在看了不到两张纸后,这位大佬感觉自己的三观都被重新刷新了一遍。
按耐不住自己心中的激动,这位大佬马上拿着这几张纸跑出门外,找到了一群人来看这张纸上所写的内容。
于是在这个研究所里出现了一个神奇的情况,一群人围着一张纸看。
而且这群人的身份还不低。
就这样,一群大佬在围观陆乘风的cpu设计图后都表示自己老了。
“这是cpu的设计图?”
最开始拿出这章设计图的大佬:“对,就是cpu。”
“不过这看着为什么这么像gpu?”
“哎,好像还真是,散热风扇都在上头了。”
众人再将这张图纸拿到自己的面前仔细看着。
这一看,还真是gpu。
也就是陆乘风画了两个图,一个是cpu,而另一个就是gpu。
而cpu和gpu的工作流程和物理结构大致是类似的,相比于cpu而言,gpu的工作更为单一。
不过在大多数的个人计算机中,gpu仅仅是用来绘制图像的。
如果cpu想画一个二维图形,只需要发个指令给gpu,gpu就可以迅速计算出该图形的所有像素,并且在显示器上指定位置画出相应的图形。
但是由于gpu会产生大量的热量,所以通常显卡上都会有独立的散热装置。
cpu有强大的算术运算单元,可以在很少的时钟周期内完成算术计算。
同时,有很大的缓存可以保存很多数据在里面。
此外,还有复杂的逻辑控制单元,当程序有多个分支的时候,通过提供分支预测的能力来降低延时。
gpu是基于大的吞吐量设计,有很多的算术运算单元和很少的缓存。
同时gpu支持大量的线程同时运行,如果他们需要访问同一个数据,缓存会合并这些访问,自然会带来延时的问题。
尽管有延时,但是因为其算术运算单元的数量庞大,因此能够达到一个非常大的吞吐量的效果。
显然,因为cpu有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元,因此它非常擅长逻辑控制、串行的运算。
相比较而言,gpu因为有大量的算术运算单元,因此可以同时执行大量的计算工作,它所擅长的是大规模的并发计算,计算量大但是没有什么技术含量,而且要重复很多次。
这样一说,我们利用gpu来提高程序运算速度的方法就显而易见了。
使用cpu来做复杂的逻辑控制,用gpu来做简单但是量大的算术运算,就能够大大地提高程序的运行速度。
这就是陆乘风为什么会画两张图的原因。
到时候等到cpu和gpu的数量都够了,在直接搞出一台超算来。
直接无敌。
“这个cpu的结构还是硅的,不过它的内部连接方式和各种结构的组成都和普通的cpu不一样。”
其中一位大佬扶了扶眼镜,双目闪着光芒:“这很有研究价值啊!”那
这一语使得周围的人都齐齐的朝那张图纸看去,漏出来一个不怀好意笑容。
而此时在仓库里正在剪辑视频的陆乘风打了一个喷嚏,感到自己后背发凉,一股凉气直窜脑门。
上次有这种感觉的还是在梦里看到那个巨型守卫机器人的时候。
“错觉,都是错觉。”陆乘风呵呵笑了两声,接着剪辑视频。
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