性能比较处理速度内存使用率及响应时间分析
嵌入式和非嵌入式系统的性能差异是它们区别的一个重要方面。嵌入式系统通常运行在资源受限的环境中，而非嵌入式系统则在拥有更多资源的环境下运行。这导致了两者的处理速度、内存使用率以及响应时间存在显著差异。
处理速度对比
首先，需要明确的是，处理速度并不是简单地指硬件平台上的CPU频率，它还包括了算法效率、编译优化等因素。在嵌入式系统中，由于资源限制，开发者往往会选择专用硬件或优化过的软件来提高效能。而非嵌入式系统则可以依赖更高级别的CPU架构和更复杂的操作系统，从而提供更快的处理能力。
然而，这并不意味着所有非嵌入式系统都要么有最快的处理器，要么能够提供极致高效计算。实际上，在很多场景下，用户可能不需要如此高强度的情报分析能力，只需一个稳定可靠且易于管理的大型计算机即可完成任务。此外，一些应用如数据中心中的服务器，其核心功能并不是为了提供超高速计算，而是为了提供大量稳定可靠服务。
内存使用与管理
第二个关键点是内存使用情况。由于其设计初衷是在有限空间中工作，如智能手机或其他小型设备，因此嵌入式设备必须非常谨慎地分配内存，以最大化资源利用，并减少碎片问题。而对于大型服务器或者个人电脑来说，因为物理空间不再是一个严重限制因素，所以其操作范围就更加广泛，可以考虑到多种不同的应用程序同时共享同一台机器。
此外，对于一些特定的场景，比如游戏或者视频编辑，那些需要大量RAM支持才能顺畅进行运作的情况下，不论是否为“深度”集成（embedded），这些需求都是相同而没有太大的不同之处。如果你想要真正体验到游戏或者视频制作的话，你可能需要一个很好的PC，即使它不是“深度”集成，也依然能够满足你的需求。
响应时间考量
最后，我们还有响应时间这个问题。当我们谈论一个应用程序时，我们经常关心它从接收输入到给出输出所花费的大概时间长度。但这并不总是一帆风顺的事情，因为许多实时性要求较低的情况下，即使反应慢也不会造成太大的损失。在某些情况下，比如音乐播放器，这只是背景任务，并不影响用户体验，但如果这是用于控制飞行器或火箭发射，那么即便微秒延迟也是不可接受的事物。
总结来说，无论是在哪一种情形下，都有几种类型的问题。一方面，有些任务像是数据中心这样的批量运算，就像生产线一样，是以效率为目的；另一方面，有些任务像是远程医疗诊断，每一次决策都关系生命安全，都要求快速准确无误。因此，在讨论性能的时候，我们不能仅仅根据是否被称为“深度”集成来判断一切事物，而应该基于具体情况和需求去评价他们各自所需的一切特质和功能。
