1981年，IBM推出了个人电脑5150，它迅速成为个人电脑的标准。然而，IBM PC并非完全由IBM自主研发，其核心部件如CPU和操作系统分别来自英特尔和微软。这种开放性成就了PC的成功，但也埋下了隐患。IBM虽然掌握了BIOS和制造能力，但缺乏对PC生态系统的控制，最终被后来者超越，并于2005年将PC业务出售给联想。文章探讨了IBM PC的失败并非源于其开放性，而是IBM内部对PC的战略轻视和文化冲突，以及未能充分利用自身优势，最终导致失去市场主导地位。
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本文讲述了Datapoint 2200终端机的传奇故事，它并非第一台个人电脑，但却深刻影响了x86架构的诞生。在个人电脑出现之前，计算机终端是用户最常见的交互设备。Datapoint 2200作为一款可编程终端，虽然并非最初设计为独立计算机，但却孕育了x86架构的雏形，如今x86架构仍然广泛应用于笔记本电脑、台式机和服务器。文章详细描述了Datapoint 2200的设计理念、技术细节以及它对计算机发展史的深远影响，展现了科技发展中那些看似不起眼却至关重要的创新。
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即使在大型语言模型（LLM）时代，学习汇编语言仍然具有重要意义。文章探讨了在DeepSeek使用Nvidia的PTX中间语言加速网络操作的背景下，学习汇编语言的必要性。虽然高级语言和LLM可以生成代码，但理解汇编语言有助于深入理解计算机的工作原理，并在调试高级语言代码时提供帮助。文章还比较了七种不同架构的汇编语言（包括复古的6502、Z80、8086、68000和现代的x86-64、ARM、RISC-V），并从学习材料、学习曲线、易用性、可访问性和趣味性等方面进行了评估，最终建议RISC-V作为学习汇编语言的最佳选择，因为它具有学习路径清晰、资源丰富且未来发展前景广阔等优点。
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《新机器的灵魂》讲述了Data General公司在20世纪70年代末，为对抗DEC的VAX超级小型机，紧急研发Eclipse MV/8000的故事。作者Tracy Kidder深入Data General的“叛逆”团队，描绘了工程师们在巨大压力下，通宵达旦工作，最终创造奇迹的历程。文中生动刻画了团队成员的个性与冲突，以及他们对技术的热情与奉献。这是一部关于技术、团队协作和人性的精彩故事，即使在今天读来也依然令人感怀。
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Nvidia的CUDA平台已走过18个年头，它并非简单的编程语言或API，而是Nvidia软件生态系统的核心，赋能了从AI到加密货币挖矿等众多“易于并行化”的计算任务。CUDA的成功并非偶然，它源于Nvidia长期持续的投入和稳定的迭代更新，这与AMD等竞争对手形成鲜明对比。AlexNet的成功案例展现了CUDA在深度学习领域的早期影响力，而如今，CUDA已成为AI领域的事实标准，构建了Nvidia坚实的竞争护城河。
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本文讲述了1948年在英国曼彻斯特大学诞生的“曼彻斯特婴儿”计算机的故事。这台小型实验机，虽然运行速度缓慢，程序简单，却首次实现了电子存储程序，引领了现代计算机时代的到来。文章还探讨了与之竞争“第一台”称号的ENIAC计算机，并比较了两者的异同，最终得出“曼彻斯特婴儿”在全电子存储程序计算机方面具有里程碑式意义的结论。
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DeepSeek模型的出现震动了AI产业，引发了广泛讨论。文章回顾了1990年Gordon Moore关于VLSI产业趋势的演讲，发现当时面临的挑战——来自亚洲的竞争、制造成本上升、政府支持以及应用场景的寻找——与如今AI产业面临的挑战惊人地相似。Moore当时对神经网络芯片的谨慎态度也耐人寻味，与如今AI的蓬勃发展形成对比。历史似乎在重演，技术发展日新月异，但产业的根本问题却始终存在。
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Tae Kim的新书《Nvidia之路》讲述了英伟达及其CEO黄仁勋如何从一个在Denny's餐厅成立的小公司，成长为全球市值最高的公司之一的传奇故事。从最初的显卡设计到如今引领AI革命，英伟达的成功并非偶然。书中详细描述了英伟达早期几次产品失败的经历，以及黄仁勋如何带领公司坚持创新，勇于承担风险，最终凭借RIVA 128等产品的成功确立行业地位。通过独特的软硬件结合策略和独特的企业文化，英伟达在AI时代占据了主导地位，但其未来的挑战仍然存在。
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高通和ARM正进行一场法律大战，焦点在于高通收购的Nuvia公司设计的基于ARM架构的处理器内核Oryon。ARM声称高通违反了许可协议，取消了高通的架构许可协议（ALA），这将影响高通的骁龙芯片业务。高通反驳ARM的主张，认为其行为是反竞争的。该案的判决将对智能手机、笔记本电脑和汽车等领域的计算未来产生重大影响，也将影响ARM的长期战略和收入模式。
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本文回顾了晶圆级集成（WSI）的历史，以及Trilogy Systems公司在20世纪80年代初试图将其商业化的努力。Trilogy由IBM System/360大型机的首席架构师Gene Amdahl创立，旨在通过WSI技术构建比IBM更强大、更便宜的大型机。Trilogy获得了大量投资，并与多家公司达成合作，但最终未能克服WSI的技术挑战。
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SPUR (使用 RISC 进行符号处理) 是加州大学伯克利分校开发的多处理器工作站，旨在进行并行处理研究。SPUR 系统将拥有 6 到 12 个处理器，这些处理器通过一个共同的“SPUR”总线连接到共享内存和输入输出设备。SPUR 的每个处理器都包含一个专门为运行 Lisp 而设计的 RISC 处理器，以及浮点单元和缓存控制器。SPUR 项目雄心勃勃，但由于其复杂性和专业化程度，未能成功商业化。
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神经网络处理器 (NPU) 是一种专用硬件，旨在加速人工智能和机器学习任务，特别是深度学习模型的推理。与CPU和GPU相比，NPU 在执行矩阵乘法等运算时效率更高，从而提高了性能并降低了功耗。NPU 广泛应用于智能手机、个人电脑和物联网设备，为面部识别、语音识别和预测文本等功能提供支持。
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本文回顾了加州大学伯克利分校的精简指令集计算机（RISC）架构发展历程，重点介绍了SOAR（Smalltalk on a RISC）项目，也称为RISC-III。SOAR旨在解决Smalltalk-80语言执行速度慢的问题，采用编译Smalltalk-80字节码、优化动态类型和多态性、改进子程序调用和对象管理等方法，并通过模拟性能测试验证了其相比于68000和VAX-11/780的显著性能提升。
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该网站是关于 C 编译器历史的第一部分，重点介绍性能。它探讨了 C 编译器从早期到现代的发展，并讨论了影响其性能的各种因素，例如优化技术、硬件架构和编程语言特性。
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此网站由资深科技记者兼分析师David Kanter撰写，主要专注于探索x86架构的演变，内容涉及处理器设计、市场动态以及与其他架构的比较。
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此网站的文章探讨了x86架构的优点和缺点。文章认为，x86架构仍然是性能和兼容性方面的领先者，但其复杂性和能耗限制了它的广泛应用。文章还讨论了ARM架构的崛起，以及它如何对x86架构构成挑战。
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