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硅基世界的阶级分工:“贵族CPU”与“平民GPU”

CPU和GPU作为目前计算机中最为核心的两个部件,到底在计算机中发挥什么样的作用,又有什么样的区别呢?


“数学教授”与“小学生”


CPU


高单核性能,低延迟。CPU相当于好几个数学教授的集合大脑,如最新的英特尔Ultra 9拥有24个核心,擅长快速解决复杂数学题。

GPU


GPU是成千上万的小学生集合,如最新的RTX5090拥有21760个CUDA核心。不擅长复杂计算,但是对于超大批量的“1+1=?”类问题,他们可以轻松完成。


硅谷双雄

CPU:通用计算的开拓者‌

1946年ENIAC的诞生开启了电子计算时代,但真正改变世界的突破发生在1971年——Intel 4004处理器问世,这颗仅有2300个晶体管的芯片让计算机走进微型化时代。从单核到多核(2005年Intel推出首款双核CPU),从4位到64位架构,CPU始终遵循"更快处理复杂任务"的进化逻辑,成为驱动计算机的"全能指挥官"。

GPU:图形革命的逆袭者‌

1999年NVIDIA GeForce 256首次定义了"GPU"概念,专为3D游戏图形渲染而生。2006年NVIDIA推出CUDA架构,让GPU突破图形领域,开启了通用计算(GPGPU)新纪元。2012年AlexNet在GPU上实现图像识别突破,直接点燃了AI革命。



1+1>2的化学反应

NVDIA和Intel这对硅谷双雄的关系堪称半导体界的“相爱相杀”。据传闻,2005年英特尔曾计划以200亿美元收购英伟达,却因董事会对GPU战略价值的误判错失良机。此后英特尔固守CPU王座,英伟达则凭借CUDA架构将GPU推向通用计算,2012年AlexNet在GPU上的突破彻底改写行业格局。

2020年后,随着AI算力需求爆炸,两家巨头从竞争走向竞合。2025年,双方关系进一步升温——消息称英伟达考虑采用英特尔18A工艺代工游戏GPU,若合作达成,将是英特尔代工业务的关键转折。



当CPU和GPU协同工作时,它们正在训练可能改变人类的AI模型,渲染着突破想象的虚拟世界,甚至模拟着宇宙的诞生。理解CPU与GPU的共舞,就是在解码这个智能时代最底层的技术诗篇。未来,这对黄金组合将继续突破物理极限,在量子计算与神经形态计算的浪潮中,书写新的计算传奇。



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