杨鼎新|芯片制造的瓶颈和操作系统生态阻止了GPU和CPU的融合

【杨鼎新|芯片制造的瓶颈和操作系统生态阻止了GPU和CPU的融合】杨鼎新|芯片制造的瓶颈和操作系统生态阻止了GPU和CPU的融合

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杨鼎新|芯片制造的瓶颈和操作系统生态阻止了GPU和CPU的融合




苹果的M系列芯片已经实现了CPU/GPU的融合以及统一内存 , 使用效果也是不错的 。 但M1 Ultra芯片面积860平方毫米 , 晶体管数量1140亿个 , 即使是分成两片单独制造然后再拼到一起对芯片制造来说也是个巨大的挑战 。 MAC的操作系统也是苹果自家的 , 不存在操作系统适配的问题 , 所以苹果能在PC和笔记本上搞成这事 。



X86阵营里最强显卡4090的核心面积600平方毫米 , 13代I9的核心面积250平方毫米 , 两个合在一起核心面积估计的900平方毫米以上 , 功耗500-600W , 这对芯片制造来说就是噩梦难度了 。 另外X86也是个松散阵营 , 即使AMD这样既有CPU也有GPU的公司去尝试高性能集成显卡的时候也会遇到内存带宽瓶颈 , 目前AMD正在研究APU+HBM显存的结构也算是在X86架构上两者集成最新尝试 。 但即使AMD尝试成功也只是个媲美中高端显卡的集成显卡 , 受限于X86架构和操作系统 , 距离统一内存这种真正的融合也还有很长的路要走 。



网友:CPU相当于培养一个大学生 能做微积分 能算化学平衡的那种 GPU相当于招募10000个流水线工人 每天的工作就是做加减乘除 所以每个工人小学生水平就行 大学生能解决各种各样的问题 但是解决一个具体问题的时候 学过的其他的知识往往是累赘 比如算概率预期的时候 学过的光合作用过程是毫无用处的 但是下一时刻可能就在计算光合作用的速率 这时候摩擦力又成了无关知识 然而你并不能把\"无关\"的内容删了 删了就不是CPU 因为不全能 所以这就导致CPU本身永远有巨大的冗余 无法靠堆砌规模快速完成任务 让他只做加减乘除 相比显卡没有任何优势 但是如果无脑堆砌10000个大学生 那成本就太大了 现实中不可行 。