回答:嵌入式并不一定需要会linux，其实很多嵌入式产品都用不到linux，跑linux系统对芯片内存要求较高，像现在很多工控产品，都是裸机开发，基本上都是单片机的形式开发产品；而且现在很多物联网产品也都是基于实时操作系统开发的～嵌入式方向很大，主要看你从事什么行业以及所开发的产品！当然，你要懂linux，并且有相关项目开发经验，对于你以后跳槽就有涨工资的资本了
Kaede
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回答:根据我一位非常权威的教授操作系统的老师说：从专业性地眼光来看，windows系统没有Liunx系统更符合操作系统的定义。这句话的意思就是Windows系统更适合普通用户使用，因为它良好的人机交互（图形化界面），而Liunx系统是计算机专业人士经常使用的。而在我看来原因也无非这点，另外我个人还总结了两点：计算机专业的学生的从业方向更多偏向于服务器端开发、系统运维。这些职业都是非常需要程序员对更常用来...
Backache
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...这其中的主要原因，一方面，GPU完善的生态，高并行度的计算力，很好地帮助客户完成了方案的实现和部署上线；另外一方面，人工智能发展，仍处于早期阶段，各个行业都在从算法层面尝试寻找商业落地的可能性，是一个从...
阿里云ECS的异构计算团队和高性能计算团队一直致力于将计算资源平民化；高性能计算团队在做的E-HPC就是要让所有云上用户都能够瞬间拥有一个小型的超算集群，使得超算不再仅仅是一些超算中心和高校的特权；而我们异...
1月20日，腾讯云宣布，推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务器，以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的FPGA推广到更多企业。腾讯云官网现已开放FPGA使用申请通过FPGA云服务器，企业可以进行FPGA硬件编程，...
FPGA云服务，作为云计算产品中一种新型的行业解决方案，具有性能优越、开发便捷、计费灵活等红利，加之其具有低延迟，高吞吐等能力，在基因、人工智能、金融等计算密集型领域得到广泛使用。2017年1月，腾讯云推出国内首...
...人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据／图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。为了应对计算多元化的需求，越来越多的场景开始引入GPU、FPGA等硬件进行加速...
...的这篇论文的核心灵感来自于哪里？一直以来，深度学习计算遇到的较大瓶颈其实是带宽问题，而非计算本身。为了实现高效的深度学习计算，我们必须在软硬件同时进行优化，不仅算法上压缩到更小，硬件上更要支持好压缩后...
... 摘要： 最近几年，在大数据和人工智能的推动下，异构计算有了长足的发展。无论是在产品形态上，还是在应用领域上，阿里云异构计算都取得了累累硕果。 最近几年，在大数据和人工智能的推动下，异构计算有了长足的发...
...求，助力深度学习模型高效运转4月17日，致力于提供异构计算加速整体解决方案、业界领先的异构加速和业务卸载方案厂商——杭州加速云信息技术有限公司（简称：加速云）正式启动跨越北京、上海、成都、西安四大城市的 ...
...了用于托管基础设施和平台即服务的服务器的性能。开放计算项目的兴起以及获得主要云供应商的支持，通过提供这些云通用硬件标准，可以支持更多功能，而不会显着增加成本，这使情况发生了改变。 当今的云提供各种真...
...统架构以及使用场景，ECS实例规格族可以分为：企业级x86计算规格族群、企业级异构计算规格族群、弹性裸金属服务器（神龙）和超级计算集群（SCC）实例规格族群，以及入门级x86计算规格族群。 3、阿里云实例规格族有什么作...
...机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stac...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
zoomdong
Tony_Zby
马永翠
未东兴
