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黃仁勛:CPU性能擴(kuò)展速度下降,處理密集型應(yīng)用應(yīng)得到加速

2024年6月3日 07:01  新浪科技  

6月2日晚間消息,NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在臺(tái)灣大學(xué)綜合體育館發(fā)表現(xiàn)場(chǎng)主題演講,黃仁勛演講中表示,計(jì)算機(jī)行業(yè)在中央處理器(CPU)上運(yùn)行的引擎,其性能擴(kuò)展速度已經(jīng)大大降低。然而,我們必須做的計(jì)算量,仍然在以指數(shù)級(jí)的速度翻倍。

在黃仁勛看來,如果我們需要處理的數(shù)據(jù)繼續(xù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),但處理的性能卻沒有提升,我們將經(jīng)歷計(jì)算膨脹和計(jì)算成本的提升。他指出,有一種更好的方法增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的處理性能,那便是通過計(jì)算機(jī)增強(qiáng)CPU提供加速工作,通過專用處理器做得更好。

“現(xiàn)在,隨著CPU擴(kuò)展速度放緩,最終基本停止,我們應(yīng)該加快讓每一個(gè)處理密集型應(yīng)用程序都得到加速,每個(gè)數(shù)據(jù)中心也肯定會(huì)得到加速,加速計(jì)算是非常明智的,這是很普通的常識(shí)。”黃仁勛表示。

他指出,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是一門完全可以并行操作的學(xué)科。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、物理模擬、組合優(yōu)化、圖形處理、數(shù)據(jù)庫(kù)處理,以及深度學(xué)習(xí)中非常著名的線性代數(shù),許多類型的算法都非常適合通過并行處理來加速。因此,英偉達(dá)通過為CPU添加專用的輔助處理器,來實(shí)現(xiàn)了對(duì)于密集型應(yīng)用程序的加速。

“由于這兩個(gè)處理器可以并行工作,它們都是自治的,具有更多獨(dú)立的值,我們可以將100個(gè)單位的時(shí)間加速到1個(gè)單位的時(shí)間,速度快得令人難以置信!秉S仁勛表示。

編 輯:高靖宇
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