不斷增長的算力需求

算力，字面意義為計算能力，更具體地說，它指的是系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)、執(zhí)行計算、輸出結(jié)果的能力。廣義上說，從算盤到超級計算機，都是算力的承載者。

算力這一概念與計算機的發(fā)展史緊密相連。最初的計算機十分笨重，足有幾十噸重，為了讓計算機“瘦身”，人們開始嘗試將電子元器件用一些方法聚集起來。20世紀50年代末，集成電路誕生了，它將一個電路的大量元器件集合在了一塊單晶片上，而這一載體就是赫赫有名的芯片。芯片的性能直接決定著電子設(shè)備的算力，計算機也因芯片時代的到來變得越來越強、越來越輕、越來越小。

如今，人工智能、量子計算、生物技術(shù)等領(lǐng)域正因一系列令人矚目的技術(shù)革新而閃耀著無與倫比的光彩，它們需要處理和分析海量數(shù)據(jù)，對算力的需求不斷增長。這就像一個積木游戲，隨著等級的提高，我們需要更多積木來搭建更復雜的模型。

更有力的“大腦”

芯片功能不一，用途不同，從日常生活中的手機到遨游太空的衛(wèi)星，內(nèi)部都搭載著多種類型的芯片，其中，我們最常聽說的恐怕就是CPU和GPU了。

中央處理器（Central Processing Unit，簡稱CPU），是計算機的核心部分。它負責解釋指令的功能，控制各類指令的執(zhí)行過程，完成各種算術(shù)和邏輯運算。

圖形處理單元（Graphics Processing Unit，簡稱GPU）則一直搭載在顯卡之上。比起普通的CPU，它對復雜運算的解決能力更強，擅長同時進行多種小任務，被用來處理電腦游戲和動畫中的圖形。

二者的結(jié)構(gòu)設(shè)計理念截然不同。出于通用的考慮，CPU的單元設(shè)計十分復雜，內(nèi)核數(shù)量較大、較少，且給緩存留出了大量空間；而圖形處理的特點是對大量同類型數(shù)據(jù)進行密集的運算，所以GPU的架構(gòu)更加直接，核心計算單元更小、更多、更高效。

科研人員和工程師發(fā)現(xiàn)，GPU的這種能力可以用來幫助解決很多復雜問題，于是，人們開始讓這個“大腦”一心多用，GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，直譯為“利用圖形處理單元進行通用計算”）應運而生。雖然本質(zhì)上GPGPU仍然是GPU芯片，但它們已經(jīng)被優(yōu)化，用來執(zhí)行更多非圖形的計算任務。

未來都市的重要一環(huán)

1.并行計算的超級能力

GPGPU擁有成百上千個核心單元，可以同時處理大量的數(shù)據(jù)，就像城市中的每一個交通信號燈背后都有一個智能助手。這種并行處理能力使得智能系統(tǒng)能夠?qū)崟r分析交通數(shù)據(jù)，確保交通順暢。

2.快速傳遞信息的“高速公路”

GPGPU擁有極高的內(nèi)存帶寬，意味著它能夠迅速讀取和寫入大量數(shù)據(jù)。因此，它能夠幫助智能系統(tǒng)快速處理城市各個角落可影響交通的信息，如車輛速度、行人流動、天氣狀況等，迅速做出反應，確保整個交通系統(tǒng)的安全、高效。

3.多才多藝的“超級英雄”

GPGPU不僅圖形處理能力卓越，還擁有強大的通用計算能力，這使得它能在眾多不同的領(lǐng)域發(fā)揮作用。無論是自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)，還是交通控制中心的大數(shù)據(jù)分析，它都能夠提供強大的算力支持。

4.“能干”又節(jié)能

在提供高性能的同時，GPGPU還能保持較高的能效比。在執(zhí)行計算任務時，它能夠以更低的能耗完成更多的工作，這對于未來的城市發(fā)展尤為重要。

想要訓練人工智能，讓它們執(zhí)行更深度的學習、分析、模擬、運行，我們就需要借助先進的芯片技術(shù)，為服務人類的發(fā)展需求提供更智能、高效的解決方案，推動科技與社會的融合發(fā)展。

責任編輯：魏敏