1、比如说手机、平板之类的。
2、特点：
（1）经常使用电池而强调能效，但是由于需要相对便宜的外壳，所以也只能限制总功耗。
（2）上面的应用程序经常基于web、面向媒体，比如谷歌翻译。
（3）能耗和尺寸决定了要用闪存而非磁盘。
3、嵌入式计算机和非嵌入式计算机的区别就在于 能否运行第三方的软件。
4、响应性能和可预测性能是多媒体应用程序的关键特征。实时性能需求是指一个应用程序的一个程序段有一个确定的最大执行时间。比如在播放视频的时候，每个视频帧的处理时间是有限的。实时性能往往依赖于具体的应用程序。
5、代码规模->存储容量->存储器成本。因此对存储容量的重视最终都会转化为对代码规模的重视。
1、有笔记本也有台式。
2、在价格与性能范围内，桌面计算机市场趋向于追求最优的性价比。
1、服务器已经取代了传统的大型机，成为大规模企业计算的中枢。
2、特征
（1）可用性：比如航班订票系统，必须24h不间断工作，这种服务器的宕机会造成不可估量的损失，因此可用性至关重要。
（2）可扩展性：服务器总是要应对日益增长的需求而进行扩展，比如计算能力、内存存储、I/O带宽。
（3）服务器的设计必须要拥有较高的吞吐能力，整体性能是非常重要的，不单单只是处理单个请求的性能。
1、来源：软件及服务（SaaS）的应用（比如搜索、社交网络）推动了一类成为集群的计算机的发展。
2、含义：集群是指一组桌面计算机或者服务器通过局域网连接在一起，其运转方式相当于一台更大型的计算机。其中每个节点都运行自己的操作系统，节点之间使用网络协议进行通信。
3、最大规模的集群称为仓库级计算机（WSC），其设计方式使数万台服务器像一台服务器一样运行。其特点有
（1）大部分成本和“仓库”内的计算机的功耗和冷却技术有关。
（2）和服务器一样，可用性很重要。
（3）其可扩展性是通过连接这些计算机的局域网进行实现的，并非是服务器那样通过集成计算机硬件来进行扩展。
超级计算机和WSC的相似之处都在于很贵（doge）。但是不同之处在于，超级计算机强调浮点性能，运行大型的、通信密集的批程序，这些程序可能一次会运行几个星期；而WSC强调的是交互式应用程序、大规模存储、可靠性和高互联网带宽。
（1）数据级并行（DLP）：因有很多数据项可以同时操作而出现。
（2）任务级并行（TLP）：它的出现是因为创建的工作任务可以单独执行并且主要采用并行方式执行。
（1）指令集并行：在两个层面对数据级并行进行利用，在编译器的帮助下，借助流水线之类的思想适度利用，其次借助推测执行（speculative execution）之类的思想进一步利用。
（2）**向量体系结构、图形处理器（graphic processor unit, GPU）和多媒体指令集（multimedia instruction set）**将单条指令并行应用与一组数据，以利用数据级并行。
（3）线程级并行在一种紧耦合硬件模型中利用数据级并行或者是任务级并行，这种模型允许并行线程之间进行交互。
（4）请求级并行利用程序员或操作系统指定的大量解耦任务之间的并行性。
来自百度百科
什么是解耦？
耦合是指两个或两个以上的体系或两种运动形式间通过相互作用而彼此影响以至联合起来的现象。 解耦就是用数学方法将两种运动分离开来处理问题，常用解耦方法就是忽略或简化对所研究问题影响较小的一种运动，只分析主要的运动。
Michael Flynn(1966)在研究并行计算工作量时，提出了一种简单的分类方式，针对的是数据集并行和任务级并行。他将研究结果分为四类：
（1）单指令流单数据流（SISD）：标准的顺序计算机，但是可以利用数据级并行。
（2）单指令流多数据流（SIMD）：SIMD计算机利用数据级并行，对多个数据项并行执行相同的操作。
（3）多指令流单数据流（MISD）：到目前为止还没有这种类型的商用多处理器。
（4）多指令流多数据流（MIMD）：每个处理器都提取自己的指令，对自己的数据进行操作，它针对的是任务级并行，MIMD比SIMD更加灵活、实用性更强、比SIMD更贵。