電子計算機本質(zhì)上就是算力資源、存儲資源和IO資源等資源的集合體。而嵌入式系統(tǒng)是計算機的一種，自然也是由這些資源構(gòu)成。

近些年，在大數(shù)據(jù)、人工智能，尤其是以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心的人工智能技術(shù)的催動下，整個計算機行業(yè)都在向算力時代邁進。這影響了許多事情，包括芯片設(shè)計和軟件編程。

經(jīng)歷過Intel奔騰cpu年代的人，都應(yīng)該記得那時候的主頻之爭。那時候提高系統(tǒng)性能的方法就是提升主頻，每一代cpu都比上一代主頻要高，而玩家和用戶也都熱衷于研究超頻，竭力想提升主頻獲取更多性能。

后來主頻走到頭了，越來越難提升cpu頻率，則進入了對稱多核的年代，開始拼并行，看誰多線程。所以大家看到現(xiàn)在的電腦和智能手機都是4核起步，8核算普通，動不動16核、32核，甚至幾百個核心。而軟件開發(fā)上多線程也成為了絕對主流，面試題都幾乎必問多線程及其導(dǎo)致的同步問題、臨界區(qū)問題、可重入性問題等。

近幾年，則開始大步邁進算力時代。算力時代最大的特征是“算力為王，數(shù)據(jù)驅(qū)動”。（之前的兩個時代也分別是主頻為王和多核多線程為王）

算力時代的一大特征是跳出了cpu為主的玩法。cpu只需要處理傳統(tǒng)業(yè)務(wù)（如hmi，網(wǎng)絡(luò)通信等），AI業(yè)務(wù)則由算力單元提供，算力單元作為協(xié)處理器再向cpu匯報，由cpu協(xié)調(diào)。

如果把cpu比作一個江湖俠客，那么前兩個時代就是這位俠客的白手起家階段，砍人和社交都靠他自己干。而現(xiàn)在算力時代他已經(jīng)有了自己的隊伍了，他專心當(dāng)好老大搞好社交就行了，砍人則交給了專門訓(xùn)練的強戰(zhàn)斗力部分專業(yè)負責(zé)。

那么算力單元是什么呢？有多種方法和廠商。他們都在用自己的技術(shù)，自己的方法為計算機提供算力，掀起了一場“算力之爭”。

老牌顯卡廠商英偉達行動很早。表現(xiàn)突出。君不見前些年英偉達也就是賣賣顯卡，給intel提鞋的啊，然而現(xiàn)在已經(jīng)成了巨佬，暴打intel，都要收購arm（聽說有變數(shù)）了。鬧歸鬧，英偉達的gpu和cuda編程技術(shù)等確實是很成熟優(yōu)秀的AI算力解決方案，挖礦的和搞云計算的，搞智能汽車自動駕駛平臺的，大量都在用英偉達家的芯片和軟件，活該人家賺錢。

算力新秀主角則是ASIC，也就是專為實現(xiàn)特定AI算法的專用芯片。專用芯片雖然應(yīng)用領(lǐng)域窄，不如gpu通用，但是好處是芯片設(shè)計難度降低，算力效率高。只要技術(shù)實力和財力足夠，快速迭代，實際上很有競爭力。

ASIC的典型代表就是華為海思的人工智能處理器。昇騰系列cpu，310，910。華為的自動駕駛平臺MDC810（算力400T，曾經(jīng)一度算力最高吊打全場）。甚至是華為手機芯片麒麟內(nèi)部集成的NPU，海思HI35XX系列內(nèi)部集成的NNIE等，也都是ASIC的典型代表。

當(dāng)然了，能提供算力的不止以上兩種。譬如傳統(tǒng)的算力解決方案DSP也可以的，TI的ADAS解決方案現(xiàn)在還在用高性能DSP做車道線識別跟蹤算法。

不管用哪種方式獲得算力，總之算力已經(jīng)成了現(xiàn)代計算機系統(tǒng)的競爭關(guān)鍵。大家比的就是單位功耗所能提供的有效算力。而自動駕駛為代表的現(xiàn)代高科技，背后依靠的也是算力。所以一時間各種芯片廠商、主板廠商、主機廠商、解決方案廠商等，都患上了“算力焦慮”癥。

這就是時代的車輪，浩浩蕩蕩不可阻擋。作為一名工作十幾年的嵌入式開發(fā)者，我深刻認識到從芯片到硬件到軟件到算法等全鏈條，擁抱算力競爭，圍繞算力打造新功能和新競爭優(yōu)勢是未來10年的時代主旋律，也是我們每個IT人的機會所在。

今天就先說這么多，以后再來跟大家從具體行業(yè)角度展開解讀。

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