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英特尔、苹果进军GPU,未来计算或将大一统

  “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。

  来源:DoNews   |   maomaobear

  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。



https://tech.sina.com.cn/i/2020-09-09/doc-iivhuipp3331427.shtml

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