世界第一款GPU:英偉達(dá)GeForce 256
GPU能不能做通用計算呢?以前不行,現(xiàn)在可以,。GPU芯片最初功能專一,其前身叫“顯卡”,,處理的是2D屏幕上像素點的顯示問題,。1999年英偉達(dá)推出第一款GPU芯片GeForce 256時,正式提出了GPU的命名Graphics Processing Unit,,能夠處理許多本來由CPU負(fù)責(zé)的T&L(Transforming & Lighting,,幾何光影轉(zhuǎn)換)算法,,已經(jīng)有了通用處理器的一些特性。此時市場上CPU的價值還是更被看重,,用CPU來處理圖像顯示問題(如用CPU實現(xiàn)的“軟光柵”算法)浪費了,,就用GPU來打輔助,用其多核來并行處理天生適合并行的圖像顯示問題,。
英特爾當(dāng)時認(rèn)為,,GPU是輔助的,沒太大價值,,于是干脆和自家的CPU集成在一起賣,,叫集成顯卡。一般人都不知道自己的機器里有集成顯卡,,專門買獨立顯卡的人才比較懂GPU,。這可能是英特爾犯的最大錯誤,到2022年才開始推出獨立顯卡,,和英偉達(dá),、AMD搶生意。
到2003年,,GPGPU(General Purpose computing on GPU,,GPU通用計算)的概念被提出來。之后隨著GPU能力越來越強,,到2010年之后,,高性能GPU已經(jīng)能完成非常多不同種類的計算任務(wù),如圖形3D,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、科學(xué)計算、云計算,、數(shù)據(jù)中心,、AIGC、大語言模型等等,,非常通用了,。到這個階段,高性能GPU就顯得比CPU有價值多了,,價格也拉開了幾十倍的差距,。可以這樣說,,CPU能計算的GPU都能算,,而GPU能快速完成的許多計算任務(wù),CPU理論上能完成但實在太慢,,等于不行,。所以現(xiàn)在的情況是,,簡單的任務(wù)才會讓便宜的CPU干,CPU成打輔助的了,。GPU霸主英偉達(dá)的市值,,2024年2月12日達(dá)到了老牌CPU霸主英特爾的9.7倍,這就是GPU強大計算能力的直接體現(xiàn),。
下面我們來看,,光電融合芯片ACCEL是如何做計算的。它融合了“光”與“電”,,其中“光”是指“光計算”(photonic computing),,“電”就是電子。跟電子相比,,光子有很突出的性能,,例如沒有靜止質(zhì)量,光子之間沒有相互作用力,,互相幾乎不干擾,,不受電磁場干擾等等。在通信業(yè)中,,光纖就比銅纜的帶寬大得多,,能耗還小,光通信是成熟應(yīng)用了,。電子的優(yōu)點是,,天生適合二進(jìn)制邏輯計算,因為有半導(dǎo)體的神奇功能,,通過電壓變化,,器件就能在導(dǎo)通和阻斷之間靈敏變化,,正好代表了0和1,。
英偉達(dá)不僅自身實現(xiàn)了蛻變,也深刻影響了眾多科技企業(yè)的命運
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