CPU与GPU的作用和位置分析
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机系统中两个关键的组件，它们在不同的领域发挥着不同的作用。
本文将从计算机体系结构、任务分配、性能优化等方面介绍CPU和GPU的作用。
一、计算机体系结构计算机体系结构是指计算机系统中各个硬件组件之间的组织方式和相互关系。
在计算机体系结构中，CPU和GPU起着不同的作用。
1. CPU的作用作为计算机系统的核心组件，CPU负责执行各种指令，控制和协调计算机系统的运行。
它具有较高的单线程性能和通用性能，适用于处理复杂的控制流和各种常规计算任务。
CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行各种指令。
它用于运行操作系统、执行常规程序和处理大部分的计算任务。
2. GPU的作用GPU是专门设计用于处理图形和并行计算的处理器。
它由多个小型、高并发的处理单元组成，具有较高的并行处理能力和浮点计算能力。
GPU的设计理念是为了加速图形渲染和其他需要大规模并行计算的任务。
它通常用于图像处理、游戏渲染、科学计算等领域。
二、任务分配CPU和GPU在计算机系统中的任务分配有一定的差异。
1. CPU的任务分配CPU主要负责串行计算和控制流任务。
它通过运行操作系统和应用程序来处理各种任务。
CPU具有较高的时钟频率和较大的缓存容量，适合处理需要高频率的算术运算和数据访问的任务。
它能够执行复杂的算法、处理复杂的控制流程和处理器间的通信。
2. GPU的任务分配GPU主要负责并行计算任务，尤其是大规模的数据并行计算。
它通过执行大量的并发线程来处理任务。
GPU具有数百甚至数千个处理单元，可以同时执行多个线程。
它具有较高的并行计算能力和浮点计算能力，适合执行矩阵运算、向量运算、逐点运算等需要大量计算的任务。
三、性能优化在实际应用中，为了充分发挥CPU和GPU的性能，需要进行相应的优化。
1. CPU的性能优化为了提高CPU的性能，可以使用多线程、指令级并行和向量化等技术。
多线程可以利用多核心来并行执行多个任务，提高整体性能。
了解计算机硬件架构CPUGPU等
了解计算机硬件架构CPUGPU等了解计算机硬件架构：CPU、GPU等计算机硬件架构是指计算机系统中各个硬件组件之间的关系和连接方式。
其中，中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）是计算机中最重要的两个硬件组件。
本文将从CPU和GPU的架构、功能以及应用等方面进行详细介绍。
一、中央处理器（CPU）中央处理器是计算机中的核心组件，负责执行各种计算和控制操作。
CPU通常由控制单元、算术逻辑单元（ALU）和寄存器组成。
1. 架构常见的CPU架构包括x86、ARM和MIPS等。
x86是主流桌面和服务器领域的架构，而ARM则主要用于移动设备和嵌入式系统。
不同的架构影响着CPU指令集和性能表现。
2. 功能CPU的主要功能是解析并执行计算机指令，包括算术计算、逻辑运算、内存访问和控制流程等。
此外，CPU还负责管理和调度系统资源，以保证各个任务的正常进行。
3. 应用CPU广泛应用于各种计算机设备中，包括个人电脑、服务器、超级计算机等。
随着计算需求的增加，CPU的性能和能效也在不断提升，为计算机领域的发展做出了重要贡献。
二、图形处理器（GPU）图形处理器是计算机中用于图形处理和计算的专用处理器。
它以高并行计算能力和专业的图像处理功能著称。
1. 架构GPU通常采用SIMD（单指令多数据流）架构，能够同时处理多个数据流。
不同于CPU的通用计算能力，GPU更适用于高度并行的任务，如图形渲染、深度学习和密码破解等。
2. 功能GPU的主要功能是进行图像渲染和图形计算。
它具有大规模并行处理单元和高速内存，能够高效地处理复杂的图像运算和计算任务。
3. 应用GPU最初主要用于游戏和图形设计领域，但随着计算需求的增加，GPU的计算能力逐渐得到充分利用。
现如今，在人工智能、科学计算和密码学等领域，GPU扮演着不可或缺的角色。
三、其他硬件架构除了CPU和GPU，计算机还包含许多其他重要的硬件组件，如内存、存储器、输入输出设备等。
它们共同构成了计算机系统的完整架构。
了解电脑中的CPU和GPU
了解电脑中的CPU和GPU 电脑已经成为现代人生活中必不可少的工具之一，而电脑的核心部件就是CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。
本文将详细介绍CPU和GPU的功能、特点以及它们在电脑中的作用。
一、CPU的功能和特点CPU是电脑中最重要的组件之一，它的主要功能是执行指令，控制和协调电脑的各种操作。
CPU是电脑的大脑，其运算速度和性能决定了电脑的整体表现。
1.1 功能CPU负责执行和处理电脑中的各类指令，包括算术逻辑运算、数据处理、控制命令等。
它通过运算单元、控制单元和寄存器等部件协同工作，实现了电脑的计算和控制功能。
1.2 特点CPU的主要特点有以下几点：首先，CPU具有高速运算能力。
现代CPU采用了多核心、多线程等技术，可以同时处理多个任务，提高了电脑的计算效率。
其次，CPU具有良好的时钟控制和时序管理能力。
时钟频率决定了CPU的执行速度，而时序管理确保了指令的正确执行顺序。
最后，CPU具备一定的缓存和寄存器容量。
缓存和寄存器可以暂时存储并快速获取数据，减少了与内存的频繁交互，提高了运算效率。
二、GPU的功能和特点GPU是电脑中的另一个关键组件，它主要用于图形处理和显示。
与CPU相比，GPU在图形处理方面具有独特的优势和功能。
2.1 功能GPU的主要功能是处理图形相关的计算任务，包括图像渲染、图形计算、视频编码解码等。
在电脑游戏、设计制图和科学计算等领域，GPU发挥着重要作用。
2.2 特点GPU的主要特点有以下几点：首先，GPU拥有大量的处理核心。
现代GPU采用了并行计算的架构，可以同时处理多个数据流，提高了图像处理的效率。
其次，GPU具备高速的内存带宽。
大规模的图像数据需要快速传输和处理，高带宽的内存可以满足这一需求，并提供流畅的图像显示效果。
最后，GPU支持专用的图形处理技术。
像素填充、光照、阴影等复杂的图形效果都可以由GPU实现，提供了更逼真的视觉体验。
三、CPU和GPU的合作与应用CPU和GPU在电脑中常常需要紧密合作，以实现更高效的计算和图形处理能力。
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘的作用与区别
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘的作用与区别了解电脑硬件CPU、GPU、内存和硬盘的作用与区别计算机是现代社会中至关重要的工具之一，而电脑硬件是其重要组成部分。
在日常使用电脑时，我们经常会听到一些术语，比如CPU、GPU、内存和硬盘。
这些部件在计算机系统中发挥着不同的作用，并且具有各自的特点和功能。
在本文中，我们将了解电脑硬件CPU、GPU、内存和硬盘的作用与区别。
一、中央处理器（CPU）中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU）是计算机系统中的重要组成部分，它负责执行计算机指令的任务。
CPU可以被认为是计算机系统的“大脑”，它处理计算、逻辑控制和运算等任务。
CPU拥有自己的寄存器和控制单元，可以读取和执行存储在内存中的指令。
CPU的主要功能是执行计算机指令，并且它的性能对计算机的整体速度有着重要影响。
CPU的速度以及处理能力可以通过时钟频率、核心数量和缓存大小等指标来衡量。
一般情况下，CPU的速度越高，性能越强大，能够更快地处理大量的数据和任务。
二、图形处理器（GPU）图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU）是一种专门用于处理计算机图形和图像的硬件设备。
与CPU相比，GPU在图形和图像处理方面有着更高的性能和并行处理能力。
它可以加速图形渲染、图像处理、视频编码解码和计算等任务。
GPU在图形应用中有着广泛的应用，比如游戏、计算机辅助设计（CAD）和视频编辑等。
它可以提供更高的帧率和更逼真的图形效果，使得用户能够获得更好的视觉体验。
同时，GPU也被应用于科学计算和人工智能领域，因为它的并行处理能力可以加速大规模的计算任务。
三、内存内存是计算机系统中存储数据和指令的地方，它与CPU和硬盘之间起到了一个桥梁的作用。
计算机需要将数据和指令从硬盘中读取到内存中，然后再由CPU进行处理。
内存速度快，通过高速缓存来存储频繁使用的数据，以便CPU能够更快地访问。
计算机硬件了解CPU和GPU的区别与应用场景
计算机硬件了解CPU和GPU的区别与应用场景计算机硬件是构成计算机系统的重要组成部分，其中CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两个核心的部件。
它们在计算机系统中扮演不同的角色，并在不同的应用场景中发挥作用。
本文将介绍CPU和GPU的区别，并探讨它们在不同场景中的应用。
一、CPU和GPU的区别1. 架构设计CPU采用顺序执行的架构设计，强调处理速度和数据的顺序性。
它拥有多核心的设计，能够高效地处理各类任务，如运行操作系统、执行各种软件应用等。
GPU采用并行执行的架构设计，强调处理大规模数据并行性的能力。
它通常拥有大量的核心，可以同时处理多个任务，主要用于图形渲染和图像处理等图形计算领域。
2. 处理能力CPU注重单线程的处理能力，能够快速响应各种指令和数据处理需求。
它的设计更加通用，适用于各种复杂的任务，如编程开发、数据分析和计算等。
GPU注重并行处理的能力，更适合处理大规模的数据集合。
它在处理图形渲染、视频编解码和机器学习等领域有出色的表现，可以同时进行多个相似的运算，加速计算过程。
3. 内存管理CPU采用缓存层次结构对数据进行管理，包括L1、L2和L3等不同级别的缓存。
它使用高速缓存存储器来加快数据的读取和写入速度，提高计算效率。
GPU采用全局内存和共享内存的管理方式，具备更大的存储容量，能够存储更多的数据。
它通过高带宽的内存访问来支持大规模数据的并行计算，满足图形处理和计算需求。
二、CPU和GPU的应用场景1. CPU的应用场景CPU广泛应用于计算机系统的各个领域，如个人电脑、服务器和移动设备等。
它在以下场景中发挥重要作用：(1) 通用计算：CPU在编程开发、办公软件和操作系统等方面具备出色的表现，能够满足多种任务的处理需求。
(2) 数据分析：CPU在处理大规模数据的分析和计算过程中具备较强的能力，适用于机器学习、深度学习和数据挖掘等应用。
(3) 服务器应用：CPU在服务器领域扮演重要角色，负责处理网络请求、数据库管理和虚拟化技术等任务，保证服务器的稳定性和性能。
CPU和GPU的区别与联系
CPU和GPU的区别与联系计算机中，CPU（Central Processing Unit）和GPU（Graphics Processing Unit）分别是核心的处理器。
它们在计算机的运行和图形处理中起着不同的作用。
本文将对CPU和GPU进行比较，探讨它们的区别与联系。
一、CPU的定义和作用CPU是计算机的中央处理器，它负责执行计算机的指令集，控制计算机的运行和处理数据。
CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等构成，它是整个计算机系统的核心。
CPU通常具有高度的通用性，可以进行广泛的任务处理，包括操作系统运行、文件管理、应用程序执行和网络通信等。
二、GPU的定义和作用GPU是图形处理器，主要用于处理图形图像相关的任务。
它在计算机系统中负责加速图像渲染、3D图形计算和视频解码等需求。
相较于CPU，GPU的核心设计更加注重并行计算和向量运算的能力。
由于其高度并行的特点，GPU适合处理大规模的图形数据，可以同时处理多个像素点，实现图像的快速渲染和实时计算。
三、CPU和GPU的区别1. 结构与设计CPU是一个主频较高的通用处理器，核心设计注重串行计算和控制流程。
它通常采用较少的处理核心，并具备较大的缓存容量，以便于处理复杂的算法和指令集。
GPU则是一个大规模的并行处理器，核心设计注重并行运算和向量计算。
它通常包含上千个处理核心，拥有较小的缓存和灵活的内存结构，以适应高速的并行计算需求。
2. 功能特点CPU在应用程序的执行过程中，专注于控制流程、逻辑判断和串行运算。
它适合处理各类通用任务，如文字处理、浏览网页和运行传统的软件应用等。
GPU主要用于图像、视频和计算密集型的并行任务。
它在图形渲染、游戏特效、深度学习和密码破解等方面具有突出的性能优势。
3. 运算速度由于GPU采用了并行计算的结构设计，相较于CPU在大规模数据处理和高负荷计算时具有显著的优势。
GPU可以同时处理多个数据流，快速完成图形渲染和复杂的计算任务，提供更高的计算性能。
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是现代计算机中两个重要的组件，它们在计算机系统中分别扮演着不同的角色和功能。
本文将就CPU和GPU的作用展开讨论，并探讨它们对计算机性能和图形处理的重要性。
一、CPU的作用CPU是计算机系统的核心组件，在整个计算机硬件中起着“大脑”的作用。
它主要负责处理和执行计算机的指令，控制计算机的工作流程和数据传输。
CPU包含运算器、控制单元和缓存等多个部件。
1. 执行指令和运算CPU的主要工作是执行各种计算机指令，包括算术运算、逻辑运算和数据传输等。
它通过解析进程的指令来执行相应的操作，并将结果存储到内存或寄存器中。
CPU的运算能力直接影响计算机的整体性能。
2. 控制计算机工作流程CPU的控制单元负责管理和协调各个硬件组件的工作，包括内存、输入输出设备和外部设备等。
它通过时钟信号来控制计算机的时序，确保计算机各个部件的协调工作。
CPU的流水线技术和分支预测等技术可以提高计算机的执行效率和性能。
3. 数据读写和缓存管理CPU通过内存和寄存器等存储介质与外部设备以及其他硬件组件进行数据交互。
为了提高数据访问的速度，CPU还具备缓存技术，将频繁使用的数据存储到高速缓存中，减少对内存的访问次数，提高数据读写效率。
二、GPU的作用GPU是图形处理器的简称，它是一种专门负责处理图形和图像计算的硬件设备。
GPU最初用于游戏和图形渲染领域，但随着科学计算和人工智能的发展，GPU的应用范围逐渐扩大。
GPU相对于CPU而言，在并行计算和图形处理方面具备较大的优势。
1. 图形渲染和显示GPU最主要的作用是进行图形渲染和图像处理，使计算机能够实现高性能的图形和视觉效果。
无论是游戏图形的呈现，还是电影特效的生成，GPU都能够快速处理大量的图形数据，并将其准确地展示在屏幕上。
2. 并行计算GPU具备高度并行计算的能力，可以同时处理大量的数据和任务。
这使得GPU在科学计算、数据分析和人工智能等领域中具备重要的作用。
CPU和GPU的比较和应用场景分析
CPU和GPU的比较和应用场景分析随着计算机科技的不断发展，CPU和GPU作为两个重要的处理器，扮演了不同的角色。
那么CPU和GPU各自的优缺点是什么？它们的应用场景有哪些？本文将从不同的角度进行比较和分析。
一、CPU和GPU的基本概念CPU（Central Processing Unit）是计算机的核心部件，是计算机执行指令和控制计算机操作的核心控制器。
GPU（Graphical Processing Unit）是图形处理器，也是计算机的核心部件之一。
它是一种专门用于图形运算的处理器，能够加速计算机对图形、影像等的处理。
二、CPU和GPU的优缺点1. CPU的优点（1）灵活性较高。
CPU能够更加灵活地处理各种类型的计算任务，不会受限于特定的软件应用。
（2）支持缓存。
CPU内置了缓存功能，能够提高数据读取速度，从而大幅提高运算速度。
（3）良好的单线程性能。
CPU能够优化单线程的运算性能，对于一些需要精细计算的应用场景非常适合，如3D建模、CAD 绘图等。
2. CPU的缺点（1）计算密集型应用速度慢。
在处理一些计算密集型的应用时，CPU的速度会相对较慢。
（2）成本较高。
由于其灵活性和单线程性能的优势，CPU的成本相对较高。
（3）无法大规模并发。
CPU的并发处理能力相对较差，不能进行大规模的并发处理。
3. GPU的优点（1）并行计算。
GPU具有强大的并行计算能力，能够处理大规模数据并行运算任务。
（2）高速计算。
GPU能够实现高效的计算速度，并能够大规模提升计算速度。
（3）成本较低。
由于其并行计算和高速计算的优势，其成本较CPU要低。
4. GPU的缺点GPU虽然有并行计算的优势，但不适合处理需要频繁读写内存的应用。
GPU架构中的内存层次结构相对于CPU来说较为简单，对于一些需要复杂内存操作的应用，GPU的效率可能会下降。
三、CPU和GPU的应用场景分析1. CPU的应用场景（1）一般桌面应用场景。
CPU能够处理各种类型的计算任务，因此在大多数桌面应用场景中，CPU是最常用的处理器。
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CPU与GPU的作用和位置分析
CPU的作用：CPU作为一台计算机的核心，它的作用被证明是无法替代的，过去是这样，今天依然是这样，将来应该还是这样，只不过可能被增加和赋予了更多更复杂的功能。
为什么CPU能够胜任计算机的核心，应付自如地控制一台复杂而精密的电脑系统？为什么CPU可以当之无愧地被称为电脑之“脑”而不是其他部件？这是因为CPU主要是面向执行操作系统、系统软件、调度和运行各式各样应用程序以及协调和控制整个计算机系统而设计的。
CPU具有通用性的特点，也就是“全才”或者“通才”，什么都要会，当然这并不表示CPU每项任务都具有顶尖水平。
集成了百万计，千万计，甚至数亿计晶体管的CPU芯片，除了具有计算能力的电路和结构，还拥有控制和指挥其他硬件电路相配合的中央控制器，现代CPU还拥有更多具有“思维”能力的电路和结构，如逻辑判断，推测执行，预测执行等等。
只有具有了这些特质，CPU 才可能胜任电脑之“脑”的工作。
那么CPU靠什么来“思维、指挥和控制”呢？答案是指令集。
指令集是CPU能够处理的全部指令的集合，没有指令集的芯片不可能被
称为是CPU，指令集可是说是CPU的思维语言，是CPU的“智能属性”，也是它有别于其他芯片的根本属性。
类似于人脑，任何人的思维过程都有语言的参与，中国人用中文思考，美国人用英文思考，如果习惯于讲方言，人们甚至用方言思考，人们在本能或者下意识状况下都是用自己最熟悉的语言思考。
指令集就是电脑之脑CPU的语言，CPU就是用指令集来“思考”。
大家所熟悉的x86指令集就是我们今天大多数人使用的CPU的语言，x86指令集是由英特尔公司发明、开发并不断增强和完善的。
所有英特尔架构的CPU和兼容CPU都采用x86指令集。
任何程序不管采用什么高级程序设计语言编写的，都需要通过高级语言编译程序或者解释程序先翻译成x86指令才可以被CPU执行。
如C语言，C++语言，Pascal语言等等高级程序语言都是供编程人员使用的，人们可以把自己的“思维和指令”通过高级程序设计语言表达出来，通过编译程序或者解释程序转换成CPU可以明白的指令，CPU就可以遵照人们的“思维和指令”一丝不苟、不折不扣地执行。
其实编译程序和解释程序也是由CPU来执行的。
有了指令系统，CPU就可以通过它来控制、指挥、协调和调度整个计算机系统的各个子系统，让它们相互配合、有条不紊的完成各种各样的任务。
GPU的作用：除了CPU(中央处理单元，也叫中央处理器)，计算机系统中还有众多的PU——处理单元，统称xPU。
由于它们不具有CPU 的通用性，而具有专用性，习惯上它们都叫控制器
或芯片。
如内存控制器，中断控制器，以太网网卡芯片，USB控制器等等，虽然这种叫法不常见，但是我们依然可以把它们也叫成：Memory PU——内存处理单元Interrupt PU——中断处理单元Ethernet PU——以太网处理单元USB-PU——USB处理单元
所以现在图形计算能力比较强的图形芯片被称为GPU，即“图形处理单元”就不足为奇了。
GPU具有专用性的特点，擅长图形计算和处理。
GPU的前身就是显示卡的主芯片。
显示卡和显示器等等组成计算机系统中的图形子系统。
最早的显示卡功能比较简单，所以也叫显示器适配卡(简称显卡)，它是连接主机与显示器的接口卡。
现在的显卡都是3D图形加速卡，主芯片也被冠以GPU的新名字了。
今天显卡的主要作用并没有发生根本的变化，其作用还是将CPU的输出信息和指令转换成字符、图形和颜色等信息，传送到显示器上显示。
不过，今天的显卡在执行CPU发出的图形指令时具有更强的执行能力和图形计算能力。
下面我就来给大家解释一下。
早期显卡的图形处理能力非常弱，基本上只是起到传递的作用，CPU 如果想在图形方式下画个简单的图形，如正方形，园等线条图形，都需要把组成图形的每个点需要显示的位置、点的大小、颜色都一一告诉显卡，显卡然后按部就班在显示器上画出来。
随着操作系统和应用程序对复杂且高质量的图形要求越来越高，CPU 专职来做这些图形处理工作就力不从心了，也得不偿失，而且也会造成CPU的效率低下。
因为CPU的设计是用来处理系统任务和程序调度的，不是为图形处理优化的。
于是图形加速功能就被赋予到新的显卡当中(现在主芯片可以叫GPU 了)，支持2D图形加速的显卡出现了，它大大缓解了CPU的图形处理压力。
有了2D图形加速功能的显卡，CPU如果想画二维图形，现在只需要发个指令给显卡，如“在坐标位置(x,y)画个长和宽为a*b 大小的长方形”，显卡的图形加速器(GPU)就可以迅速在显示器上指定位置画出大小相符的图形，画完后GPU就通知CPU，“我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。
现在的GPU除了具有2D图形加速功能，更多的是在不断加强3D 图形加速的能力。
同样的道理，GPU也把繁复的3D图形处理的工作从CPU分担过来，CPU现在只要发个指令，如“画个圆球”，给GPU就可以了，GPU完成三维图形的绘制，然后通知CPU完成的情况，等待下一条指令。
有了图形加速器，CPU就从这类图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样就提高计算机的整体性能。
不过，并不是所有和3D图形处理相关的运算一下子都被GPU接管过去，“任务”的交接也是
逐步进行的，对于GPU不能实现或者尚未实现的计算还是“有劳”CPU来完成。
例如，图形的几何坐标变化和光照模型的计算(T&L)在主流的GPU都实现了，以前都是由CPU来完成的。
对于当前一些集成在芯片组中的GPU，如果没有T&L的加速，仍然用“软件”方式实现T&L计算——就是CPU来完成。
另外，3D图形的着色计算也逐渐转移从CPU转移到GPU中，如顶点着色和像素着色(Vertex Shader&Pixel
Shader)。
从上面的简单介绍我们可以看出，CPU和GPU工作的重点不一样，CPU担当的责任要大的多，面对的是整个计算机系统，要照顾到方方面面，除了要保证整个系统高速运行，还要确保系统稳定运行。
任何错误都可能会是致命的，所以CPU很难做到“专心致志”。
它会经常被打断，停下手头的工作，去处理正常的或者非正常的紧急任务，否则系统就会崩溃。
相比CPU而言，GPU的责任就要轻的多，图形计算如果出了错，并不会影响程序本身的运行，最多是屏幕上显示的图形错位了或者是颜色乱了等等，而且GPU不会为图形程序运行的结果负责。
没有GPU加速2D和3D的年代，CPU包揽了和图形计算与加速相关的所有活，“活”的不轻松，今天这些工作中的很多都由GPU来代劳了，CPU被解放出来把宝贵的CPU运算和控制资源更多的用于执行系统层面的核心任务以及其他非GPU类的应用上来。
GPU相当于CPU的一位具有图形计算和处理专长的高级助理。
对于非图形方面的任务，CPU需要的是其他专长的高级助理。
GPU 今天在计算机系统中的贡献主要是高端3D游戏的三维图形方面的，对于其他更广泛的应用，它是无能为力的。
如系统安全方面的加密解密，多媒体数字内容的加工和处理，系统的虚拟化，游戏中的人工智
能等等举不胜举。
将来有机会，我会具体介绍一些“CPU和GPU擅长和不擅长的各个方面”。
本文摘自博客@英特尔中国，获取更多信息请点击这里
作者简介
赵军于1995年6月毕业于北京大学计算机系并获得计算机科学理学硕士学位，之后在北京大学信息管理系任教(助教)直到1997年6月。
赵军于1997年7月加入英特尔公司就任计算机平台技术工程师。
从2000年到2003年，他在英特尔中国OEM部门担任高级技术工程师，并于2001年获得“英特尔成就奖”。
自2003年10月~2006年10月，赵军在英特尔公司销售市场集团的领先技术销售部门担任工程技术经理、技术市场经理。
从2006年11月开始，他在先进技术支持与服务部担任资深架构经理。
公司信息:
Intel－英特尔。