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歡迎觀看本期的胡說

最近整理了一些關于華為鴻蒙系統(tǒng)的信息

通過視頻的方式分享給大家

都是從我朋友口中得知的內部消息

信息量遠大于各路小道八卦消息

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自從鴻蒙發(fā)布以來評價褒貶不一

爭議就在于它只有PPT沒有太多的技術細節(jié)

今 天我們要說的就是鴻蒙的技術細節(jié)

鴻蒙強調的統(tǒng)一IDE開發(fā)一次開發(fā)多設備部署

所以華為不準備用Java

而是基于超文本標記語言

開發(fā)了一套全新的解釋型編程語言

叫做原生標記句法語言（Native Marked Syntax Language）

業(yè)內的朋友應該知道

解釋型語言的優(yōu)點就是學習成本低對開發(fā)者友好

極大降低了開發(fā)門檻

現在正是鴻蒙最需要軟件生態(tài)的時候

Native Marked Syntax Language能快速構建鴻蒙生態(tài)

但是解釋型語言有一個不可忽視的缺點

那就是運行速度太慢比如Python

可是別忘了華為有方舟編譯器

在方舟編譯器的預編譯技術的加持下

Native Marked Syntax Language編程語言的運行速度

有望超過C語言達到匯編語言的水平

可見華為很早前就已經計劃推出鴻蒙了細思極恐啊

這里要說一下主導這個語言開發(fā)的一個工程師

他算是大牛中的大牛了

本科畢業(yè)就用C++寫出了O(1/n)時間復雜度的算法

這個算法有多難呢

除了他就只有Google的Jeff Dean寫出來過

要知道Jeff Dean是Google的11級工程師

博士畢業(yè)進谷歌也才4級發(fā)揮你的想象力想一下什么概念

發(fā)布會上有說基于微內核架構提升設備的安全性

計算機硬件漏洞其實很多只是因為攻擊難度高而被忽略

舉個例子

現代的CPU都使用分支預測技術（Branch Prediction）

在線程閑置的時會自動猜測一個分支并執(zhí)行

預測失敗就恢復執(zhí)行對的分支

因為程序具有局部性所以加速十分明顯

如果沒有這個技術CPU基本只有一半的性能

現代的操作系統(tǒng)有虛擬內存

進程之間不可以訪問對方的數據

這是為了方便管理和數據安全性

問題就出在這

CPU分支預測機制失敗的時候加載到緩存的數據不會退回

在加上虛擬內存的特性CPU緩存就會溢出到內存

惡意進程會通過這點嗅探到整個內存

造成很嚴重的數據安全問題

這個是CPU硬件問題

從軟件上是很難補救的所以Windows Linux現在都還有這個漏洞

只能降低CPU性能保障數據安全

鴻蒙的內核團隊是訓練了一個算法模型

叫熱點換頁算法（Boiling Point Page Swap Algorithm）

通過分析程序全部進程提前過濾掉不會執(zhí)行的分支

從而杜絕緩存溢出解決了這個目前Linux Windows都沒解決的漏洞

其實在學術界微內核不是什么新鮮的東西

Linux的開發(fā)者Linus還公開說過微內核不是主流

鴻蒙的團隊也不缺大佬他們肯定是有自己的見解

鴻蒙堅持使用微內核是因為鴻蒙是下一代操作系統(tǒng)

面向物聯網很多場景下物聯網設備對性能要求不高

比如一個智能空調制熱25℃還是25.1℃影響不大

反而要求的是穩(wěn)定成本低而不要求運算性能

在說一下鴻蒙的分布式架構

最近一兩年聽到分布式最多的地方就是幣圈了

分布式是區(qū)塊鏈的一大特性

我朋友他們在一個內部服務器集群虛擬了100臺鴻蒙系統(tǒng)設備

準備測試鴻蒙協同計算能力和分布式性能

訓練AI模型和挖礦最能體現鴻蒙的性能了

他們根據鴻蒙的分布式特性優(yōu)化了幾個指令集

比如通過提高數據訪問的局部性來提高緩存命中率

使用循環(huán)展開來提高整數和浮點單元及流水線的占用率

還有一個很重要的因素

海思基于Intel的AVX2擴展指令開發(fā)的高級指令

原生高級矢量指令（Native Advanced Instruction in Vector ）

這是針對海思處理器開發(fā)的支持2048位寬度的矢量運算

我之前還想不通華為費力搞個海思備胎做什么

現在全清楚了華為的布局早在十多年前就開始了

最后余大嘴發(fā)布會提到過低延遲引擎

其實實時系統(tǒng)低延遲是應該的

如果延遲都降不下來那還叫什么實時系統(tǒng)

不過余大嘴提了那就是有它的不一樣

鴻蒙這次用了全新的調度算法

反搶占式調度算法（Anti-Navy Preemptive Algorithm）

以往低延時都是靠CPU的高占用實現的

鴻蒙則是通過反搶占式調度算法利用CPU閑置

達到低延遲

這些大概就是我知道的技術細節(jié)了

總的來說 鴻蒙大量在算法上優(yōu)化

使用很多的深度訓練過的AI模型

很多華為的創(chuàng)新讓消費者看見華為的軟硬件實力

是一個下一代操作系統(tǒng)該有的樣子

光是訓練模型就得不少時間

短時間鴻蒙是出不來的

靜待佳音吧

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