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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nvidiafermi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“ppn”(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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