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每个处理器有8个核，支持32个线程。
它是用巨大的计算机系统把它算出来的。
当然这个算法里面体现了对语言的理解的问题、对问题检索的问题。
这些问题都得到了发展，但是它仍然是一个计算机，一个图灵机的系统。
站在功耗和效率的角度上，我们讲，无论是当初IBM的深蓝，和卡斯帕罗夫的对决，还是阿尔法狗和李世石、柯洁的对决，或者是一站到底、最强大脑中的对决。
这里面都有一个不公平，就是计算机是很大的一个系统，很大的体积和功耗，它是一台专用的图灵机。
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如果把它集成到一个人类体积、功耗的设备里面，它能否实现呢？
现代的神经生物学告诉我们，人的大脑只有15W，IBM最新的研发团队，它就在研发这件事情。
图灵机并不像生物系统那样，只有做到生物系统那样的效率和体积，才能做到将来的设想有一天，真正的人和身边的机器人的对话。
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机器人管家像人那样的尽职，解决问题。
如果图灵机不是一个生物系统，那么谁会是呢？
有观点指出，现代的机器里面，FPGA长得更像一点。
说到后图灵时代，FPGA的其中一个加速器的应用，用到图像上，方方面面，像模式识别、3D技术、图像压缩、边沿检测、机器人视觉、虚拟现实，这些都可以用语言体系来实现，都可以用计算机系统来实现。
这个时候用FPGA、用硬件、用芯片级解决方案、用有限自动机会达到什么样的效果呢？
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比方说，像人脸识别，要做到非常快的人脸识别并不是一件易事。
特别是如果要把它集成到一个小型化的设备里面，并非易事。
这里面就有一个用FPGA来加速的问题。
另一个例子，巴西世界杯的时候，用的一个门线技术。
用计算机来判定这个足球，有没有进门限的坐标，进了门限的坐标，就算进球。怎么样才能得到这个球的坐标呢？
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16台高速计算机，每秒500帧，实时地来捕获现场的图像，算出这个球的坐标。
还有用鹰眼的越位，越位了以后，草坪的图像会反转，裁判员的手表会有震动，这是怎么得到的呢？
是用鹰眼得到的，是用计算机算出来的。
而这些算的过程中都体现了加速的算法。
用计算机，即便是用服务器阵列来算，效率都是很低的。
这个是用加速器来实现的。要用到芯片级解决方案。
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另外呢，谈到算法实现和算法加速的时候，我们要说到神经网络。因为阿尔法狗战胜柯洁之后，大家对人工智能都情有独钟。
津津乐道于神经卷积的算法，深度学习等等这些概念。
其实神经网络它形成的这颗树，在计算机系统里面，无论是Watson还是AlphaGo，类似的服务器阵列里面，都是用一个数据结构来描述的神经网络。
根据这个数据结构来调用多核多线程，来把它强行地算出来。所以说需要巨大的服务器阵列。
另外一个例子，就是算法实现和算法加速。
一个非常简单的例子就是排序。
排序有很多种算法，经典的就是冒泡法。
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无论是冒泡法，还是珠排序，或者是其它的一些排序算法，总之要把排序的数据读进来，逐一地进行比较。
多核多线程也是如此。
一次只能做一次比较。
那么现代的硬件的排序是怎么做的？
已经打包成专利的形式，集成到类似酷睿芯片、高通骁龙芯片里面的，这些排序是怎么做的？
非常之快，就是一拍排序。
数据进来就排好了，它一次做n个比较。
N呢它是一个排序栈，排序栈的深度是n，一次可以做n个比较，那当然就快多了。
比多核多线程还要快。
这个里面呢，就体现了一种算法。
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我们在说到排序算法的时候，打开文献，一系列的算法大多都是软件的算法，硬件算法肯定要搜索专利文件。
当我们看到这些算法的时候，我们第一个感觉，是把这些用C语言写的算法，转变为用HDL语言写的算法。
如果你这样做，就大错特错了。
特别是我刚才讲的神经元卷积，现在也有用神经元卷积来写HDL语言的，如果你执意把你的FPGA当CPU来用，那就得不偿失了，也得不到FPGA的优势所在。
另外呢，就是我们该如何学习硬件，学习EDA技术？
今天我们仍然看见拿来主义。
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我们的今天的硬件学习过程之中，包括工程师，包括企业和高校，我们很大程度上在看说明书，在看西方的手册。
当手册上有了，或者同类产品上有了，我们要跟进。
通过这样的学习，我们可以看见什么呢？
能够看见最新的技术，能够跟进最新的技术，都没有问题，这个仍然是现代的拿来，我们承认，这个还是需要的。
但是我们也看到了它的不足之处，当我们如果没有一个创造的拿来，我们怎么能够成为一个人无我有的企业呢？
怎么能够拿到一个先进的技术体系在手上，领先于其它的企业呢？
我们不仅要学到先进的技术，还要看到先进技术支持的基础理论的发展。
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摩尔周期40多年过去了，走到了摩尔周期的极限，走到了后摩尔周期。
西方的理论体系也发生了翻天覆地的变化，所以说我们在学习的过程之中，不仅要跟进现代技术，更要跟进它的基础理论体系方面。
今天的课程就到这。
下节课呢，我们会具体来讨论一些运用过程之中的细节，工具的细节，以及EDA建模的方方面面。
通过我们至芯的公开课，我们可以给你一个方向，给你打开一扇窗，你可以知道，在这个方向发生了什么？
你后面的路该怎么走？
我们总结一下，对嵌入和FPGA的比较而言。
