在雷達和信號情報領域，博士團隊定期開發數學上復雜的算法，這些算法需要比當代嵌入式COTS系統中部署的處理能力要大得多。這些算法必須放在抽屜里積塵，直到摩爾定律已經足夠驅動性能密度，以便為此類算法提供所需的計算能力。當任何給定的應用程序類別成為可能時，更苛刻的算法隨之而來。這種理解我們市場的方式突出了這樣一個事實，即嵌入式軍事和航空航天系統設計人員通常面臨兩種類型的應用。

首先，有些算法的復雜性隨著時間的推移保持相對穩定或固定。例如，讓我們假設特定算法需要一個 19 英寸寬的機箱，里面裝滿了處理板。隨著摩爾定律的節奏，每隔幾年就會增加單個插槽中可用的處理能力，隨著每一代新一代處理元件的出現，給定應用的電路板數量將減少一半。如果應用的要求（算法）保持不變，則所需的處理板數量也將同樣減少。這種穩定的發展步伐將持續下去，直到只需要一個處理器或更少處理器的單個 SBC。

聲納就是這種現象的一個很好的例子。20年前，使用具有10-20個模塊的計算機來執行聲納算法。對于此類應用，摩爾定律預計每 18 個月處理能力翻一番，保證最初需要 16 個 6U VPX 板的 HPEC 系統隨著時間的推移將滿足 8 個，然后是 4 個。幾年后，該系統可能會縮小到3U板，最后，只需要一臺PC來處理所需的處理。隨著時間的推移，聲納算法基本上保持不變，因此與我們今天認為的HPEC系統相比，今天所需的硬件非常少。

這導致我假設摩爾定律的以下擴展，我認為它恰如其分地描述了小型計算：

Orville的推論：“任何性能要求隨著時間的推移保持固定的應用都將經歷持續的尺寸，重量，功率和/或成本降低。

不幸的是，有些人誤解了這一過程，認為隨著時間的推移，今天的大型HPEC系統都注定要遷移到小型和廉價的硬件。這種誤解揭示了對HPEC市場的嚴重不熟悉。

理解奧維爾推論的關鍵在于它描述了那些應用程序需求是固定的案例。但在HPEC中，通常還有另一類應用，其中需求擴展以填充可用的處理。事實上，HPEC 應用著眼于特定的機箱配置，并在考慮到當代芯片密度和封裝技術的情況下，以盡可能多的計算能力來填補該占用空間。如果摩爾定律在相同的空間中提供更多的處理，那么應用程序開發人員將部署要求苛刻的應用程序（還記得上面塵土飛揚的抽屜嗎？

真正的 HPEC 應用永不萎縮。通過這種方式，他們讓人想起關于軟件總是擴展到可用內存極限的舊觀點。對于此類應用，包括大量多功能雷達、SIGINT和圖像處理問題，計算要求將始終擴展以填補可用的系統插槽。正是這種對更多處理能力的不懈渴望使HPEC成為一個充滿活力的市場利基。

Orville和Wilbur的Corrollaries可以幫助管理人員和設計師了解小型（SFF）和高性能嵌入式計算（HPEC）之間的區別。這種差異與今天的系統架構關系不大，而是未來幾代計算。

好消息是，得益于HPEC架構，嵌入式COTS系統設計人員現在擁有了一套新的工具和設計策略，以幫助他們跟上步伐，并能夠利用下一類高級算法。回到Arthur C. Clarke，HPEC是一組使能技術，使設計人員能夠將應用程序從魔術柱轉移到新技術柱。

審核編輯：郭婷