从像素驱动器到计算巨头的转变：GPU的崛起与变革
在过去的几十年里，计算领域的格局发生了翻天覆地的变化。曾经，CPU和其他专用处理器几乎包揽了所有的计算任务，而显卡的存在仅仅是为了加速Windows和应用程序中2D形状的绘制速度，除此之外别无他用。然而，时光荏苒，到了今天，GPU已经崛起成为业界最具影响力的芯片之一。颇具讽刺意味的是，如今图形芯片的功能已经远远超越了图形处理的范畴，机器学习和高性能计算领域对GPU的处理能力有着严重的依赖。让我们一起探索这款单芯片是如何从一个不起眼的像素推动器演变成一个强大的浮点计算引擎的。
让我们回到20世纪90年代末，那时的高性能计算领域，包括超级计算机的科学工作、标准服务器上的数据处理以及工作站上的工程和设计任务，完全依赖于两种类型的CPU：一是专为单一目的而设计的专用处理器，二是来自AMD、IBM或Intel的现成芯片。ASCIRed超级计算机是1997年左右最强大的超级计算机之一，由9,632个IntelPentiumIIOverdriveCPU组成。每个单元的运行频率为333MHz，该系统的理论峰值计算性能略高于3.2TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）。
在那个时代，CPU一直拥有单独的电路来对整数和浮点数执行逻辑运算。然而，为了达到万亿次浮点运算级别的处理能力，需要数千个CPU，所有这些都需要大量RAM和硬盘存储的支持。这是因为机器的数学要求越来越高，为了准确地建模和模拟现象，需要更多的维度，并且数学上升到向量、矩阵和张量的领域。
1997年，Intel通过名为MMX的技术扩展更新了PentiumCPU系列，这是一组利用内核内部八个附加寄存器的指令。每个都被设计为存储一到四个整数值。该系统允许处理器同时执行跨多个数字的一条指令，这种方法被称为SIMD（SingleInstruction,MultipleData）。一年后，AMD推出了自己的版本，名为3DNow！。它的性能尤其优越，因为寄存器可以存储浮点值。又过了一年，英特尔才在MMX中解决这个问题，并在PentiumIII中引入了SSE（StreamingSIMDExtensions）。
随着日历进入新千年，高性能计算机的设计者可以使用能够有效处理矢量数学的标准处理器。一旦扩展到数千个，这些处理器就可以同样出色地管理矩阵和张量。尽管取得了这一进步，超级计算机世界仍然青睐旧的或专用的芯片，因为这些新的扩展并不是专门为此类任务而设计的。对于另一种快速普及的处理器来说，GPU也是如此，它比AMD或Intel的任何CPU都更擅长SIMD工作。
从像素驱动器到计算巨头的转变GPU的崛起与变革
在图形处理器的早期，CPU处理构成场景的三角形的计算。然而，像素的着色和纹理完全由GPU处理，并且这项工作的许多方面都涉及矢量数学。随着时间的推移，GPU的计算能力得到了极大的提升，它们开始承担起越来越多的计算任务，而不仅仅是图形处理。如今，GPU已经成为人工智能、深度学习、大数据分析等领域不可或缺的计算引擎。
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