芯片：越來越聰明的電子大腦

不斷增長的算力需求

算力，字面意義為計算能力，更具體地說，它指的是系統處理數據、執行計算、輸出結果的能力。廣義上說，從算盤到超級計算機，都是算力的承載者。

算力這一概念與計算機的發展史緊密相連。最初的計算機十分笨重，足有幾十噸重，為了讓計算機“瘦身”，人們開始嘗試將電子元器件用一些方法聚集起來。20世紀50年代末，集成電路誕生了，它將一個電路的大量元器件集合在了一塊單晶片上，而這一載體就是赫赫有名的芯片。芯片的性能直接決定著電子設備的算力，計算機也因芯片時代的到來變得越來越強、越來越輕、越來越小。

如今，人工智能、量子計算、生物技術等領域正因一系列令人矚目的技術革新而閃耀著無與倫比的光彩，它們需要處理和分析海量數據，對算力的需求不斷增長。這就像一個積木游戲，隨著等級的提高，我們需要更多積木來搭建更復雜的模型。

更有力的“大腦”

芯片功能不一，用途不同，從日常生活中的手機到遨游太空的衛星，內部都搭載著多種類型的芯片，其中，我們最常聽說的恐怕就是CPU和GPU了。

中央處理器（Central Processing Unit，簡稱CPU），是計算機的核心部分。它負責解釋指令的功能，控制各類指令的執行過程，完成各種算術和邏輯運算。

圖形處理單元（Graphics Processing Unit，簡稱GPU）則一直搭載在顯卡之上。比起普通的CPU，它對復雜運算的解決能力更強，擅長同時進行多種小任務，被用來處理電腦游戲和動畫中的圖形。

二者的結構設計理念截然不同。出于通用的考慮，CPU的單元設計十分復雜，內核數量較大、較少，且給緩存留出了大量空間；而圖形處理的特點是對大量同類型數據進行密集的運算，所以GPU的架構更加直接，核心計算單元更小、更多、更高效。

科研人員和工程師發現，GPU的這種能力可以用來幫助解決很多復雜問題，于是，人們開始讓這個“大腦”一心多用，GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，直譯為“利用圖形處理單元進行通用計算”）應運而生。雖然本質上GPGPU仍然是GPU芯片，但它們已經被優化，用來執行更多非圖形的計算任務。

未來都市的重要一環

并行計算的超級能力

GPGPU擁有成百上千個核心單元，可以同時處理大量的數據，就像城市中的每一個交通信號燈背后都有一個智能助手。這種并行處理能力使得智能系統能夠實時分析交通數據，確保交通順暢。

快速傳遞信息的“高速公路”

GPGPU擁有極高的內存帶寬，意味著它能夠迅速讀取和寫入大量數據。因此，它能夠幫助智能系統快速處理城市各個角落可影響交通的信息，如車輛速度、行人流動、天氣狀況等，迅速做出反應，確保整個交通系統的安全、高效。

多才多藝的“超級英雄”

GPGPU不僅圖形處理能力卓越，還擁有強大的通用計算能力，這使得它能在眾多不同的領域發揮作用。無論是自動駕駛汽車的感知系統，還是交通控制中心的大數據分析，它都能夠提供強大的算力支持。

“能干”又節能

在提供高性能的同時，GPGPU還能保持較高的能效比。在執行計算任務時，它能夠以更低的能耗完成更多的工作，這對于未來的城市發展尤為重要。

想要訓練人工智能，讓它們執行更深度的學習、分析、模擬、運行，我們就需要借助先進的芯片技術，為服務人類的發展需求提供更智能、高效的解決方案，推動科技與社會的融合發展。

（責任編輯 / 牛一名 美術編輯 / 周游）