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是隨著智能手機（ 和手持設備（ ）的發展，移動 領域逐漸發展成了規模匹敵甚至超過PC領域的個獨立領域。由于 領域的處理器需要加載Linux操作系統，同時涉及復雜的軟件生態，因此，其具有和PC領域樣對軟件生態的嚴重依賴。 [8]
其次是實時（Real Time）嵌入式領域。該領域相對而言沒有那么嚴重的軟件依賴性，因此沒有形成的壟斷
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該領域更像前面所指的傳統嵌入式領域。該領域的需求量非常之大，但往往注重低功耗、低成本和高能效比，無須加載像Linux這樣的大型應用操作系統，軟件大多是需要定制的裸機程序或者簡單的實時操作系統，因此對軟件生態的依賴性相對比較低。 [8]
大型機，或者稱大型主機。大型機使用 的處理器指令集、操作系統和應用軟件。大型機詞， 初是指裝在非常大的帶框鐵盒子里的大型計算機系統，以用來同小些的迷你機和微型機有所區別。 [9]
減少大型機CPU消耗是個重要工作。節約每個CPU周期，不僅可以延緩硬件升，還可以降低基于使用規模的軟件授權費。
大型機體系結構主要包括以下兩點：高度虛擬化，系統資源全部共享。大型機可以整合大量的負載于體，并實現資源利用率的化；異步I/O操作。即當執行I/O操作時CPU將I/O指令交給I/O子系統來完成，CPU自己被釋放執行其它指令。因此主機在執行繁重的I/O任務的同時，還可以同時執行其它工作。 [9]
中央處理器強大的數據處理功有效提升了計算機的工作效率，在數據加工操作時，并不僅僅只是項簡單的操作，中央處理器的操作是建立在計算機使用人員下達的指令任務基礎上，在執行指令任務過程中，實現用戶輸入的控制指令與CPU的相對應。隨著我國信息技術的快速發展，計算機在人們生活、工作 以及企業辦公自動化中得到廣泛應用，其作為種主控設備，為電子商務網絡的發展起著作用，使 CPU 控制性能的升進程得到很大提高。指令控制、實際控制、操作控制等就是計算機 CPU 技術應用作用表現。 [2]
（1）選擇控制。集中處理模式的操作，是建立在具體程序指令的基礎上實施，以此滿足計算機使用者的需求，CPU 在操作過程中可以根據實際情況進行選擇，滿足用戶的數據流程需求。 指令控制技術發揮的重要作用。根據用戶的需求來擬定運算方式，使數據指令動作的有序制定得到良好維持。CPU在執行當中，程序各指令的實施是按照順利完成，只有使其遵循定順序，才能保證計算機使用效果。CPU 主要是展開數據集自動化處理，其 是實現集中控制的關鍵，其核心就是指令控制操作。 [2]
（2）插入控制。CPU 對于操作控制信號的產生，主要是通過指令的功能來實現的，通過將指令發給相應部件，達到控制這些部件的目的。實現條指令功能，主要是通過計算機中的部件執行序列的操作來完成。較多的小控制元件是構建集中處理模式的關鍵，目的是為了的完成CPU數據處理操作。 [2]
（3）時間控制。將時間定時應用于各種操作中，就是所謂的時間控制。在執行某指令時，應當在規定的時間內完成，CPU的指令是從高速緩沖存儲器或存儲器中取出，之后再進行指令譯碼操作，主要是在指令寄存器中實施，在這個過程中，需要注意嚴格控制程序時間。 [2]
CPU 蓬勃發展的同時也帶來了許多的問題。1994 年出現在Pentium處理器上的 FDIV bug（奔騰浮點除錯誤）會導致浮點數除法出現錯誤；1997年Pentium處理器上的F00F異常指令可導致CPU死機；2011年Intel處理器可信執行技術(TXT，trusted execution technology)存在緩沖區溢出問題，可被攻擊者用于權限提升；2017年 Intel管理引擎(ME，management engine)組件中的漏洞可導致遠程非授權的任意代碼執行；2018年，Meltdown 和Spectre兩個CPU漏洞幾乎影響到過去20年制造的每種計算設備，使得存儲在數十億設備上的隱私信息存在被泄露的風險。這些問題嚴重網絡、關鍵基礎設施及重要行業的信息，已經或者將要造成巨大損失。 [1]
GPU即圖像處理器，CPU和GPU的工作流程和物理結構大致是類似的，相比于CPU而言，GPU的工作更為單。在大多數的個人計算機中，GPU僅僅是用來繪制圖像的。如果CPU想畫個二維圖形，只需要發個指令給GPU，GPU就可以迅速計算出該圖形的所有像素，并且在顯示器上位置畫出相應的圖形。由于GPU會產生大量的熱量，所以通常顯卡上都會有獨立的散熱裝置。 [3]
CPU有強大的算術運算單 元，可以在很少的時鐘周期內完成算術計算。同時，有很大的緩存可以保存很多數據在里面。此外，還有復雜的邏輯控制單元，當程序有多個分支的時候， 通過提供分支預測的能力來降低延時。GPU是基于大的吞吐量設計，有很多的算術運算單元和很少的緩存。同時GPU支持大量的線程同時運行，如果他們需要訪問同個數據，緩存會合并這些訪問，自然會帶來延時的問題。盡管有延時，但是因為其算術運算單元的數量龐大，因此能夠達到個非常大的吞吐量的效果。 [3]
顯然，因為CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，因此它非常擅長邏輯控制、串行的運算。相比較而言，GPU因為有大量的算術運算單元，因此可以同時執行大量的計算工作，它所擅長的是大規模的并發計算， 計算量大但是沒有什么技術含量，而且要重復很多次。這樣說，我們利用GPU來提高程序運算速度的方法就顯而易見了。使用CPU來做復雜的邏輯控制，用GPU來做簡單但是量大的算術運算，就能夠大大地提高程序的運行速度。 [3]
通用中央處理器(CPU)芯片是信息產業的基礎部件，也是 裝備的核心器件。我國缺少具有自主知識產權的CPU技術和產業，不僅造成信息 產業受制于人，而且 也難以得到保障。 “十五”期間，“”開始支持自主研發 CPU。“”期間，“核心電子器件、通用芯片及基礎軟件產品”(“核高基”)重大專項將“863計 劃”中的CPU成果引入產業。從“十二五”開始，我國在多個領域進行自主研發CPU的應用和試點，在定范圍內形成了自主技術和產業體系，可滿足 裝備、信息化等領域的應用需求。但國外CPU 壟斷已久，我國自主研發CPU產品和市場的成熟還需要定時間。6ES7416-3XL00-0AB0
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