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OPTi和中央处理器

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

OPTi和中央处理器之间的区别

OPTi vs. 中央处理器

OPTi Inc.是一家美國的半導體公司,專注於研製、銷售個人電腦用的晶片組,該公司於1989年成立於加州的Milpitas。 在1990年代初期,OPTi公司是個人電腦用的核心邏輯(Core Logic)晶片組及音效控制器(Audio Controller,音效卡晶片)的主要業者,並在1993年首次公開募股(Initial Public Offering,IPO)。 不過,英特爾(Intel)公司在1990年代的中後期開始獨霸PC用的晶片組市場,OPTi公司便開始嘗試轉移到筆記型電腦的市場,不過並不成功。到了2002年OPTi公司開始將所有的製造資產、行銷資產售給OPTi科技公司(OPTi Technologies,自OPTi分立出)。現在,該公司嘗試銷售晶片組設計方面的矽智財(Silicon Intellectual Property,SIP),且公司員工僅剩下一名。. 中央处理器 (Central Processing Unit,缩写:CPU),是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。中央处理器、内部存储器和输入/输出设备是现代电脑的三大核心部件。1970年代以前,中央处理器由多个独立单元构成,后来发展出由集成电路制造的中央处理器,這些高度收縮的元件就是所謂的微处理器,其中分出的中央处理器最為复杂的电路可以做成单一微小功能强大的单元。 中央处理器廣義上指一系列可以执行复杂的计算机程序的逻辑机器。这个空泛的定义很容易地将在“CPU”这个名称被普遍使用之前的早期计算机也包括在内。无论如何,至少从1960年代早期开始,这个名称及其缩写已开始在电子计算机产业中得到广泛应用。尽管与早期相比,“中央处理器”在物理形态、设计制造和具体任务的执行上有了极大的发展,但是其基本的操作原理一直没有改变。 早期的中央处理器通常是为大型及特定应用的计算机而定制。但是,这种昂贵的为特定应用定制CPU的方法很大程度上已经让位于开发便宜、标准化、适用于一个或多个目的的处理器类。这个标准化趋势始于由单个晶体管组成的大型机和微机年代,随着集成电路的出现而加速。IC使得更为复杂的中央处理器可以在很小的空间中设计和制造(在微米的數量级)。中央处理器的标准化和小型化都使得这一类数字设备和電子零件在现代生活中的出现频率远远超过有限应用专用的计算机。现代微处理器出现在包括从汽车到手机到儿童玩具在内的各种物品中。.

之间OPTi和中央处理器相似

OPTi和中央处理器有(在联盟百科)2共同点: 个人电脑英特尔

个人电脑

個人電腦(Personal Computer,簡稱:PC),普遍稱為電腦,中国又稱為个人計--機,是在大小、性能以及價位等多個方面適合于個人使用,并由最终用户直接操控的計算機的統稱。它与批处理计算机或分时系统等一般同时由多人操控的大型计算机相对。从桌上型電腦(或稱台式電腦、桌面电脑)、笔记本电脑到小型筆記型電腦和平板電腦以及-zh-hans:超级本;zh-tw:超極致筆記型電腦-等都属于个人電腦的范畴。.

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英特尔

英特爾公司(Intel Corporation,、)是世界上最大的半導體公司,也是第一家推出x86架構處理器的公司,總部位於美國加利福尼亞州聖克拉拉。由羅伯特·諾伊斯、高登·摩爾、安迪·葛洛夫,以“集成電子”(Integrated Electronics)之名在1968年7月18日共同創辦公司,將高階晶片設計能力與領導業界的製造能力結合在一起。英特爾也有開發主機板晶片組、網路卡、快閃記憶體、繪圖晶片、嵌入式處理器,與對通訊與運算相關的產品等。“Intel Inside”的廣告標語與Pentium系列處理器在1990年代間非常成功的打響英特爾的品牌名號。 英特爾早期在開發SRAM與DRAM的記憶體晶片,在1990年代之前這些記憶體晶片是英特爾的主要業務。在1990年代時,英特爾做了相當大的投資在新的微處理器設計上與培養快速崛起的PC工業。在這段期間英特爾成為PC微處理器的供應領導者,而且市場定位具有相當大的攻勢與有時令人爭議的行銷策略,就像是微軟公司一樣支配著PC工業的發展方向。而Millward Brown Optimor發表的2007年在世界上最強大的品牌排名顯示出英特爾的品牌價值由第15名掉落了10個名次到第25名。 而主要競爭對手有AMD、NVIDIA及Samsung。.

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上面的列表回答下列问题

OPTi和中央处理器之间的比较

OPTi有5个关系,而中央处理器有186个。由于它们的共同之处2,杰卡德指数为1.05% = 2 / (5 + 186)。

参考

本文介绍OPTi和中央处理器之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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