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。
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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。
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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。
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未来，可能出现cpu与gpu合一，类似于超级计算机架构的pc。
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