztosítják az adatok feldolgozását, tárolását és megjelenítését.
2.1 Központi feldolgozó egység (CPU)
Az utasítások végrehajtásáért felelős “agy”.
Fő részei:
ALU (Aritmetikai-logikai egység): számításokat és logikai műveleteket végez.
Regiszterek: a leggyorsabb tárolók, ideiglenes adatokhoz.
Vezérlőegység: irányítja a teljes működést.
Modern CPU-k többmagosak (quad-core, octa-core), párhuzamos feldolgozásra képesek.
flowchart TD
A[CPU] --> B[ALU]
A --> C[Vezérlőegység]
A --> D[Regiszterek]
B -->|Számítások| A
C -->|Irányítás| A
D -->|Adatok| A
2.2 Memóriahierarchia
A CPU különböző sebességű és méretű memóriákat használ:
Regiszterek – leggyorsabb, nagyon kicsi.
Cache (L1, L2, L3) – gyorsítótár a CPU közelében.
RAM – központi memória, ideiglenes adatokhoz.
Háttértár (SSD, HDD, NVMe) – tartós tárolás.
Elv: minél közelebb van a CPU-hoz, annál gyorsabb, de kisebb a kapacitása.
graph LR
R[Regiszterek] --> C1[L1 Cache] --> C2[L2 Cache] --> C3[L3 Cache] --> M[RAM] --> H[Háttértár]
2.3 Buszrendszerek
A számítógép részegységei buszokon keresztül kommunikálnak.
Fő busztípusok:
Adatbusz – adatokat visz a komponensek között.
Címbusz – meghatározza, honnan hova kerül az adat.
Vezérlőbusz – irányító jeleket továbbít.
Modern buszok: PCI Express, USB-C, Thunderbolt, NVMe.
flowchart LR
CPU[CPU] -->|Adatbusz| MEM[Memória]
CPU -->|Címbusz| MEM
CPU -->|Vezérlőbusz| IO[I/O perifériák]
2.4 Példa: Raspberry Pi felépítése
SoC (System-on-Chip): CPU + GPU + memória vezérlő egyetlen chipben.
GPIO (General Purpose I/O): mérnökök által használt szenzor- és aktuátorvezérlés.
Beépített interfészek: HDMI, USB, Ethernet, kamera csatlakozó.
flowchart TD
SOC[System-on-Chip] --> CPU1[CPU magok]
SOC --> GPU[Grafikus egység]
SOC --> MEMV[Memóriavezérlő]
SOC --> GPIO[GPIO csatlakozók]
SOC --> USB[USB portok]
SOC --> NET[Ethernet/WiFi]
SOC --> HDMI[HDMI kimenet]
3. Számítógépkategóriák és architektúrák
A számítógépek többféle kategóriába sorolhatók teljesítményük, méretük és felhasználási területük alapján.
Emellett különböző architektúrák léteznek (x86, ARM, RISC-V, SoC), amelyek a mérnöki alkalmazások szempontjából is fontosak.
3.1 Számítógépkategóriák
Mikroszámítógép: egyszerű, beágyazott vezérlők (pl. mikrokontroller, Arduino).
Személyi számítógép (PC): általános felhasználásra, mérnöki tervezéshez, szimulációhoz.
Munkaállomás: nagy teljesítményű PC, gyakran erős GPU-val → CAD, FEM, szimuláció.
Szerver: adatfeldolgozás, hálózati szolgáltatások, felhő alapú számítás.
Szuperszámítógép: extrém számítási igényekhez (pl. időjárás-modellezés, molekuláris dinamika).
graph TD
A[Mikroszámítógép] --> B[PC]
B --> C[Munkaállomás]
C --> D[Szerver]
D --> E[Szuperszámítógép]
3.2 Architektúrák
x86 – Intel és AMD processzorok, PC-k és szerverek alapja.
ARM – energiatakarékos, mobil eszközökben és beágyazott rendszerekben.
RISC-V – nyílt forrású architektúra, gyorsan fejlődő kutatási és ipari terület.
SoC (System-on-Chip) – CPU, GPU, memóriavezérlő, kommunikációs egységek egyetlen chipben.
flowchart TD
X[x86 - PC/Szerver] -->|Teljesítmény| P[Munkaállomás]
A[ARM - Mobil/Beágyazott] -->|Energiatakarékosság| M[Okostelefonok, IoT]
R[RISC-V - Nyílt ISA] -->|Kísérletezés| K[Kutatás, ipar]
S[SoC - System on Chip] -->|Integráció| I[Mobil, Raspberry Pi, IoT]
3.3 Példák mérnöki alkalmazásokban
Mikrokontroller: egyszerű vezérlési feladatok (pl. motor szabályozás, szenzoradatok gyűjtése).
Munkaállomás: CAD tervezés, végeselemes szimuláció (FEM).
Szerver: ipari adatgyűjtés, gyártási adatok feldolgozása.
Szuperszámítógép: komplex mérnöki számítások (áramlástan, anyagszerkezet szimuláció).
flowchart LR
MC[Mikrokontroller] -->|Vezérlés| S1[Szenzor/aktuátor]
WS[Munkaállomás] -->|Számítás| FEM[FEM szimuláció]
SR[Szerver] -->|Adatfeldolgozás| DB[Gyártási adatok]
SC[Szuperszámítógép] -->|Komplex szimuláció| CFD[Áramlástan, anyagtudomány]
4. Perifériák és interfészek
A perifériák a számítógéphez csatlakozó eszközök, amelyek adatbevitelre, megjelenítésre, adattárolásra vagy kommunikációra szolgálnak.
Az interfészek biztosítják az összeköttetést a központi egység és a perifériák között.
Billentyűzet, egér, érintőképernyő.
Szenzorok (hőmérséklet, nyomás, kamera, mikrofon).
Vonalkód- és QR-olvasó, ipari mérőeszközök.
graph TD
IN1[Billentyűzet] --> CPU
IN2[Egér] --> CPU
IN3[Érintőképernyő] --> CPU
IN4[Szenzorok] --> CPU
IN5[Videokamera] --> CPU
4.2 Output (eredménykivitel)
Monitor, projektor, VR szemüveg.
Nyomtató, 3D nyomtató.
Hangszóró, ipari kijelzők.
graph TD
CPU --> OUT1[Monitor]
CPU --> OUT2[Nyomtató]
CPU --> OUT3[3D nyomtató]
CPU --> OUT4[Hangszóró]
Hálózati kártya (Ethernet, WiFi).
Hangkártya (mikrofon + hangszóró).
Érintőképernyő (adatbevitel + megjelenítés).
USB eszközök (pendrive, külső HDD).
flowchart LR
CPU <--> NET[Hálózati kártya]
CPU <--> SOUND[Hangkártya]
CPU <--> TOUCH[Érintőképernyő]
CPU <--> USB[USB eszköz]
4.4 Modern interfészek
USB-C / USB 3.2 / USB4 – univerzális, gyors adatátvitel és energiaellátás.
Thunderbolt – nagy sávszélesség, külső GPU és kijelzők támogatása.
HDMI / DisplayPort – digitális hang- és videóátvitel.
Ethernet / WiFi / Bluetooth – hálózati kapcsolatok.
I²C, SPI, CAN busz – ipari és beágyazott rendszerek szenzor- és vezérlőcsatolói.
graph TD
CPU --> USB[USB-C / USB4]
CPU --> TB[Thunderbolt]
CPU --> HDMI[HDMI / DisplayPort]
CPU --> ETH[Ethernet]
CPU --> WIFI[WiFi / Bluetooth]
CPU --> I2C[I²C / SPI / CAN]
5. Adattárolás és memória
A számítógép működéséhez szükség van gyors, átmeneti és tartós adattárolásra is.
Az eltérő tárolók különböző sebességűek, kapacitásúak és feladatúak.
5.1 Memóriahierarchia
Regiszterek – leggyorsabb, közvetlenül a CPU-ban, nagyon kicsi méret.
Cache (L1, L2, L3) – gyorsítótár, a CPU közelében, kis méret, nagy sebesség.
RAM (Random Access Memory) – központi memória, ideiglenes adattárolás, áramtalanításkor törlődik.
Háttértár – tartós tárolás: SSD, HDD, NVMe.
graph LR
R[Regiszterek
pár bájt] --> C1[L1 Cache
~32-64 KB]
C1 --> C2[L2 Cache
~256 KB - 1 MB]
C2 --> C3[L3 Cache
~4-64 MB]
C3 --> RAM[RAM
~8-64 GB]
RAM --> SSD[SSD/NVMe
~256 GB - 4 TB]
SSD --> HDD[HDD
~1-20 TB]
5.2 RAM típusai
DRAM (Dynamic RAM) – olcsóbb, frissítést igényel → fő memória.
SRAM (Static RAM) – gyors, drága → cache.
SDRAM, DDR, DDR4, DDR5 – modern, szinkronizált RAM-típusok.
5.3 Háttértárak
HDD (merevlemez): mágneses elven működik, olcsó, nagy kapacitás, de lassú.
SSD (Solid State Drive): flash-alapú, gyorsabb, nincs mozgó alkatrész.
NVMe SSD: PCIe buszon keresztül → extrém sebesség (
GB/s).
Optikai tárolók: CD, DVD, Blu-ray – ma inkább archiválásra.
Flash eszközök: pendrive, SD-kártya.
flowchart LR
HDD[HDD
olcsó, lassú] -->|Kiváltja| SSD[SSD
gyorsabb]
SSD --> NVMe[NVMe SSD
PCIe alapú]
SSD --> Flash[Flash tárolók
pendrive, SD-kártya]
HDD -.-> Archive[Optikai lemezek
CD/DVD/Blu-ray]
5.4 Virtuális memória
Az operációs rendszer a háttértár egy részét RAM kiegészítésére használja.
Lehetővé teszi, hogy több program fusson egyszerre, mint amennyi a fizikai RAM-ban elfér.
Hátránya: lassabb, mert a háttértár sebessége korlátozó tényező.
flowchart TD
CPU --> RAM
RAM -->|Ha megtelik| VM[Virtuális memória SSD/HDD]
5.5 Mérnöki alkalmazási példa
FEM szimuláció: RAM korlátozhatja a futtatható modell méretét.
Nagy adatgyűjtés (pl. szenzorhálózat): SSD szükséges a gyors íráshoz.
Beágyazott rendszerek: kis méretű RAM és flash → optimalizált programozás kell.
6. Párhuzamos feldolgozás és gyorsítók
A számítógépek teljesítményének növelését ma már nem elsősorban az órajel emelése, hanem a párhuzamos feldolgozás és a speciális gyorsítók biztosítják.
6.1 Többmagos processzorok
graph TD
CPU[Processzor] --> C1[Mag 1]
CPU --> C2[Mag 2]
CPU --> C3[Mag 3]
CPU --> C4[Mag 4]
C1 & C2 & C3 & C4 --> OS[Operációs rendszer
többszálúság]
6.2 Párhuzamos feldolgozási technikák
Pipeline (csővezetékes feldolgozás) – egy utasítás több részfeladatra oszlik, amelyek átfedésben hajthatók végre.
SIMD (Single Instruction, Multiple Data) – egy utasítással több adaton művelet (pl. vektorműveletek).
MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) – több mag különböző programrészeket futtat párhuzamosan.
flowchart LR
A[Pipeline] -->|lépések egymásra tolva| B[Gyorsabb végrehajtás]
C[SIMD] -->|egy utasítás
több adaton| B
D[MIMD] -->|különböző utasítások
különböző adatokon| B
6.3 GPU-k (Grafikus processzorok)
Eredetileg grafikai számításokra (3D, játékok).
Ma: általános célú számításokra is (GPGPU).
Több ezer feldolgozó egység → kiváló párhuzamosítás nagy adathalmazokon.
Használat: gépi tanulás, képfeldolgozás, FEM/CFD szimulációk gyorsítása.
graph TD
GPU[GPU] --> C1[1000+ mag]
GPU --> AI[AI és ML számítások]
GPU --> SIM[Szimulációk]
GPU --> GFX[Grafika és 3D megjelenítés]
6.4 Egyéb gyorsítók
FPGA (Field Programmable Gate Array): újraprogramozható hardver, ipari alkalmazásokban gyors, testreszabott feldolgozásra.
TPU (Tensor Processing Unit): mesterséges intelligenciára optimalizált chip.
NPU (Neural Processing Unit): neurális hálók futtatására mobil eszközökben.
flowchart TD
FPGA -->|Rugalmasság| Ipari[Ipari vezérlés]
TPU -->|AI felhő| Cloud[Felhőszolgáltatások]
NPU -->|Mobil AI| Mobile[Okostelefonok, IoT]
6.5 Mérnöki alkalmazási példák
FEM szimuláció – CPU + GPU együttműködésével gyorsabb számítás.
Képfeldolgozás – GPU gyorsítással valós idejű hibadetektálás gyártásban.
FPGA – ipari robotvezérlés, valós idejű adatfeldolgozás.
TPU/NPU – prediktív karbantartás, IoT érzékelők adatfeldolgozása.
7. Ipari és mérnöki alkalmazások
A számítástechnika nemcsak irodai környezetben, hanem ipari és mérnöki területeken is kulcsfontosságú.
A mérnökök számára a legfontosabb alkalmazási területek: beágyazott rendszerek, ipari vezérlők, IoT, valamint nagy teljesítményű szimulációk.
7.1 Beágyazott rendszerek
Speciális célú, kisméretű számítógépek.
Tipikus eszközök: mikrokontroller, Arduino, ESP32, Raspberry Pi.
Alkalmazások:
Szenzoradatok gyűjtése és feldolgozása.
Motorok, aktuátorok vezérlése.
Egyszerű ipari automatizálási feladatok.
flowchart TD
S[Szenzorok] --> MCU[Mikrokontroller]
MCU --> ACT[Motorok / aktuátorok]
MCU --> NET[Kommunikáció pl. \(WiFi, Bluetooth\)]
7.2 PLC-k és ipari vezérlőrendszerek
PLC (Programmable Logic Controller): ipari gépek és folyamatok vezérlésére kifejlesztett számítógép.
Jellemzők:
Robusztus, megbízható, folyamatos üzemre tervezett.
I/O csatlakozások ipari szabvány szerint (pl. 24V, relékimenet).
Egyszerű logikai programozás (létra diagram).
Alkalmazások: gyártósorok, robotok, szállítószalagok.
graph LR
SENSOR[Szenzorok] --> PLC[PLC]
PLC --> MOTOR[Motorvezérlés]
PLC --> HMI[Kezelőpanel / HMI]
PLC --> NET[Hálózati kommunikáció]
7.3 IoT és edge computing
IoT (Internet of Things): szenzorok hálózata, amely adatokat gyűjt és továbbít.
Edge computing: adatfeldolgozás a hálózat szélén, a szenzor közelében → csökkenti a késleltetést.
Példák:
Okosgyár (smart factory).
Prediktív karbantartás (hibák előrejelzése).
Energiagazdálkodás.
flowchart LR
S1[Szenzor] --> EDGE[Edge eszköz]
EDGE --> CLOUD[Felhő]
CLOUD --> USER[Felhasználó / Mérnök]
7.4 Nagy teljesítményű számítások (HPC)
Mérnöki tervezésben és kutatásban szükség van extrém számításokra:
FEM (végeselemes módszer) szilárdságtanhoz.
CFD (Computational Fluid Dynamics) áramlástanhoz.
Molekuláris szimulációk, anyagvizsgálatok.
Ezekhez munkaállomások és szuperszámítógépek szükségesek, gyakran GPU gyorsítással.
flowchart LR
MODEL[3D mérnöki modell] --> FEM[FEM szimuláció]
MODEL --> CFD[CFD szimuláció]
FEM --> HPC[Munkaállomás / Szuperszámítógép]
CFD --> HPC
7.5 Példák mérnöki gyakorlatból
Gépészmérnökök: 3D CAD modellezés, végeselemes analízis.
Villamosmérnökök: vezérlőelektronika, PLC programozás, ipari kommunikációs hálózatok.
Anyagmérnökök: mikroszkópos képfeldolgozás, szimulációs modellek.
Mechatronikus mérnökök: robotvezérlés, szenzorhálózatok, IoT integráció.