在安全性方面为什么说某些应用领域更倾向于使用嵒机而不是普通计算机
在当今的技术发展中，嵌入式系统与非嵌入式系统是两种截然不同的计算平台，它们各自具有独特的优缺点和适用场景。其中，嵌入式系统因其特殊的硬件资源限制、实时性要求以及对能耗和尺寸限制的关注，而被广泛应用于各种智能设备中，如工业控制器、家用电器、小型物联网设备等。而非嵌入式系统则通常指的是那些不直接集成到其他设备中的计算平台，比如传统意义上的个人电脑、服务器和工作站。
首先，从安全性的角度来看，许多应用领域特别是那些需要严格保证数据安全和隐私保护的地方，更倾向于使用专门设计用于这些任务的硬件，即所谓的“嵒机”（FPGA）。这种类型的硬件能够通过重新配置逻辑门阵列来实现高度定制化且针对特定任务进行优化，这对于需要高速处理大量数据或执行复杂算法的情境尤为重要。
例如，在金融服务行业，对交易速度和准确性的要求极高，因此经常会采用FPGA作为交易处理核心。这是因为它们可以提供固定的处理路径，使得代码运行更加可预测，从而减少了潜在错误发生率。此外，由于FPGA可以根据需求进行频繁更新，它们也能够快速响应市场变化，并保持竞争力。
此外，在医疗保健领域，生命支持设备如心脏起搏器等必须具备高度可靠性，以确保患者生命安全。在这样的环境下，软件更新可能会受到严格监管以防止任何可能导致故障或误操作的情况发生。因此，这些设备往往选择基于FPGA或其他专用的硬件平台，因为它们可以提供更高级别的稳定性和控制能力。
相比之下，虽然个人电脑也面临着网络攻击等威胁，但由于用户行为多样且难以预测，其它程序管理者通常无法像对待生活保障关键设施那样精细地调控这些计算资源。此外，大多数消费者都接受并期望不断更新他们软件以获得最新功能与修补漏洞，而这对于依赖单一固定的物理层次结构来说是不切实际甚至是不可能的事情。
然而，不同行业对性能需求也有不同的理解。例如，在视频游戏开发中，无论是否涉及到实时性问题，都有强烈偏好使用图形处理单元（GPU）来加速3D渲染过程，因为GPU设计用于并行处理大量数据，因此能显著提高渲染速度。但是在一些具体情况下，比如自动驾驶车辆中，如果要实现真正实时决策，那么就需要考虑到了低延迟、高可靠性的解决方案，而这通常意味着选择基于ARM架构或者RISC-V架构的心智计算组件，这类组件具有低功耗、高效能，可以满足高速运算同时保持能源消耗尽量小。
总结来说，每个行业都有其自身特定的需求，当涉及到信息安全、生存紧迫度很高的情况或者对于性能提升至关重要的情境时，就越倾向于选用专业设计用于这些场合的一体化解决方案——即使那意味着牺牲了一部分通用性的灵活性。
