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主题:【原创】雪夜妖谈-引子 -- 夜如何其

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家园 硬件研发难度跟是否是封闭生态应该没关系吧

硬件研发难度跟是否是封闭生态应该没关系吧。

容易是容易在软件上——macOS需要适配的硬件比Windows或者GNU/Linux少了很多。老的api,apple也可以直接喀嚓,不用考虑二进制兼容(Windows)或者源代码兼容(GNU/Linux)。

真正的问题是能否自主。当年ipad刚出来的时候它用的ARMCPU性能是不如同期atom的。但是apple剪裁macOS弄出了iOS,atom却得跑完整的windows系统,除了能打galgame好像其他都很难用,小尺寸windows平板自然寄了,到最近才借着pc掌机东风复活。

建立自主可控的软件技术体系,就能基于该技术体系进行持续改进,形成螺旋上升,否则在别人的技术体系中跟着升级,永远没有超越的机会,只能永远落后。苹果iPad用的CPU性能比Intel的桌面CPU性能至少差一个数量级,但苹果公司坚持建立自主的软硬件体系,才有了今日的局面。

https://www.guancha.cn/TMT/2015_07_24_328089.shtml

“十二五”期间自主CPU 和操作系统应用试点的实践表明,判断技术是否先进性的标准不是看其跟美国人跟得紧不紧,而是看其跟应用结合得紧不紧。乞丐不能跟龙王比宝。用国外的“参照系”来对比,我们只能永远落后,必须建立起我们自己的“参照系”,才能实现“变道超车”。建立自主可控的软硬件技术体系,就能基于该体系进行持续改进,形成螺旋上升,否则在别人的技术体系中跟着升级,只能永远落后。苹果iPAD的CPU 性能比桌面CPU 性能低好几倍,但因为苹果坚持建立自主的软硬件体系,iPAD 的用户体验比桌面电脑要好。

https://www.kunlunce.com/ssjj/guojipinglun/2018-04-12/124431.html

某些特定的应用确实是可以使用专用集成电路加速。但是这是建立在常规CPU、GPU已经够快的基础上。协处理器再快,配上奔腾4做主CPU,依旧能给人酸爽的网页浏览体验。

机器学习是这几年中最热门的方向。仅仅在 CPU 上增加更多的核心并不能让这个领域的任务速度足够快,因为它的要求很高,这需要专门的硬件。浏览互联网、写电子邮件、文字处理和电子表格等常规任务多年来一直运行得很快。而机器学习,这是我们真正需要提高处理能力的特殊任务。

由于用上了 5 纳米制程,在任何给定的芯片上,苹果公司都有最大数量的晶体管用于构建不同类型的硬件。他们可以增加更多的 CPU 内核,但这实际上只是加快了常规任务的速度,而这些任务已经运行得足够快了。因此,人们经常选择用部分晶体管制造专门的硬件来解决图像处理、视频解码和机器学习。这种专用硬件就是协处理器和加速器。https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_11001721

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