产品丰富，市场占有率最大：平头哥已拥有从低功耗、低成本到中高性能等丰富的RISC-V处理器产品家族，广泛应用于MCU、蓝牙、无线、语音、视觉等应用场景。
作为一家商业公司，如何思考开源对自身商业的贡献？怎样实现商业正向循环？
当前，全球芯片架构格局由Intel和Arm统领。美国公司英特尔的X86架构称霸个人电脑和服务器两大市场；英国公司Arm架构通行于智能手机和物联网市场。
前者如今成员单位已达130家，后者则由中国工程院院士倪光南领衔，吸引了包括阿里巴巴、中芯国际、紫光展锐、北大清华在内的产学研代表成员。
流计算的应用与实践在大数据领域越来越常见，其重要性不言而喻，常见的流计算引擎有 Google DataFlow、Apache Flink，Apache Kafka Streams，Apache Spark Streaming 等。
批处理系统中的输入是确定的，计算过程中可以通过计算的原子性来保证数据的一致性（如 Spark 中的 RDD 血缘）。此外，同其他分布式应用一样，流
流计算中的确定性指的是，给定相同的一组数据，重复运行多次或者打乱数据进入引擎的顺序，计算完成后将会输出相同的结果，否则就是非确定性计算。
当在 t ~ t + n 间内出现 FailOver 时，引擎可以通过重新计算 t ~ t + n 之间的所有值，直接输出给下游使用。
因此，在仅有确定性计算的流计算系统中，实现端到端的充分必要条件可退化为
则需定期以事务的方式进行批量存储。对于每一个 O(t) 存储后， 恢复函数 R 的实现就简单多了：任务恢复时，将 O(t) 重新加载，使用 F 执行重算操作。
重算过程中，由于仅存在确定性计算，所以无论是引擎内还是引擎外，是可以通过幂等来保证数据的的一致性的。
