前言：NVIDIA公司历经长时间酝酿的Fermi架构高端产品GTX480/GTX470发布已经结束，经历了长达一个月的忙碌，我们已经了解到了这款产品的各项特性，众多用户和开发者组成显卡圈最近也趋于平淡。如果别人问到我，了解NVIDIA和AMD两家产品的性能后，你该做些什么？我想我该回忆两家公司这些年来在统一渲染架构方面成果，更重要的是思考它们所采用的不同发展模式最终带来的结果。
今天通过这篇分析和评测文章，我希望能够回顾AMD在统一渲染架构时代的发展历程，换而言之也就是分析从Radeon HD2000到Radeon HD5000系列AMD的GPU芯片设计思路，以及这种思路带给用户最终的使用体验。这是一条由最初的失败，逐渐看到转机，并最后走出自己特色走向成功的路径。如果你能耐心读完整篇文章，相信一定会有所收获。同时感谢迪兰恒进友情送测的“收藏级别”显卡帮助我们完成这次跨越时空的评测过程。
● 7年前的狂热和选择
2007年6月3日是AMD发布其第一款桌面级统一渲染架构GPU的时间，这款产品被命名为Radeon HD 2900 XT，它代表了全新的R600架构。从名称能够看出它代表了AMD最顶级GPU 产品，而它的对手正是NVIDIA公司之前发布GeForce 8800 GTX。
我们按照一款GPU芯片的设计周期推测，Radeon HD 2900 XT所代表的R600架构，大约是在2003年开始设计的。而此后流传出的信息也印证了这个猜想，R600架构的设计思路提出，正是始于2003年，此后的故事就从这个时候开始。
2002年微软发布了DirectX 9.0，在这一代图形API中，PS单元的渲染精度已达到浮点精度，传统的硬件T&L单元被取消。全新的Vertex Shader（顶点着色引擎）编程将比以前复杂得多。DirectX 9.0的先进特性使得它早就了无数经典的PC游戏，GPU也从这个时候开始走上飞速发展的道路。
面对微软发布的全新API，两家厂商的反应是不同的。此时NVIDIA沉浸于GeForce4 Ti 带来的全盛，这是一款在DirectX 8.0为NVIDIA公司带来无数好评的GPU产品，同时它当之无愧地代表了图形业界的最高性能。NVIDIA为了追求完美，选择稍作等待来支持更成熟的DirectX 9.0，在NDIDIA心中所谓“成熟”的Shader Model是一个较为特殊的版本，它实际上是由VS2.0和PS3.0组成的。
Radeon 9700与竞争对手规格对比
而ATI并没有选择“成熟”的Shader Model，依靠和微软紧密的合作，ATI发布Radeon 9700时，选择了VS 2.0/PS 2.0，并且发布速度惊人。直至5个月后，NVIDIA公司才发布了研发代号NV30的GeForce FX，同时这款产品在功耗和特性方面并不占优。
Radeon 9700成为了ATI最成功的一代显卡，无论高中低端，R300架构造就的ATI显卡在竞争中都取得明显的优势。R300应该是当时正式上市的最复杂的图形处理器，由0.15μm 工艺制造的大约1亿700万个晶体管组成，相对于竞争对手的GPU，它的规模明显放大了很多。
R300芯片微架构
ATI在这时尝到了甜头，R300的成功让它认为设计一款大型GPU产品，然后通过灵活地组合其功能单元开发出针对中低端市场的小型GPU产品，是非常容易获得利润的，同时保证了自己在高端领域的形象。
这种思路直接影响了R600的开发，尽管当时没有明确提出R600这个名称，但是ATI还是信心满满地开始规划未来的美好前景。
R300的成功，还为ATI赢得了另一份荣誉，那就是微软的信任。同为2003年，ATI和微软宣布了一份开发协议——由ATI来为当时的下一代主机XBOX开发业界尖端的图形单元Xenos。这打破了先前微软和NVIDIA的合作关系，意味着XBOX下一代主机的图形部分将更换一位新的合伙人。到了2005年，微软透露360将使用由ATI设计的专用图形单元，它工作在500MHz的时脉上，拥有48条统一着色器和10M嵌入式内存。
第一款统一渲染架构GPU——Xenos处理器
Xenos是微软与ATI的合作结晶，于2005年发布在XBOX360游戏主机中。这款GPU最大的特色是采用了统一着色器单元架构，顶点、像素着色器程序都在同样的单元上执行，由线程调度器作动态的资源分配，还引入了顶点纹理拾取（VTF单元）等ATI同期R5XX产品所不具备的特性。
● R520和R580对NVIDIA的影响
此后为了应对NVIDIA迅速推出的Geforce 7800GTX，ATI发布了Radeon X1000系列产品，开发代号为R520。基于R520的X1800XT是全球首批采用0.09微米制程的显示核心。采用新工艺的好处是不言而喻的，除了使显卡的核心频率能达到前所未有的高度之外也降低了芯片的生产成本。
不过R520仍然不是Radeon X1000系列的最终形态，2006年1月24日，距离Radeon X1800发布4个月还不到的时间，ATI正式发布新一代的高端产品——Radeon X1900系列。作为06年推出的新高端产品，RADEON X1900不仅拥有高时钟频率的特点，而且还在架构上作了大刀阔斧的改进，性能获得显著提升。在玩家眼中最为出色的3：1黄金架构正是在R580时代诞生。
代号R580的RADEON X1900系列的每条传统的像素管线拥有3个像素渲染单元
传统的管线概念（Pipeline）中，像素渲染单元（Pixel Shader）跟Pipeline数目相同，NVIDIA的G70图形就是这样一个概念；但是ATI在全新的R580图形芯片中，稍微修正了像素渲染单元跟Pipeline的关系。Radeon X1900需要重点强调的地方在于，R580图形芯片拥有16条传统的像素管线（Pixel Pipeline），但是却拥有48个像素渲染单元和16个纹理单元，算术处理能力是以前旗舰级GPU的3倍，在晶体管数量只增加20％的情况下，渲染能力理论上增加了200％。
Radeon X1900让ATI重夺性能王座。ATI从R520到R580让人意想不到的变化无疑激怒了NVIDIA，NVIDIA习惯把持性能王座，它肯定不想王位被ATI夺去。在ATI内部，Carrell Killerbrew（ATi工程院院士、RV770首席架构师）正在下一个赌注，他打赌NV会低估R580，NV会像评估R480一样评估R580。他打赌NVIDIA会被R580弄得大吃一惊然后弄出一颗比G70大得多的芯片。NVIDIA不想丢掉性能王座，所以G80会是一个怪兽。
NVIDIA果然做出了惊人的选择，不但快速将GPU的着色器Shader结构从SIMD迁移到MIMD领域，同时将MIMD结构的流处理器数目提升到128个。代号G80的GeForce 8800 GTX 相对于上一代产品，几乎经过了重新设计，各方面的改进都非常大。
G80微架构示意图
G80架构使用了多指令流多数据流MIMD结构标量流处理器，一共128个流处理器替代了原来分立的Vertex Shader和Pixel Shader，拥有当时最强的性能，当然G80拥有6.81亿个晶体管，是G71的2.5倍之多，显存方面384Bit显存位宽也充分保证了数据吞吐能力。在性能上GeForce 8800GTX显卡把3D图形处理器的性能又引领到一个前所未有的高度，这给对手承重的打击，ATI竟在半年之内拿不出一款足以抗衡G80核心的产品。NVIDIA凭借G80的革命性架构毫无悬念的夺取了3D性能的制高点。
G80架构奠定了NVIDIA此后长时间的产品线发展规划，直至今天在市场上热卖的GT240等中端产品，都基于G80架构衍生而来。同时G80架构在图形处理方面的执行效率出色，也成为NVIDIA自己至今难以逾越的标杆。
G80架构的所有流处理器，会被GigaThread线程处理器根据工作负荷，自动分配执行顶点着色器、几何着色器、像素着色器指令，线程调度是硬件执行完全自动化的，加上采用的是标量架构，不管是DX7、DX8、DX9、DX10还是OpenGL，G80的统一着色器都会达到100%的运作效率。这是MIMD架构区别与传统SIMD架构最明显的地方，也是NVIDIA和ATI在走进统一渲染时代所使用的不同策略。
● R600与G80的不均衡对抗
代号G80的GeForce 8800 GTX相对于上一代产品，几乎经过了重新设计，各方面的改进都非常大。而R600家族的体系架构在一定程度上可以看作是延续自Xenos。
但是ATI在2006年7月24被AMD收购以及它之前的研发精力不足，直接影响了R600家族产品的开发受到很大影响。最后导致没有统一架构设计经验的NVIDIA在2006年11月8日成功发布了G80核心的GeForce 8800 GTX显卡，巨大的技术革新和性能提升，获得了用户的一致认同。
至今耳熟能详的G80架构GeForce 8800 GTX显卡
G80架构使用了多指令流多数据流MIMD结构标量流处理器，一共128个流处理器替代了原来分立的Vertex Shader和Pixel Shader，拥有当时最强的性能，当然G80拥有6.81亿个晶体管，是G71的2.5倍之多，显存方面384Bit显存位宽也充分保证了数据吞吐能力。在性能上GeForce 8800GTX显卡把3D图形处理器的性能又引领到一个前所未有的高度，这给对手承重的打击，ATI竟在半年之内拿不出一款足以抗衡G80核心的产品。NVIDIA凭借G80的革命性架构毫无悬念的夺取了3D性能的制高点。
直到2007年6月3日，AIT终结了长达7个月的等待时间，Radeon HD 2000家族终于发布。业内第一片DX10 GPU的头衔被G80抢了去，不过ATI这次也没有完全被NVIDIA牵着鼻子走。除了对DX10和统一着色架构的支持外，R600还加入了一些特有的功能。例如，独立于几何着色器（Geometry Shader）的专用曲面细分单元（tessellation），加入属于Direct X 10.1范畴的可编程AA功能等。
R600架构在最后的设计阶段，已经发现了明显的问题，那就是SIMD结构的流处理器在使用了VLIW之后，过分依赖指令系统和编译器的效率。如果说流处理器数量足够多，则可以在宏观上抑制这种性能下降，但是R600但是只有320个流处理器。
80nm工艺制造的Radeon HD 2900 XT显卡
并且受制于台积电的80纳米高速版（80HS）工艺，加之R600集成了大约7亿枚晶体管这个不小的数量，R600最后的工作频率在一味追求GFLOPS浮点吞吐量的前提下达到了740MHz，并且为512Bit显存通道配备多达16颗显存……以上各种因素影响最终让R600架构的高端代表产品Radeon HD 2900 XT的整张显卡提升到高达225W。
随着各大媒体对于Radeon HD 2900 XT评测的结束，我们看到了一个让人吃惊的事实。基于R600架构的Radeon HD 2900 XT产品没能够战胜NVIDIA的GeForce 8800GTX，甚至在有些领域大幅度落后于对手。这导致Radeon HD 2900 XT的定位只能针对NVIDAI的8800GTS 640MB显卡，售价自然也只能和对手的次高级显卡持平甚至略低。
现在回忆当时的场景，你甚至无法想象ATI设计出一款全新架构的GPU，又因为巨额亏损惨遭收购，最终这款GPU的性能还是无法对手的高端产品向抗衡。在R600设计完成并走上市场后，整个AMD的GPU设计团队非常沮丧。
● RV670开始改进绝境求生
R600出现了严重的问题，如果以2003年ATI设计这颗GPU的思路来衡量这款产品，我们可以判断它已经失败，因为耗费巨大研发实力的顶级GPU无法和对手的顶级产品相提并论，更严重的是基于R600架构的其他中低端产品也受到了高端产品的影响，比如说中端2600XT 也大幅度落后于8600GT，直至后期驱动改善才获得一定程度的性能提升。
现在AMD唯一剩下的，就是未来的开发计划，和一个没有因为失败而相互离弃的团队，这个团队由AMD著名的架构师Carrell Killerbrew带队，后来由来自于Beyond 3D的Dave Baumann负责接管。
RV670已经没有时间重新设计芯片，而且巨大的设计成本和GPU相对较短的生命历程，也让AMD放弃了这个决定，ATI只是在芯片的内部进行了一些细微的调整，加入了DirectX 10.1技术的支持，同时得益于AMD在半导体工艺方面的经验以及和TSMC方面的紧密合作，RV670正在悄然发生转变……
代号RV670的工艺改进版显卡
RV670的GPU微架构并没有任何大的改动，只是将内存控制器由512bit缩减到256bit，这样就带来了芯片内部线长的大幅度下降，同时GPU需要的显存数目也有很大减少，显卡整体制造成本下降。
RV670可以说是完封不动的工艺微缩，这样的做法我们认为主要是为了更快地把成熟产品做工艺提升后的微缩化产品推出市场。不过在技术特性上，RV670通过简单改进，实现了Direct3D 10.1、PCI Express 2.0 x16以及PowerPlay的支持，这些细节方面的改进最后成为了用户非常欣赏的产品亮点。
总体而言，新发布的代号RV670的Radeon HD 3000让我们看到了AMD的愿景和希望。2007年12月，Radeon HD 3870和Radeon HD 3850成功发布。RV670的卖点主要是R600相当的性能但是只需要R600一半功耗、UVD视频引擎、优化流式数据运算、灵活的多GPU交火平台、完整的PCIE 2.0方案等等。
RV670芯片衍生出的高端显卡
RV670的发布，让AMD已经跌落到谷底的市场占有率出现了一定程度的回升，同时AMD 也发现了R600架构一个重要的特性，那就是可以在功率得以控制的前提下迅速扩张，同时不断换用新工艺来降低功耗。这种特性是MIMD结构的流处理器所不具备的，这是SIMD架构常年以来的重要特色之一。沿着这条发展道路，AMD逐渐找到了突破口。RV670让我们看到了改进的力量，而AMD随后设计出的几代GPU产品，则让我们看到SIMD结构Shader巨大的扩张能力。
● GT200体现NVIDIA变化方向
在2005年，ATI和NVIDIA都面临这样的情况：造一颗最快的GPU，并提供稳定的驱动程序，那么就可以赢得市场。过去几年中，ATI一直是这么干的。但是在公司内部，有一些人认为是时候改变了。在很多方面ATI和NVIDIA都面临不同的挑战，NVIDIA从之前激进的工艺更新策略中汲取了教训，GT200很有可能仍然采用老的，更成熟的工艺，因此导致GT200的面积很大。
从R300到RV770的芯片面积变化对比
如上图，GT200面积的面积可以说是前所未有。代号GT200的新一代DX10芯片是NVIDIA 作为08年暑期攻势的重点产品，和G92只是G80的改进版不同的是，GT200是真正在体系架构上进行了革新的产品，处理单元规模、内存配方面都有了不同程度的提升。
代号GT200的GeForce GTX 280是NVIDIA基于第二代统一着色器及计算架构的第一款产品，架构归属于为G100，在性能上相对上一代的产品（G80）来说快大约50%到100%。NVIDIA 的旗舰GeForce GTX 280集成14亿晶体管电路，拥有240颗流处理器，配备了1GB GDDR3显存，采用了512-bit位宽，显存带宽高达141.7GB/s，成熟的65nm技术让GT200虽然庞大，但是功耗和发热都处于可控范围。
GT200晶体管集成度达到了14亿，而依然使用着65nm的制造工艺，因为这种工艺可以非常稳定地生产这种大体积的芯片，改进工艺反而容易出现不可预料的问题。
同时NVIDIA在GT200芯片设计方面提出了Gaming Beyond和Computing Beyond口号，我们可以理解为这颗芯片在提供优秀的图形性能前提下，同样对GPU的运算能力做了大幅度优化。这是NVIDIA在提出CUDA方案后，首次如此强调GPU的通用计算能力，但是我们现在审视这款产品就会发现，GT200在通用计算方面的努力甚至牺牲了一部分图形性能。
看似无人可挡的GT200产品留下巨大的市场空隙
GT200代表了当时图形业界大的性能，同时一些先进特性让人们对这款GPU刮目相看，包括更大的显存容量、更高的显存控制器位宽（NVIDIA第一次尝试512bit位宽）、更强的指令调度能力和流处理器周边资源配合，当然还有首次支持IEEE754规格的双精度浮点支持。虽然NVIDIA一直没有忘记改进每瓦特以及每平方毫米性能，但是GT200带来的功耗和面积问题，还是让它的图形处理执行效率相对于G92芯片有少许不足。
GT200的另一个问题是没有将芯片进行有效划分组合，这导致了GT200架构没有中低端产品。只是使用了Harvesting（屏蔽功能单元）的方式制造出了GTX260和GTX275等产品。这些产品的价格直到今天还在1000元人民币以上阶段徘徊，无法真正触及消费级市场。而消费者喜闻乐见的500-1000元显卡市场，还是由G80的衍生产品G92和GT210/220/240所控制，很多用户已经对这种市场划分方式感到索然无味。
● RV770的策略与成功
“让NVIDIA取得性能王座，让NVIDIA获得光环效应，我们要做的是设计在$200-$300
价格段最好的GPU。”这句话出自RV770的首席设计师Carrell Killerbrew之口。在2005年夏，ATI决定瞄准性能级市场，而非狂热级市场来设计GPU。你可以认为性能级市场正是2002年R300竞争的市场。当然你更难以想象ATI在一念之间放弃了顶级GPU产品的设计，转而为用户设计一颗使用体验更好的芯片。
如今Carrell Killerbrew先生在AMD的6屏技术展示台前
AMD在R600丢掉了GPU性能王座，AMD最大的芯片不能和NVIDIA竞争，其后一年，AMD 的营收和市场占有率都不断下降。而与此同时，Carrell仍然不停的让AMD内部每个人都信服RV770的设计走了一条正确的道路，他的论调在当时听起来就像是一个疯子说的一样。
事实上AMD在2005年已经感受到了功耗对于整个GPU设计的影响，所以较小的芯片战略已经在公司内部获得认同，整个RV770设计花了大约三年时间。这意味着当我们讨论R600的失败时，那帮工程师正在设计RV770并对此持乐观态度。当然，这很艰难，ATI因为R600完全丢掉了性能王座。Carrell Killerbrew（AIT工程院院士、RV770首席架构师）以及RV770的团队高层和其他人要求整个团队忘记发生在R600上的事情，忘掉ATI丢掉性能王座这个事情，致力于做好RV770这颗关键的GPU芯片。
这对于AMD是一个极度冒险的决定，因为一旦GPU设计定位降低之后，可能生产出性能较差的GPU产品，同时自己在高端市场完全没有控制力，这样的设计有可能重蹈R600失败的覆辙。要知道出于大幅亏损中的AMD，已经无力一次次承受这样的挫折……
芯片规模意味着AMD主动让出最高端的性能王位
RV770首先决定使用新工艺，AMD在RV670上已经试水了这种做法，效果一般。不过这并非策略问题，RV670平庸的销量是因为时间上来不及，继承了R600满身的BUG，RV770可不会如此，它是一个健全人。
放弃最大的芯片并不意味着放弃性能。RV770成功的修复了R600上臭名昭著的ROP bug，现在能获得比较正常的抗锯齿性能了。但仅这样这是不够的，为了取得优势，RV770最初的性能目标是1.5倍于R600。Carrell Killerbrew和他的团队评估后，把这个数字提升到了2.5——你没有看错，Carrell Killerbrew和他的团队要把两颗半R600塞进一颗比R600还要小的芯片里面。
前面我们说过，R600架构虽然效率并非最高，但它的规模是非常容易扩充的。现在，终于到了使用这个技能的时候了。R600和RV670都具备4个渲染核心，总共320个流处理器。而在RV770上，AMD把这两个数字分别扩大到了10和800，整整2.5倍的运算能力提升。扩充后的RV770已经拥有了1TFLOPS以上的运算能力。
RV770运算资源的大幅度扩充带来Shader单元的性能提升，但是让NVIDIA更没有想到的是ATI潜心研究改进了R600以来GPU的后端设计，主要是RBE（Render Back-End）单元，也就是NVIDIA所称的ROP单元。RBE单元主要用来实现多重采样和抗锯齿以提高画质或者降低高画质下GPU的性能衰减。
最初ATI认为先进的R600 Ringbus环形内存控制器总线被舍弃
RV770另一个值得称道的地方在于它彻底摒弃了一直处于争议的R600 Ringbus环形内存控制器总线，使用AMD擅长的Crossbar总线。Ringbus最大的优势在于可以用最少的晶体管来实现最大的带宽，但是Ringbus的代价是极大地整体延迟和粗糙的数据流动管理。业界公认的最快的互联方式只有Crossbar，NVIDIA虽然承受着高集成度带来的苦恼，但一直坚持使用Crossbar。
● AMD的赌注与HD4850的改变
为了实现规模扩充同时控制芯片大小的目标，Carrell把赌注全部压在了2项新技术上：TSMC 55nm CMP工艺，和三星GDDR5显存。
R520和R600延期的惨痛教训表明，全新的工艺好处和几乎bug一样多，但是跨代的工艺制程进步可以让同样的芯片面积缩小40%，所以AMD毫不犹豫的使用了TSMC最新的55nm 工艺，这是一场赌博。如果TSMC 55nm CMP不能按时到位，那RV770就是第二个R600。幸运的是，在RV670上，AMD已经尝试过了55nm工艺制程，现在虽然麻烦不少，但已经不是无法克服了。相对的，NV完全沉浸在G80以落后半代的工艺击败R600的喜悦中，不愿意给新产品冒险，GT200仍然使用的是保守的65nm工艺。仗未开打，AMD已经先声夺人。
RV770与GT200的对决让人充满忧虑
Carrell Killerbrew的第二个赌注就是GDDR5显存。R600为了512bit内存总线付出了巨大的晶体管代价，在RV770上，Carrell Killerbrew决定把内存总线缩减为256bit。这又是一个惊人的决定，你有见过产品越做越回去的吗？显然，256bit的位宽无法提供足够的显存带宽来达成RV770的性能目标。于是AMD找到了三星，问他们能不能合作提供一种比当时市面上所有显存快两倍的显存。
请记住，那是在2005年，当时甚至连这种新的显存技术的原型都没有，GDDR5的规范还没有最终确定。没有测试设备，没有界面设计，什么都没有。只知道GDDR5可以提供GDDR3两倍的带宽，这样就可以依靠256bit的显存位宽达成一个512bit显存位宽的目标。而这正是AMD想要的，所以RV770决定采用GDDR5。
RV770的命运和GDDR5紧紧连在一起
如果GDDR5不能在3年内准备好并投入生产上市，AMD将面临既没有高端GPU，也没有性能级GPU的窘境。如果GDDR5工作正常，那么意味着RV770能够成功，并且从另一方面来讲，这是NVIDIA所不具备的。RV770许配给了GDDR5，没有其他选择了。很明显，AMD当初其实是在赌博，一个双重的赌博，只有两方面都胜出才能获胜的双重赌博。55nm或者GDDR5任何一个因素输掉，RV770的结局都将注定是惨败。
另一个值得关注的产品是性价比超高的Radeon HD 4850。这款产品最初是256MB显存，500MHz的核心频率，900MHz的显存频率。但是设计师Dave坚持认为4850需要512MB的GDDR3和625MHz的核心频率，以及933MHz的显存频率。
定位出色的Radeon HD4850显卡
来自于Beyond 3D的Dave Baumann在2008年二月变成了RV770的产品经理。他不但坚持这个规格，也使得工程师团队信服了这个规格并做了改变。Dave向工程师们论述为什么要改变规格以及市场需要怎样的规格。在讨论快结束时，他已经不需要说服他们了。板卡和ASIC团队拥护这样的改变。
这种改进让代号RV770Pro的Radeon HD 4850在199美元的市场上找不到瞬间对手，因为它的性能过于出色，市场占据能力极强，所以NVIDIA GeForce 9800 GTX价格突然暴降，以便维持竞争力，但是即使如此也不够。如果没有Dave Baumann这样的改变，HD 4850不能对NV的GeForce 9800 GTX施加如此大的压力，它的价格也不会降得这么快。在这场较量中AMD用自己的努力，将消费者推向了最终的胜利。
● RV870的设计思路和诞生背景
将R600的流处理器数目翻2.5倍，其他单元做进一步优化，AMD造就了成功的RV770，那RV770的规模还能否继续放大？放大后发热和功耗是否能够控制？是冒险尝试新工艺还
是使用稳定的55nm工艺制造……在RV770诞生之后，图形业界对于AMD的下一款产品充满了期待。NVIDIA也计划在G92的基础上再度推出GT2X0等中低端芯片规格以抢占市场，当然AMD 没有忘记，单卡单芯性能最强的仍然是GTX285，而并非自己的产品。
在这种紧要关头，AMD下一代旗舰——RV870的规格备受瞩目，它肩上的责任也异常重大，首先AMD寄希望于这款核心能够完全扭转高端市场的战局，击败后的GTX280；同时AMD 希望能够通过RV870核心衍生出纷繁复杂的产品线，这样就能进一步加大市场占有率。
当然我们所期待的RV870，并不是此时开始设计，按照GPU的设计周期和最后的资料推断，2006年AMD在内部已经开始了对RV870芯片的讨论，它起初被命名为“Evergreen”。
在2007年秋天，对“Evergreen”将来具体会什么样，ATI已经有了粗略的轮廓。ATI 对DirectX 11和微软在Win7方面的计划已经有相当了解，虽然不知道GPU具体什么时间发布，但他们知道应该什么时间准备好。这将是又一轮的市场增长点，必须根据这个增长点调整产品发布策略。“Evergreen”必须在2009年第3季度前准备好。
2007年8月至11月期间，AMD遭遇到市场方面的巨大压力，R600几乎失败，RV770的小芯片战略更得不到公司上下的支持，但Carrell Killerbrew还是非常自信地劝说所有开发团队的成员，让他们相信未来能够成功。果然RV770获得了市场的好评，但是AMD后来对RV870芯片已经产生了分歧。Rick Bergman（AMD绘图部门总经理）认为AMD这次应该出其不意地将RV870设计为大芯片，起码在芯片面积方面和NVIDIA的GT200b相当，但是Carrell Killerbrew还是坚持小芯片战略。
对于RV870的芯片面积，AMD举棋不定
在ATI公司里，有一份称之为《产品必备特性》的文件，简称为PRS。这起初是一个大文本文件，后用Word写成。这是一份AMD内部的绝密文档，它对芯片设计的优先级做出严格规定，高优先级的特性绝不能取消，低优先级的特性则可以忽略。但是关于RV870设计方向的最后讨论结果，AMD内部竟然没有达成一致，也就是说PRS文档上迟迟没有限定芯片面积。
2008年2月，台积电开始对AMD发出种种暗示：关于40nm制程的成本，AMD不要过于兴奋。AMD先前可能还有点乐观情绪，但从台积电返回的工程师说，RV870的制造成本将会非常昂贵，并建议重新考虑芯片架构。
在包括Carrell在内的众多员工经历了诸多艰辛工作和牺牲后，ATI将边长为22mm的RV870削减成大约18mm×18mm的芯片。其中被牺牲的包括负责芯片间通讯的“Sideport”模块和其他一些特性。
此时台积电的工艺已经越来越完备，AMD也把RV870的芯片规模进一步缩小，已经掌握了市场主动权和研发节奏的AMD首先在2009年初使用一款规模较小的RV740核心试水40nm 工艺。作为AMD的首款40nm工艺图形核心，RV740将配备640个流处理器、32个纹理单元、
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩
摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate
系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，
系统架构设计师的岗位职责 系统架构设计师需要负责系统及相关产品需求分析及架构设计。以下是小编整理的系统架构设计师的岗位职责。 系统架构设计师的岗位职责1 职责: 1. 负责公司系统的架构设计、研发工作 2. 配合产品经理对公司产品以及公司基础研究项目进行技术需求分析，承担从业务向技术转换的桥梁作用，根据产品业务需求提出技术方案和系统设计 3. 负责制定系统的整体框架，编写软件架构设计文档。对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发并解决系统开发、运行中出现的各种问题 4. 主持和参与系统逻辑模型和物理模型设计，负责开发和维护统一的软件开发架构，保证软件模块的复用性 5. 参与各项目、各阶段的技术评审;特别是技术架构方面和软件复用方面
6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础
国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，
系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）
智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
系统规划：包括系统项目的提出预可行性分析；系统方案的制定、评价和改进；新旧系统的分析和比较；现有软件、硬件和数据资源的有效利用； 软件架构设计：XML技术；基于架构的软件开发过程；软件的质量属性；架构（模型）风格；特定领域软件架构；基于架构的软件开发方法；架构评估；软件产品线；系统演化 设计模式：设计模式概念；设计模式的组成；模式和软件架构；设计模式分类；设计模式实现； 系统设计：处理流程设计；人机界面设计；文件涉及；存储设计；数据库设计；网络应用系统的设计；系统运行环境的集成与设计；中间件；应用服务器；性能设计与性能评估；系统转换设计划； 软件系统建模：系统需求、建模的作用以及意义；定义问题（目标、功能、性能）与归结模型（静态结构模型、动态行为模型、物理模型）；结构化系统建模；数据流图；面向对象系统建模；统一建模语言（UML）；数据库建模；E-R图；逆向工程； 分布式系统设计：分布式通行协议的设计；基于对象的分布式系统设计；基于web的分布式系统设计；基于消息和协同的分布式系统设计；异构分布式系统的互操作性设计； 嵌入式系统设计：实时系统和嵌入式系统特征；实时任务调度和多任务设计；中断处理和异常处理；嵌入式系统的开发设计 系统的可靠性分析与设计：系统故障模型和可靠性模型；系统的可靠性分析与可靠度计算；提高系统可靠性的措施；系统的故障对策和系统的备份与恢复； 、 系统安全性和保密性设计：系统的访问控制技术；数据的完整性；数据与文件的加密；通信的安全性；系统的安全性设计； 1、概念类 系统规划 项目计划：包括范围计划、工作范围计划、活动定义、资源需求、资源计划、活动排序、
无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 移动边缘计算的系统架构和关键技术分析 董春利"，王莉1 (1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051) 摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。 关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。 来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。 1MEC的系统架构 ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。 操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。 2MEC的关键技术 MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。 计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处 基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o 作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。 -131_
智能配电系统架构分析及技术挑战戴年俊 摘要：配电自动化可以加强电力供应的可靠性以及稳定性，从而为电力用户提 供更加优质的服务，进一步满足不断提升的用户要求，所以要加强配电自动化系 统的配电管理工作。文章对智能配电系统架构和技术挑战进行了研究分析，以供 参考。 关键词：智能配电系统；架构分析；技术挑战 1前言 近些年我国的经济得到了较大的发展，人们的生活水平也得到了较大的提升，对于电力能源的需求也在不断上涨。随着我国城市化进程的不断加快，相应的配 电工程建设得到了极大的推广。但是从目前情况来看，配电自动化系统中配电工 程的工作量比较大，施工周期比较长，施工复杂性比较高，所以在配电管理中比 较容易出现问题。这就需要相关管理人员不断提升自身的综合能力，完善相应的 制度，采取针对性的策略优化配电管理，这对于推动我国配电自动化系统的发展 具有非常重要的意义。 2智能配用电信息系统架构 2.1系统架构 为充分利用供电企业现有配电自动化系统、用电信息采集系统的软硬件资源，同时兼顾调度、运检和营销专业应用需求，构建采集设备层、通信信道层、数据 融合层、高级应用层四个层次的智能配用电系统结构。采集设备层包含站所终端（ＤＴＵ）、馈线终端（ＦＴＵ）、配变终端（ＴＴＵ）、故障指示器、配网状 态监测装置、集中器及电能表等采集设备；通信信道层包含光纤通信、无线公网 通信、无线专网通信及电力线载波等通信设备；数据融合层包含前置采集服务器、ＳＣＡＤＡ服务器、数据库服务器、无线公网采集服务器及二次安防防护设备等；高级应用层在数据融合的基础上实现故障精确定位、实时线损分析、配网主动抢修、用户用电行为分析及负荷预测等功能模块。 2.2系统设计方案 自２００９年国家电网公司第一批配电自动化试点至今，配电自动化系统已 在９６个地市开展应用，但是配用电相关专业系统间信息集成度不高，数据挖掘 和深化应用不够，配网运行状态监测、故障隔离等基础功能应用不足，配电自动 化系统实用化应用水平有待提升。通过汲取“十二五”配电自动化建设应用的经验，从功能定位清晰、应用主体明确、数据平台统一等方面设计了跨生产控制大区与 管理信息大区的智能配用电一体化主站系统方案。基于信息安全防护和投资成本 的考虑，将“三遥”配电终端和少量“二遥”配电终端以光纤专网方式接入生产控制 大区，而将大量“二遥”配电终端、故障指示器、电能表等以无线公网方式接入管 理信息大区。生产控制大区主要服务于配电网调度与控制，进一步强化配电自动 化系统的数据采集与运行监控、图模管理、馈线自动化及拓扑分析等基本功能应用，从管理信息大区获取所需实时数据、历史数据、图模文件及单相接地故障定 位结果等信息，同时将实时数据、馈线自动化定位结果等信息推送至管理信息大区。管理信息大区主要服务于配用电运行状态管控，通过整合中配电网的数据信息，实现配电网单相接地故障分析、配用电设备管理、线路和设备重过载分析等 功能，进一步实现故障精确定位、实时线损分析、配电网主动抢修、用户用电行 为分析及负荷预测等高级应用功能。生产控制大区与管理信息大区基于配用电统 一数据支撑平台，通过协同管控机制实现权限、责任区、告警定义等的分区维护、
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大型软件系统技术路线分析 纵观全球大型软件系统软件系统技术发展路线，历经了二十多年的时间，逐步从vb、.NET向J2EE java全面迁移，迄今为止，所有的集团客户和高端政府机关在大型软件系统技术的选择上，几乎清一色的选择JAVA品台，而且面向集团化的大型软件系统定位的企业，如九思软件、东软集团，也统统在此路线上完成系统的架构和功能设计。 在国外，JAVA技术已成为解决大型应用的事实标准，符合J2EE规范的应用服务器则是构建面向对象的多层企业应用的中间核心平台。因其具有易移植性，广开放性、强安全性和支持快速开发等特性，成为面向对象开发组织应用的首选平台。参照文档如下： 基于J2EE应用服务器支持EJB组件开发技术，包括消息队列、负载均衡机制和交易管理等。支持中大型网站和中大型组织应用等需要大规模跨平台、网络计算的领域。 软件构造有几个不可逆转的发展方向:XML数据结构、面向对象的构件技术、网络化应用。其中Java因为与平台无关、安全、稳定、易开发、好维护、很强的网络使用性等,而成为主流环境。J2EE是企业级应用的标准。 J2EE平台提供了一个基于组件的方法，来设计、开发、装配及部署企业级应用程序，并提供了多层的分布式的应用模型、组件再用、一致化的安全模型以及灵活的事务控制机制。 使之具有重用的能力，并集成了基于XML的数据交换一个统一的安全模式及灵活的事务控制。 J2EE应用程序由组件构成。一个J2EE组件是自包含的，与其相关的语气它组件通信的类及文件集成到J2EE应用程序的功能软件单元。J2EE规范定义了下面一些组件：1）、运行在客户端的应用客户程序及小程序。 2）、运行于服务器网络的Servlet&Jsp组件。 3）、运行于服务端的企业逻辑组件。
区块链系统架构解析 数据层的主要作用是描述区块链技术的物理形式。区块链系统设计的技术人员们首先建立起的一个起始节点被称作是“创世区块”，之后在同样的规则之下创建的规格相同的区块通过一个链式结构依次相连组成一条主链，随着运行时间越来越长，新的区块通过验证后不断被添加到主链上，同时主链也会不断延长。每一个区块中同时也包含了许多的技术，比如时间戳技术，他的作用在于确保每一个区块都可以按时间的顺序相连接；再比如哈希函数，他能够使得交易的信息不被轻易篡改。 源中瑞区块链数据层是最底层的技术，主要实现了两个功能：数据存储、账户和交易的实现与安全。数据存储主要通过区块的方式和链式结构实现，大多以数据库的方式实现持久化，比如比特币和以太坊采用的。账户和交易的实现与安全这个功能基于数字签名、哈希函数和非对称加密技术等多种密码学算法和技术，保证了交易在去中心化的情况下能够安全的进行。 数据层的一大功能是存储，存储系统的选择原则是性能和易用性。一个网络系统的整体性能，主要取决于网络或本地数据存储系统的性能。曹138****2880****8271，微同 加密就是通过一种算法将原始信息进行转换，接收者能够通过密钥对密文进行解密还原成原文的过程。加密算法的典型组件有加解密算法、加密密钥和解密密钥。其中加解密算法是固定不变和公开可见的；密钥则不固定而且需要保护起来，一般来说，对同一种算法，密钥长度越长，则加密强度越大。 加密层：区块链技术的基石，提供了整个区块链系统的安全性、匿名性保证。 数据层：采用偏序的数据结构，又采用了消息摘要的形式，使得历史数据难以篡改，数据的完整性得以保证。 网络层：规定了整个网络节点里的通信机制，可以实现没有中心服务器的数据共享。 共识层：通过POW、POS等共识算法来保证全网数据的一致性，是区块链技术里的关键。 激励层：是通过经济激励机制，使得整个区块链系统可以朝着良性循环方向发展。 合约层：提供区块链系统的可编程性。
RFID 技术简介及系统架构 无线射频识别技术(Radio Frequency Identification ，RFID)是一种非接触的自动识别技术，其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。 RFID 系统至少包含电子标签和读写器两部分。电子标签是射频识别系统的数据载体，电子标签由标签天线和标签专用芯片组成。RFID 读写器通过天线与RFID 电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的读写器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及读写器天线。 依据电子标签供电方式的不同，电子标签可以分为有源电子标签(Active tag)、无源电子标签(Passive tag)和半无源电子标签(Semi —passive tag)。有源电子标签内装有电池，无源射频标签没有内装电池，半无源电子标签(Semi —passive tag)部分依靠电池工作。电子标签依据频率的不同可分为低频电子标签、高频电子标签、超高频电子标签和微波电子标签。 RFID 分类 按能量供应 按工作频率 有源无源半 有源 高频 低频超高频 RFID 分类 低频段射频标签，简称为低频标签，其工作频率范围为30kHz ～300kHz 。典型工作频率 有125KHz 和133KHz 。低频标签一般为无源标签，其工作能量通过电感耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。低频标签与阅读器之间传送数据时，低频标签需位于阅读器天线辐射的近场区内。低频标签的阅读距离一般情况下小于1米。低频标签的典型应用有：门禁考勤管理、动物识别、容器识别、工具识别等。 高频段射频标签的工作频率一般为3MHz ～30MHz 。典型工作频率为13.56MHz 。该频段的 射频标签，其工作原理与低频标签完全相同，即采用电感耦合方式工作，高频标签一般也采用无源方式，其工作能量同低频标签一样，也是通过电感（磁）耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。标签与阅读器进行数据交换时，标签必须位于阅读器天线辐射的近场区
北京友联慧通科技有限公司技术文档 全网电子商务平台技术架构说明书
2010年3月18日 北京友联慧通科技有限公司． . 目录 技术性需求分析 (4) 一致的逻辑数据 (4) 优秀的网络环境适应性 (4) 系统的兼容性 (4) 优异的系统性能 (4) 开放的界面和接口 (4) 完备的操作日志管理策略 (4) 高度的安全性 (4) 技术性设计思想和原则 (5) 最小成本原则 (5) 安全性、可靠性、先进性原则 (5) 安全性与可靠性原则 (5) 先进性原则： (5) 实用性、易用性、可扩展性原则 (5) 实用性原则 (5) 统一及一致性原则 (6) 业务引导及易用性原则 (6) 友好及方便性原则 (6) 扩展性和适应性原则 (6) 数据共享原则 (7) 系统技术架构的设计 (7) 技术架构的特点 (7) 系统的架构图 (7) 技术架构图 (7) 系统请求数据处理流程图 (9) 体系结构图 (10) 系统核心功能分布图 (11) 架构层次的说明 (11) 数据库层 (11) 中间件层 (12) 基础服务层 (16) 应用层 (20) 业务表现层和系统接口层 (21)
系统部署环境 (22) 商城平台部署环境 (22) 运行平台 (22) 操作系统 (22) 应用服务器 (23) Web服务器 (23) 数据库服务器 (23) 缓存服务器 (23) .. . 图片文件服务器 (23) 系统部署拓扑图 (23) 系统部署结构图 (24) .. . 技术性需求分析 一致的逻辑数据 一般来说，平台所有的服务接点都是这个数据库的客户端访问；因此从逻辑上，任意服务网络接入点的数据应该是一致的。 优秀的网络环境适应性 从系统的实现角度考虑，要满足各种复杂的网络环境。 系统的兼容性 由于服务结点的数量巨大，其使用的平台和语言各不相同，需要能够容纳所有类型的服务结点；优异的系统性能 从系统架构设计上需要考虑巨大量数据的处理引擎，从系统本身进行性能上的优化，而不是仅仅凭借于硬件服务器的性能。 开放的界面和接口 不仅个人用户能够方便地通过Web应用查询信息，同时也需要能够预留非GUI的交互界面的接口，以便使其它应用系统也能使用数据管理系统提供的信息服务，同时还需要为第三方软件预留标准的集成接口，使系统具有高度的可扩展性； 完备的操作日志管理策略