字节跳动加入了造芯片的行列。在打什么算盘
随着互联网的不断发展，人工智能的芯片竞争也将会成为新一轮的变革的因素，互联网企业业开始进攻芯片领域。
互联网行业后起之秀字节跳动正在布局芯片领域，而字节跳动的芯片局部是从云端AI芯片和ARM服务器芯片开始，目前已经在各大招聘平台上有不少芯片相关职位。从国际市场来看，谷歌、微软、Facebook、亚马逊等互联网巨头纷纷下场推出自己的芯片。在国际市场涌现造芯片热潮的时候，国内市场也不甘落后，BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)也纷纷进军芯片领域。百度在早些年推出了昆仑AI芯片;阿里巴巴旗下平头哥推出了玄铁910 CPU、含光800 AI推理芯片;随着大数据和人工智能的火爆，机器学习、深度学习、云计算等技术等概念也被大众更多的接触。近年来主流的互联网及云服务巨头都开始进军芯片设计领域
国内的巨头们也没有闲着，其中百度和阿里也在同一时间进入了这个赛道。阿里巴巴在2017年宣布成立达摩院，随后在2018年将中天微收入囊中，后者是一家国内自主嵌入式CPU IP Core公司，整合完成后的平头哥在随后也推出了RISC-V CPU内核玄铁910、云端AI推理芯片含光800等产品。
而随着人们生活节奏的加快和5G时代的到来，短视频大行其道。人工智能的兴起给中国在处理器领域实现弯道超车提供了绝佳机，数据、算法、算力被认为是人工智能发展最基本的三要素。在数字经济席卷全球的趋势下，AI芯片作为人工智能的核心关键，被认为拥有着广阔的前景。字节跳动旗下无论是今日头条还是抖音，都非常注重理解和分发环节，其中视频更加需要AI技术的加持，在AI的加持下，字节跳动的分发算法使得抖音（tiktok）在全球范围内取得了成功。
互联网企业进入芯片领域基本上着手于AI芯片或者Arm服务器芯片。一旦研发并应用成功，对于字节跳动的效果几乎也是立竿见影的。不过对于字节跳动来说，其野心不止云计算。随着5G和万物互联时代的到来，字节跳动布局云计算或许是在为其进军IOT领域做铺垫。
所以说向云市场以外的其他市场拓展或许将成为字节跳动未来的发展方向之一。
1）题目给出的初始值是在计算机存储形式，即补码形式。a为负数，b为整数。
a-b = a + (-b)——思路是先得到（-b）的补码形式，然后将a的补码与（-b）的补码相加。
a的补码题目已给出: 0xF000000000000000
-b的原码：0xFFFFFFFFFFFFFFFF
-b的反码：0x8000000000000000
-b的补码：0x8000000000000001
a-b = 0xF000000000000000 + 0x8000000000000001
= 0x7000000000000001
= 2^62 + 2^61 + 2^60 + 1
负数-正数 = 正数？这是因为计算机存储字节长度的限制导致的最高位溢出。
2）
Boolean([]) //true
布尔类型里只有这几参数个返回false，其它都为true
Boolean(undefined) // false
Boolean(null) // false
Boolean(0) // false
Boolean(NaN) // false
Boolean('') // false
布尔类型与其它任何类型进行比较，布尔类型将会转换为number类型。
Number([])返回0所以第二题为true
Number转换类型的参数如果为对象返回的就是NaN,
那么Number({})返回的就是NaN。
通过ObjectprototypetoStringcall({})来判断类型，0与NaN相比为false
所以 true true false
3)
块元素
address - 地址
blockquote - 块引用
center - 举中对齐块
dir - 目录列表
div - 常用块级容易，也是css layout的主要标签
dl - 定义列表
fieldset - form控制组
form - 交互表单
h1 - 大标题
h2 - 副标题
h3 - 3级标题
h4 - 4级标题
h5 - 5级标题
h6 - 6级标题
hr - 水平分隔线
isindex - input prompt
menu - 菜单列表
noframes - frames可选内容6)
一、无继承性的属性
1、display：规定元素应该生成的框的类型
2、文本属性：
vertical-align：垂直文本对齐
text-decoration：规定添加到文本的装饰
text-shadow：文本阴影效果
white-space：空白符的处理
unicode-bidi：设置文本的方向
3、盒子模型的属性：width、height、margin 、margin-top、margin-right、margin-bottom、margin-left、border、border-style、border-top-style、border-right-style、border-bottom-style、border-left-style、border-width、border-top-width、border-right-right、border-bottom-width、border-left-width、border-color、border-top-color、border-right-color、border-bottom-color、border-left-color、border-top、border-right、border-bottom、border-left、padding、padding-top、padding-right、padding-bottom、padding-left
4、背景属性：background、background-color、background-image、background-repeat、background-position、background-attachment
5、定位属性：float、clear、position、top、right、bottom、left、min-width、min-height、max-width、max-height、overflow、clip、z-index
6、生成内容属性：content、counter-reset、counter-increment
7、轮廓样式属性：outline-style、outline-width、outline-color、outline
8、页面样式属性：size、page-break-before、page-break-after
9、声，（对于不支持frame的浏览器显示此区块内容
noscript - ）可选脚本内容（对于不支持script的浏览器显示此内容）
ol - 排序表单
p - 段落
pre - 格式化文本
table - 表格
ul - 非排序列表
4)
通过iframe设置documentdomain可以实现跨域
5)
ES6
A:类必须使用new调用，否则会报错。这是它跟普通构造函数的一个主要区别，后者不用new也可以执行。
B:export命令规定的是对外的接口，必须与模块内部的变量建立一一对应关系。
// 报错
export 1;
// 报错
var m = 1;
export m;
上面两种写法都会报错，因为没有提供对外的接口。第一种写法直接输出 1，第二种写法通过变量m，还是直接输出 1。1只是一个值，不是接口。正确的写法是下面这样。
// 写法一
export var m = 1;
// 写法二
var m = 1;
export {m};
// 写法三
var n = 1;
export {n as m};
D:A模块对外暴露了一个对象，引入的时候需要使用解构赋值
上面两种写法都会报错，因为没有提供对外的接口。第一种写法直接输出 1，第二种写法通过变量m，还是直接输出 1。1只是一个值，不是接口。正确的写法是下面这样。
import {readFile} from ‘A'
6)
一、无继承性的属性
1、display：规定元素应该生成的框的类型
2、文本属性：
vertical-align：垂直文本对齐
text-decoration：规定添加到文本的装饰
text-shadow：文本阴影效果
white-space：空白符的处理
unicode-bidi：设置文本的方向
3、盒子模型的属性：width、height、margin 、margin-top、margin-right、margin-bottom、margin-left、border、border-style、border-top-style、border-right-style、border-bottom-style、border-left-style、border-width、border-top-width、border-right-right、border-bottom-width、border-left-width、border-color、border-top-color、border-right-color、border-bottom-color、border-left-color、border-top、border-right、border-bottom、border-left、padding、padding-top、padding-right、padding-bottom、padding-left
4、背景属性：background、background-color、background-image、background-repeat、background-position、background-attachment
5、定位属性：float、clear、position、top、right、bottom、left、min-width、min-height、max-width、max-height、overflow、clip、z-index
6、生成内容属性：content、counter-reset、counter-increment
7、轮廓样式属性：outline-style、outline-width、outline-color、outline
8、页面样式属性：size、page-break-before、page-break-after
9、声音样式属性：pause-before、pause-after、pause、cue-before、cue-after、cue、play-during
二、有继承性的属性
1、字体系列属性
font：组合字体
font-family：规定元素的字体系列
font-weight：设置字体的粗细
font-size：设置字体的尺寸
font-style：定义字体的风格
font-variant：设置小型大写字母的字体显示文本，这意味着所有的小写字母均会被转换为大写，但是所有使用小型大写字体的字母与其余文本相比，其字体尺寸更小。
font-stretch：对当前的 font-family 进行伸缩变形。所有主流浏览器都不支持。
font-size-adjust：为某个元素规定一个 aspect 值，这样就可以保持首选字体的 x-height。
2、文本系列属性
text-indent：文本缩进
text-align：文本水平对齐
line-height：行高
word-spacing：增加或减少单词间的空白（即字间隔）
letter-spacing：增加或减少字符间的空白（字符间距）
text-transform：控制文本大小写
direction：规定文本的书写方向
color：文本颜色
3、元素可见性：visibility
4、表格布局属性：caption-side、border-collapse、border-spacing、empty-cells、table-layout
5、列表布局属性：list-style-type、list-style-image、list-style-position、list-style
6、生成内容属性：quotes
7、光标属性：cursor
8、页面样式属性：page、page-break-inside、windows、orphans
9、声音样式属性：speak、speak-punctuation、speak-numeral、speak-header、speech-rate、volume、voice-family、pitch、pitch-range、stress、richness、、azimuth、elevation
三、所有元素可以继承的属性
1、元素可见性：visibility
2、光标属性：cursor
四、内联元素可以继承的属性
1、字体系列属性
2、除text-indent、text-align之外的文本系列属性
五、块级元素可以继承的属性
1、text-indent、text-align
7)
将一个数组调整为最大堆
根据堆的性质, 只要保证部分有序即可, 即根节点大于左右节点的值 将数组抽象为一个完全二叉树, 所以只要从最后一个非叶子节点向前遍历每一个节点即可 如果当前节点比左右子树节点都大, 则已经是一个最大堆, 否则将当前节点与左右节点较大的一个交换, 并且交换过之后依然要递归的查看子节点是否满足堆的性质, 不满足再往下调整 如此即可完成数组的堆化
8）
>想要设计出能支撑全世界公司使用的微服务云架构，得先深入了解微服务架构。
自从Dubbo被Spring Cloud取代后，微服务是越来越拉风了。而Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴出品的Spring Cloud第二代实现，是阿里微服务的解决方案与精华沉淀，在业界广泛使用，使用微服务更是大势所趋。
近几年微服务更是面试的高频问点，几乎只要你去一家互联网公司就是必被问到的问题！
最近一个朋友去字节跳动面试，就体验了一把被完虐的感觉！
这位朋友言辞中有些许惭愧：面试官已经给了一些提示，但无奈自己准备得不充分，回答很不理想。他没想到，像Seata、Nacos，Sentinel，Eureka等这些在工作中都有涉及过的技术，面试官会问的这么深入——
1、微服务注册中心的注册表如何更好的防止读写并发冲突？
2、Eureka注册表多级缓存架构有了解过吗？
3、Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？
4、Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？
5、Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？
6、Sentinel底层是如何计算线上系统实时QPS的？
7、Seata分布式事务协调管理器是如何实现的？
8、Seata分布式事务一致性锁机制如何设计的？
9、Seata分布式事务回滚机制如何实现的？
10、Nacos集群CP架构底层类Raft协议怎么实现的？
11、Nacos&Eureka&Zookeeper集群架构都有脑裂问题吗？
12、如何设计能支撑全世界公司使用的微服务云架构？
你看完后可能会觉得现在互联网公司面试都这么严格了吗？我想告诉你的是，没有错！甚至会问的更多更深！据我所知，如果能回答的出其中的一半，就算是勉强及格了。如果十二条你都能全部回答出来，那你应该是妥妥的技术大牛了！可以放心去投大厂简历了！
这份一线互联网公司Java面试核心知识点涵盖内容广，尤其是对微服务这一块收纳众多一线互联网面试题以及实 *** 教程，具体内容如下：
1、亿级流量电商网站微服务架构详解
2、Nacos注册中心实现电商微服务拆分实战
3、Ribbon多实例服务负载均衡调用实战
4、Sentinel服务高可用限流熔断降级实战
5、微服务架构下的分布式事务Seata实战
6、路由&限流&安全认证网关Gateway实战
7、Nacos分布式配置中心详解
8、微服务调用链路追踪Pinpoint详解
9、微服务自动化监控Prometheus&Grafana详解
10、阿里京东后端微服务中台架构实战
1、Nacos服务注册与发现源码深度剖析
2、Nacos心跳机制与服务健康检查源码剖析
3、Nacos注册表如何防止多节点读写并发冲突
4、Nacos高并发支撑异步任务与内存队列剖析
5、Nacos集群CP架构底层Raft协议实现源码剖析
6、从脑裂问题剖析Nacos&Eureka&Zookeeper架构异同
7、阿里云超大规模注册中心SaaS架构剖析
8、Sentinel底层滑动时间窗限流算法深度剖析
9、利用Sentinel的Metric机制计算线上系统实时QPS
10、Seata分布式事务回滚机制剖析
1、微服务架构分布式事务详解
2、十分钟快速实战阿里分布式事务框架Seata
3、Seata中AT模式模型架构与数据模型设计
4、Seata事务管理器实现原理详解
5、Seata全局事务与分支事务源码剖析
6、Seata数据源代理扩展源码剖析
7、Seata事务隔离级别底层源码剖析
8、Seata事务超时、二阶段失败解决方案源码剖析
9、生产环境AT模式与TCC模式性能差异分析
微服务这单个章节就包含了这么多内容，还涵盖其他面试题内容，具体如下
字节跳动和小红书都是新媒体平台，具有双重属性，既是内容生产者，也是内容传播者。它们的具体表现如下：
内容生产者：字节跳动和小红书作为内容生产者，可以通过自身的平台推出各种原创内容，包括文章、视频、短视频、等多种形式，满足用户对不同类型的内容需求。
内容传播者：字节跳动和小红书也是内容传播者，它们可以将自己平台上的内容通过多种渠道传播出去，包括社交媒体、搜索引擎、广告投放等方式，将内容传递给更多的人群。
广告主：除了作为内容生产者和传播者，字节跳动和小红书也是广告主的角色。它们的广告投放平台具有很强的精准定位能力，可以帮助广告主将广告投放到目标用户中，提高广告效果。
数据分析：字节跳动和小红书也可以通过对用户数据的分析，了解用户的兴趣和需求，优化自己的内容和服务，提高用户黏性和满意度。
综上所述，字节跳动和小红书具有双重属性，既是内容生产者和传播者，也是广告主和数据分析者。这种双重属性使它们能够在竞争激烈的新媒体市场中脱颖而出，成为受到广泛关注的平台之一。
字节跳动研发团队的同事可以根据自己的需求选择自己喜欢的电脑，一般情况下，字节跳动研发团队倾向于选择高性能的电脑，比如苹果、惠普、戴尔等知名品牌的笔记本电脑，这些电脑一般都是配置非常高，可以满足大部分程序开发人员的需求。自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到339万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过16万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约47美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。
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