Ⅰ 觀望or實戰看人工智慧給基礎架構帶來的顛覆

2017年IT圈兒的主旋律是什麼？可以說，非人工智慧莫屬!當前，全世界都在積極嘗試應用人工智慧，而中國，面臨著人工智慧發展的最好機會。清華大學國家金融研究院院長朱民認為，人工智慧的爭奪是未來世界主要的爭奪，政府、企業、個人都應該積極參與到這個巨大挑戰中，引領人工智慧變革。

調研背景：人工智慧異常火爆，引領新變革

從2017年開始，人工智慧進入了在金融、醫療、教育等大數據行業以及感知交互領域的全面滲透時期，從產業層面而言更需要圍繞基礎技術支撐，不斷加大核心技術攻關力度。

2016年是人工智慧誕生60周年，在進行了足夠的積累後，人工智慧在2017年迅速發力，逐漸取代互聯網成為時代的主角，並將迎來爆發性的質變。以谷歌、IBM、FaceBook、微軟、BAT等為代表的國內外科技巨頭紛紛強化在人工智慧領域的布局。相關研究預測，到2018年62%的大型企業都將會使用AI技術。與此同時，機器學習、深度學習、智能語音等技術愈發成熟，這些技術推動著人工智慧與各行各業的應用結合日趨深入。

2017年人工智慧風起雲涌，而支撐其能力發揮的基礎設施硬體也至關重要，「跑AI」的性能表現成為了新的角逐目標。這些硬體設施包括：伺服器、存儲、網路等等，他們也是構成數據中心的重要元素，而從事人工智慧的計算工作，也離不開GPU、SSD等硬體的支持。

2017年末，比特網「數客」調研平台組織了針對中國百家企業AI應用現狀的調研，覆蓋製造、教育、金融、互聯網、醫療、電力、化工等多個行業(樣本平均)，總結出如下觀點：

觀點一：伺服器與網路更容易與人工智慧相結合

「數客」調研結果顯示，有29%的被調查者認為伺服器更容易與AI結合，其次是網路設備，存儲與管理層軟體比例略低。

從需求來看，當前人工智慧迫切希望伺服器計算能力可以「更上一層樓」，從而進一步縮短訓練時間，因此無論任何新技術都敢嘗試，同時各大雲計算廠商也在不遺餘力的定製化高性能產品。

與其他硬體相比，網路設備更加容易被軟體定義化，而其性能、延遲、安全等各個方面對於整個系統來說也是至關重要，因此很多被調查者認為它也更需要AI的「幫助」。

觀點二：2017年IT廠商發力AI，華為與戴爾最突出

該項調查可以看做是IT硬體廠商在2017年針對人工智慧所交的考試卷，從數客調研統計來看，華為和戴爾所佔比例最高，這兩家企業的市場表現也是非常活躍，諸多新技術、新理念的提出更容易給人留下深刻印象，例如邊緣計算、機器學習、企業雲聯盟、數字化轉型等等。

倘若在幾年前做調查，恐怕大部分人會選擇IBM，因為其在AI方面提出理念很早，並且有沃森等實際應用。但2017年人工智慧大勢已至，各家廠商都開始圍繞其「做文章」，可以說大家又在同一起跑線上開始新角逐了。

觀點三：大部分企業對AI投入持觀望態度

數客調研結果顯示，雖然人工智慧非常火爆，但准備在這方面做較大投入的企業依然不多，大家依然較多地持觀望態度。

當然，這一點也與行業屬性密切相關，像互聯網、大數據、金融、保險、安防監控等領域已經有人工智慧實戰案例，而其他行業大部分還在探索中。

觀點四：如何與現有平台對接成為企業用戶關注焦點

從數客調研統計來看，如何與現有產品順利集成是企業所關注的焦點，其次是安裝部署的風險，畢竟兼容性對於一直穩定運行的系統來講至關重要。

展開來講，其實很多企業嘗試人工智慧的時候，會新建一套平台供調試與測試，包括模型訓練、大數據分析等等。但將模型付諸於應用，就必須考慮平台介面與兼容性，因此數客認為IT企業未來可以在這方面多做努力。

觀點五：人工智慧將給基礎架構帶來新的革命

面對幾乎數十年沒有太大變化的基礎架構，人工智慧所帶來的顛覆首當其沖，未來它幾乎可以應用到各個領域，所帶來的價值也是無限量的。

此外，存儲和網路近幾年發展也非常迅猛，主要得益於軟體定義及新的存儲、傳輸技術。虛擬化和軟體方面也是如此，它們都是現階段的主力選手。

小結：傳統基礎架構在革新，人工智慧進入爆發期

人工智慧需要強大的計算能力，也就是CPU+GPU;大內存容量，供海量數據分析;快速的存儲，減少延遲提升性能;專用晶元，在某一AI計算領域可提供更強的性能及更低功耗，例如人臉識別專用晶元可以植入攝像頭中，功耗要比伺服器低數十倍。

目前，基礎架構的硬體廠商們也開始在人工智慧應用方面努力著，一代又一代的新品紛至沓來。x86架構方面，相比上一代產品，英特爾2017年推出了全新至強可擴展系列處理器，針對深度學習訓練和推理可提供高達2.2倍性能。結合軟體優化，相比3年前的伺服器系統，新處理器可實現113倍深度學習性能的提升。

IBM POWER方面，2017年底剛剛推出基於Linux的AC922 Power Systems，可以將深度學習訓練時間縮短4倍。此外，還採用了最新的PCIe 4.0擴展匯流排、NVIDIA NVLink 2.0高速互連以及OpenCapi等等。傳統基礎架構在軟體、硬體方面開始全面向人工智慧看齊。

從數客調研結果來看，2017年人工智慧正如我們所看到的那樣-非常火爆!企業級用戶多關注的重點依然在計算和網路方面，IT品牌在AI方面的影響力基本與市場推廣、市佔率成正比，華為與戴爾最為突出。而到了實戰階段，受行業發展情況影響，大部分用戶還處於觀望階段，暫時不會針對人工智慧有太大投入。此外，與現有產品集成、兼容性是當前企業級用戶關注的焦點。

數客調研結果表明，人工智慧已經成為顛覆現有基礎架構的主要技術，它的發展將進一步賦能於當前以及未來的各種應用，給整個產業帶來巨大的跨越!

Ⅱ 阿里公布了計算機底層架構原理解析，哪些細節值得關注

計算機的系統軟體，是一個計算機的科學術語，阿里這次公布了計算機身為底層架構原理，很多的細節都需要我們去關心，我們要做的事情會有很多，就比如這次，當阿里公布了計算機的底層構架的時候，我們所有人第一時間就是去關注這件事情，尤其是在學術上有研究的人，資料庫的管理計算機的軟體以及網路的系統，資料庫需要大量的容量，主要是以存放和運行來進行操控系統，現在，很多的人都認為計算機底層的構架原理很簡單，其實，在計算機的系統中，軟體的硬體結構架，是很復雜的，是所有的關於it方面的行家都懂得一項技術，從根源上來說，很多的人覺得，從上學到現在，都會嘗試從原始的沒有認知開始，從簡單的數字電路開始，到介紹計算機的操作系統和人工智慧等方面的問題。

Ⅲ 人工智慧架構師屬於什麼職位類別

人工智慧架構師
職位描述：

1.從事人工智慧投資領域前沿演算法的研發，探索人工智慧在投資中的創新應用；
2.從事基於金融大數據的基本面、市場面、消息面的數據建模研究；
3.從具體的場景和問題出發，研發演算法系統，產出解決方案；
4.支持公司相關產品深度學習相關研究，將人工智慧應用於金融投資，智能投顧等業務中。

任職要求：
1.國內外知名院校碩士（含）以上學歷，自然語言處理、機器學習相關專業，具有人工智慧，機器學習方面較為深厚的理論研究背景。3年以上相關工作或研究經驗；
2.熟悉常用的自然語言處理、機器學習演算法，能獨立從事大數據和人工智慧方面的研究工作
3.對數據的預處理，分類，預測等方面有實踐經驗。
4.熟練使用R，Python，C/C++,
Java,
Scala
等編程語言中至少一種。
5.良好的邏輯思維能力，善於解決和分析問題，能夠從海量數據中發現有價值的規律；
6.工作勤奮，有團隊精神，能承擔一定的工作壓力。
人工智慧架構師應該屬於IT類，偏向性程序員！

Ⅳ 什麼叫人工智慧學習框架

深度學習框架也就像Caffe、tensorflow這些是深度學習的工具，簡單來說就是庫，編程時需要import caffe、import tensorflow。

Ⅳ 什麼是人工智慧技術

首先我們要知道人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。說起人工智慧我們大家都很熟悉，各種人工智慧概念，AI概念層不出窮，仔細想來無外乎智能音箱、智能列印機、智能售賣機等等諸如此類似乎沒多少「智能」，和我們腦海中的「AI印象」，如：終結者、機器人、阿爾法狗、自動駕駛等技術大相徑庭。目前，普遍認為人工智慧的研究始於1956年達特茅斯會議，早期人工智慧研究中，如何定義人工智慧是個喋喋不休的問題，但基調始終是：像人一樣決策、像人一樣行動、理性的決策、理性的行動等研究方向。人工智慧70年來的研究過程中，早期受制於計算機運算速度和存儲的限制，人工智慧的研究進展緩慢。06年深度學習技術突破到2016年阿爾法狗打敗李世石，人工智慧的概念世人皆知，那麼人工智慧主要由哪幾部分構成呢？
一、採集：感測器—信息採集
二、處理：CPU—各種演算法、架構、系統
三、輸出：像人一樣行動
四、存儲
NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存儲內容的壓縮、存儲、解壓縮。
五、顯示：
虛擬現實VR、增強型虛擬現實AR。
六、通信
超級寬頻。萬物互聯。
七、電源
醫療器械專用開關電源
工業控制專業開關電源
車載&無人駕駛&無人機專用開關電源。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。對於想要進入人工智慧領域的小白來講：一開始就接觸到人工智慧的研究是不現實的，不妨試著學習嵌入式、Python、物聯網等和人工智慧息息相關的基礎領域，先學好基本後再一步步通向人工智慧學習之路是個不錯的選擇。

Ⅵ 人工智慧是誰的體系結構特點

是什麼特點來的

Ⅶ 計算機的體系結構,組成和實現各自處理哪些方面的問題

計算機體系結構（itecture）是程序員所看到的計算機的屬性，即概念性結構與功能特性。按照計算機系統的多級層次結構，不同級程序員所看到的計算機具有不同的屬性。一般來說，低級機器的屬性對於高層機器程序員基本是透明的，通常所說的計算機體系結構主要指機器語言級機器的系統結構。經典的關於「計算機體系結構（computerarchitecture）」的定義是1964年C.M.Amdahl在介紹IBM360系統時提出的，其具體描述為「計算機體系結構是程序員所看到的計算機的屬性，即概念性結構與功能特性」 。

計算機體系結構
2基本概念編輯
計算機體系結構就是指適當地組織在一起的一系列系統元素的集合，這些系統元素互相配合、相互協作，通過對信息的處理而完成預先定義的目標。通常包含的系統元素有：計算機軟體、計算機硬體、人員、資料庫、文檔和過程。其中，軟體是程序、資料庫和相關文檔的集合，用於實現所需要的邏輯方法、過程或控制；硬體是提供計算能力的電子設備和提供外部世界功能的電子機械設備(例如感測器、馬達、水泵等)；人員是硬體和軟體的用戶和操作者；資料庫是通過軟體訪問的大型的、有組織的信息集合；文檔是描述系統使用方法的手冊、表格、圖形及其他描述性信息；過程是一系列步驟，它們定義了每個系統元素的特定使用方法或系統駐留的過程性語境。

計算機體系結構
38種屬性編輯
1·機內數據表示：硬體能直接辨識和操作的數據類型和格式

計算機體系結構
2·定址方式：最小可定址單位、定址方式的種類、地址運算
3·寄存器組織：操作寄存器、變址寄存器、控制寄存器及專用寄存器的定義、數量和使用規則
4·指令系統：機器指令的操作類型、格式、指令間排序和控制機構
5·存儲系統：最小編址單位、編址方式、主存容量、最大可編址空間
6·中斷機構：中斷類型、中斷級別，以及中斷響應方式等
7·輸入輸出結構：輸入輸出的連接方式、處理機/存儲器與輸入輸出設備間的數據交換方式、數據交換過程的控制
8·信息保護：信息保護方式、硬體信息保護機制。
4發展歷程編輯
計算機系統已經經歷了四個不同的發展階段。

計算機體系結構
第一階段
60年代中期以前，是計算機系統發展的早期時代。在這個時期通用硬體已經相當普遍，軟體卻是為每個具體應用而專門編寫的，大多數人認為軟體開發是無需預先計劃的事情。這時的軟體實際上就是規模較小的程序，程序的編寫者和使用者往往是同一個(或同一組)人。由於規模小，程序編寫起來相當容易，也沒有什麼系統化的方法，對軟體開發工作更沒有進行任何管理。這種個體化的軟體環境，使得軟體設計往往只是在人們頭腦中隱含進行的一個模糊過程，除了程序清單之外，根本沒有其他文檔資料保存下來。
第二階段
從60年代中期到70年代中期，是計算機系統發展的第二代。在這10年中計算機技術有了很大進步。多道程序、多用戶系統引入了人機交互的新概念，開創了計算機應用的新境界，使硬體和軟體的配合上了一個新的層次。實時系統能夠從多個信息源收集、分析和轉換數據，從而使得進程式控制制能以毫秒而不是分鍾來進行。在線存儲技術的進步導致了第一代資料庫管理系統的出現。計算機系統發展的第二代的一個重要特徵是出現了「軟體作坊」，廣泛使用產品軟體。但是，「軟體作坊」基本上仍然沿用早期形成的個體化軟體開發方法。隨著計算機應用的日益普及，軟體數量急劇膨脹。在程序運行時發現的錯誤必須設法改正；用戶有了新的需求時必須相應地修改程序；硬體或操作系統更新時，通常需要修改程序以適應新的環境。上述種種軟體維護工作，以令人吃驚的比例耗費資源。更嚴重的是，許多程序的個體化特性使得它們最終成為不可維護的。「軟體危機」就這樣開始出現了。1968年北大西洋公約組織的計算機科學家在聯邦德國召開國際會議，討論軟體危機課題，在這次會議上正式提出並使用了「軟體工程」這個名詞，一門新興的工程學科就此誕生了。
第三階段
計算機系統發展的第三代從20世紀70年代中期開始，並且跨越了整整10年。在這10年中計算機技術又有了很大進步。分布式系統極大地增加亍計算機系統的復雜性，區域網、廣域網、寬頻數字通信以及對「即時」數據訪問需求的增加，都對軟體開發者提出了更高的要求。但是，在這個時期軟體仍然主要在工業界和學術界應用，個人應用還很少。這個時期的主要特點是出現了微處理器，而且微處理器獲得了廣泛應用。以微處理器為核心的「智能」產品隨處可見，當然，最重要的智能產品是個人計算機。在不到10年的時間里，個人計算機已經成為大眾化的商品。
在計算機系統發展的第四代已經不再看重單台計算機和程序，人們感受到的是硬體和軟體的綜合效果。由復雜操作系統控制的強大的桌面機及區域網和廣域網，與先進的應用軟體相配合，已經成為當前的主流。計算機體系結構已迅速地從集中的主機環境轉變成分布的客戶機/伺服器(或瀏覽器/伺服器)環境。世界范圍的信息網為人們進行廣泛交流和資源的充分共享提供了條件。軟體產業在世界經濟中已經佔有舉足輕重的地位。隨著時代的前進，新的技術也不斷地涌現出來。面向對象技術已經在許多領域迅速地取代了傳統的軟體開發方法。
總結
軟體開發的「第四代技術」改變了軟體界開發計算機程序的方式。專家系統和人工智慧軟體終於從實驗室中走出來進入了實際應用，解決了大量實際問題。應用模糊邏輯的人工神經網路軟體，展現了模式識別與擬人信息處理的美好前景。虛擬現實技術與多媒體系統，使得與用戶的通信可以採用和以前完全不同的方法。遺傳演算法使我們有可能開發出駐留在大型並行生物計算機上的軟體。
5基本原理編輯
計算機體系結構解決的是計算機系統在總體上、功能上需要解決的問題，它和計算機組成、計算機實現是不同的概念。一種體系結構可能有多種組成，一種組成也可能有多種物理實現。

計算機系統結構的邏輯實現，包括機器內部數據流和控制流的組成以及邏輯設計等。其目標是合理地把各種部件、設備組成計算機，以實現特定的系統結構，同時滿足所希望達到的性能價格比。一般而言，計算機組成研究的范圍包括：確定數據通路的寬度、確定各種操作對功能部件的共享程度、確定專用的功能部件、確定功能部件的並行度、設計緩沖和排隊策略、設計控制機構和確定採用何種可靠技術等。計算機組成的物理實現。包括處理機、主存等部件的物理結構，器件的集成度和速度，器件、模塊、插件、底板的劃分與連接，專用器件的設計，信號傳輸技術，電源、冷卻及裝配等技術以及相關的製造工藝和技術。
6分類編輯
Flynn分類法
1966年，Michael.J.Flynn提出根據指令流、數據流的多倍性（multiplicity）特徵對計算機系統進行分類，定義如下。
·指令流：機器執行的指令序列

計算機體系結構
·數據流：由指令流調用的數據序列，包括輸入數據和中間結果
·多倍性：在系統性能瓶頸部件上同時處於同一執行階段的指令或數據的最大可能個數。
Flynn根據不同的指令流-數據流組織方式把計算機系統分為4類。
1·單指令流單數據流（，SISD）
SISD其實就是傳統的順序執行的單處理器計算機，其指令部件每次只對一條指令進行解碼，並只對一個操作部件分配數據。
2·單指令流多數據流（，SIMD）
SIMD以並行處理機為代表，結構如圖，並行處理機包括多個重復的處理單元PU1～PUn，由單一指令部件控制，按照同一指令流的要求為它們分配各自所需的不同的數據。
3·多指令流單數據流（，MISD）
MISD的結構，它具有n個處理單元，按n條不同指令的要求對同一數據流及其中間結果進行不同的處理。一個處理單元的輸出又作為另一個處理單元的輸入。
4·多指令流多數據流（，MIMD）
MIMD的結構，它是指能實現作業、任務、指令等各級全面並行的多機系統，多處理機就屬於MIMD。（2）
馮式分類法
1972年馮澤雲提出用最大並行度來對計算機體系結構進行分類。所謂最大並行度Pm是指計算機系統在單位時間內能夠處理的最大的二進制位數。設每一個時鍾周期△ti內能處理的二進制位數為Pi，則T個時鍾周期內平均並行度為Pa=(∑Pi)/T(其中i為1，2，…，T)。平均並行度取決於系統的運行程度，與應用程序無關，所以，系統在周期T內的平均利用率為μ=Pa/Pm=(∑Pi)/(T*Pm)。用最大並行度對計算機體系結構進行的分類。用平面直角坐標系中的一點表示一個計算機系統，橫坐標表示字寬(N位)，即在一個字中同時處理的二進制位數；縱坐標表示位片寬度(M位)，即在一個位片中能同時處理的字數，則最大並行度Pm=N*M。
由此得出四種不同的計算機結構：
①字串列、位串列(簡稱WSBS)。其中N=1，M=1。
②字並行、位串列(簡稱WPBS)。其中N=1，M>1。
③字串列、位並行(簡稱WSBP)。其中N>1，M=1。
④字並行、位並行(簡稱WPBP)。其中N>1，M>1。
7技術革新編輯
計算機體系結構以圖靈機理論為基礎，屬於馮·諾依曼體系結構。本質上，圖靈機理論和馮·諾依曼體系結構是一維串列的，而多核處理器則屬於分布式離散的並行結構，需要解決二者的不匹配問題。
首先，串列的圖靈機模型和物理上分布實現的多核處理器的匹配問題。圖靈機模型意味著串列的編程模型。串列程序很難利用物理上分布實現的多個處理器核獲得性能加速.與此同時,並行編程模型並沒有獲得很好的推廣，僅僅局限在科學計算等有限的領域.研究者應該尋求合適的機制來實現串列的圖靈機模型和物理上分布實現的多核處理器的匹配問題或縮小二者之間的差距，解決「並行程序編程困難，串列程序加速小」的問題。

計算機體系結構
在支持多線程並行應用方面，未來多核處理器應該從如下兩個方向加以考慮。第一是引入新的能夠更好的能夠表示並行性的編程模型。由於新的編程模型支持編程者明確表示程序的並行性，因此可以極大的提升性能。比如Cell處理器提供不同的編程模型用於支持不同的應用。其難點在於如何有效推廣該編程模型以及如何解決兼容性的問題。第二類方向是提供更好的硬體支持以減少並行編程的復雜性。並行程序往往需要利用鎖機制實現對臨界資源的同步、互斥操作，編程者必須慎重確定加鎖的位置，因為保守的加鎖策略限制了程序的性能，而精確的加鎖策略大大增加了編程的復雜度。一些研究在此方面做了有效的探索。比如，SpeculativeLockElision機制允許在沒有沖突的情況下忽略程序執行的鎖操作，因而在降低編程復雜度的同時兼顧了並行程序執行的性能。這樣的機制使得編程者集中精力考慮程序的正確性問題，而無須過多地考慮程序的執行性能。更激進的，(TCC)機制以多個訪存操作（Transaction）為單位考慮數據一致性問題，進一步簡化了並行編程的復雜度。
主流的商業多核處理器主要針對並行應用，如何利用多核加速串列程序仍然是一個值得關注的問題。其關鍵技術在於利用軟體或硬體自動地從串新程序中派生出能夠在多核處理器上並行執行的代碼或線程。多核加速串列程序主要有三種方法，包括並行編譯器、推測多線程以及基於線程的預取機制等。在傳統並行編譯中，編譯器需要花費很大的精力來保證擬劃分線程之間不存在數據依賴關系。編譯時存在大量模糊依賴，尤其是在允許使用指針（如C程序）的情況下，編譯器不得不採用保守策略來保證程序執行的正確性。這大大限制了串列程序可以挖掘的並發程度，也決定了並行編譯器只能在狹窄范圍使用。為解決這些問題，人們提出推測多線程以及基於線程的預取機制等。然而，從這種概念提出到現在為止，這個方向的研究大部分局限於學術界，僅有個別商業化處理器應用了這種技術，並且僅僅局限於特殊的應用領域。我們認為動態優化技術和推測多線程（包括基於線程的預取機制）的結合是未來的可能發展趨勢。
馮·諾依曼體系結構的一維地址空間和多核處理器的多維訪存層次的匹配問題。本質上，馮·諾依曼體系結構採用了一維地址空間。由於不均勻的數據訪問延遲和同一數據在多個處理器核上的不同拷貝導致了數據一致性問題。該領域的研究分為兩大類：一類研究主要是引入新的訪存層次。新的訪存層次可能採用一維分布式實現方式。典型的例子是增加分布式統一編址的寄存器網路。全局統一編址的特性避免了數據一致性地考慮。同時，相比於傳統的大容量cache訪問，寄存器又能提供更快的訪問速度。TRIPS和RAW都有實現了類似得寄存器網路。另外，新的訪存層次也可以是私有的形式。比如每個處理器和都有自己私有的訪存空間。其好處是更好的劃分了數據存儲空間，已洗局部私有數據沒有必要考慮數據一致性問題。比如Cell處理器為每個SPE核設置了私有的數據緩沖區。另一類研究主要涉及研製新的cache一致性協議。其重要趨勢是放鬆正確性和性能的關系。比如推測Cache協議在數據一致性未得到確認之前就推測執行相關指令，從而減少了長遲訪存操作對流水線的影響。此外，TokenCoherence和TCC也採用了類似的思想。程序的多樣性和單一的體系結構的匹配問題。未來的應用展現出多樣性的特點。一方面，處理器的評估不僅僅局限於性能，也包括可靠性，安全性等其他指標。另一方面，即便考慮僅僅追求性能的提高，不同的應用程序也蘊含了不同層次的並行性。應用的多樣性驅使未來的處理器具有可配置、靈活的體系結構。TRIPS在這方面作了富有成效的探索，比如其處理器核和片上存儲系統均有可配置的能力，從而使得TRIPS能夠同時挖掘指令級並行性、數據級並行性及指令級並行性。
多核和Cell等新型處理結構的出現不僅是處理器架構歷史上具有里程碑式的事件，對傳統以來的計算模式和計算機體系架構也是一種顛覆
2005年，一系列具有深遠影響的計算機體系結構被曝光，有可能為未來十年的計算機體系結構奠定根本性的基礎，至少為處理器乃至整個計算機體系結構做出了象徵性指引。隨著計算密度的提高，處理器和計算機性能的衡量標准和方式在發生變化，從應用的角度講，講究移動和偏向性能兩者已經找到了最令人滿意的結合點，並且有可能引爆手持設備的急劇膨脹。盡管現在手持設備也相對普及，在計算能力、可擴展性以及能耗上，完全起到了一台手持設備應該具備的作用；另一方面，講究性能的伺服器端和桌面端，開始考慮減少電力消耗趕上節約型社會的大潮流。
Cell本身適應這種變化，同樣也是它自己創造了這種變化。因而從它開始就強調了不一樣的設計風格，除了能夠很好地進行多倍擴展外，處理器內部的SPU(SynergisticProcessorUnit協同處理單元)具有很好的擴展性，因而可以同時面對通用和專用的處理，實現處理資源的靈活重構。也就意味著，通過適當的軟體控制，Cell能應付多種類型的處理任務，同時還能夠精簡設計的復雜。