PC的组成是利用CPU和GPU的计算单元再用高速网络连接起来？

日前，英特尔发布了最新的酷睿11代处理器，处理器性能大幅提升。有意思的是，英特尔还同时发布了新款的GPU，性能已经超过了MX350，而未来英特尔的独立显卡也即将发布。

无独有偶，苹果也在正在研发自己的GPU，准备放到MAC上面替代AMD的GPU。

很长一段时间，在GPU市场，只有AMD和nVIDAI竞争，众多玩家都早早出局。而如今巨头纷纷入场，这体现了一种趋势，未来的计算模式将与今天大不相同。

GPU的作用

GPU的起源可以追溯到80年代初，最初计算机是不存在GPU概念的。但是计算机游戏的出现，让人们认识到只靠CPU计算图形，速度难以接受。

于是有了最早的2D显示芯片，2D显示芯片经过多年的发展，到了90年代开始有了3D显示的概念。而3D显示同样需要大量的运算。

最初，人们用2D显示，用CPU做3D运算，但是计算很慢效果很差，于是有了独立的3D加速卡，譬如Voodoo，3D加速卡和2D加速分别计算图形输出。

几年后，人们就把2D和3D做到一起，同时发现3D加速的计算能力非常强大，而且除了计算3D的坐标与光照计算，还可以干点别的。这就是nVIDIA提出的通用计算概念。

由于3D游戏的加速依靠暴力计算比较多，所以3D显示芯片的速度比CPU进步快得多。

1997年到2000年，CPU性能进步大约5-6倍（2010年到2017年，CPU性能只进步了30%），而GPU性能提升了26倍。

这让GPU的运算能力超过了CPU，人们希望让GPU在跑游戏，做设计之外多做一些计算的事情。

一开始，人们单独编程，用GPU做一些视频压缩的工作。后来nVIDIA提出CUDA，同时让GPU支持了科学计算常用的双精度浮点，让GPU做科学计算。

这样一来，GPU开始变成重要的计算力，在前几年比特币兴起的时候，GPU挖矿变得非常重要。

而2012年后，伴随着人工智能的兴起，GPU的大规模计算能力有了用武之地。nVIDIA股价上天。

到了2020年，GPU反而成了运算的主力，单纯依靠CPU的计算能力已经很难登上最强超级计算机的宝座了。

GPU有玩游戏的显卡，变成了科学计算和人工智能计算的主力。

英特尔和苹果意图

多年以来，英特尔都在高性能计算领域获得丰厚的利润，英特尔很早也认识到了nVIDIA通用计算对英特尔的挑战。

但是英特尔的应对是攒了一大堆P54C核心搞出来一张专用的计算卡。但是成本很高，竞争不过nVIDIA。

于是，英特尔开始考虑把GPU发展起来，一方面GPU可以用在PC之中，压低成本，另外一方面这个GPU就是科学计算与人工智能计算的工具，这样就能与nVIDIA竞争了，避免英特尔的CPU在高性能计算领域的边缘化。

苹果的想法简单一些，苹果在移动领域已经实现了GPU自主和CPU自主。

而移动领域的性能已经非常接近桌面，苹果在CPU上弃用英特尔，在GPU上用自己研发的高性能GPU替代AMD也是常理。

因为苹果自己软硬一体，生态系统只有几家软件厂商重要，整体转换比较容易，苹果倾向于自己掌控，获得更高的性能与商业利润。

英特尔和苹果都是为了赚钱，但是英特尔做GPU是对高性能计算市场的防守策略，而苹果是替代的进攻策略。

未来的计算或将大一统

2020年，世界排名第一的计算机是日本的富岳，它采用的架构与中国的神威高度类似。

在一个处理器单元里面，有一个CPU主控，然后有12个计算核心负责暴力计算。

中国的神威是一个单元里面有一个CPU主控，有64个计算核心负责暴力计算。

在nVIDAI发布的计算单元里面，一个计算盒子里面有两块最新的AMD处理器负责主控，有8块计算卡负责计算。

我们看到这些计算架构都是类似的。

CPU适合逻辑计算，GPU或者计算核心适合暴力计算。只是超级计算机把它们做到一块芯片上面，而nVIDIA自己不生产CPU，把它们分开了。

未来，可能出现CPU与GPU合一，类似于超级计算机架构的PC。

PC就是一个融合CPU和GPU的计算单元，这个计算单元自带高速显存。逻辑任务让CPU计算，游戏和暴力计算任务交给GPU。

高性能PC，是这种计算单元的联合，需要更强的性能，就增加单元数量。

办公用一个，普通游戏用两个，高性能游戏用四个，人工智能工作站用八个。而超级计算机是把八个单元组成的工作站再用高速网络连接起来。

从最简单的办公PC到最高性能需求的超级计算机都是一个架构，实现大一统。

这样，每个单元都高度一致，成本会控制到最低。消费者也会获得更廉价的算力。
责任编辑:pj