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西門子6EW1890-3AB電子產品

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（2）插入控制。CPU 對于操作控制信號的產生，主要是通過指令的功能來實現的，通過將指令發給相應部件，達到控制這些部件的目的。實現一條指令功能，主要是通過計算機中的部件執行一序列的操作來完成。較多的小控制元件是構建集中處理模式的關鍵，目的是為了更好的完成CPU數據處理操作。 [2] 
（3）時間控制。將時間定時應用于各種操作中，就是所謂的時間控制。在執行某一指令時，應當在規定的時間內完成，CPU的指令是從高速緩沖存儲器或存儲器中取出，之后再進行指令譯碼操作，主要是在指令寄存器中實施，在這個過程中，需要注意嚴格控制程序時間。 [2] 
安全問題編輯
CPU 蓬勃發展的同時也帶來了許多的安全問題。1994 年出現在Pentium處理器上的 FDIV bug（奔騰浮點除錯誤）會導致浮點數除法出現錯誤；1997年Pentium處理器上的F00F異常指令可導致CPU死機；2011年Intel處理器可信執行技術(TXT，trusted execution technology)存在緩沖區溢出問題，可被攻擊者用于權限提升；2017年 Intel管理引擎(ME，management engine)組件中的漏洞可導致遠程非授權的任意代碼執行；2018年，Meltdown 和Spectre兩個CPU漏洞幾乎影響到過去20年制造的每一種計算設備，使得存儲在數十億設備上的隱私信息存在被泄露的風險。這些安全問題嚴重危害國家網絡安全、關鍵基礎設施安全及重要行業的信息安全，已經或者將要造成巨大損失。 [1] 
CPU和GPU的比較編輯
GPU
GPU即圖像處理器，CPU和GPU的工作流程和物理結構大致是類似的，相比于CPU而言，GPU的工作更為單一。在大多數的個人計算機中，GPU僅僅是用來繪制圖像的。如果CPU想畫一個二維圖形，只需要發個指令給GPU，GPU就可以迅速計算出該圖形的所有像素，并且在顯示器上位置畫出相應的圖形。由于GPU會產生大量的熱量，所以通常顯卡上都會有獨立的散熱裝置。 [3] 
設計結構
CPU有強大的算術運算單 元，可以在很少的時鐘周期內完成算術計算。同時，有很大的緩存可以保存很多數據在里面。此外，還有復雜的邏輯控制單元，當程序有多個分支的時候， 通過提供分支預測的能力來降低延時。GPU是基于大的吞吐量設計，有很多的算術運算單元和很少的緩存。同時GPU支持大量的線程同時運行，如果他們需要訪問同一個數據，緩存會合并這些訪問，自然會帶來延時的問題。盡管有延時，但是因為其算術運算單元的數量龐大，因此能夠達到一個非常大的吞吐量的效果。 [3] 
使用場景
顯然，因為CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，因此它非常擅長邏輯控制、串行的運算。相比較而言，GPU因為有大量的算術運算單元，因此可以同時執行大量的計算工作，它所擅長的是大規模的并發計算， 計算量大但是沒有什么技術含量，而且要重復很多次。這樣一說，我們利用GPU來提高程序運算速度的方法就顯而易見了。使用CPU來做復雜的邏輯控制，用GPU來做簡單但是量大的算術運算，就能夠大大地提高程序的運行速度。 [3] 

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PLC、電力電纜、變頻器、人機界面、CPU、調速器、觸摸屏，伺服，電源、電機、數控、低壓配電,接觸器、按鈕、傳感器、斷路器,繼電器、傳感器、溫控器、軟啟動、儀器儀表, 以及其他電工電器自動化設備。

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