Ⅰ 观望or实战看人工智能给基础架构带来的颠覆

2017年IT圈儿的主旋律是什么?可以说,非人工智能莫属!当前,全世界都在积极尝试应用人工智能,而中国,面临着人工智能发展的最好机会。清华大学国家金融研究院院长朱民认为,人工智能的争夺是未来世界主要的争夺,政府、企业、个人都应该积极参与到这个巨大挑战中,引领人工智能变革。

调研背景:人工智能异常火爆,引领新变革

从2017年开始,人工智能进入了在金融、医疗、教育等大数据行业以及感知交互领域的全面渗透时期,从产业层面而言更需要围绕基础技术支撑,不断加大核心技术攻关力度。

2016年是人工智能诞生60周年,在进行了足够的积累后,人工智能在2017年迅速发力,逐渐取代互联网成为时代的主角,并将迎来爆发性的质变。以谷歌、IBM、FaceBook、微软、BAT等为代表的国内外科技巨头纷纷强化在人工智能领域的布局。相关研究预测,到2018年62%的大型企业都将会使用AI技术。与此同时,机器学习、深度学习、智能语音等技术愈发成熟,这些技术推动着人工智能与各行各业的应用结合日趋深入。

2017年人工智能风起云涌,而支撑其能力发挥的基础设施硬件也至关重要,“跑AI”的性能表现成为了新的角逐目标。这些硬件设施包括:服务器、存储、网络等等,他们也是构成数据中心的重要元素,而从事人工智能的计算工作,也离不开GPU、SSD等硬件的支持。

2017年末,比特网“数客”调研平台组织了针对中国百家企业AI应用现状的调研,覆盖制造、教育、金融、互联网、医疗、电力、化工等多个行业(样本平均),总结出如下观点:

观点一:服务器与网络更容易与人工智能相结合

“数客”调研结果显示,有29%的被调查者认为服务器更容易与AI结合,其次是网络设备,存储与管理层软件比例略低。

从需求来看,当前人工智能迫切希望服务器计算能力可以“更上一层楼”,从而进一步缩短训练时间,因此无论任何新技术都敢尝试,同时各大云计算厂商也在不遗余力的定制化高性能产品。

与其他硬件相比,网络设备更加容易被软件定义化,而其性能、延迟、安全等各个方面对于整个系统来说也是至关重要,因此很多被调查者认为它也更需要AI的“帮助”。

观点二:2017年IT厂商发力AI,华为与戴尔最突出

该项调查可以看做是IT硬件厂商在2017年针对人工智能所交的考试卷,从数客调研统计来看,华为和戴尔所占比例最高,这两家企业的市场表现也是非常活跃,诸多新技术、新理念的提出更容易给人留下深刻印象,例如边缘计算、机器学习、企业云联盟、数字化转型等等。

倘若在几年前做调查,恐怕大部分人会选择IBM,因为其在AI方面提出理念很早,并且有沃森等实际应用。但2017年人工智能大势已至,各家厂商都开始围绕其“做文章”,可以说大家又在同一起跑线上开始新角逐了。

观点三:大部分企业对AI投入持观望态度

数客调研结果显示,虽然人工智能非常火爆,但准备在这方面做较大投入的企业依然不多,大家依然较多地持观望态度。

当然,这一点也与行业属性密切相关,像互联网、大数据、金融、保险、安防监控等领域已经有人工智能实战案例,而其他行业大部分还在探索中。

观点四:如何与现有平台对接成为企业用户关注焦点

从数客调研统计来看,如何与现有产品顺利集成是企业所关注的焦点,其次是安装部署的风险,毕竟兼容性对于一直稳定运行的系统来讲至关重要。

展开来讲,其实很多企业尝试人工智能的时候,会新建一套平台供调试与测试,包括模型训练、大数据分析等等。但将模型付诸于应用,就必须考虑平台接口与兼容性,因此数客认为IT企业未来可以在这方面多做努力。

观点五:人工智能将给基础架构带来新的革命

面对几乎数十年没有太大变化的基础架构,人工智能所带来的颠覆首当其冲,未来它几乎可以应用到各个领域,所带来的价值也是无限量的。

此外,存储和网络近几年发展也非常迅猛,主要得益于软件定义及新的存储、传输技术。虚拟化和软件方面也是如此,它们都是现阶段的主力选手。

小结:传统基础架构在革新,人工智能进入爆发期

人工智能需要强大的计算能力,也就是CPU+GPU;大内存容量,供海量数据分析;快速的存储,减少延迟提升性能;专用芯片,在某一AI计算领域可提供更强的性能及更低功耗,例如人脸识别专用芯片可以植入摄像头中,功耗要比服务器低数十倍。

目前,基础架构的硬件厂商们也开始在人工智能应用方面努力着,一代又一代的新品纷至沓来。x86架构方面,相比上一代产品,英特尔2017年推出了全新至强可扩展系列处理器,针对深度学习训练和推理可提供高达2.2倍性能。结合软件优化,相比3年前的服务器系统,新处理器可实现113倍深度学习性能的提升。

IBM POWER方面,2017年底刚刚推出基于Linux的AC922 Power Systems,可以将深度学习训练时间缩短4倍。此外,还采用了最新的PCIe 4.0扩展总线、NVIDIA NVLink 2.0高速互连以及OpenCapi等等。传统基础架构在软件、硬件方面开始全面向人工智能看齐。

从数客调研结果来看,2017年人工智能正如我们所看到的那样-非常火爆!企业级用户多关注的重点依然在计算和网络方面,IT品牌在AI方面的影响力基本与市场推广、市占率成正比,华为与戴尔最为突出。而到了实战阶段,受行业发展情况影响,大部分用户还处于观望阶段,暂时不会针对人工智能有太大投入。此外,与现有产品集成、兼容性是当前企业级用户关注的焦点。

数客调研结果表明,人工智能已经成为颠覆现有基础架构的主要技术,它的发展将进一步赋能于当前以及未来的各种应用,给整个产业带来巨大的跨越!

Ⅱ 阿里公布了计算机底层架构原理解析,哪些细节值得关注

计算机的系统软件,是一个计算机的科学术语,阿里这次公布了计算机身为底层架构原理,很多的细节都需要我们去关心,我们要做的事情会有很多,就比如这次,当阿里公布了计算机的底层构架的时候,我们所有人第一时间就是去关注这件事情,尤其是在学术上有研究的人,数据库的管理计算机的软件以及网络的系统,数据库需要大量的容量,主要是以存放和运行来进行操控系统,现在,很多的人都认为计算机底层的构架原理很简单,其实,在计算机的系统中,软件的硬件结构架,是很复杂的,是所有的关于it方面的行家都懂得一项技术,从根源上来说,很多的人觉得,从上学到现在,都会尝试从原始的没有认知开始,从简单的数字电路开始,到介绍计算机的操作系统和人工智能等方面的问题。

Ⅲ 人工智能架构师属于什么职位类别

人工智能架构师
职位描述:

1.从事人工智能投资领域前沿算法的研发,探索人工智能在投资中的创新应用;
2.从事基于金融大数据的基本面、市场面、消息面的数据建模研究;
3.从具体的场景和问题出发,研发算法系统,产出解决方案;
4.支持公司相关产品深度学习相关研究,将人工智能应用于金融投资,智能投顾等业务中。

任职要求:
1.国内外知名院校硕士(含)以上学历,自然语言处理、机器学习相关专业,具有人工智能,机器学习方面较为深厚的理论研究背景。3年以上相关工作或研究经验;
2.熟悉常用的自然语言处理、机器学习算法,能独立从事大数据和人工智能方面的研究工作
3.对数据的预处理,分类,预测等方面有实践经验。
4.熟练使用R,Python,C/C++,
Java,
Scala
等编程语言中至少一种。
5.良好的逻辑思维能力,善于解决和分析问题,能够从海量数据中发现有价值的规律;
6.工作勤奋,有团队精神,能承担一定的工作压力。
人工智能架构师应该属于IT类,偏向性程序员!

Ⅳ 什么叫人工智能学习框架

深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具,简单来说就是库,编程时需要import caffe、import tensorflow。

Ⅳ 什么是人工智能技术

首先我们要知道人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。说起人工智能我们大家都很熟悉,各种人工智能概念,AI概念层不出穷,仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”,和我们脑海中的“AI印象”,如:终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。目前,普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议,早期人工智能研究中,如何定义人工智能是个喋喋不休的问题,但基调始终是:像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。人工智能70年来的研究过程中,早期受制于计算机运算速度和存储的限制,人工智能的研究进展缓慢。06年深度学习技术突破到2016年阿尔法狗打败李世石,人工智能的概念世人皆知,那么人工智能主要由哪几部分构成呢?
一、采集:传感器—信息采集
二、处理:CPU—各种算法、架构、系统
三、输出:像人一样行动
四、存储
NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。
五、显示:
虚拟现实VR、增强型虚拟现实AR。
六、通信
超级宽带。万物互联。
七、电源
医疗器械专用开关电源
工业控制专业开关电源
车载&无人驾驶&无人机专用开关电源。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲:一开始就接触到人工智能的研究是不现实的,不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域,先学好基本后再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。

Ⅵ 人工智能是谁的体系结构特点

是什么特点来的

Ⅶ 计算机的体系结构,组成和实现各自处理哪些方面的问题

计算机体系结构(itecture)是程序员所看到的计算机的属性,即概念性结构与功能特性。按照计算机系统的多级层次结构,不同级程序员所看到的计算机具有不同的属性。一般来说,低级机器的属性对于高层机器程序员基本是透明的,通常所说的计算机体系结构主要指机器语言级机器的系统结构。经典的关于“计算机体系结构(computerarchitecture)”的定义是1964年C.M.Amdahl在介绍IBM360系统时提出的,其具体描述为“计算机体系结构是程序员所看到的计算机的属性,即概念性结构与功能特性” 。

计算机体系结构
2基本概念编辑
计算机体系结构就是指适当地组织在一起的一系列系统元素的集合,这些系统元素互相配合、相互协作,通过对信息的处理而完成预先定义的目标。通常包含的系统元素有:计算机软件、计算机硬件、人员、数据库、文档和过程。其中,软件是程序、数据库和相关文档的集合,用于实现所需要的逻辑方法、过程或控制;硬件是提供计算能力的电子设备和提供外部世界功能的电子机械设备(例如传感器、马达、水泵等);人员是硬件和软件的用户和操作者;数据库是通过软件访问的大型的、有组织的信息集合;文档是描述系统使用方法的手册、表格、图形及其他描述性信息;过程是一系列步骤,它们定义了每个系统元素的特定使用方法或系统驻留的过程性语境。

计算机体系结构
38种属性编辑
1·机内数据表示:硬件能直接辨识和操作的数据类型和格式

计算机体系结构
2·寻址方式:最小可寻址单位、寻址方式的种类、地址运算
3·寄存器组织:操作寄存器、变址寄存器、控制寄存器及专用寄存器的定义、数量和使用规则
4·指令系统:机器指令的操作类型、格式、指令间排序和控制机构
5·存储系统:最小编址单位、编址方式、主存容量、最大可编址空间
6·中断机构:中断类型、中断级别,以及中断响应方式等
7·输入输出结构:输入输出的连接方式、处理机/存储器与输入输出设备间的数据交换方式、数据交换过程的控制
8·信息保护:信息保护方式、硬件信息保护机制。
4发展历程编辑
计算机系统已经经历了四个不同的发展阶段。

计算机体系结构
第一阶段
60年代中期以前,是计算机系统发展的早期时代。在这个时期通用硬件已经相当普遍,软件却是为每个具体应用而专门编写的,大多数人认为软件开发是无需预先计划的事情。这时的软件实际上就是规模较小的程序,程序的编写者和使用者往往是同一个(或同一组)人。由于规模小,程序编写起来相当容易,也没有什么系统化的方法,对软件开发工作更没有进行任何管理。这种个体化的软件环境,使得软件设计往往只是在人们头脑中隐含进行的一个模糊过程,除了程序清单之外,根本没有其他文档资料保存下来。
第二阶段
从60年代中期到70年代中期,是计算机系统发展的第二代。在这10年中计算机技术有了很大进步。多道程序、多用户系统引入了人机交互的新概念,开创了计算机应用的新境界,使硬件和软件的配合上了一个新的层次。实时系统能够从多个信息源收集、分析和转换数据,从而使得进程控制能以毫秒而不是分钟来进行。在线存储技术的进步导致了第一代数据库管理系统的出现。计算机系统发展的第二代的一个重要特征是出现了“软件作坊”,广泛使用产品软件。但是,“软件作坊”基本上仍然沿用早期形成的个体化软件开发方法。随着计算机应用的日益普及,软件数量急剧膨胀。在程序运行时发现的错误必须设法改正;用户有了新的需求时必须相应地修改程序;硬件或操作系统更新时,通常需要修改程序以适应新的环境。上述种种软件维护工作,以令人吃惊的比例耗费资源。更严重的是,许多程序的个体化特性使得它们最终成为不可维护的。“软件危机”就这样开始出现了。1968年北大西洋公约组织的计算机科学家在联邦德国召开国际会议,讨论软件危机课题,在这次会议上正式提出并使用了“软件工程”这个名词,一门新兴的工程学科就此诞生了。
第三阶段
计算机系统发展的第三代从20世纪70年代中期开始,并且跨越了整整10年。在这10年中计算机技术又有了很大进步。分布式系统极大地增加亍计算机系统的复杂性,局域网、广域网、宽带数字通信以及对“即时”数据访问需求的增加,都对软件开发者提出了更高的要求。但是,在这个时期软件仍然主要在工业界和学术界应用,个人应用还很少。这个时期的主要特点是出现了微处理器,而且微处理器获得了广泛应用。以微处理器为核心的“智能”产品随处可见,当然,最重要的智能产品是个人计算机。在不到10年的时间里,个人计算机已经成为大众化的商品。
在计算机系统发展的第四代已经不再看重单台计算机和程序,人们感受到的是硬件和软件的综合效果。由复杂操作系统控制的强大的桌面机及局域网和广域网,与先进的应用软件相配合,已经成为当前的主流。计算机体系结构已迅速地从集中的主机环境转变成分布的客户机/服务器(或浏览器/服务器)环境。世界范围的信息网为人们进行广泛交流和资源的充分共享提供了条件。软件产业在世界经济中已经占有举足轻重的地位。随着时代的前进,新的技术也不断地涌现出来。面向对象技术已经在许多领域迅速地取代了传统的软件开发方法。
总结
软件开发的“第四代技术”改变了软件界开发计算机程序的方式。专家系统和人工智能软件终于从实验室中走出来进入了实际应用,解决了大量实际问题。应用模糊逻辑的人工神经网络软件,展现了模式识别与拟人信息处理的美好前景。虚拟现实技术与多媒体系统,使得与用户的通信可以采用和以前完全不同的方法。遗传算法使我们有可能开发出驻留在大型并行生物计算机上的软件。
5基本原理编辑
计算机体系结构解决的是计算机系统在总体上、功能上需要解决的问题,它和计算机组成、计算机实现是不同的概念。一种体系结构可能有多种组成,一种组成也可能有多种物理实现。

计算机系统结构的逻辑实现,包括机器内部数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。其目标是合理地把各种部件、设备组成计算机,以实现特定的系统结构,同时满足所希望达到的性能价格比。一般而言,计算机组成研究的范围包括:确定数据通路的宽度、确定各种操作对功能部件的共享程度、确定专用的功能部件、确定功能部件的并行度、设计缓冲和排队策略、设计控制机构和确定采用何种可靠技术等。计算机组成的物理实现。包括处理机、主存等部件的物理结构,器件的集成度和速度,器件、模块、插件、底板的划分与连接,专用器件的设计,信号传输技术,电源、冷却及装配等技术以及相关的制造工艺和技术。
6分类编辑
Flynn分类法
1966年,Michael.J.Flynn提出根据指令流、数据流的多倍性(multiplicity)特征对计算机系统进行分类,定义如下。
·指令流:机器执行的指令序列

计算机体系结构
·数据流:由指令流调用的数据序列,包括输入数据和中间结果
·多倍性:在系统性能瓶颈部件上同时处于同一执行阶段的指令或数据的最大可能个数。
Flynn根据不同的指令流-数据流组织方式把计算机系统分为4类。
1·单指令流单数据流(,SISD)
SISD其实就是传统的顺序执行的单处理器计算机,其指令部件每次只对一条指令进行译码,并只对一个操作部件分配数据。
2·单指令流多数据流(,SIMD)
SIMD以并行处理机为代表,结构如图,并行处理机包括多个重复的处理单元PU1~PUn,由单一指令部件控制,按照同一指令流的要求为它们分配各自所需的不同的数据。
3·多指令流单数据流(,MISD)
MISD的结构,它具有n个处理单元,按n条不同指令的要求对同一数据流及其中间结果进行不同的处理。一个处理单元的输出又作为另一个处理单元的输入。
4·多指令流多数据流(,MIMD)
MIMD的结构,它是指能实现作业、任务、指令等各级全面并行的多机系统,多处理机就属于MIMD。(2)
冯式分类法
1972年冯泽云提出用最大并行度来对计算机体系结构进行分类。所谓最大并行度Pm是指计算机系统在单位时间内能够处理的最大的二进制位数。设每一个时钟周期△ti内能处理的二进制位数为Pi,则T个时钟周期内平均并行度为Pa=(∑Pi)/T(其中i为1,2,…,T)。平均并行度取决于系统的运行程度,与应用程序无关,所以,系统在周期T内的平均利用率为μ=Pa/Pm=(∑Pi)/(T*Pm)。用最大并行度对计算机体系结构进行的分类。用平面直角坐标系中的一点表示一个计算机系统,横坐标表示字宽(N位),即在一个字中同时处理的二进制位数;纵坐标表示位片宽度(M位),即在一个位片中能同时处理的字数,则最大并行度Pm=N*M。
由此得出四种不同的计算机结构:
①字串行、位串行(简称WSBS)。其中N=1,M=1。
②字并行、位串行(简称WPBS)。其中N=1,M>1。
③字串行、位并行(简称WSBP)。其中N>1,M=1。
④字并行、位并行(简称WPBP)。其中N>1,M>1。
7技术革新编辑
计算机体系结构以图灵机理论为基础,属于冯·诺依曼体系结构。本质上,图灵机理论和冯·诺依曼体系结构是一维串行的,而多核处理器则属于分布式离散的并行结构,需要解决二者的不匹配问题。
首先,串行的图灵机模型和物理上分布实现的多核处理器的匹配问题。图灵机模型意味着串行的编程模型。串行程序很难利用物理上分布实现的多个处理器核获得性能加速.与此同时,并行编程模型并没有获得很好的推广,仅仅局限在科学计算等有限的领域.研究者应该寻求合适的机制来实现串行的图灵机模型和物理上分布实现的多核处理器的匹配问题或缩小二者之间的差距,解决“并行程序编程困难,串行程序加速小”的问题。

计算机体系结构
在支持多线程并行应用方面,未来多核处理器应该从如下两个方向加以考虑。第一是引入新的能够更好的能够表示并行性的编程模型。由于新的编程模型支持编程者明确表示程序的并行性,因此可以极大的提升性能。比如Cell处理器提供不同的编程模型用于支持不同的应用。其难点在于如何有效推广该编程模型以及如何解决兼容性的问题。第二类方向是提供更好的硬件支持以减少并行编程的复杂性。并行程序往往需要利用锁机制实现对临界资源的同步、互斥操作,编程者必须慎重确定加锁的位置,因为保守的加锁策略限制了程序的性能,而精确的加锁策略大大增加了编程的复杂度。一些研究在此方面做了有效的探索。比如,SpeculativeLockElision机制允许在没有冲突的情况下忽略程序执行的锁操作,因而在降低编程复杂度的同时兼顾了并行程序执行的性能。这样的机制使得编程者集中精力考虑程序的正确性问题,而无须过多地考虑程序的执行性能。更激进的,(TCC)机制以多个访存操作(Transaction)为单位考虑数据一致性问题,进一步简化了并行编程的复杂度。
主流的商业多核处理器主要针对并行应用,如何利用多核加速串行程序仍然是一个值得关注的问题。其关键技术在于利用软件或硬件自动地从串新程序中派生出能够在多核处理器上并行执行的代码或线程。多核加速串行程序主要有三种方法,包括并行编译器、推测多线程以及基于线程的预取机制等。在传统并行编译中,编译器需要花费很大的精力来保证拟划分线程之间不存在数据依赖关系。编译时存在大量模糊依赖,尤其是在允许使用指针(如C程序)的情况下,编译器不得不采用保守策略来保证程序执行的正确性。这大大限制了串行程序可以挖掘的并发程度,也决定了并行编译器只能在狭窄范围使用。为解决这些问题,人们提出推测多线程以及基于线程的预取机制等。然而,从这种概念提出到现在为止,这个方向的研究大部分局限于学术界,仅有个别商业化处理器应用了这种技术,并且仅仅局限于特殊的应用领域。我们认为动态优化技术和推测多线程(包括基于线程的预取机制)的结合是未来的可能发展趋势。
冯·诺依曼体系结构的一维地址空间和多核处理器的多维访存层次的匹配问题。本质上,冯·诺依曼体系结构采用了一维地址空间。由于不均匀的数据访问延迟和同一数据在多个处理器核上的不同拷贝导致了数据一致性问题。该领域的研究分为两大类:一类研究主要是引入新的访存层次。新的访存层次可能采用一维分布式实现方式。典型的例子是增加分布式统一编址的寄存器网络。全局统一编址的特性避免了数据一致性地考虑。同时,相比于传统的大容量cache访问,寄存器又能提供更快的访问速度。TRIPS和RAW都有实现了类似得寄存器网络。另外,新的访存层次也可以是私有的形式。比如每个处理器和都有自己私有的访存空间。其好处是更好的划分了数据存储空间,已洗局部私有数据没有必要考虑数据一致性问题。比如Cell处理器为每个SPE核设置了私有的数据缓冲区。另一类研究主要涉及研制新的cache一致性协议。其重要趋势是放松正确性和性能的关系。比如推测Cache协议在数据一致性未得到确认之前就推测执行相关指令,从而减少了长迟访存操作对流水线的影响。此外,TokenCoherence和TCC也采用了类似的思想。程序的多样性和单一的体系结构的匹配问题。未来的应用展现出多样性的特点。一方面,处理器的评估不仅仅局限于性能,也包括可靠性,安全性等其他指标。另一方面,即便考虑仅仅追求性能的提高,不同的应用程序也蕴含了不同层次的并行性。应用的多样性驱使未来的处理器具有可配置、灵活的体系结构。TRIPS在这方面作了富有成效的探索,比如其处理器核和片上存储系统均有可配置的能力,从而使得TRIPS能够同时挖掘指令级并行性、数据级并行性及指令级并行性。
多核和Cell等新型处理结构的出现不仅是处理器架构历史上具有里程碑式的事件,对传统以来的计算模式和计算机体系架构也是一种颠覆
2005年,一系列具有深远影响的计算机体系结构被曝光,有可能为未来十年的计算机体系结构奠定根本性的基础,至少为处理器乃至整个计算机体系结构做出了象征性指引。随着计算密度的提高,处理器和计算机性能的衡量标准和方式在发生变化,从应用的角度讲,讲究移动和偏向性能两者已经找到了最令人满意的结合点,并且有可能引爆手持设备的急剧膨胀。尽管现在手持设备也相对普及,在计算能力、可扩展性以及能耗上,完全起到了一台手持设备应该具备的作用;另一方面,讲究性能的服务器端和桌面端,开始考虑减少电力消耗赶上节约型社会的大潮流。
Cell本身适应这种变化,同样也是它自己创造了这种变化。因而从它开始就强调了不一样的设计风格,除了能够很好地进行多倍扩展外,处理器内部的SPU(SynergisticProcessorUnit协同处理单元)具有很好的扩展性,因而可以同时面对通用和专用的处理,实现处理资源的灵活重构。也就意味着,通过适当的软件控制,Cell能应付多种类型的处理任务,同时还能够精简设计的复杂。