计算机在设立之初，便需要考虑到它的架构！
林奇最初在这点的选择上很是草率，因为在他看来，只要切合计算快速即可。
像是曾经挖某不可名状之物的工具，矿老板们选择的不是当前那些动辄上万的CPU芯片，反而选择的是显卡！
原价不过几千一万的家用游戏显卡，甚至因此导致整个DIY市场的显卡价格被哄抬上天！
当时林奇也差点看傻眼，因为发生了一件这些年来他都没见过的奇迹。
家用电子产品，买了用了几年，还能升值？
一张显卡，居然还成了投资品？
一切都源于只要售价能够覆盖电费，那么那些矿老板便会继续选择使用。
而微处理器与显卡，一者CPU（中央处理器），一者GPU（图形处理器）。
它们的大不相同，都来自于设计目标的不一样，正对着不同的使用场景。
CPU需要足够强大的通用性，来处理不同的数据类型，同时还需要复杂的逻辑判断，这又引入了大量的分支跳转与结构处理。
所以CPU的结构才如此复杂，也让想要复刻的林奇脑瓜子生疼！
然而，显卡需要面对的不过是承担输出显示图形的任务，重点在于游戏与图形设计方向，因此它要处理的类型高度统一，是那种相互没有依赖的大规模数据，而本身又是一个不会被打断的纯净计算环境。
这不就是仪式？
这不就是法术？
一理通而百理明，最初的林奇所构想的微处理器时，脑海里绝对有考虑过类似的一幕，但是他脑海深处，绝对有过另一种幻想！
诸如可以让微处理分担其他的任务，替他思考，替他完成其他类型的决策，甚至帮助他完成法术设计等等各方面复杂的任务。
然而，现在都不需要！
这还真的应了曾经的那句顺口溜，三千预算进卡吧，加钱加到九万八！
人，最难的便是了解到自己到底需要什么，到底又要放弃什么。
曾经他前世在买房时，预算便是处于那种不尴不尬的局面，如果他太穷，那便老老实实地买小户型甚至老破小，半边纠结都不带，偏偏林奇当时预算与月供能力又能朝上凸凸一些，可又够不着那种二百平的大平层，实现一步到位那种，这也让林奇当时很是纠结一番。
而现在，他也终于彻底看懂了自己内心的诉求。
什么他都不要，他就要一个最纯粹的计算芯片！
而这不就是GPU？
整个芯片结构需要的是数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了各种高速缓存。不像是CPU不仅被缓存占据了大量空间，还要有复杂的控制逻辑和优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
林奇当即翻开脑海深处的记忆宫殿里批量扫描的芯片设计书籍，仔细翻开GPU部分，原先的10-20%的计算单元一下子被提升至80-90%占比。
原先CPU也确实有强大的ALU(算术运算单元），能够在很少的时钟周期完成算术运算，想双精度浮点运算的加减乘数，都只需要几个始终周期而已，而CPU的时钟周期，已经到了几G赫兹的恐怖地步，也就是一秒内的运算周期，是十的九次方级别。
理想总是很美好，这也是林奇痴迷CPU的关键点。
然而，相比较起来，GPU则基于大规模吞吐量来设计，ALU模块极多而缓存极少，甚至缓存的作用只是为了管理线程而服务，如果多个线程需要一个数据，那么缓存便会合并这些访问，然后再去访问储存数据。
世面上的CPU再多核也不会超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件。、
而GPU的核数远超，像是NVIDIA Fermi便有512个核。
每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。
因此比起擅长逻辑控制串行运算，更加通用的CPU而言，GPU反而擅长大规模的并发计算。
应用场景也更为苛刻——密码破解、图像处理，并行计算这些。
所以才成为矿机之源。
哎！
林奇忍不住叹息。
他还是先入为主了！
就如同油车和电车，曾经林奇也无比瞧不起电车，绝对它没有油门的轰鸣，一点都没有机械美感，可直到他正式开上这么一回，才明白到零延时的电门响应与单踏板控制是多么顺滑的事情。
CPU的工作是傻乎乎，是计算量大而没有半点计算含量，就单纯的重复计算。
就好比如果有一个工作要上亿次计算简单的加减乘除一样，而这些计算相互间独立没有规律，那么一群小学生的效率，绝对比一位大教授来的迅捷。
想到这里，林奇也不禁大骂自己傻乎乎地拍了拍脑门！
法术不就是这种应用场景？
他之前到底是猪油蒙了心还是哪里想不开。
多快好省，人海战术，这么简单的原理他都忘了？
就好比他曾经还无比奇怪，以为密码破解器是攻破软件的深层逻辑，直接编译出内在的密码，后来才知道，所谓破解不过是用无数常用的密码去碾压一会。
因此这种“ppnn13%dkstFeb.1st”（娉娉袅袅十三余，豆蔻梢头二月初）才能够扛得起各种破解打击。
GPU这种简单而精简重复的架构，反而方便他开发复制。
最初GPU的设计出现之基，便是为了视频游戏而生，乃至后来也都是为了视频与游戏市场而不断升级。
它们最初为了解决的问题，都是对三维游戏里的海量数据进行相同操作，诸如对每个顶点进行坐标变换，然后根据同样的光照模型计算颜色。
这不就是法术数据进行重复的计算，不断收敛到精准？
慢慢地，林奇整个心神都沉浸了下来，开始翻阅着GPU构架的书籍，重新梳理起自己新的处理器设计蓝图。
梦想照进现实，仅仅一步之遥。
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