Linus 对“并行即是未来”的回应

Linus Torvalds批评了过度炒作的并行计算技术,认为其未来发展被夸大。他指出,虽然并行计算会发展,但不应忽视基础技术和新材料的重要性。
 最近大神Linus又对某一技术进行了简单但深刻的论述,并对过分推崇这一技术的风气进行了“批评”~~~
当然,就像大神和之前一样,言辞犀利(“脏”)了一些。
网上找了几篇大致的相关的报道*(酷壳的排版很不错,这里不链接了):
《Linus Torvalds :忘掉那该死的并行吧!》http://www.youkuaiyun.com/article/2015-01-08/2823487-linus-the-whole-parallel-computing-is-the-future-is-a-bunch     by 仲浩、童阳
《Linus 关于并行计算的观点》http://blog.youkuaiyun.com/robertsong2004/article/details/42300005
《Linux之父:并行计算是未来?扯淡!》http://www.ithome.com/html/it/120797.htm

当然,这里原文附上
realworld网站 《Avoiding ping pong》  http://www.realworldtech.com/forum/?threadid=146066&curpostid=146227 

 
撕B不撕B暂且不说,大神说的话的确有道理。
Give it up. The whole "parallel computing is the future" is a bunch of crock.
Linus
 

个人认为:并行这一技术会快速成长起来,但是所谓的叫嚣“palle is future”的言论多少有些广告的成分。对于现在实际应用特别是市场商用比重大于理论的计算机甚至是电子行业来说(呃,多少对现在泡沫的现状有些担忧,不过泡沫另一方面是活跃的体现,总之好事~~):
自己总结了两条:“生根、发芽”。
生根:基础电路、模拟器件发展的进一步深化,这一步要求新的材料升级、新的工艺进步、各种新的物理、化学乃至生物技术的提高~~~
           生物(人体)电子方向将会是20至30年后(甚至50年后,这要看最近十几年内生物技术是否有大的突破)的主要研究方向,这毕竟
            与是下一步“人类一体化”的关键一步------“外设的器官化”。
            呃,再说下去就有些科幻了,自由意志的一个发展方向就是“巢群”意识,人类能否通过科技来实现这一种进化呢?
发芽:生根是根本,发展的潜力也是最大的,但是需要的精力和时间不是一两个集团或者国家就可以短时间内有跳跃性发展的。所以说,
            现在我们更多的是现在这棵大树上能结什么果子。再向下走的话肯定是互联网化的客户端、服务器(云端)结构,海量的数据和更
            为灵活的实现方式:会产生大量的附属技术(工具),在这之中那个,深度神经网络带生的产品将会是整合这些的“粘合剂”。


补充:linus大神的起家是程序员,故所言所事多是从其所处工作环境来看待问题的。另外,这里的并行主要指现在有些过分的多核技术(叫嚣一块芯片上 上千块 核是不是过分了,而且很多叫嚣这个观点的家伙们在这之前,还曾一度嚷着无限制提高内核主频,不光没节操连脑子都不清醒么?),不是最近几年内比较火并且会火下去的现场可编程门阵列这一类并行。



【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值