从像素推动器到浮点计算引擎：GPU的崛起与变革
从像素推动器到浮点计算引擎GPU的崛起与变革
在过去的几十年里，计算机技术经历了翻天覆地的变化。曾经，CPU和其他专用处理器几乎包揽了所有的计算任务，而显卡只是负责在Windows和应用程序中加速2D图形的渲染。然而，时光荏苒，今天的GPU已经成为了业界最具影响力的芯片之一。令人惊讶的是，这些原本只用于图形处理的芯片，如今却在机器学习和高性能计算领域发挥着举足轻重的作用。让我们一起探寻这个曾经的“像素推动器”是如何蜕变为强大的“浮点计算引擎”的。
在20世纪90年代末，高性能计算领域完全依赖于两种类型的CPU：一种是专为特定任务设计的专用处理器，另一种则是来自AMD、IBM或Intel的通用芯片。例如，1997年的ASCIRed超级计算机就由9,632个IntelPentiumIIOverdriveCPU组成，每个CPU的运行频率为333MHz，系统的理论峰值计算性能达到了3.2TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）。
在那个时代，CPU拥有独立的电路来处理整数和浮点数的逻辑运算。然而，随着科学和工程领域对计算精度的要求越来越高，浮点数变得越来越重要。即使是简单的计算，如计算圆的周长，也需要使用浮点数。因此，为了提高计算效率，CPU开始采用SIMD（单指令多数据）技术，如Intel的MMX和AMD的3DNow！，这些技术允许处理器同时处理多个数据。
进入新千年后，高性能计算机的设计者开始利用能够有效处理矢量数学的标准处理器。这些处理器在扩展到数千个后，能够同样出色地管理矩阵和张量。然而，尽管取得了这些进步，超级计算机领域仍然倾向于使用旧式或专用芯片，因为这些新的扩展并非专门为高性能计算任务而设计。
与此同时，GPU也在悄然崛起。在图形处理器的早期，CPU负责处理构成场景的三角形的计算，而像素的着色和纹理则完全由GPU处理。这项工作的许多方面都涉及矢量数学，使得GPU在处理这类任务时表现出了卓越的能力。随着时间的推移，人们开始意识到GPU在并行处理方面的潜力，并将其应用于越来越多的非图形计算任务，如机器学习和科学模拟。
如今，GPU已经成为了高性能计算领域的核心力量。它们不仅在图形渲染方面表现出色，还在人工智能、深度学习、大数据分析等领域发挥着关键作用。从最初的“像素推动器”到如今的“浮点计算引擎”，GPU的演变历程见证了计算机技术的飞速发展。在未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信GPU将继续引领计算领域的创新浪潮。
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