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后摩尔定律时代的最后一块拼图?

摩尔定律在 CPU 上已经不那么起效了,台式电脑销量下降的情况下,GPU 的销售量也出现了减少,似乎也没人那么在乎摩尔定律了。如今,NVIDIA 在 GPU 市场中占主导地位,拥有超过 70% 的市场份额。在过去一年中,随着其芯片新应用的诞生,其股市价格几乎翻了三倍。

前段时间,NVIDIA 公布了 2016 年第三季度财报,净利润竟然比去年同期增长 120%。NVIDIA CEO 黄仁勋说,NVIDIA 正在经历从一个图形芯片公司到人工智能平台搭建者的转型。公司依然在为笔记本电脑和游戏用 PC 以及虚拟现实头盔提供图形芯片,但是,过去十年 NVIDIA 付出很多努力,以将此前只用于图像中的 GPU 技术用到更多更普遍的领域中,NVIDIA 现在也在为深度学习神经网络、自动驾驶汽车和一些新的设备提供计算能力。

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在很多新兴计算场景下,GPU 被挖掘出了比以往更多的潜力,如 GPU 已经证明了其擅长于训练深层神经网络。量子计算目前已经有了原始原型,但可以预计,在量子计算实用化之前 GPGPU (GPU 通用计算) 将是计算能力的主要增长点。

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经过尝试,我发现即使在我的手机和平板电脑这样的移动平台上,在一个分形计算中 GPU 也较 CPU 有若干个数量级的效率提升。

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现有 GPU 的底层设计适用于图像处理而不是通用计算,GPU 的局限性导致了程序员只能以特定的方式对数据进行组合,以最有效的利用芯片。而目前 GPU 的多样性远超 CPU,光供应商就有 NVIDIA,AMD,高通等。对 GPU 编程的方式更是五花八门,如主要用于图像处理的 Shader (GLSL, HLSL, CG 等),用于 GPGPU 的 CUDA, OpenCL, DirectCompute 等。技术的版图中,隐隐感觉到尚缺少那么一块统一,并简化 GPGPU 编程的软件拼图碎片。

 

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