为什么说CPU的时代已经过去？

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         摘要：CPU的坠落就像童谣中的蛋头先生摔下墙头变成碎片那样，英特尔的兵马再怎么努力也无法将它复原了。

　　有几次我们差点就倒闭了。”公司创始人通常都不会谈论自己公司频临破产的经历，不过英伟达(Nvidia)的老板黄仁勋没什么理由要避忌。他的公司近来捷报频传。过去一个季度，这家开发微处理器和相关软件的公司收益增长55%，达22亿美元，股价在过去12个月几乎翻了两番。

　　英伟达的成功有很大一部分原因是人们对其生产的芯片需求增长很快。这种名为图形处理器(GPU)的芯片能让个人电脑成为快速游戏设备。不过GPU还有了新的用武之地，特别是为数据中心提供人工智能程序耗费的大量计算能力。

　　这些芯片飞涨的销量是迄今为止信息技术长期转型最显著的标志。摩尔定律放慢了脚步(不久之前这个定律还保证计算能力大约每两年会翻一番)，加之云计算和AI的快速崛起，计算的体系正趋于碎片化。这对半导体行业及业内主导企业英特尔有着深远的影响。

　　摩尔定律以英特尔创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)的名字命名。在该定律完全应验之时， 情况很简单。无论是在个人电脑(PC)还是服务器(数据中心里性能更强劲的计算机)中，名为'中央处理单元'(CPU)的一类微处理器都可处理大多数'工作负载'(各类计算任务的总称)。英特尔制造的CPU性能最为强大，因此这家公司不仅在PC处理器市场一家独大(占据约8o%的市场份额)，还几乎完全垄断了服务器的处理器市场。2016年，英特尔的收入接近6oo亿美元。

　　如今这个单极世界已开始崩溃。处理器性能提升的速度并不足以满足例如机器学习以及其他AI应用程序的需求。这些应用都需要大量的数据，消耗的数字运算能力比几年前所有数据中心加起来还要多。英特尔的客户，如谷歌、微软和其他大数据中心运营商，正在选择来自其他公司越来越专门化的处理器，而且还开始设计自己的处理器。

　　英伟达的GPU就是一个例子。这些GPU最初是设计用来运行交互式视频游戏所需的大量复杂计算。GPU有数百个专用'核心'(处理器的'大脑')并行工作，而CPU只有几个强大的核心来按顺序处理计算任务。英伟达最新的处理器拥有3584个核心，而英特尔的服务器CPU最多只有28个。

　　英伟达上次濒临倒闭是在2008至2009年全球金融危机期间，不过它也是在那时时来运转。它发现自家芯片在对冲基金和研究机构那里有了新用途，例如用来计算复杂的投资和气候模型。英伟达开发了一种被称为CUDA的编程语言，帮助其客户就不同任务为处理器编程。当云计算、大数据和AI在几年前势头渐劲时，能够满足这些需求的正是英伟达芯片。