这是一本专门为嵌入式读者打造的C语言进阶学习图书。本书的学习重点不再是C语言的基本语法，而是和嵌入式、C语言相关的一系列知识。作者以C语言为切入点，分别探讨了嵌入式开发所需要的诸多核心理论和技能，力图帮助读者从零搭建嵌入式开发所需要的完整知识体系和技能树。
《嵌入式C语言自我修养——从芯片、编译器到操作系统》从底层CPU的制造流程和工作原理开始讲起，到计算机体系结构，C程序的反汇编分析，程序的编译、运行和重定位，程序运行时的堆栈内存动态变化，GNU C编译器的扩展语法，指针的灵活使用，C语言的面向对象编程思想，C语言的模块化编程思想，C语言的多任务编程思想，进程、线程和协程的概念，从底层到上层，从芯片、硬件到软件、框架，几乎涵盖了嵌入式开发的所有知识点。
《嵌入式C语言自我修养——从芯片、编译器到操作系统》适合嵌入式学习者、开发者阅读学习，同样适合从事Linux下C语言开发工作的人员作为参考。阅读本书需要读者有一定的C语言基础，无论你是在校学生，还是需要充电学习的工程师，掌握了C语言的基本语法和编程技能后再阅读本书，学习效果会更佳。
在摩尔定律快要失效的大背景下，各大芯片厂商通过异构计算，集成不同的处理单元来提升处理器的整体性能。XPU们层出不穷，甚至有人预言：在后摩尔时代，每隔18周，集成电路领域就会多一个XPU，直到26个字母被用完。如果你不信，就先看看目前市面上已经出现的XPU家族吧。
● APU：Accelerated Processing Unit，加速处理器，AMD推出的加速图像处理芯片。
● BPU：Brain Processing Unit，地平线公司给自家AI芯片的命名。
● CPU：Central Processing Unit，中央处理器，目前PC上的主流处理器芯片。
● DPU：Deep learning Processing Unit，深鉴科技设计的深度学习处理器。
● EPU：Emotion Processing Unit，情绪处理单元，通过情绪合成引擎让机器人具有情绪。
● FPU：Floating Processing Unit，浮点计算单元，通用处理器中的浮点运算模块。
● GPU：Graphics Processing Unit，图形处理单元，为图像处理而生。
● HPU：Holographics Processing Unit，全息图像处理器，微软出品的全息计算芯片与设备。
● IPU：Intelligence Processing Unit，Graphcore公司设计的AI处理器。
● KPU：Knowledge Processing Unit，杭州嘉楠耘智推出的人工智能边缘计算芯片。
● MPU/MCU：Microprocessor/Micro controller Unit，微处理器/微控制器。
● NPU：Neural Network Processing Unit，神经网络处理器。
● OPU：Optional-Flow Processing Unit，光流处理器。
● TPU：Tensor Processing Unit，张量处理器，Google公司推出的人工智能专用处理器。
● VPU：Video Processing Unit，视频处理单元，主要用于视频硬解码。
● WPU：Wearable Processing Unit，可穿戴处理片上系统芯片。
● XPU：百度与Xilinx公司在2017年Hotchips大会上发布的FPGA智能云加速，含256核。
● ZPU：Zylin Processing Unit，由挪威Zylin公司推出的一款32位开源处理器。
后摩尔时代，伴随着AI和物联网技术的发展，百家争鸣，群雄并起，涌现出越来越多的芯片玩家。不同的玩家根据实际市场需求，将通用处理器与各种创新的处理单元（各种XPU）进行融合，来应对大数据时代不同类型的海量数据处理需求。不同的运算单元各有自己的编程模型、指令集甚至存储空间，在一个芯片内，如何让各个运算单元协同工作，如何高效互连以减少通信延迟和开销，如何发挥出芯片的最大性能，成为NoC最近几年的研究热点。也许未来有一天，随着传统计算机架构向异构计算方向不断迭代和演进，软硬件生态将发生颠覆性变革，是否有统一的编程框架和标准出来，让我们拭目以待吧。
未来很遥远，现实很骨感。我们还是回到当前，继续学习与计算机体系结构相关的知识吧。
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