GPU和CPU技术架构对比解析
GPU和CPU技术架构对比解析
目录
1.CPU和GPU技术概述 (3)
2.GPU的起源 (6)
3.GPU工作原理 (6)
4.GPU加速技术 (11)
4.1. CUDA (11)
4.2. OpenCL (13)
4.3. OpenCL与CUDA的关系 (15)
1.CPU和GPU技术概述
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。
这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
CPU 基于低延时的设计，CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。
GPU是基于大的吞吐量设计：Cache比较小、控制单元简单，但GPU的核数很多，适合于并行高吞吐量运算。
总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。
2.GPU的起源
GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。
1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32 图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATI都是把图形处理器称为VPU，直到AMD收购ATI之后其图形芯片才正式采用GPU的名字。
NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。从此NVIDIA显卡的芯片就用这个新名字GPU来称呼。GPU使显卡削减了对CPU的依赖，并执行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有钢体T&L、立方环境材质贴图与顶点混合、纹理压缩及凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术能够说是GPU的标志。
3.GPU工作原理
GPU工作流程简介
GPU的图形（处理）流水线完成如下的工作：(并不一定是按照如下顺序)：
?顶点处理：这阶段GPU读取描述3D图形外观的顶点数据并根据顶点数据确定3D图形的形状及位置关系，建立起3D图形的骨架。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的VertexShader（定点着色器）完成。
?光栅化计算：显示器实际显示的图像是由像素组成的，我们需要将上面生成的图形上的点和线通过一定的算法转换到相应的像素点。把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化。例如，一条数学表示的斜线段，最终被转化成阶梯状的连续像素点。
?纹理帖图：顶点单元生成的多边形只构成了3D物体的轮廓，而纹理映射（texturemapping）工作完成对多变形表面的帖图，通俗的说，就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成“真实”的图形。TMU（Texturemapping unit）即是用来完成此项工作。
?像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Pixel Shader（像素着色器）完成最终输出，由ROP（光栅化引擎）最终完成像素的输出，1帧渲染完毕后，被送到显存帧缓冲区。
在GPU出现之前，CPU一直负责着计算机中主要的运算工作，包括多媒体的处理工作。CPU的架构是有利于X86指令集的串行架构，CPU从设计思路上适合尽可能快的完成一个任务。
但是如此设计的CPU在多媒体处理中的缺陷也显而易见：多媒体计算通常要求较高的运算密度、多并发线程和频繁地存储器访问，而由于X86平台中CISC（Complex Instruction Set Computer）架构中暂存器数量有限，CPU并不适合处理这种类型的工作。
以Intel为代表的厂商曾经做过许多改进的尝试，从1999年开始为X86平台连续推出了多媒体扩展指令集SSE（Streaming SIMD Extensions）的一代到四代版本，但由于多媒体计算对于浮点运算和并行计算效率的高要求，CPU从硬件本身上就难以满足其巨大的处理需求，仅仅在软件层面的改并不能起到根本效果。
对于GPU来说，它的任务是在屏幕上合成显示数百万个像素的图像，也就是同时拥有几百万个任务需要并行处理，因此GPU被设计成可并行处理很多任务，而不是像CPU那样完成单任务。
因此CPU和GPU架构差异很大，CPU功能模块很多，能适应复杂运算环境；GPU构成则相对简单，目前流处理器和显存控制器占据了绝大部分晶体管。
CPU中大部分晶体管主要用于构建控制电路（比如分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。而GPU的控制相对简单，且对Cache的需求小，所以大部分
晶体管可以组成各类专用电路、多条流水线，使得GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有了更强大的处理浮点运算的能力。
图2-1 CPU和GPU架构
从硬件设计上来讲，CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面，GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
图2-2 串行运算示意图
图2-3 并行运算示意图
通过上图我们可以较为容易地理解串行运算和并行运算之间的区别。传统的串行编写软件具备以下几个特点：要运行在一个单一的具有单一中央处理器（CPU）的计算机上；一个问题分解成一系列离散的指令；指令必须一个接着一个执行；只有一条指令可以在任何时刻执行。
而并行计算则改进了很多重要细节：要使用多个处理器运行；一个问题可以分解成可同时解决的离散指令；每个部分进一步细分为一系列指示；每个部分的问题可以同时在不同处理器上执行。提高了算法的处理速度。
GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。
但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
4.GPU加速技术
4.1.CUDA
为充分利用GPU的计算能力，NVIDIA在2006年推出了CUDA（ComputeUnifiedDevice Architecture，统一计算设备架构）这一编程模型。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序。
通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。以GeForce 8800 GTX为例，其核心拥有128个内处理器。利用CUDA技术，就可以将那些内处理器串通起来，成为线程处理器去解决数据密集的计算。而各个内处理器能够交换、同步和共享数据。
从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动。
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库：CUFFT (离散快速傅立叶变换)和CUBLAS(离散基本线性计算)的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开
发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码(HostCode)，一种是运行在GPU上的设备代码(Device Code)。
不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
由于目前存在着多种GPU版本的NVIDIA显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。由于体系结构中硬件抽象层的存在，CUDA今后也有可能发展成为一个通用的GPU标准接口，兼容不同厂商的GPU 产品。
图3-1 CUDA处理流程
对于软件开发者来说，使用Cuda平台调用Cuda的加速库使用的语言包括：C、C++和Fortran。C/C++编程者使用UDAC/C++并用nvcc进行编译。
Nvidia的LLVM库是基于C/C++编译器的。Fortran的开发者能够使用CUDA Fortran，编译使用PGI CUDA Fortran。当然CUDA平台也支持其他的编程接口，包括OpenCL，微软的DirectCompute、OpenGL ComputeShaders和C++ AMP。第三方的开发者也可以使用Python、Perl、Fortran、Java、Ruby、Lua、Haskell、R、MATLAB、IDL由曼赛马提亚原生支持。
4.2.OpenCL
OpenCL全称Open Computing Language即开放计算语言。OpenCL为异构平台提供了一个编写程序，尤其是并行程序的开放的框架标准。OpenCL所支持的异构平台可由多核CPU、GPU或其他类型的处理器组成。
CUDA只能够在NVIDIA的GPU硬件上运行。但是，OpenCL的目标是面向任何一种并行处理器，OpenCL是第一种真正的开放自由版权编程标准，适用于异构系统上的通用计算。而异构平台可由CPU、GPU、DSP、FPGA或其他类型的处理器搭建。
OpenCL程序同CUDA程序一样，也是分为两部分，一是用于编写内核程序(在OpenCL 设备上运行的代码) 的语言，二是定义并控制平台的API。OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩展了GPU 的应用范围，使之不再局限于图形领域。
OpenCL由Khronos Group维护。Khronos Group是一个非盈利性技术组织，维护着多个开放的工业标准，例如OpenGL和OpenAL。这两个标准分别用于三维图形和计算机音频方面。OpenCL源程序既可以在多核CPU上也可以在GPU上编译执行，这大大提高了代码的性能和可移植性。OpenCL标准由相应的标准委员会制订，委员会的成员来自业界各个重要厂商。作为用户和程序员期待已久的东西，OpenCL带来两个重要变化：一个跨厂商的非专有软件解决方案；一个跨平台的异构框架以同时发挥系统中所有计算单元的能力。
OpenCL是一个用于异构平台上编程的开放性行业标准。这个平台可以包括CPU GPU和其他各类计算设备，OpenCL会将各类计算设备组织成一个统一的平台。OpenCL不仅仅是一
种编程语言，更是一个完整的并行编程框架，它包括编程语言，API，函数库以及运行时系统来支持软件在整个平台上的开发。
4.3.OpenCL与CUDA的关系
?虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种MassivelyParallel Processor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。
?跨平台性和通用性。这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多National Laboratory使用OpenCL进行科学计算的最主要原因）。OpenCL支持包括ATI,NVIDIA,Intel,ARM在内的多类处理器，并能支持运行在CPU的并行代码，同时还独有Task-Parallel Execution Mode，能够更好的支持Heterogeneous Computing。这一点是仅仅支持数据级并行并仅能在NVIDIA众核处理器上运行的CUDA无法做到的。
?CUDA和OpenCL的关系并不是冲突关系，而是包容关系。OpenCL是一个API，在第一个级别，CUDA架构是更高一个级别，在这个架构上不管是OpenCL还是DX11这样的API，还是像C语言、Fortran、DX11计算，都可以支持。
?关于OpenCL与CUDA之间的技术区别，主要体现在实现方法上。基于C语言的CUDA被包装成一种容易编写的代码，因此即使是不熟悉芯片构造的科研人员，也可能利用CUDA工具编
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型号DMIPS/MHz制造工艺CPU 65nm MSM7227T 800MHz 50nm MT6573 800MHz 50nm MT6573 1GHz 80nm PXA930 800MHz 65nm PXA920 800MHz Cortex-A545nm MSM7225A 800MHz 45nm MSM7227A 1GHz 45nm MSM8225 双核1GHz Cortex-A728nm MT6583 双核1.5GHz 28nm MT6589 四核1.2GHz 45nm OMAP3620 1GHz 45nm S5PC111/S5PC110 1GHz Scorpion65nm QSD8250 1GHz 65nm QSD8650 1GHz 65nm QSD8650 1.2GHz 45nm MSM8255 1GHz 45nm MSM8260 双核1.2GHz 45nm MSM8260 双核1.5GHz 45nm APQ8060 双核1.5GHz 45nm MSM8260 双核1.7GHz Cortex-A940nm MT6575 1GHz 40nm MT6575 1.5GHz 40nm MT6577 双核1GHz 40nm U8500 双核1GHz 40nm Tegra2 双核1.2GHz 45nm OMAP4460 双核1.2GHz 45nm Exynos4210 双核1.2GHz 45nm OMAP4460 双核1.5GHz 45nm OMAP4470 双核1.5GHz 40nm海思K3V2四核 1.4GHz 40nm Tegra3 四核1.5GHz 32nm Exynos4412 四核1.4GHz 32nm MX5Q 四核1.4GHz 32nm Exynos4412 四核1.6GHz Medfield32nm Z2460 1.6GHz单线程krait28nm MSM8960 双核1.5GHz 28nm APQ8064 四核1.5GHz 32nm Exynos5450 四核2GHz 28nm Tegra4 四核2.5GHz
手机常见的cpu与gpu
1.单、双核，是A8还是A9构架 2.多少纳米的工艺，多少平方毫米的封装面积，涉及到功耗及发热 3.主频、二级缓存和内存通道控制器的位宽等CPU参数 4.GPU的三角形输出率和像素填充率等性能 四核对比 市场上最主流的，以后也会被大品牌使用的四核处理器有三星Exynos 4412，NVIDIA Tegra3，高通APQ8064，海思k3v2 三星的处理器： 盖世2的是Exynos 4210 盖世三的是Exynos 4212 我们知道，四核的Exynos 4412并不会跑在1.5GHz，而是1.4GHz，因此四核处理器在达到双核两倍性能的同时，功耗却只有双核的八成。换句话说，四核处理器在实现双核同样性能的时候，大约只需要区区40%的电力，这意味着续航和发热都可能会大大改善。虽然四核的绝对性能对我们而言实际上没有什么太大的意义，但是32nm HKMG带来的功耗降低是非常显著的，即便不为了性能，也有足够的理由去选择。 Exynos 4212你可以看做是为三星Exynos 4210推出的升级版，采用Cortex A9架构，工艺制程为32NM， GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“”。GPU是相对于CPU 的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“”功能。通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用和AMD-ATI两家公司的。 三星Exynos 4412与NVIDIA Tegra3的对比：首先，Tegra3采用的是40nm Fast G工艺制造，功耗相对较大，虽然有伴核，但是那个只能在待机时使用，对于日常使用而言帮助不大。其次，Tegra3的内存仅为单通道LPDDR2 1066，而Exynos 4412则支持双通道LPDDR2 1066，是Tegra3的两倍。最后，Tegra3为了支持伴核，二级缓存的速度只有正常的一半，这也会影响性能。 总体而言，Exynos 4412对于Tegra3的优势是全面且明显的，甚至连频率都略胜一筹（100MHz），因此在现阶段可查的产品中，毫无疑问是最强四核，最出名的代表产品就是三星自己家的S3，还有联想手机K860。 NVIDIA Tegra3：这个应该是最早出来的四核处理器了，基于40纳米工艺，功耗与Tegra 2持平。这里不做过多介绍，只能感叹一句Tegra3老了。代表产品多了去了，大品牌四核手机基本上用的就是这个处理器， 高通APQ8064:属于高通骁龙S4处理器最顶级的一个芯片，采用28nm工艺制造，集成最新的Adreno 320 GPU，整合四个Krait架构CPU核心，每核主频最高达1.5GHz/1.7GHz。它是全球首款采用28nm制程的四核移动处理器，同时也是高通首款四核心处理器 海思k3v2，这款是华为自主研发的一款处理器，基于A9架构，主频分为1.2GHz 和1.5GHz，采用ARM架构35NM制造工艺、64位内存总线，是Tegra 3内存总
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移动设备的芯片 prajnamas发布于2011 年08 月20 日 | 1条评论 如果正在读文章的你，曾经有过配机的经历，那么对CPU、显卡、内存和硬盘这些东西一定不会陌生。事实上，移动设备（手机、平板等等）也有CPU、显卡、内存和“硬盘”这些东西，架构与电脑差距不大。 小小的手机居然放得下这么多东西？事实上，手机虽然架构与电脑完全一样，但形态上却不太一样。手机芯片集成了CPU、显卡和内存等等一系列组件，并且用最新的制程进行加工，其体积非常之小（只相当于成年人的小指指甲盖大小）。下图是iPhone 4内部的A4大小： 图上的Flash意指闪存，对移动设备而言相当于电脑的“硬盘”。A4 + 闪存的功能即相当于整个台机之上的CPU、显卡、内存、主板和硬盘集合，小小体积，巨大能量。本文主要想为大家介绍一下移动设备芯片之上的CPU与显卡，细数各家之长，让大家明白Android所用芯片与iPhone/iPad的不同。 因为这是一个产业链
移动设备明显已经成为产业链。手机的每个部件都会有相应的供应商，音频、视频、屏幕、通信、摄像头、闪存等等。芯片自然也是一样，大名鼎鼎的高通、Nvidia、德州仪器都出售移动设置芯片；而且借此东风，还活得挺好。 如果说市面上Android 机器所用的芯片着着实实花了你的眼，那么小编可以告诉您一句，其实它们都出自一家厂商。你震惊了吗？这家厂商就是过去不显水不露水的ARM，当然最近借移动设置东风，确实火了一把。 与桌面CPU不同的是，移动设备CPU只有一家寡头，那就是ARM 。它的营销模式与Intel/AMD 不一样的是，Intel/AMD 自己生产CPU然后出售；ARM 只授权核心技术，得到授权的厂商在进行深加工后自行联系芯片代工厂进行生产。得到ARM授权的厂商有但不仅限于高通、Nvidia、德州仪器、苹果、三星、LG、索尼爱立信。 所以，市面上那些乱花渐欲迷人眼的各种芯片，背后都只有一家ARM。ARM在移动设备上获得成功的原因有很多，营销模式是其一，极度省电是其二。它的计算能力或许不及 Intel/AMD的CPU那么强悍，但是移动设备更看重的是效能比（同等电量所能支持的运算），这点ARM确实远超Intel/AMD，在次世代能够成功也就是顺理成章了。 当然，ARM的成功自然也遭到了Intel的嫉妒。Intel出产了一款叫做Atom的低功耗芯片用以对抗ARM，但“得益”于自身对市场的不熟悉以及控制功耗方面不过关，至今也未能获得成功。 CPU一家独大，但显卡却是百家争鸣 相比较于ARM在CPU领域一家独大，移动设备显卡却是百家争鸣，目前数得出来的就有PowerVR系列、AMD Adreno系列、Nvidia Tegra系列以及ARM新兼并的Mali架构。 PowerVR系列是目前移动设备上占有率最大的显卡，掌权者是Imagination公司。使用PowerVR的公司数不胜数，其中就包括苹果（iPhone 4/iPad/iPad2以及即将上市的iPhone 5）和索尼（Sony的PS Vita）。事实上，苹果公司有一部分Imagination的股份。 Adreno系列显卡昔日属于AMD旗下，但在2008年已经出售给了高通。高能同时也从ARM 处得到了授权，结合两者制作出了自家的芯片MSM8x xx系列。小编会在第三节详细介绍。 而一直在桌面显卡占据半边天的Nvidia，也用从ARM处得到的授权以及自家的显卡技术，制作出了Tegra系列芯片。由于Nvidia在芯片生产上浸淫已久，其所用的制程一直领先于其它芯片厂商；但功耗却显得略高。尽管如此，它还是占领了大量Android平板。
GPU与CPU的区别
GPU与CPU的区别 显卡的发展可以说是非常的快，人们对于视觉化上的要求也越来越高，随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面CPU处理能力也不断强大，但在进入3D时代后，人们发现庞大的3D图像处理数据计算使得CPU越来越不堪重荷，并且远远超出其计算能力。图形计算需求日益增多，作为计算机的显示芯片也飞速发展。随后人们发现显示芯片的计算能力也无法满足快速增长的图形计算需求时，图形，图像计算等计算的功能被脱离出来单独成为一块芯片设计，这就是现在的图形计算处理器——GPU(Graphics Processing Unit)，也就是显卡。 1999年8月，NVIDIA终于正式发表了具有跨世纪意义的产品NV10——GeForce 256。GeForce256是业界第一款256bit的GPU，也是全球第一个集成T&L（几何加速/转换）、动态光影、三角形设置/剪辑和四像素渲染等3D加速功能的图形引擎。通过T&L技术，显卡不再是简单像素填充机以及多边形生成器，它还将参与图形的几何计算从而将CPU从繁重的3D管道几何运算中解放出来。在这代产品中，NVIDIA推出了两个全新的名词——GPU以GeForce。所以从某种意义上说，GeForce 256开创了一个全新的3D图形时代，NVIDIA终于从追随者走向了领导者。再到后来GeForce 3开始引出可编程特性，能将图形硬件的流水线作为流处理器来解释，基于GPU的通用计算也开始出现。 到了Nvidia GeForce6800这一代GPU，功能相对以前更加丰富、灵活。顶点程序可以直接访问纹理，支持动态分支；象素着色器开始支持分支操作，包括循环和子函数调用，TMU 支持64位浮点纹理的过滤和混合，ROP(象素输出单元)支持MRT(多目标渲染)等。象素和顶点可编程性得到了大大的扩展，访问方式更为灵活，这些对于通用计算而言更是重要突破。 真正意义的变革，是G80的出现，真正的改变随着DX10到来发生质的改变，基于DX10统一渲染架构下，显卡已经抛弃了以前传统的渲染管线，取而代之的是统一流处理器，除了用作图像渲染外，流处理器自身有着强大的运算能力。我们知道CPU主要采用串行的计算方式，由于串行运算的局限性，CPU也正在向并行计算发展，比如目前主流的双核、四核CPU，如果我们把这个概念放到现在的GPU身上，核心的一个流处理相当于一个“核”，GPU的“核”数量已经不再停留在单位数，而是几十甚至是上百个。下面看看G80的架构图：
大数据技术架构解析
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
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手机CPU数据比较 2013年3月13日 1、德州仪器 这个品牌想必大家都不陌生，一些高端机型上都会配有这家厂商的CPU，高性能且耗能少是它主要的特点，但因为造价昂贵，多应用在高端旗舰产品上，而且德州仪器的CPU 与GPU也无法达成较好的协调，总会加强了一方面，而去减弱另外一方面的实力。 2.Intel 无论从PC市场还是手机市场，Intel在CPU上都占有较大的份额，众所周知Intel 电脑平台的CPU讲究的是高性能低功耗，屡次创新制造技术，在手机CPU上Intel页很好的贯彻了这一理念，它的缺点就是每频率下来性能比较低。 3.高通 高通的CPU在市场上占据了相当一部分的份额，市面上中低端安卓智能手机CPU都会有它的身影，主频比较高，运算能力强，且定位十分准确，让它在这个强手如林的市场上有了自己的一席之地，但处理能力强也导致了它的图形处理相对偏弱，且耗能较高 4.三星 三星的蜂鸟在前面小编也说了，单核之王，而后来研发的Exynos猎户座CPU也有高效的性能表现，在对数据和图形运算方面均表现优异，但也就因为这点，导致猎户座的散热偏大，而且目前市场上对三星猎户座的优化并不是太好，兼容性是它的鸡肋，但随着三星将猎户座CPU不断推广，兼容性问题总有一天会得到完美的解决。 5.Marvell Marvell（迈威科技集团有限公司，现更名美满），成立于1995年，总部在硅谷，在中国上海设有研发中心，是一家提供全套宽带通信和存储解决方案的全球领先半导体厂商，是一个针对高速，高密度，数字资料存贮和宽频数字数据网络市场，从事混合信号和数字信号处理集成电路设计、开发和供货的厂商。 提到这个名字或许用户会感觉有点陌生，但提到ARM CPU想必大家就会立马熟悉了，它的CPU也算是最大发挥了PXA的性能，强劲的性能背后总会有个诟病，那就是功耗大，功耗大也会引发一定的散热问题。 美满电子科技(Marvell)在中国的总部位于上海张江科技园，并在北京、合肥和深圳设有业务运营 6.Nvidia（英伟达） 在显卡方面，Nvidia有着无法超越的优势以及各种专利技术，在CPU方面，它也以体积小性能强劲功耗低而著称，Tegra2不光在图形方面做了强化，还在优化增强了音频处理，甚至可以运行虚幻3的游戏引擎，这不得不说是一种进步。但为了降低功耗，Tegra2出现了视频解码等问题，这想必是Nvidia下一步要解决的问题。 7.华为 华为在2012年推出了最小的四核处理器，华为自主研发的海思 K3V2 ，是2012年业
CPU与GPU在游戏中的作用
可能有人对GPU不熟悉，GPU，图形处理器，是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU 在3D游戏中，每一个场景的构筑都需要显卡极大的工作量，屏幕上每一个景物都是 由显卡根据图形透视原理，通过多个三角形的组合形成的，显卡既要保证近大远小的透视效果，还要根据第一视角的位置实现遮挡效果，这里自然对显卡的性能有着很大的需求。不过，CPU作为整个系统的中枢神经也有极为重要的地位。CPU在3D游戏中所起的作用就是对三维场景进行设计，显卡生成的每一个点都是由CPU规定。此外，CPU还要负责诸如游戏数据处理等工作，负担丝毫不亚于显卡。需要注意的是，如今的显卡GPU已经具备了相当的处理能力，可以有效减轻CPU的负担。然而，从另一个角度来看，CPU又可以模拟GPU 的操作，使两者之间形成互补。 毫无疑问，片面地强调CPU或者显卡的作用都是错误的，毕竟两者是不可分离的有机体。不过，CPU与显卡在具体的操作流程方面还是有所分工。一般而言，CPU可以保证3D 游戏的启动和载入的速度，而对画质、3D特效、游戏流畅度等不能产生多少影响。相反，GPU在各种环境下都对游戏的速度与画质与流畅三个方面做出最大的贡献。一般而言，在显卡上多加投资，这样会获得更好的效果。因为从理论上说，一旦游戏的分辨率以及颜色数提高，或者大量运用3D特效，显卡的负担将呈几何倍速提高，对像素填充率与显存带宽提出极高的要求。而DirectX硬件支持则完全依赖于显卡GPU本身的素质，如果你的显卡达不到这项要求，纵然CPU是I7 6核12线程也无济于事。但要切记的是，两者之间万万不可形成太大的差距，比如现在火热的GTX770，R9 280X，这个级别的显卡最起码也要搭配I5的CPU才能充分发挥其性能，不然CPU太弱，显卡的性能会受到限制。 不过纵观现在的处理器格局，CPU已经走到了性能过剩的地步，一款双核的CPU就 完全满足普通的应用，就算用4核，6核，速度也不会有多少提升，GPU却远没有达到性 能过剩的阶段，在很多的图形应用，特别是3D游戏的应用上，高性能的GPU非常重要，特别是，GPU开始向通用运算方向发展，其通用运算能力和浮点运算能力已经远远超越CPU，可以那么说，如今评价一台电脑性能如何，CPU已经不是单一的性能中心，而是CPU+GPU 双重性能中心，两者偏一不可。
系统架构分析
论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩
摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate
系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，
新手必看：RAM、CPU、GPU三个手机硬指标,哪个最重要!
希望这篇文章能对智能手机新手，特别是想买安卓手机的机友们有所帮助。 买Android手机，除了CPU外，接下来最重要的可能就是ROM、RAM、GPU SD卡的大小了。玩Android手机的朋友，特别是要买Android手机的朋友，那就得赶紧来了解一下手机内存RAM ROM CPU GPU 、还有SD卡的重要性了，不然，在买手机的时候可能会吃亏。 因为一些手机厂家在宣传自己手机的时候，会声称自己的手机内存有4G或者多少G，但其实有些混淆概念，在手机行业里，发展到现在，其实已经把ROM、RAM、SD卡都混淆通称为内存了，这个是商家的误导，很多商家在宣传时将SD卡和ROM宣传成内存，混淆视听，让你以为这个手机的内存很大，其实这并非真正意义上的内存RAM。 CPU 在日常生活中都是被购物者所忽略的手机性能之一，其实一部性能卓越的智能手机最为重要的肯定是它的“芯”也就是CPU，如同电脑CPU一样，它是整台手机的控制中枢系统，也是逻辑部分的控制中心。微处理器通过运行存储器内的软件及调用存储器内的数据库，达f控的目的。 RAM，白话来讲，就是我们常说的真正意义上的内存，就相当于你电脑的内存，目前来说512M的RAM可以保证任何手机的流畅性，毕竟目前的电脑使用1G内存都可以保证基本的使用。 ROM，简单的说，就是相当于你windows电脑的C盘，这个也非常非常重要，试想一下，如果安装了操作系统后，你的C盘只有一点点空间，那会导致什么后果？就算你的RAM再大，你的电脑也会死机，也会慢的像蜗牛。而Android手机中，ROM的重要性也更是非常重要，如果你的Android手机ROM只有512M，那么你的手机操作系统就会占去100M或200M，那么你最后就剩下不到300M的ROM可以使用，这300M会被如何使用？首先你的联系人如果有1000人，那么就会占去40多M的空间，每次安装一个程序或者游戏，即便你安装到了SD卡中，但你的ROM空间依然还是会被占用一部分，其次系统自带的应用、浏览器、地图、电话、短信等等历史记录，全部都存在ROM中，如果你是手机玩家，这ROM空间就会往往完全不够使用，而且让你的手机变的很慢，目前来讲，1G以上的ROM才会刚刚够，当然，如果你只是普通手机用户，不安装什么应用程序，那么512M的ROM还是够用的。) GPU 图形处理器，基本左右是输出多边形生成率用于3d建模，像素填充率用于色彩渲染图面，纹理填充率用于贴图，主要处理与图形有关的任务，尤其是游戏，图形设计3d建模，包括渲染手机的桌面等。手机gpu一般都是与手机cpu一起封装在soc里，类似电脑cpu的核芯显卡，或apu概念。gpu单独封装在独立的电子板上才能称为显卡。手机gpu与视频无关，手机视频软解靠cpu和neon，硬解靠dsp。一般可以认为手机里的gpu主要是与游戏有关，gpu强，游戏性能也强。 SD，我们俗称就是手机的外部存储空间，这个我们可以理解成电脑的D盘、E盘，或者外接移动硬盘也行，这个地方本来是放我们的多媒体资料的，我们知道，电脑的D盘其实是可以安装程序的，但是这一点却和Android不同，即便你使用了APP2SD类的软件将各类应用程序安装到了SD卡中，其实程序的系统数据还是写在了ROM中，SD卡相当于只是存放多媒体类的资料，如游戏的数据文件。 废话半天，尽量写的非常白话，总结一下三者差距不大的时候，首选那个；
系统架构设计师的岗位职责
系统架构设计师的岗位职责 系统架构设计师需要负责系统及相关产品需求分析及架构设计。以下是小编整理的系统架构设计师的岗位职责。 系统架构设计师的岗位职责1 职责: 1. 负责公司系统的架构设计、研发工作 2. 配合产品经理对公司产品以及公司基础研究项目进行技术需求分析，承担从业务向技术转换的桥梁作用，根据产品业务需求提出技术方案和系统设计 3. 负责制定系统的整体框架，编写软件架构设计文档。对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发并解决系统开发、运行中出现的各种问题 4. 主持和参与系统逻辑模型和物理模型设计，负责开发和维护统一的软件开发架构，保证软件模块的复用性 5. 参与各项目、各阶段的技术评审;特别是技术架构方面和软件复用方面
6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础
CPU+GPU的混合并行计算
CPU+GPU的混合并行计算 GPU+CPU的异构混合并行计算是基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算架构，将CPU串行计算和GPU的并行计算融合，开启“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合 计算”的全新并行计算时代。 基于GPU+CPU架构的HPC与普通CPU架构HPC参数对比 “异构混合计算”真正实现了系统整体计算能力的最大化利用：GPU和CPU协同工作，GPU处理大量的并行处理，CPU处理操作系统和指令的逻辑控制。两者的协同比以往单纯CPU运算高出几十倍甚至几百倍，上千倍，可以使得PC和工作站具有超级计算的能力。在最新的二代Tesla Fermi平台下，开发人员可以选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran来表达GPU应用程序的并行机制，释放GPU的处理能力来解决最复杂的计算密集型难题，可以广泛应用于如下领域：
生物信息学和生命科学计算化学计算电磁学和电动力学 计算金融学计算流体力学成像和计算机视觉 MATLAB 加速医疗成像分子动力学 气象、大气、海洋建模和空间科学 中国科学院、清华大学、中国同济大学、上海交大和西安交通大学等7所高校已经将基于CUDA架构的并行计算课程融入其教学之中，其中中国科学院和清华大学已经走到全球CUDA应用的前列。2009年9月22日，同济大学海洋学院地球物理系成功部署了其在中国的第一套GPU高性能计算集群，用于地球物理学和反射地震学方面的革命性研究。该研究项目将探索研究复杂介质中地震波传播理论与数值模拟、复杂介质三维地震偏移成像、多分量地震学的数据处理和解释。Tesla GPU集群革命性的万亿次浮点运算、
CPU、GPU及操作系统取舍
厂商亮点承诺调查 为了搞清楚各厂商亮点的标准，小编收集了一些厂商对亮点的一些规定，帮助大家全面了解现在笔记本厂商到底对亮点负多大责任。 ●联想 规范是 亮点+暗点《=6。 ●方正 方正是严格按照国家规定执行
●HP 坏点在3个以内，且每平方英寸2个坏点以内属于正常，超过这个标准并在15日内可以 更换机器。过了15日，按照保修条款进行维修! ●DELL 戴尔对亮点的规定为8个之内都属于合格，与其它厂商不同的是，由于戴尔采用直销模 式，因此如果屏幕亮点超过规定，戴尔将会上门为您更换，而不需要自行送到维修站，这一点对消费 者来说十分方便。 ●华硕保证无亮点 ●新蓝保证无亮点 ●TCL 不超过5个亮点 ●神舟不超过像素点的10万分之一为合格 ●长城 4个亮点，6个暗点两者之和不超过6个 国家标准为亮点+暗点《=12 为合格产品，显然厂商的标准都要高过国家的标准。看完主要厂 商的标准，再来看看笔记本经销商对于亮点问题都是如何看待的。 WIN7 32位系统与64位系统取舍 如今安装Windows 7已经不是什么新鲜事儿了，如果你还没有装Windows 7，那未免也太Out了。说起Windows 7的好处，那真是一堆一堆的，所以别犹豫，赶紧装一个吧。 哎，等等，装之前咱得想明白了要装哪个版本的Windows 7，家庭版、专业版、旗舰版，那是萝卜白菜各有所爱，咱也不费力给大家一一讲解了，今天咱们就来针对另一种版本分类来说说，没错，就是跟计算机硬件有直接关系的32位和64位版本。 如果您是讲求效率的看客，那么请走快速通道，一句话帮您下决心，不过如果您想对32位和64位有更深一步的了解，那不妨走完整通道，看完整篇文章。 【快速通道】：如果您平时并不热衷于玩游戏，而工作中又涉及到大量的在虚拟环境下开发的情况，并且需要计算机的物理内存大于3GB，那么不妨安装64位系统试试；反之，如果您是游戏发烧友，平时并不需要那么大的内存（3G内存完全可以满足基本应用），则尝试一下32位系统。
《智能制造系统架构映射及示例解析》
国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，
系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）
智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则
CPU与GPU的作用和位置分析
CPU与GPU的作用和位置分析 CPU的作用：CPU作为一台计算机的核心，它的作用被证明是无法替代的，过去是这样，今天依然是这样，将来应该还是这样，只不过可能被增加和赋予了更多更复杂的功能。为什么CPU能够胜任计算机的核心，应付自如地控制一台复杂而精密的电脑系统？为什么CPU可以当之无愧地被称为电脑之“脑”而不是其他部件？这是因为CPU主要是面向执行操作系统、系统软件、调度和运行各式各样应用程序以及协调和控制整个计算机系统而设计的。CPU具有通用性的特点，也就是“全才”或者“通才”，什么都要会，当然这并不表示CPU每项任务都具有顶尖水平。 集成了百万计，千万计，甚至数亿计晶体管的CPU芯片，除了具有计算能力的电路和结构，还拥有控制和指挥其他硬件电路相配合的中央控制器，现代CPU还拥有更多具有“思维”能力的电路和结构，如逻辑判断，推测执行，预测执行等等。只有具有了这些特质，CPU 才可能胜任电脑之“脑”的工作。 那么CPU靠什么来“思维、指挥和控制”呢？答案是指令集。指令集是CPU能够处理的全部指令的集合，没有指令集的芯片不可能被
称为是CPU，指令集可是说是CPU的思维语言，是CPU的“智能属性”，也是它有别于其他芯片的根本属性。类似于人脑，任何人的思维过程都有语言的参与，中国人用中文思考，美国人用英文思考，如果习惯于讲方言，人们甚至用方言思考，人们在本能或者下意识状况下都是用自己最熟悉的语言思考。指令集就是电脑之脑CPU的语言，CPU就是用指令集来“思考”。 大家所熟悉的x86指令集就是我们今天大多数人使用的CPU的语言，x86指令集是由英特尔公司发明、开发并不断增强和完善的。所有英特尔架构的CPU和兼容CPU都采用x86指令集。任何程序不管采用什么高级程序设计语言编写的，都需要通过高级语言编译程序或者解释程序先翻译成x86指令才可以被CPU执行。 如C语言，C++语言，Pascal语言等等高级程序语言都是供编程人员使用的，人们可以把自己的“思维和指令”通过高级程序设计语言表达出来，通过编译程序或者解释程序转换成CPU可以明白的指令，CPU就可以遵照人们的“思维和指令”一丝不苟、不折不扣地执行。其实编译程序和解释程序也是由CPU来执行的。 有了指令系统，CPU就可以通过它来控制、指挥、协调和调度整个计算机系统的各个子系统，让它们相互配合、有条不紊的完成各种各样的任务。
大数据 技术架构解析
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
GPU架构与技术详解
GPU架构与技术详解 来源: https://www.360docs.net/doc/fd4840812.html,时间: 2010-06-22 作者: apollo GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。我们从GPU的发展历程来看看显卡GPU的架构和技术的发展。 整合VCD/DVD/HD/BD解压卡 在了解了CPU的发展历程之后，我们再来看看GPU的发展过程，其实GPU 很多重大改进都与CPU的技术架构相类似。比如最开始我们介绍了古老的CPU协处理器，下面再介绍一个被遗忘的产品——解压卡，资历较老的玩家应该记得。 十多年前，电脑的CPU主频很低，显卡也多为2D显示用，当VCD兴起的时候，好多电脑（主频为100MHz以下）无法以软解压的方式看VCD影片，根本运行不起来! ISA接口的VCD解压卡 这时，VCD解压卡就出现了，此卡板载专用的解码处理器和缓存，实现对VCD的硬解码，不需要CPU进行解码运算，所以，即使在386的电脑上也可以看VCD了。
PCI接口的DVD解压卡 随后，显卡进入了3D时代，并纷纷加入支持VCD的MPEG解码，而且CPU的主频也上来了，无论CPU软解还是显卡辅助解码都可以流畅播放视频，所以VCD解压卡就退出了市场！ 但DVD时代来临后，分辨率提高很多，而且编码升级至MPEG2，对于CPU和显卡的解码能力提出了新的要求，此时出现了一些DVD解压卡，供老机器升级之用，但由于CPU更新换代更加频繁，性能提升很大，DVD解压卡也是昙花一现，就消失无踪了。
手机CPU与GPU厂商
手机CPU与GPU厂商解析 SoC时代：平板电脑芯片组总体态势分析 平板电脑ARM芯片概况 一、平板电脑ARM芯片概况 平板电脑大致上可以分为两种类型：传统型平板电脑和以iPad为代表的新一代平板电脑。传统“平板电脑”概念是由微软提出的，是指能够安装x86版本的Windows 系统、Linux系统或Mac OS系统的PC。由于X86架构功耗较高，势必造成了传统型平板电脑在续航及散热方面的表现不尽人意。2010年1月，苹果发布了iPad这款平板产品，掀起了新一代平板电脑的热潮，以iPad为代表的第二代平板产品虽然不属于微软提出的平板电脑概念范畴，但是这个名字已经广泛为大家所采用，因此我们可以将它们总结为新一代的平板电脑。 平板电脑概念图 与传统平板电脑不同的是，新一代平板电脑大多采用ARM架构，这样就可避开能耗高的问题，在续航和散热方面有了很大改进。同时新一代平板电脑大部分搭载iOS、Android、webOS或者BlackBerry Tablet OS系统，在界面交互性上优化不少，增加了用户的体验感。 在传统电脑领域，英特尔和AMD作为两大处理器巨头，统治了整个产业链多达数十年的时间。2010年新一代平板电脑出现以后，一定程度上对传统电脑产业造成了影响，使x86处理器的主导地位发生动摇。而整个平板电脑最核心最本质的硬件通用处理器部分，则是由一家较为低调的公司来设计并执行授权，它就是英国的ARM公司。
ARM——Advanced RISC Machines ARM（Advanced RISC Machines）是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。ARM技术具有性能高、成本低和能耗省的特点，契合了移动产业的发展需求。 在商业模式方面，ARM公司与传统处理器巨头英特尔及AMD有所不同。ARM公司自己并不制造芯片，只负责芯片的设计，并将设计方案授权（licensing）给其他公司使用，从中得到授权费用。 进入二十一世纪以后，手机等移动终端产品迅速发展，使得ARM产品的出货量呈爆炸式增长，ARM处理器也迅速占领了全球90%以上的手机市场份额和上网本处理器30%的市场份额，矛头直指英特尔。 ARM vsIntel 由于ARM的商业模式是开放的，任何厂商都可以购买ARM的授权，因此ARM 拥有非常多的合作伙伴，人多力量大，ARM将会与全球其他半导体厂商一道来对抗
CPU与GPU的区别
CPU与GPU的区别 什么是CPU 中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。差不多所有的CPU的运作原理可分为四个阶段：提取（Fetch）、解码（Decode）、执行（Execute）和写回（Writeback）。CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令，放入指令寄存器，并对指令译码，并执行指令。所谓的计算机的可编程性主要是指对CPU的编程。 CPU的功能 计算机求解问题是通过执行程序来实现的。程序是由指令构成的序列，执行程序就是按指令序列逐条执行指令。一旦把程序装入主存储器（简称主存）中，就可以由CPU自动完成从主存取指令和执行指令的任务。 CPU具有以下4个方面的基本功能： 1. 指令顺序控制 这是指控制程序中指令的执行顺序。程序中的各指令之间是有严格顺序的，必须严格按程序规定的顺序执行，才能保证计算机工作的正确性。 2. 操作控制 一条指令的功能往往是由计算机中的部件执行一序列的操作来实现的。CPU要根据指令的功能，产生相应的操作控制信号，发给相应的部件，从而控制这些部件按指令的要求进行动作。 3. 时间控制 时间控制就是对各种操作实施时间上的定时。在一条指令的执行过程中，在什么时间做什么操作均应受到严格的控制。只有这样，计算机才能有条不紊地自动工作。 4. 数据加工 即对数据进行算术运算和逻辑运算，或进行其他的信息处理。CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令，放入指令寄存器，并对指令译码。它把指令分解成一系列的微操作，然后发出各种控制命令，执行微操作系列，从而完成一条指令的执行。指令是计算