80核架构与硅光芯片即将到来

作为计算市场的三驾马车，Intel、NVIDIA与AMD都有雄心勃勃的未来计划。NVIDIA一再否认外界对于其将进入x86市场的推测，而强调GPU将取代CPU、成为计算系统中重要的处理芯片，同时NVIDIA不断与软件业界合作、推动CUDA通用平台成为事实的标准。AMD则祭出Fusion混合计算概念，将CPU和图形技术完美地进行整合，实现一体化计算。而作为行业的领袖，Intel在处理器市场维持惯有强势的同时，还宣布了Larrabee高并行处理器，试图打造一套基于x86的通用计算和高端图形平台─但这仅是Intel新一轮技术革命的开始：光传输与万亿次计算计划才是Intel未来的远期目标。

Intel“万亿级计算”与GPU通用计算大不相同

利用效率更高的处理器来完成高并行浮点计算是计算工业的共识。这类计算遍布3D游戏渲染、电影特效制作、高清视频处理、虚拟现实、生物计算(比如DNA配序)、气象模拟、太空探索等，它们所处理的数据是单精度浮点或双精度浮点，具有高并行度、彼此相互独立的特点。

上个世纪90年代，3dfx的Voodoo显卡为PC打开了3D渲染大门，NVIDIA则开拓了独立的GPU时代。之后，3D渲染便由效率更高的GPU来完成，而其它高并行计算一般属于专业领域，不可能发展出一一对应的专用芯片，所以这类任务通常都交给超级计算机处理，但这些特殊的计算机里往往装载了数千颗强大的处理器。

伴随着时间的推移，GPU拥有越来越强大的浮点性能，统一渲染架构又赋予了GPU更强的灵活性。在NVIDIA的推动下，GPU进入通用计算领域，尤其是在这些高并行处理应用中表现出卓越的性能。但GPU本身架构不够灵活，如果要让GPU能够执行这些计算任务，用户必须重新编制它们的软件，不仅难度大，而且用途较为狭窄。

图1 万亿次计算将为PC用户带来超乎想象的体验

早在2007年，Intel就提出万亿级计算将进入桌面的构想，并同时设立了一个雄心勃勃的“万亿级计算(Tera-scale computing)”远期项目。与GPU通用加速不同，万亿次计算同时针对桌面和专业应用，它将为PC用户带来超乎想象的体验：

●你在观看体育节目的同时，计算机视觉软件可以将体育节目中数十万个视频帧挖掘出来，并总结成一小段视频─若利用现有的计算平台，那么需要花费数小时方可完成，而万亿级计算平台几乎可以实时完成这些任务。

●实现用户与虚拟环境的高度整合，比如未来的游戏可以利用多个摄像头识别你与你的动作，接着提取出骨骼模型，利用光线追踪技术创建出高度逼真的虚拟模型，让你成为虚拟游戏里面的“真实角色”─这项任务现在只能离线处理，但是通过万亿级处理器，我们就能够实时完成。

●在很短的时间内，也许只是十多分钟，将几十年来值得珍藏的照片和家庭录像编辑成一段几分钟的节目，然后在家庭成员的生日聚会上播放。

●创建基于网络的虚拟办公室和虚拟企业，企业可以没有任何实体办公点，但在网络空间中，大家能以真实面貌高效协作。

当然，万亿级计算还将有更多的可能性：面向智能汽车和设备的人工智能(AI)；针对建模、虚拟化、物理模拟和医疗培训的虚拟现实(VR)；以及其它仍属于科幻小说范畴的超前应用；可以预见，万亿级计算将拥有无限可能。