是启动 FreeRTOS 实时内核的“扳机”。在调用它之前，你只是创建了一些任务结构，但它们都处于“待命”状态，系统仍然在按传统的裸机前后台方式运行。调用这个函数后，FreeRTOS 内核会接管系统的控制权，开始根据优先级调度你创建的任务，多任务环境才真正开始。关键点：它没有参数。它的所有行为都由中的配置宏控制。它通常不会返回。一旦调用，除非没有任务可以运行（或者你显式地停止了调度器），否则程序流

AI确实在颠覆IT行业，但“替代”这个词太绝对了。IT工作里有很多重复性任务，比如写基础代码、找bug、做简单测试，这些AI确实越来越拿手，像GitHub Copilot这种工具已经能帮程序员自动补全代码了。运维也是，自动监控和修复系统以前要人工盯着，现在AI能预测故障自己处理了。但IT不只是敲代码和修机器啊。那些需要创意、战略规划和人际沟通的工作，AI短期根本碰不了。比如产品经理要决定做什么功能

AI确实在颠覆IT行业，但“替代”这个词太绝对了。IT工作里有很多重复性任务，比如写基础代码、找bug、做简单测试，这些AI确实越来越拿手，像GitHub Copilot这种工具已经能帮程序员自动补全代码了。运维也是，自动监控和修复系统以前要人工盯着，现在AI能预测故障自己处理了。但IT不只是敲代码和修机器啊。那些需要创意、战略规划和人际沟通的工作，AI短期根本碰不了。比如产品经理要决定做什么功能

为什么AI训练需要大量GPU？架构匹配：GPU的大规模并行架构与AI训练的海量矩阵运算本质是天作之合。极致吞吐量：GPU追求的高吞吐量正是AI训练的核心需求。专用硬件：像NVIDIA的Tensor Core这类为AI计算量身定做的硬件，进一步拉大了差距。规模需求：巨大的模型和海量的数据要求必须使用大量GPU进行并行计算，才能在可接受的时间内完成训练。因此，GPU已经从最初的图形渲染设备，演变成了当