データを計算するための2つの方法が本質的にあります。最初のものは、DSPで、制限されたデータセットに非常に特殊な機能を実行するチップです。これらは非常に安い、ワットあたりの著しいパフォーマンスがありますが、まったく一般的な計算はできません。汎用のコンピュータを開発したい場合は、SuperScalarプロセッサー – x86、PowerPC、または他の真のBeefy CPUアーキテクチャのいずれかがそこにいたるところで選択する必要があります。スーパースカラーは一般的な機能コンピューティングに最適ですが、Watt Dollarあたりの性能はDSPと比較してAbysmalです。
多くの人々がこの問題を検討しています。ボックス外のコンピューティングの[Ivan Godard]がMill – 現在のCPUアーキテクチャのグランドアップレチリンクを作成できるのであれば、これは変わる可能性があります。
DSPとは異なり、デスクトップには、デスクトップに発見すると、膨大な量のレジスタがあります。これらの多くは、これらの多くのものは名前の変更レジスタ、またはCPUが一時的に値を保存する場所です。これを、最終的に利用される場所にこれらの短期間の登録をたくさんリンクするという真実と統合すると、DSPがなぜDSPが非常に効果的である理由がわかります。あなたのラップトップに座っているx86。
[Ivan]この問題へのサービスは、CPU内のレジスタを「ベルト」と呼ばれるものと呼ばれるものと呼ばれるものと交換しています。 CPUは、ベルト上の任意の種類の設定からデータを取ることができ、操作を実行し、ベルトの前面の結果を行うことができる。利用されていないデータの種類はベルトから落ちるだけです。これは問題ではありませんが、CPUで利用される多くのデータは一度だけ使用されます。
紙の上では、一般的な機能計算の大幅な効果的な意味です。残念ながら、[Ivan]はむしろミルのためにすべての特許を持っていないので、彼の協議（下記の2つ）は少し室内化されています。それでも、最近のメモリでのコンピュータ設計の最もクールな進歩の一つだけでなく、私たちが純正の製品であることがわかっているのを見たいと思っています。