计算机语言的思考

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先有机器语言(都是一些01串),然后出现汇编(01串的助记符)学习难,应用难,移植差,小众阻碍计算机科学普及和发展速度,之后抽象出人类思考基本过程,出现C语言,随着科技进步,C语言不利于构建大的工程,然后出现面向对象语言(C++),然后更加集成化的脚本语言(Python等) 能让更多人接受更少的训练或者学习,能够享受计算机科技带来的便利,也是让人们更多的专注于设计和应用,而不是关注底层实现。有点类似于社会分工,古代每个人家里都有纺织机,每一家人自己纺线,织布做衣服,后来出来了卖布的商店,不用做布了,可以直接买布做衣服,到现在衣服都已经抽象出标准了,可以直接买需要的衣服,把人从织布做衣服中解放出来,做更有意义的事。系统想要复杂化必须有标准化规范化(汇编到C,C语言到C++,都添加的新的约束,越来越不能为所欲为了),当然会不停有新的规范被发明出来(新语言的诞生),系统复杂化带来社会分工,计算机系统也一样(研究语言的,使用语言的,研究内核的,使用内核的),软件行业也开始走向专业化,分工化(各种外包,还有云服务)。

 

面向对象语言,面向过程的语言区别在于,面向对象的语言如C++在C语言基础上抽象并添加了一些限定规则,更好的抽象事物,约束性更强,复用性更好,抽象起来更有逻辑,它减少了灵活性,添加了规范性,其实各种语言的区别在于编译器的区别,编译器(实际是一个超级字符串处理程序,通信其实也是字符串处理,程序实际是硬件对字符串解析)管理这些规则,偷偷把函数名字改了,变量名字改了或者封装了,或者隐含特殊数据结构,最终都变成了机器语言,实质是内存地址中一个值,或者内存中一段机器代码段。从汇编指令集主要功能(对内存和寄存器值进行移动,逻辑判断和计算,跳转)看出来,程序实际上就是各种if..else以及对数值进行运算,用数值抽象出现实事物(状态机),根据各种if..else,执行一段过程,改变数值,也就是改变状态机状态。每一种语言的诞生应该是针对特性领域的特性设计的,每种语言有它特定语法,特定规范。


数据结构和算法,也就是容器和逻辑,不同的语言利于构建不同的容器(对事物的抽象),特定的逻辑(对流程的抽象),抽象度越来越高,更好的描述物理世界的事物(抽象建模,构建容器)和逻辑关系,更加符合人类的思维方式。根据从业人员的多年抽象经验,诞生了6大原则,23种设计模式。

  

程序只是人们设计的自动化工具,现实世界模型在计算机世界的投影抽象,就像现实世界中雇佣者和被雇佣者关系,用低级的语言好比C语言就好像招收了一个刚毕业的大学生,基本上对业务流程等的都不会,我们要手把手的教他们怎么做,但是可塑性强,高级语言好比python语言有很多成熟库可以调用,各种常用基础功能都已经封装,就像一个工作多年秘书,只需要较少的交流,就可以把任务派发下去,它都能较为智能的处理好,特殊任务除外。物种多样性,语言也有多样性,每种语言的诞生必定是满足了某种需求,必定有他的闪光点。

论文精读-ReTransformer ReRAM-based Processing-in-MemoryArchitecture for Transformer Acceleration Transformer已经成为一种流行的深度神经网络(DNN)模型,用于神经语言处理(NLP)应用,并在神经机器翻译、实体识别等方面表现出优异的性能。然而,其在自回归解码器中的规模化点积注意机制在推理过程中带来了性能瓶颈。Transformer也是计算和内存密集型的,需要硬件加速解决方案。 阅读详情

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jun7118
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