GPT (gpt4.0)

Her，正从电影，走向理想。

往年 5 月，OpenAI 公布最新 AI 多模态大模型 GPT-4o。相比此前的 GPT-4 Turbo，GPT-4o 速度快了两倍，本钱低了一半，实时的 AI 语音互动的平均时延，相比此前版本的 2.8 秒 (GPT-3.5) 到 5.4 秒 (GPT-4)，更是抵达了 320 毫秒——与人类日常对话照应速度简直分歧。

不只是效率的优化，对话中的情感剖析也成为了此次产品升级的特征之一。在与掌管人的对话中，AI 可以听出他说话时的「缓和」，并且针对性的提出了深呼吸的倡议。

，正成为大模型时代硅基的「造物主」。

但是，公布会很震撼，理想却很骨感。产品落地上，这场大模型技术反派的发动方 OpenAI，正逐突变得像一家「期货」公司。

主打全能、低时延的 GPT-4o 公布后，实时音视频性能的上线迄今仍在跳票；视频多模态产品 Sora 公布，相同迟迟不见开通。

但这不只是 OpenAI 一家企业的疑问——ChatGPT 公布后，国际国产版 ChatGPT 多如过江之鲫，但是真正对标 GPT-4o 的，目前却只需一个商汤的日日新 5.5，进度也相同逗留在月内公测。

为什么公布会上，实时多模态大模型距离改造全球只需一步之遥；在真正走向产品化落地的环节中，却总是「现货」变「期权」？

一种新的声响正在浮出水面：在多模态的全球里，或许（算法）暴力无奇观。

实时语音， 一条

必经 的 AI商业化路途

技术的成熟，正助推一个崭新的蓝海产业逐渐成型。

硅谷知名风投机构 a16z 数据显示，全球用户量 Top50 AI 运转中，9 款是陪伴型产品。AI 产品榜数据则显示，往年 5 月 AI 伴侣的访问量高达 4.32 亿，同比增长 13.87%。

高需求、高增速、高市场空间，AI 陪伴，带来的是商业方式与人机交互的双重改造。

商业的成熟，也在反向倒逼技术的不时提高。 仅以往年上半年为节点，实时 AI 语音技术在短短六个月，就曾经出现了三次迭代。

第一波技术浪潮的代表性产品是 Pi。

往年 3 月，初创企业 Inflection AI 升级了面向集团用户的情感聊天Pi。

Pi 的产品界面十分繁复，文本+对话框是中心交互界面，但也介入了语音读取，电话等 AI 语音性能的设计。

成功这种语音交互，Pi 依托的是传统的 STT（语音识别，Speech-to-Text）-LLM（大模型语义剖析）- TTS（文本到语音，Text To Speech）三步走的语音技术。其特点是技术成熟，但反响慢，缺乏对语气等关键信息的了解，无法做到真正的实时语音对话。

与之同期的另一款特征产品是 Call Annie。相比 Pi，Call Annie 有完整的视频通话体验设计，除了接挂电话的设计之外，听话性能还可以最小化之后切入其他 App，并支持四十多种对话角色设定。

但是它们都有着共同的技术疑问——高时延与情感颜色缺乏。时延上，即是行业内最先进的 OpenAI，也会出现 2.8 秒（GPT-3.5）到 5.4 秒（GPT-4）的提早。情感上，则会出如今交互中丧失如音调、音高、语速等信息，更无法做到输入笑声、唱歌声等初级语音表达

在此之后，新一波技术的代表则是一款名叫 EVI 的产品。

这款产品在往年 4 月由 Hume AI 推出，并为 Hume AI 带来了 5000 万美元（约 3.62 亿人民币）的 B 轮融资。

产品设计上，Hume AI 在底层算法环节推出了 Playground 性能，用户可以自己选择性能选择大模型，除了官方智能，还可以选择像 Claude、GPT-4 Turbo 等。 但不同之处是语音带上了情感，因此在表达上，也有了节拍、语调的变化。

成功这一性能，关键依托在传统的 STT-LLM- TTS 三步走环节中，介入新的 SST（semantic space theory，语义空间通常）算法。SST 能经过普遍的数据搜集和先进的统计模型，精准绘制人类情感的全谱图，提示人类情感外形之间的延续性，使得 EVI 具有很多拟人化的特征性能。

情感提高的代价，则是时延的进一步牺牲 ，与 EVI 对话，用户要求等候的时期，相较 Pi 与 Call Annie 进一步介入。

到了 5 月中旬 GPT-4o 公布，融合多模态技术成为这一时期的技术方向标。

与过去的三步式语音交互产品相比，GPT-4o 是一款跨文本、视觉和音频端到端训练的新模型，这意味着一切输入和输入都由同一个神经网络处置。

时延疑问也因此被极大改善。OpenAI 官宣，GPT-4o 的实时语音交互，可以做到最快 232 毫秒、平均 320 毫秒的照应音频输入。情感上，用户与 AI 的交互也变得越来越有智能属性，语速变化、情感了解失掉成功。

产品层面，人类与 AI 谈恋爱、AI 替代盲人看全球也因此成为或许。

前不久推出语音电话性能、2024 年硅谷有目共睹的新星——Character.ai，就成为了这次技术浪潮中的最大受益者。

在 Character.ai，用户无机遇在超逼真的角色扮演中与动漫人物、电视名人和历史人物的摹本发短信。新奇的设定带来了产品用户数量的暴增，依据 Similarweb 的数据，Character.ai 每秒可以处置 20000 个 AI 推理恳求，5 月的访问量高达 2.77 亿。

Character.ai 和 perplexity.ai 的流量对比｜图片来源：Similarweb

与之同期，微软、谷歌等纷繁官宣旗下的大模型将推出实时语音通话性能。

但是滴水不漏的产品设计，在理想行动中，却总是出现出三峡泄洪的落地效果——第三波浪潮之中，公布会上几近「her」式的陪伴产品，在通常落地中，一切变成了「方案」推出、行将推出、内测中。

一个毫无疑问的结论是，实时音视频有或许成为人机互动终极外形，除了 陪伴场景外，游戏智能 NPC、AI 口语教员、实时翻译等场景都有望迎来迸发，但在此之前，如何处置「公布会」到产品落地的最后一公里，是当下行业最顺手的难题。

AI实时语音，

鼎力无奇观

实时语音「鼎力无奇观」，一个绝望的说法正在硅谷悄然蔓延。

阻力则来自技术、监管以及商业的方方面面。

技术上的拥戴派精气首领，是「卷积网络之父」杨立昆（Yann LeCun）。

在他看来：大模型技术，相比过去的各种 AI 算法，最大的特点是「鼎力出奇观」。经过大数据投喂，以及动辄上亿参数体量与高性能的计算集群配件支持，算法由此可以用于处置更复杂的疑问，以及更高的可扩充性。但是，我们以后关于大模型过于绝望，尤其是多模态大模型或许就是全球模型的观念，更是无稽之谈。

比如，人有五感，才组成我们关于全球的真实认知，基于大批互联网文本训练的 LLM，缺乏对物理全球的观察与互动，也缺乏足够多的知识。因此生成视频或许语音的环节中，总是会出现看似天衣无缝的内容，运动轨迹，或许声响情感中，却缺乏真实感。此外，硬性的物理限制也是疑问，面对日积月累的模型大小以及交互维度，目前的大模型缺乏足够的带宽处置如此信息。

监管层面， 实时语音，也就是端到端的语音大模型，面临的是技术与伦理的博弈。

过去，传统的 AI 语音产业 STT-LLM- TTS 的三步走，首先是技术不成熟所形成，退步到端到端的语音大模型要求在模型架构、训练方法和多模态交互等方面成功额外的技术打破。同时，也是由于语音自身的监管难度高于文字，形成 AI 语音极易被用至电话欺骗、色情以及渣滓营销等场景。为了便于审核，两边的文字环节，也在肯定水平上变得必要。

而在商业层面 ，端到端的音视频大模型训练，在训练阶段，要求大批 YouTube 以及播客的数据，本钱是过去文字训练模型的几十倍甚至更高，一次性性训练本钱千万美金起步。

而这种本钱，关于此时的一般 AI 企业来说，天上掉钱都曾经没用，还得一同掉下英伟达高端 AI 算卡、千兆存储还有取之不尽的无风险音视频版权。

当然，无论是杨立昆的技术判别，还是或许的监管难题，亦或是商业化的本钱困境，这些对 Open AI 来说，都算不上最中心的疑问。

真正让 GPT-4o 类实时 语音交互类产品现货变期货的基本要素，出在工程落地层面。

插着网线演示的 GPT-4o，

还差一个好用的 RTC 助攻

一个业心田照不宣的秘密是 ，GPT-4o 类 实时语音产品，在工程层面，只成功了一半。

GPT-4o 的公布会上，宣称低延时的同时，有眼尖的用户发现，演示视频中的手机，还插着网线。 这也就意味着：GPT-4o 官宣的平均 320ms 时延，很或许是固定设备、固定网络、固定场景的 demo，在理想外形下才干达成的实验室目的。

疑问出在哪里？

从技术层面拆解，要成功 AI 实时语音通话，算法层面的三步合为一步，只是其中中心环节之一，另一个中心环节 RTC 通讯层面，也面临一系列技术应战。所谓 RTC，可以方便地了解为在实时的网络环境下启动音视频的传输和交互， 是一种支持实时语音、实时视频等互动的技术。

声网音频技术担任人陈若非通知极客公园，在通常落地的运转场景中，用户通常无法不时处于固定设备、固定网络和固定物理环境下。在我们日常启动视频通话场景中，一方的网络不佳后，就会出现说话卡顿、提早变高的现象，这种状况相同会出如今 AI 实时语音通话中，所以低延时的传输、优秀的网络优化对 RTC 传输至关关键。

此外，多设备适配、音频信号的处置等也是 AI 实时语音落地中不容无视的技术环节。

如何处置这些疑问？

答案就藏在 OpenAI 最新的招聘需求中，OpenAI 特别提到，要招聘工程人才，协助他们把最先进的模型部署到 RTC 环境中。

详细的方案选择上，GPT-4o 经常经常使用的 RTC 技术，是一种基于 WebRTC 的开源方案，可以在技术层面处置肯定的时延，以及不同网络环境带来的丢包、通讯内容安保，以及跨平台的兼容疑问。

但是开源的 B 面，则是产品化的单薄。

举个方便的例子，多设备适配疑问，RTC 的经常经常使用场景大多以手机为代表，但不同型号手机的通讯、声响采集才干千差万别：目前苹果手机曾经可以做到大约几十毫秒的稳如泰山延时，但是生态较为复杂的 Android 生态，不只机型多、高端与低端产品的性能差距也颇为清楚，部分低端型号设备，在采集与通讯层面，时延就能高达几百毫秒。

再比如，AI 实时语音运转场景中，人的语音信号或许会混淆了背景噪声，要求启动复杂的信号处置，移除噪声和回声，确保洁净、高质量的语音输入，让 AI 更能听懂人说的话。

多设备的兼容性、先进的音频降噪的才干也正是开源 WebRTC 所缺少的。

行业阅历，是开源产品在运转中的卡脖子难题。也是因此，相比开源方案，大模型厂商与专业的 RTC 方案商一同打磨共同优化，肯定水平上更能代表未来的行业趋向。

在 RTC 范围，声网是最具代表性的厂商，曾由于对 Clubhouse 提供音频技术而广为人知，依据声网官方的信息显示，全球超 60% 泛文娱 App 选择声网的 RTC 服务，除了国际知名的小米、B 站、陌陌、小红书等 App 外，中东及北非地域最大的语音社交与文娱平台 Yalla、西北亚「社交直播平台之王」Kumu、HTC VIVE 、The Meet Group、Bunch 等普及全球的知名企业均采纳了声网的 RTC 技术。

行业阅历的积聚，全球化客户的打磨，更是技术抢先的佐证。据陈若非引见，声网自研的 SD-RTN™ 实时传输网络掩盖了全球 200 多个国度与地域，音视频的全球端到端提早平均抵达 200ms。针对网络环境的坚定，声网的智能路由技术与抗弱网算法，可以保证通话的稳如泰山性与流利性。针对终端设备的差异性，声网更是积聚了全球上亿 App 预装以及对复杂环境适配积聚的 know-how。

技术抢先之外，行业阅历更是有形的壁垒。

理想上，这也是为什么这些年来，RTC 行业商业格式较为稳如泰山的要素： 做好 RTC，依托的，历来不是大模型式的「鼎力出奇观」。

日积月累的深耕细作，才是语音提早极致优化和实时语音交互能普遍商用的独一途径。

而从这一角度来看， 实时语音交互，是一场在设想力以及难度上都不应被低估的抗争。

它的未来——算法、审核、RTC 一关一关都要过。要走完这漫长的路途，既要仰望技术的星空，更要脚踏工程化的实地。

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gpt是什么意思怎样看？

GPT全称是Generative Pre-trained Transformer。 它是一种自然言语处置模型，是由OpenAI提出的，最新的版本是GPT-3。 GPT的中心思想是预先训练一个言语模型，然后再依据义务启动微调，以此来成功对文本的智能处置和生成。 这种预训练的方法使得GPT的学习效率和生成才干都失掉很大优化，因此GPT在近年来在自然言语处置方面取得了很多严重打破。 从技术角度来看，GPT的出现是自然言语处置技术的飞跃。 它可以协助我们更简易地处置、生成文本信息，提高我们处置信息的效率。 但同时，GPT的也存在一定局限性，比如不擅优点置长句子和短语之间的语义相关等。 从社会角度来看，GPT也或许会带来一些潜在的风险，比如误导、碎片化信息等。 因此，我们在经常使用GPT的同时，也要求一定的风险识别和控制的才干。 如何进一步开展GPT技术？为了防止GPT技术的潜在风险，并继续发扬它的优势，我们可以把重点放在GPT技术的完善和进一步开展上。 其中，比如提高GPT技术的语义了解才干，并增强模型的鲁棒性和稳如泰山性等等。 此外，开发愈加高效的GPT推理算法，可以协助我们更好地提高GPT在日常运行中的效果。

电脑系统分区GPT和MBR有什么区别

一、GPT和MBR有什么区别?

在Windows 8或8.1中设置新磁盘时，系统会讯问你是想要经常使用MBR还是GPT分区。 GPT是一种新的规范，并在逐渐取代MBR。

GPT带来了很多新特性，但MBR依然拥有最好的兼容性。 GPT并不是Windows公用的新规范—— Mac OS X，Linux，及其他操作系统相同经常使用GPT。

在经常使用新磁盘之前，你必需对其启动分区。 MBR(Master Boot Record)和GPT(GUID Partition Table)是在磁盘上存储分区信息的两种不同方式。 这些分区信息包括了分区从哪里末尾的信息，这样操作系统才知道哪个扇区是属于哪个分区的，以及哪个分区是可以启动的。 在磁盘上创立分区时，你必需在MBR和GPT之间做出选择。

MBR的局限性

MBR的意思是“主引导记载”，最早在1983年在IBM PC DOS 2.0中提出。

之所以叫“主引导记载”，是由于它是存在于驱动器末尾部分的一个特殊的启动扇区。 这个扇区包括了已装置的操作系统的启动加载器和驱动器的逻辑分区信息。 所谓启动加载器，是一小段代码，用于加载驱动器上其他分区上更大的加载器。 假设你装置了Windows，Windows启动加载器的初始信息就放在这个区域里——假设MBR的信息被掩盖造成Windows不能启动，你就要求经常使用Windows的MBR修复性能来使其恢复正常。 假设你装置了Linux，则位于MBR里的通常会是GRUB加载器。

MBR支持最大2TB磁盘，它无法处置大于2TB容量的磁盘。 MBR还只支持最多4个主分区——假设你想要更多分区，你要求创立所谓“扩展分区”，并在其中创立逻辑分区。

RAID组建环节

处置了SSD疑问后，两块机械硬盘如何经常使用呢。 团体以为可以从两个方面剖析，第一是注重数据安保;第二是注重数据存储量。 选择数据安保的话可以将两块硬盘(前提容量最好不时，否则按最小容量计算)组建成RAID 1形式，原理是把一个磁盘的数据镜像到另一个磁盘上，当一块硬盘失效时，系统会疏忽该硬盘，转而经常使用剩余的镜像盘读写数据，具有很好的磁盘冗余才干。 第二种就是普通的数据盘，直接插在主板上即可。

分区格式支持表(win10也支持)

这个疑问要求详细状况详细剖析。 假设是XP用户，购置的硬盘在2TB以下，则选择MBR(主引导记载)，就是我们常用的分区方式，最大支持2.19TB。 假设是3TB及以上硬盘，仅64位操作系统才可以支持GPT分区。 假设想要完美支持要求装置硬盘官方驱动。

而关于如今Win7以上操作系统来说，首先要看自己的主板能否是UEFI BIOS的，假设是64位操作系统则系统盘可以直接调整为GPT分区。 随着操作系统的更新和大容量硬盘的时代来临，GPT分区也是未来的开展方向。

三、秒懂MBR和GPT分区表

很多网友讯问MBR和GPT的疑问，触及到硬盘操作系统的装置，其实除了MBR和GPT分区表，UEFI BIOS也是和操作系统严密咨询在一同的，上方我们就来聊聊硬盘分区表和UEFI BIOS的知识。

从Intel 6系列主板之后，就末尾提供UEFI BIOS支持，正式支持GPT硬盘分区表，一举取代了此前的MBR分区表格式，不过为了坚持对老平台的兼容，微软即使最新的Windows 10系统也继续提供了对MBR分区表格式的支持。

MBR和GPT分区表详解

全新硬盘(未初始化)装系统之前，必需对齐启动分区，硬盘分区初始化的格式包括MBR和GPT两种。 当然关于基于PowerPC的Mac电脑还有专门的Apple分区图，在这里就不做引见。

MBR的全称是Master Boot Record(主引导记载)，MBR早在1983年IBM PC DOS 2.0中就曾经提出。 之所以叫“主引导记载”，是由于它是存在于驱动器末尾部分的一个特殊的启动扇区。 这个扇区包括了已装置的操作系统的启动加载器和驱动器的逻辑分区信息。

主引导扇区是硬盘的第一扇区。 它由三个部分组成，主引导记载MBR、硬盘分区表DPT和硬盘有效标志。 在总共512字节的主引导扇区里MBR占446个字节，偏移地址0000H--0088H)，它担任从活动分区中装载，并运转系统引导程序;第二部分是Partition table区(DPT分区表)，占64个字节;第三部分是Magic number，占2个字节。

MBR分区表系统

所谓启动加载器，是一小段代码，用于加载驱动器上其他分区上更大的加载器。 假设你装置了Windows，Windows启动加载器的初始信息就放在这个区域里——假设MBR的信息被掩盖造成Windows不能启动，你就要求经常使用Windows的MBR修复性能来使其恢复正常。 假设你装置了Linux，则位于MBR里的通常会是GRUB加载器。

分区表偏移地址为01BEH--01FDH，每个分区表项长16个字节，共64字节为分区项1、分区项2、分区项3、分区项4，区分对应MBR的四个主分区。

Magic number也就是完毕标志字，偏移地址01FE--01FF的2个字节，固定为55AA，假设该标志错误系统就不能启动。

MBR最大支持2.2TB磁盘，它无法处置大于2.2TB容量的磁盘。 MBR还只支持最多4个主分区——假设你想要更多分区，你要求创立所谓“扩展分区”，并在其中创立逻辑分区。

GPT的全称是Globally Unique Identifier Partition Table，意即GUID分区表，它的推出是和UEFI BIOS相反相成的，鉴于MBR的磁盘容量和分区数量曾经不能满足配件开展的需求，GPT首要的义务就是打破了2.2T分区的限制，最大支持18EB的分区。

GPT分区表系统

而在分区数量上，GPT会为每一个分区分配一个全局独一的标识符，通常上GPT支持有限个磁盘分区，不过在Windows系统上由于系统的限制，最多只能支持128个磁盘分区，基本可以满足一切用户的存储需求。 在每一个分区上，这个标识符是一个随机生成的字符串，可以保证为地球上的每一个GPT分区都分配完全独一的标识符。

而在安保性方面，GPT分区表也启动了全方位改良。 在早期的MBR磁盘上，分区和启动信息是保管在一同的。 假设这部分数据被掩盖或破坏，事情就费事了。 相对的，GPT在整个磁盘上保管多个这部分信息的正本，因此它更为强健，并可以恢复被破坏的这部分信息。 GPT还为这些信息保管了循环冗余校验码(CRC)以保证其完整和正确——假设数据被破坏，GPT会觉察这些破坏，并从磁盘上的其他中央启动恢复。

小结：所以关于新平台用户(Intel 6系以后/AMD 900系列以后和A系列)来说，都剧烈介绍经常使用GPT分区表格式，目前包括Windows Vista、7、8、8.1、10曾经都支持读取和经常使用GPT分区表。 而关于经常使用Windows 8、8.1、10的用户，换用GPT后开机启动速度也可以进一步失掉清楚优化。

UEFI BIOS详解

UEFI的全称是Unified Extensible Firmware Interface，意即一致可扩展固件接口，它是基于EFI 1.10规范为基础开展而来，值得留意的是在UEFI正式确立之前，Intel就末尾积极推进传统BIOS的更新方案，并最终确立了过渡方案EFI规范，直到2007年Intel将EFI规范的改良与完善任务交给Unified EFI Form启动全权担任，EFI规范绳正式更名为UEFI。

传统BIOS界面

相比传统BIOS，UEFI最大的几个区别在于：

1、编码99%都是由C言语成功;

2、一改之前的终止、配件端口操作的方法，而采用了Driver/protocol的新方式;

3、将不支持X86实形式，而直接采用Flat mode(也就是不能用DOS了，如今有些 EFI 或 UEFI 能用是由于做了兼容，但实践上这部分不属于UEFI的定义了);

4、输入也不再是单纯的二进制code，改为Removable Binary Drivers;

5、OS启动不再是调用Int19，而是直接应用protocol/device Path;

6、关于第三方的开发，前者基本上做不到，除非介入BIOS的设计，但是还要遭到ROM的大小限制，然后者就便利多了。

7、补偿BIOS对新配件的支持缺乏的疑问。

UEFI和GPT是相反相成的，二者缺一无法，要想经常使用GPT分区表则必需是UEFI BIOS环境。 UEFI于用户而言最典型的特征就是经常使用了图形化界面，虽然还未到达操作系统界面的图形交互性能，但兽性化的界面、鼠标的操作，曾经将BIOS变得十分易用，关于不少电脑初级用户来说也可以很好的检查和设置BIOS的相关选项和性能。

UEFI BIOS界面

除了图形化界面，UEFI相比传统BIOS，还提供了文件系统的支持，它能够直接读取FAT、FAT32分区中的文件，例如华硕、华擎等主板在UEFI BIOS环境下更新BIOS就可以直接读取U盘中的BIOS及其他文件，另外新的UEFI主板基本都提供了截屏性能，这些截屏图片都可以存储在U盘当中。

UEFI还有一个关键特性就是在UEFI下运转运行程序，这类程序文件通常以efi开头。 应用UEFI可以直接识别FAT分区中的文件，又有可直接在其中运转运行程序。 我们就可以将Windows装置程序做成efi类型运行程序，然后把它放到恣意FATA分区中直接运转即可。

备注：主板为了兼容MBR分区表，普通会提供Legacy BIOS和UEFI BIOS启动形式选项，假设要经常使用UEFI形式装置Windows，就必需开启UEFI启动形式。

目前64bit Windows Vista、7、8、8.1、10都曾经支持GPT分区表，而Windows 8、8.1、10都曾经原生支持UEFI，装置这些系统的时刻：只需硬盘设置为GPT分区表 主板设置为UEFI启动后，就可以直接末尾装置操作系统了。

而关于Windows Vista、7系统，就要求手动参与UEFI支持，我们可以找一份Windows 8或许10装置镜像，从装置文件中提取文件，重命名为，拷贝到win7装置文件的EFIBoot下，假设没有BOOT文件夹就新建一个。

至此UEFI形式装置Windows系统告一段落，假设大家还有什么疑问，欢迎大家在上方评论中提出珍贵的意见。

gpt分区要求什么样的硬盘

分区表可以选择MBR，也可以选择GPT。 从兼容性思索的话，普通建议经常使用MBR分区表就可以满足经常使用要求了。

新硬盘初始化时，选择分区表类型由硬盘的容量选择。

关于总容量小于或等于2TB的硬盘，分区表可以选择MBR，也可以选择GPT。 从兼容性思索的话，普通建议经常使用MBR分区表就可以满足经常使用要求了。

关于总容量大于2TB的硬盘，必需选择GPT分区表，才干识别一切的硬盘容量。 MBR分区表由于自身设计的局限性，最大只能支持2TB的地址空间。 关于超越2TB的大硬盘，假设经常使用MBR分区表，将无法识别和经常使用2TB后的空间。

扩展资料

GUID磁盘分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）其含义为“全局独一标识磁盘分区表”，是一个实体硬盘的分区表的结构规划的规范。 它是可扩展固件接口（EFI）规范（被Intel用于替代团体计算机的BIOS）的一部分，被用于替代BIOS系统中的一32bits来存储逻辑块地址和大小信息的主开机纪录（MBR）分区表。

在MBR硬盘中，分区信息直接存储于主引导记载（MBR）中（主引导记载中还存储着系统的引导程序）。 但在GPT硬盘中，分区表的位置信息贮存在GPT头中。 但出于兼容性思索，硬盘的第一个扇区依然用作MBR，之后才是GPT头。

跟现代的MBR一样，GPT也经常使用逻辑区块位址（LBA）取代了早期的CHS寻址方式。 传统MBR信息存储于LBA 0，GPT头存储于LBA 1，接上去才是分区表自身。 64位Windows操作系统经常使用16,384字节（或32扇区）作为GPT分区表，接上去的LBA 34是硬盘上第一个分区的末尾。

苹果公司曾经正告说：“不要假定一切设备的块大小都是512字节。 ”一些现代的存储设备如固态硬盘或许经常使用1024字节的块，一些磁光盘（MO）或许经常使用2048字节的扇区（但是磁光盘通常是不启动分区的）。 一些硬盘消费商在方案消费4096字节一个扇区的硬盘，但截至2010年终，这种新硬盘经常使用固件对操作系统伪装成512字节一个扇区。

经常使用英特尔架构的苹果机也经常使用GPT。

为了增加分区表损坏的风险，GPT在硬盘最后保管了一份分区表的正本。

主引导记载（MBR，Main Boot Record）是位于磁盘最前边的一段引导（Loader）代码。 它担任磁盘操作系统(DOS)对磁盘启动读写时分区合法性的判别、分区引导信息的定位，它由磁盘操作系统(DOS)在对硬盘启动初始化时发生的。

一个扇区的硬盘主引导记载MBR由如图6-15所示的4个部分组成。

·主引导程序（偏移地址0000H--0088H），它担任从活动分区中装载，并运转系统引导程序。

·出错信息数据区，偏移地址0089H--00E1H为出错信息，00E2H--01BDH全为0字节。

·分区表（DPT,Disk Partition Table）含4个分区项，偏移地址01BEH--01FDH,每个分区表项长16个字节，共64字节为分区项1、分区项2、分区项3、分区项4。

·完毕标志字，偏移地址01FE--01FF的2个字节值为完毕标志55AA,假设该标志错误系统就不能启动。

参考资料

mbr网络百科

GPT网络百科