AI计算，为什么要用GPU？

今天这篇文章，我们继续来聊聊芯片。

在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。

数字芯片，还可以进一步细分，分为：逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元(MCU)。

存储芯片和MCU以后再介绍，今天小枣君重点讲讲逻辑芯片。

逻辑芯片，其实说白了就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路，可以实现运算与逻辑判断功能，是最常见的芯片之一。

大家经常听说的CPU、GPU、FPGA、ASIC，全部都属于逻辑芯片。而现在特别火爆的AI，用到的所谓“AI芯片”，也主要是指它们。

CPU(中央处理器)

先说说大家最熟悉的CPU，英文全称Central Processing Unit，中央处理器。

CPU

但凡是个人都知道，CPU是计算机的心脏。

现代计算机，都是基于1940年代诞生的冯·诺依曼架构。在这个架构中，包括了运算器(也叫逻辑运算单元，ALU)、控制器(CU)、存储器、输入设备、输出设备等组成部分。

冯·诺依曼架构

数据来了，会先放到存储器。然后，控制器会从存储器拿到相应数据，再交给运算器进行运算。运算完成后，再把结果返回到存储器。

这个流程，还有一个更有逼格的叫法：“Fetch(取指)-Decode(译码)- Execute(执行)-Memory Access(访存)-Write Back(写回)”。

大家看到了，运算器和控制器这两个核心功能，都是由CPU负责承担的。

具体来说，运算器(包括加法器、减法器、乘法器、除法器)，负责执行算术和逻辑运算，是真正干活的。控制器，负责从内存中读取指令、解码指令、执行指令，是指手画脚的。

除了运算器和控制器之外，CPU还包括时钟模块和寄存器(高速缓存)等组件。

时钟模块负责管理CPU的时间，为CPU提供稳定的时基。它通过周期性地发出信号，驱动CPU中的所有操作，调度各个模块的工作。

寄存器是CPU中的高速存储器，用于暂时保存指令和数据。它的CPU与内存(RAM)之间的“缓冲”，速度比一般的内存更快，避免内存“拖累”CPU的工作。

寄存器的容量和存取性能，可以影响CPU到对内存的访问次数，进而影响整个系统的效率。后面我们讲存储芯片的时候，还会提到它。

CPU一般会基于指令集架构进行分类，包括x86架构和非x86架构。x86基本上都是复杂指令集(CISC)，而非x86基本为精简指令集(RISC)。

PC和大部分服务器用的是x86架构，英特尔和AMD公司占据主导地位。非x86架构的类型比较多，这些年崛起速度很快，主要有ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。以后会专门介绍。

GPU(图形处理器)

再来看看GPU。

GPU是显卡的核心部件，英文全名叫Graphics Processing Unit，图形处理单元(图形处理器)。