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计算机在设立之初,便需要考虑到它的架构!

林奇最初在这点的选择上很是草率,因为在他看来,只要切合计算快速即可。

像是曾经挖某不可名状之物的工具,矿老板们选择的不是当前那些动辄上万的CPU芯片,反而选择的是显卡!

原价不过几千一万的家用游戏显卡,甚至因此导致整个DIY市场的显卡价格被哄抬上天!

当时林奇也差点看傻眼,因为发生了一件这些年来他都没见过的奇迹。

家用电子产品,买了用了几年,还能升值?

一张显卡,居然还成了投资品?

一切都源于只要售价能够覆盖电费,那么那些矿老板便会继续选择使用。

而微处理器与显卡,一者CPU(中央处理器),一者GPU(图形处理器)。

它们的大不相同,都来自于设计目标的不一样,正对着不同的使用场景。

CPU需要足够强大的通用性,来处理不同的数据类型,同时还需要复杂的逻辑判断,这又引入了大量的分支跳转与结构处理。

所以CPU的结构才如此复杂,也让想要复刻的林奇脑瓜子生疼!

然而,显卡需要面对的不过是承担输出显示图形的任务,重点在于游戏与图形设计方向,因此它要处理的类型高度统一,是那种相互没有依赖的大规模数据,而本身又是一个不会被打断的纯净计算环境。

这不就是仪式?

这不就是法术?

一理通而百理明,最初的林奇所构想的微处理器时,脑海里绝对有考虑过类似的一幕,但是他脑海深处,绝对有过另一种幻想!

诸如可以让微处理分担其他的任务,替他思考,替他完成其他类型的决策,甚至帮助他完成法术设计等等各方面复杂的任务。

然而,现在都不需要!

这还真的应了曾经的那句顺口溜,三千预算进卡吧,加钱加到九万八!

人,最难的便是了解到自己到底需要什么,到底又要放弃什么。

曾经他前世在买房时,预算便是处于那种不尴不尬的局面,如果他太穷,那便老老实实地买小户型甚至老破小,半边纠结都不带,偏偏林奇当时预算与月供能力又能朝上凸凸一些,可又够不着那种二百平的大平层,实现一步到位那种,这也让林奇当时很是纠结一番。

而现在,他也终于彻底看懂了自己内心的诉求。

什么他都不要,他就要一个最纯粹的计算芯片!

而这不就是GPU?

整个芯片结构需要的是数量众多的计算单元和超长的流水线,但只有非常简单的控制逻辑并省去了各种高速缓存。不像是CPU不仅被缓存占据了大量空间,还要有复杂的控制逻辑和优化电路,相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。

林奇当即翻开脑海深处的记忆宫殿里批量扫描的芯片设计书籍,仔细翻开GPU部分,原先的10-20%的计算单元一下子被提升至80-90%占比。

原先CPU也确实有强大的ALU(算术运算单元),能够在很少的时钟周期完成算术运算,想双精度浮点运算的加减乘数,都只需要几个始终周期而已,而CPU的时钟周期,已经到了几G赫兹的恐怖地步,也就是一秒内的运算周期,是十的九次方级别。

理想总是很美好,这也是林奇痴迷CPU的关键点。

然而,相比较起来,GPU则基于大规模吞吐量来设计,ALU模块极多而缓存极少,甚至缓存的作用只是为了管理线程而服务,如果多个线程需要一个数据,那么缓存便会合并这些访问,然后再去访问储存数据。

世面上的CPU再多核也不会超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件。、

而GPU的核数远超,像是NVIDIA Fermi便有512个核。

每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻辑运算单元也少而简单。

因此比起擅长逻辑控制串行运算,更加通用的CPU而言,GPU反而擅长大规模的并发计算。

应用场景也更为苛刻——密码破解、图像处理,并行计算这些。

所以才成为矿机之源。

哎!

林奇忍不住叹息。

他还是先入为主了!

就如同油车和电车,曾经林奇也无比瞧不起电车,绝对它没有油门的轰鸣,一点都没有机械美感,可直到他正式开上这么一回,才明白到零延时的电门响应与单踏板控制是多么顺滑的事情。

CPU的工作是傻乎乎,是计算量大而没有半点计算含量,就单纯的重复计算。

就好比如果有一个工作要上亿次计算简单的加减乘除一样,而这些计算相互间独立没有规律,那么一群小学生的效率,绝对比一位大教授来的迅捷。

想到这里,林奇也不禁大骂自己傻乎乎地拍了拍脑门!

法术不就是这种应用场景?

他之前到底是猪油蒙了心还是哪里想不开。

多快好省,人海战术,这么简单的原理他都忘了?

就好比他曾经还无比奇怪,以为密码破解器是攻破软件的深层逻辑,直接编译出内在的密码,后来才知道,所谓破解不过是用无数常用的密码去碾压一会。

因此这种“ppnn13%dkstFeb.1st”(娉娉袅袅十三余,豆蔻梢头二月初)才能够扛得起各种破解打击。

GPU这种简单而精简重复的架构,反而方便他开发复制。

最初GPU的设计出现之基,便是为了视频游戏而生,乃至后来也都是为了视频与游戏市场而不断升级。

它们最初为了解决的问题,都是对三维游戏里的海量数据进行相同操作,诸如对每个顶点进行坐标变换,然后根据同样的光照模型计算颜色。

这不就是法术数据进行重复的计算,不断收敛到精准?

慢慢地,林奇整个心神都沉浸了下来,开始翻阅着GPU构架的书籍,重新梳理起自己新的处理器设计蓝图。

梦想照进现实,仅仅一步之遥。

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