编辑程序让电脑执行的过程就叫编程 很多软件都可以编程 具有代表性的计算机语言有，BASIC C，C++，VB，VF，SQL,网页编程JSP，ASP，PHP ，软件是eclipse，,等等。Java是目前应用最广泛的编程语言之一，大学中则常常以C语言作为编程的入门语言， （初学者通用符号指令代码）的缩写，是国际上广泛使用的一种计算机高级语言。
今天，高性能编译器供应商Portland Group（已经被NVIDIA收购）宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是：免费！而且不仅仅是教育单位，个人、政府、科
进程是什么？进程是正在执行的程序；进程是正在计算机上执行的程序实例；进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集，这里的指令集是指程序代码，这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来，我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动， 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
进程 进程是什么？进程是正在执行的程序；进程是正在计算机上执行的程序实例；进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集，这里的指令集是指程序代码，这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来，我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动， 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 在进程执行时，进程都可以被唯一的表示，由以下一些元素组成： 进程描述符：进程的唯一标识符，用来和其它进程区分。在Linux中叫进程ID，在系统调用for
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第1章 选择ThreadX的优势 初学ThreadX，一般
其实“多核”这个词已经流行很多年了，世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。当然，多核这个词汇的流行主要归功与AMD和Intel的广告，Intel与AMD的真假四核之争，以及如今的电脑芯片市场上全是多核处理器的事实。接下来，学术界的研究人员开始讨论未来成百上千核的处理器了。有一个与多核匹配的词叫片上网络（Networks on Chip），讲的是多核里的网络式互连结构，甚至有人预测未来将互连网集成到片上这种概念了。当然，这样的名词是很吸引眼球的，不过什么东西都得从实际出发，这篇文章也就简单地分析了为什么有多核这个事情，以及多核系统的挑战。
在上期专题中，我们提到了，NFV作为SDN的流派之一，以vBRAS等形式推进着运营商网络的重构。事实上，不仅限于在运营商领域，同时，在IDC中，基于网元虚拟化实现的vSwitch以及LB/防火墙等增值业务，也大行其道。这些NFV软件运行的平台，就是基于x86的多核处理器平台。
📷 鉴于英特尔可扩展视频技术(SVT)开源视频编码器以及其他开源视频编码器/解码器的最新更新，以下是AMD 霄龙 7742 双路服务器在与英特尔竞争的情况下与之抗衡的最新表现，同时让我看看AMD在企业
汽车电子的发展相比IT行业要慢很多节拍，智能设备在过去的几年改变了我们的生活方式，相比之下汽车电子则显得不那么与时俱进而脱离于日常的数字生活。
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新1期视频教程：
存取速度比较：L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
嵌入式技术涉及的是嵌入式系统的设计和应用，这些系统是专门为执行某些特定任务而优化的计算机系统，而不是像通用计算机那样可以执行多种广泛的任务。嵌入式系统通常集成在更大的设备中，与设备的其他部分紧密协作。
在前一篇《局域网SDN技术硬核内幕 - 前传 多核技术为摩尔定律延寿》中提到了，通过多核可以突破主频物理限制的瓶颈，提升单台计算机的计算能力。在Intel的至强处理器平台上，单台计算机的核数可达200以上。
线程，有时候称为轻量级进程（lightweight process，LWP），是CPU使用的基本单元；它包含了线程ID，程序计数器，寄存器集合以及堆栈。它与属于同一进程的其他线程共享代码段，数据段和其他的操作系统资源。
英特尔第12代Alder Lake芯片将首次将类似ARM的混合「大小核」架构应用于桌面x86电脑，该架构结合了较大的高性能内核与较小的高效内核。
作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。
传统计算机采用冯诺依曼结构，也称普林斯顿结构，是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构
DSP板卡一般通过仿真器进行调试，包括程序的加载与固化。由于众多应用场合对产品体积、产品密封性均有严格要求，或我们根本无法近距离接触产品，因此终端产品很多时候无法预留JTAG接口或通过JTAG接口升级程序。此时，在不拆箱的前提下实现程序的远程升级，则显得尤为重要。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
为了继续为通用处理器提供常规的性能改进，制造商如美国英特尔公司(财富500强公司之一ˌ以生产CPU芯片著称)和超微半导体公司已经转向多核设计，在某些应用和系统中牺牲较低的制造成本以获得更高的性能。多核架构正在开发中，但替代方案也在开发中。现有市场的一个特别强有力的竞争者是将外围功能进一步集成到芯片中。
处理器正处于多核时代。多内核是指在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎，多核处理器是单芯片。一枚多核处理器上可以承载多个内核，但只需要单一的处理器插槽即可以工作，同时，目前流行的操作系统已经可以利用这样的资源，将每个执行内核作为分离的逻辑处理器，通过在多个执行内核之间划分任务，在特定的始终周期内执行更多任务，提高并行处理任务的能力。
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第3章 ThreadX操作系统介绍 本章节介绍 Threa
小霸王学习机能够使用性能非常低下的硬件，运行精彩刺激的游戏，并展示多变的画面，这依赖于程序员充分考虑到硬件的软件设计，也就是最初的软硬件融合设计思维。
本文从CPU简介、衡量CPU性能指标、单核及多核CPU工作流程、如何平衡 CPU 性能和防止CPU过载、为什么计算密集型任务要选择高频率CPU、超线程技术、CPU历史演进及摩尔定律等方面对CPU进行详细分析。希望对您有所帮助！
早在2022年10月，俄罗斯国产处理器厂商贝加尔电子（Baikal Electronics）就曝光了最新推出的48核的服务器处理器——S1000的SPEC CPU 2006 Int性能测试数据，并将其与20核Intel Xeon Gold 6148、16核AMD Epyc 7351和48核华为鲲鹏920的SPEC CPU 2006 Int测试成绩进行了比较，结果显示S1000性能大约与AMD和英特尔CPU相当，同时也达到了7nm制程的华为鲲鹏920性能的85%。
智能服务器适配器或智能网卡（SmartNIC）通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务，提高云端和私有数据中心中的服务器性能。将网络处理卸载到智能网卡并不是一个新的概念，例如有些网卡（NIC）可以卸载诸如校验和计算与分段等一些网络处理功能。然而，由软件定义网络（SDN）、开放虚拟交换机（OVS）和网络功能虚拟化（NFV）驱动的数据中心网络通信的快速增长，需要一种具有更强卸载能力的新型网卡：智能网卡。
一款成熟的芯片还要考虑功耗、发热以及量产等方面的问题，再加上长久的用户实际体验改进，等到真正成为一款成熟的芯片真是难上加难，正所谓芯片行业是个“十亿起步，十年结果”的行业。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子：load average: 0.09, 0.05, 0.01 很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说明服务器的负载越 大，这也可能是服务器出现某种问题的信号。 而事实不完全如此，是什么因素构成了负载均值的大小，以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”？什么时候应该注意哪些不正常的数值？回答这些问题之前，首先需要了解下这些
在上一期，我们提到，挑选模特的一个潜规则是，想让买家秀和卖家秀基本一致，就需要挑选头身比较小的高挑妹子。类似地，想让数字电路的实际波形尽量减少畸变，上升沿和下降沿更陡峭，也需要提升数字电路的电压。
ABB 5SHX2645L0004 3BHL000389P0104 管道铺设适用于许多应用程序
单核下的指令多队列可能造成单核无法保证顺序一致性的问题，如果单核都无法保证，那多核肯定也有一样的问题了。
上回我们说到，令狐冲发现，NP处理器维护表项的能力不足以支撑防火墙需要的海量表项查找，而DRAM有低廉的成本，容纳大表项不成问题。
之前的文章所说的都是如何优化一条指令执行的速度（比如并发，乱序，分支预测，加相同电路让某个频繁操作可以同时进行处理），另外一种提升性能的方式就是 同时运行多个指令流，使用多核处理器：
Intel DPDK，全称为Intel Data Plane Development Kit，是一个为Intel架构处理器设计的强大的数据包处理工具集。不同于传统的Linux系统设计，DPDK专注于网络应用中的高性能数据包处理。
5月9日消息，苹果近日正式发布了新一代的iPad Air与iPad Pro机型。其中，新的iPad Pro则是采用了OLED面板，并且直接跳过了M3处理器，直接升级为最新的M4处理器，以提供更好的AI处理能力。现在，搭载M4处理器的新iPad Pro已经现身Geekbench数据库。
上一篇文章的最后，作者提到了文章的参考来源，我特意前往访问了下，发现写得非常不错，特转过来，可以结合阅读，以便更容易理解 CPU 负载这个概念。 你可能对于 Linux 的负载均值（load averages）已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子： load average: 0.09, 0.05, 0.01 很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说
最后,关于写作内存相关的原因是为了更好地理解同步关键字synchronized的内存语义(下一篇哈)
随着计算机硬件的发展，多核处理器已经成为主流。并发编程成为了提高程序性能的重要手段。Go语言作为一门支持并发编程的现代编程语言，引入了两个关键概念：goroutine和channel。本文将详细介绍goroutine和channel的原理、使用方法以及相关的最佳实践。
一种提升性能的方法叫 "指令流水线"，想象下你要洗一整个酒店的床单，但只有 1 个洗衣机, 1 个干燥机。
作为全球领先的云服务提供商之一，腾讯云*致力于向全球用户提供性能卓越的企业级网络服务。公有云对于服务质量有着严苛的要求，计算、内存、网络以及存储等各项资源的分配能否满足服务水平协议中所承诺的标准，都将直接影响最终用户的应用体验。对于云服务提供商来说，如何在充分利用以上资源，满足服务水平协议的前提下，尽可能减少额外资源开销，也是降低运营成本的关键因素之一。为在降低成本的同时保证优质的服务质量，腾讯云携手深度合作伙伴英特尔，基于腾讯云应用程序界面 (Application Programming Interfaces, API) TGW 与腾讯专门的硬件工程实验室 星星海实验室的创新软硬件结合方案，发挥 TGW 在网络领域的技 术优势，针对网络资源调度及分配展开性能优化。
CPU Cache学习 为什么需要Cache? CPU要从内存中直接读取数据都要花费几百个时间周期,在这几百个时间周期内，处理器除了等待什么都做不了，为了解决这个问题才提出Cache这个概念 Cach
2021年新华三 NAVIGATE 领航者峰会 网络处理器芯片智擎闪亮登场 老司机等等我，我家漏油器也要换“芯”了 📷 不过对于这颗芯片 众多吃瓜群众还不甚了解 它并不是交换机用的ASIC芯片 它是新一代网络处理器芯片（NP） 📷 对网络处理器 还不熟悉的同学 可以查阅非常经典的图书 网络处理器-信息高速公路上落寞的背影 📷 随着“智擎660” 芯片即将正式量产 新华三将在7月30日召开 数字中国产业峰会暨智擎芯片发布会 📷 挖一下坟 在10年前H3C搞过芯片 当时用FPGA实现一颗20G性
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
根据我们之前的一贯思路，对于一个工具来说都有一定边界和基础，然而软件或者数学都是基于一定的边界的，这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响，但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响，但不改变主题，所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
【新智元导读】Wave Computing 在日前举行的高性能芯片峰会Hot Chips上介绍了他们的数据流处理器产品DPU（Dataflow Processing Unit），加速神经网络训练，号称速度是GPU的1000x，训练GoogleNet 42万图像/秒。同时，DPU使用了不含CPU的架构，他们认为，数据流架构是有效训练高性能神经网络的唯一方式。 要建立起一家成功的芯片初创公司可不是件容易的事情，但有资本支持的Wave Computing，却在一块很小但很重要的市场——AI训练芯片——牢牢站稳了脚
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