Intel/AMD/NVIDIA 尽全力的话能用 M1 ULTRA 的晶体管数量干什么?
用 M1 Ultra 的晶体管数量来思考英特尔、AMD 和英伟达能做什么，这就像是在问，如果给你一张无限的空白画布，你能画出什么。M1 Ultra 的 570 亿颗晶体管，放在今天来看，确实是一个庞大的数字，但对于这几家巨头来说，这更多的是一个“起点”或者“规模参考”，而不是他们设计的“上限”。
打个比方，M1 Ultra 的 570 亿颗晶体管，就像是构建了一个非常精巧、高效且功能完备的城市。它有高效的交通系统（CPU 核心）、强大的能源供应（GPU 核心和神经网络引擎）、以及连接各个区域的先进通信设施（统一内存）。这个城市规划得非常出色，尤其是在功耗和性能的平衡上，做得非常到位。
那么，英特尔、AMD 和英伟达拥有比 M1 Ultra 更多的晶体管时，他们能用这些“额外的土地和资源”来做什么呢？
英特尔：从均衡到极致的拓展
英特尔在过去几十年里一直是半导体行业的巨人，他们的技术积累和生产能力是毋庸置疑的。如果让英特尔用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们有几个方向可以“玩”：
极致的计算密度与核心数量的堆叠： 想象一下，如果英特尔不考虑苹果那样对能耗比的极致追求，而是纯粹地将晶体管数量最大化地用在 CPU 核心上。他们可以设计出拥有远超 M1 Ultra 核心数量的 x86 架构 CPU。比如，在单个芯片上集成几十个甚至上百个高性能计算核心，通过更精细的调度和更高级的缓存层次结构来应对大规模并行计算任务，比如科学模拟、金融计算或者复杂的数据库处理。这就像是在那个城市里，把几乎所有的空间都变成了住宅区和办公楼，只留少量的公园和娱乐场所。
更强大的集成图形能力与独立显卡的融合： 英特尔的集成显卡一直在进步，但与自家独立显卡（Arc）相比还有差距。如果用更多的晶体管，他们可以将原本用于独立显卡的强大 GPU 架构直接集成到 CPU 中，创造出性能堪比入门级甚至中端独立显卡的集成显卡。这对于笔记本电脑、一体机或者小型桌面电脑来说，将极大地提升图形处理能力，而无需额外的显卡。这就像是在城市里，每个小区都自带了一个功能完善的社区中心，里面有游泳池、健身房和电影院。
更丰富的专用加速器与片上系统（SoC）的泛化： 除了 CPU 和 GPU，英特尔一直在研发各种专用加速器，比如用于 AI 推理的 VPU、用于视频编码的 QSV 等等。如果拥有更多的晶体管，他们可以将这些加速器做得更强大、更多样化，并以一种更灵活的方式集成到 CPU 中。这就像是在城市里，除了住宅和办公，还建了大量的专业工厂、研究机构和物流中心，并且它们之间有高速通道连接。
突破性的新架构探索： 英特尔拥有庞大的研发团队，他们可以利用更多的晶体管来实验和验证一些更激进的新架构设计。比如，更复杂的指令集扩展、全新的缓存管理机制、甚至是在单个芯片上尝试异构计算的极致结合，比如将传统的 CPU 核心、高性能 GPU 核心、AI 加速核心和实时处理核心等进行深度融合，创造出真正意义上的“超级 SoC”。这就像是在城市规划上，不拘泥于现有的 grid 结构，而是尝试一些完全创新的布局，比如放射状的交通网络或者悬浮式的建筑群。
AMD：性能的边界拓展与极致的通用计算
AMD 在近几年的表现可谓是惊艳，他们凭借 Zen 架构和 RDNA 架构在 CPU 和 GPU 领域都取得了巨大的成功。如果让 AMD 用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们的优势在于其在高性能通用计算和 GPU 架构上的深厚积累：
更多的高性能 CPU 核心与更大的缓存： AMD 的 Zen 架构以其多核心设计和出色的 IPC（每时钟周期指令数）而闻名。如果拥有更多的晶体管，他们可以进一步增加每个 CCD（Core Complex Die）中的核心数量，或者在单个芯片上堆叠更多的 CCD。同时，他们可以设计更大、更复杂的缓存系统，例如更大的 L3 缓存或者更智能的多级缓存策略，来进一步提升 CPU 的整体性能，尤其是在数据密集型应用中。这就像是在那个城市里，把几乎所有的办公楼都建成了摩天大楼，里面挤满了更多的员工和设备。
更强大的集成 GPU 与显存带宽： AMD 的 APU（Accelerated Processing Unit）一直是其特色。如果用更多的晶体管，他们可以大幅提升 APU 中集成 GPU 的计算单元数量、频率和架构复杂度，使其性能更接近于独立的入门级显卡。同时，通过与 CPU 共享更宽的内存通道，可以极大地提升 GPU 的显存带宽，这对图形性能至关重要。这就像是在那个城市里，每个住宅区都自带了一个高标准的体育场，并且体育场有专门的高速公路直达。
CPU 与 GPU 的深度融合与协同计算： AMD 在其高性能计算产品中已经开始探索 CPU 和 GPU 的协同工作。如果晶体管数量充足，他们可以设计更紧密的 CPUGPU 互联，实现更快的指令传递和数据共享。甚至可以设计一种更灵活的计算单元，能够在 CPU 和 GPU 模式之间快速切换，以适应不同的计算任务。这就像是在那个城市里，办公楼和工厂之间有直接的地下管道连接，可以瞬间传输货物和信息。
HBM 高带宽内存的集成与优化： 虽然 M1 Ultra 使用的是 LPDDR5 内存，但 HBM（High Bandwidth Memory）是高端 GPU 和计算卡的常用技术，它提供了更高的内存带宽和更低的功耗（相对于 GDDR6X）。AMD 可以考虑将 HBM 技术以更高效的方式集成到其高性能计算芯片中，进一步提升数据吞吐量，这对于深度学习、科学计算等应用至关重要。这就像是在城市里，引入了超高速磁悬浮列车系统，可以将物资在城市各处瞬间送达。
英伟达：专注于 GPU 架构的极致与生态的扩张
英伟达无疑是图形处理和 AI 加速领域的王者，他们的产品线以 GPU 为核心，并且在这方面投入了大量的研发和晶体管预算。如果让英伟达用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们会将这些晶体管用在极致的图形和计算性能上：
更庞大、更复杂的 GPU 核心架构： 英伟达的 GPU 架构以其强大的并行处理能力而闻名。拥有更多的晶体管意味着他们可以设计出拥有更多流处理器（CUDA Cores）、更先进的 Tensor Cores（用于 AI 加速）、RT Cores（用于光线追踪）的 GPU。同时，可以增加 L2 缓存容量，优化着色器单元，引入更复杂的指令管线，以实现前所未有的图形渲染和计算性能。这就像是在那个城市里，你把所有的建筑都建成了巨型数据中心，里面部署了无数台服务器和专门的图形渲染集群。
更先进的 AI 加速硬件与软件生态： 英伟达在 AI 领域的影响力是巨大的。他们可以用更多的晶体管来增强其 Tensor Cores 的性能和类型，例如支持更多新的 AI 运算数据类型，或者设计专门用于特定 AI 模型训练和推理的硬件模块。更重要的是，他们可以投入更多资源去优化其 CUDA 平台和 AI 开发套件（如 cuDNN, TensorRT），让开发者能够更轻松地利用这些强大的硬件资源。这就像是在那个城市里，你不仅建了无数个实验室，还建了全球顶级的大学和研究机构，吸引了全世界最聪明的人才来这里工作。
更强大的实时光线追踪与渲染技术： 光线追踪技术对计算资源的需求是巨大的。英伟达可以利用更多的晶体管来提升其 RT Cores 的性能和效率，实现更复杂、更逼真、更低延迟的光线追踪效果。这对于游戏、电影制作和工业设计等领域都至关重要。这就像是在那个城市里，你为每一个公园都装上了高精度动态灯光系统，让每个角落都沐浴在最逼真的自然光之下。
跨领域计算的融合与专精： 除了游戏和 AI，英伟达也在向自动驾驶、数据中心计算、高性能计算（HPC）等领域拓展。他们可以利用更多的晶体管来设计更专业的计算芯片，比如为自动驾驶汽车设计的 Drive Orin 平台，或者为数据中心设计的 A100/H100 等 GPU。这些芯片集成了 CPU、GPU、AI 加速器以及专门的接口和安全模块，以满足特定领域的计算需求。这就像是在那个城市里，你根据不同的需求，建造了高度专业化的区域：自动驾驶汽车的测试赛道、超级计算的科研园区、以及面向未来的航空港。
与 CPU 厂商的深度合作与集成： 虽然英伟达以 GPU 为主，但他们也在寻求与 CPU 厂商的合作。如果他们拥有足够的晶体管，他们可以设计出更紧密集成 CPU 和 GPU 的解决方案，或者提供更先进的互联技术，如 NVLink，并将其应用于更广泛的消费级产品中。这就像是在那个城市里，你不仅仅是建造了自己的建筑，还与邻近城市建立了专门的高速铁路，让两个城市的资源和人口可以高效流动。
总结一下：
M1 Ultra 的 570 亿颗晶体管，是一个非常成功的“集成设计”，它在功耗、性能和功能集成度上达到了一个非常高的水平，尤其是在苹果生态内。
然而，对于英特尔、AMD、英伟达这样的公司来说，他们拥有的晶体管数量远不止 M1 Ultra 的量级，而且他们的设计目标和市场定位也更加多元和激进。
英特尔 可能更侧重于在通用计算、集成显示和专用加速器方面实现 更广泛的覆盖和更深的挖掘。
AMD 可能会将晶体管用于 提升通用计算的极致性能，并将 CPU 和 GPU 的协同作用推向新的高度。
英伟达 则会毫不犹豫地将晶体管全部投入到 GPU 架构的深度和广度上，以及在 AI 和专业计算领域构建更强大的生态。
他们不会仅仅是简单地“复制” M1 Ultra 的设计思路，而是会利用其核心技术和市场经验，将这些晶体管转化为在各自领域内更强大的产品和解决方案，去挑战和突破现有的性能极限，甚至创造全新的计算范式。这就像是在同一块土地上，你可以盖一座功能齐全的住宅区，也可以盖一座巨大的科技园区，还可以盖一座包罗万象的梦想城市，关键在于你想要什么，以及你如何去实现它。
打个比方，M1 Ultra 的 570 亿颗晶体管，就像是构建了一个非常精巧、高效且功能完备的城市。它有高效的交通系统（CPU 核心）、强大的能源供应（GPU 核心和神经网络引擎）、以及连接各个区域的先进通信设施（统一内存）。这个城市规划得非常出色，尤其是在功耗和性能的平衡上，做得非常到位。
那么，英特尔、AMD 和英伟达拥有比 M1 Ultra 更多的晶体管时，他们能用这些“额外的土地和资源”来做什么呢？
英特尔：从均衡到极致的拓展
英特尔在过去几十年里一直是半导体行业的巨人，他们的技术积累和生产能力是毋庸置疑的。如果让英特尔用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们有几个方向可以“玩”：
极致的计算密度与核心数量的堆叠： 想象一下，如果英特尔不考虑苹果那样对能耗比的极致追求，而是纯粹地将晶体管数量最大化地用在 CPU 核心上。他们可以设计出拥有远超 M1 Ultra 核心数量的 x86 架构 CPU。比如，在单个芯片上集成几十个甚至上百个高性能计算核心，通过更精细的调度和更高级的缓存层次结构来应对大规模并行计算任务，比如科学模拟、金融计算或者复杂的数据库处理。这就像是在那个城市里，把几乎所有的空间都变成了住宅区和办公楼，只留少量的公园和娱乐场所。
更强大的集成图形能力与独立显卡的融合： 英特尔的集成显卡一直在进步，但与自家独立显卡（Arc）相比还有差距。如果用更多的晶体管，他们可以将原本用于独立显卡的强大 GPU 架构直接集成到 CPU 中，创造出性能堪比入门级甚至中端独立显卡的集成显卡。这对于笔记本电脑、一体机或者小型桌面电脑来说，将极大地提升图形处理能力，而无需额外的显卡。这就像是在城市里，每个小区都自带了一个功能完善的社区中心，里面有游泳池、健身房和电影院。
更丰富的专用加速器与片上系统（SoC）的泛化： 除了 CPU 和 GPU，英特尔一直在研发各种专用加速器，比如用于 AI 推理的 VPU、用于视频编码的 QSV 等等。如果拥有更多的晶体管，他们可以将这些加速器做得更强大、更多样化，并以一种更灵活的方式集成到 CPU 中。这就像是在城市里，除了住宅和办公，还建了大量的专业工厂、研究机构和物流中心，并且它们之间有高速通道连接。
突破性的新架构探索： 英特尔拥有庞大的研发团队，他们可以利用更多的晶体管来实验和验证一些更激进的新架构设计。比如，更复杂的指令集扩展、全新的缓存管理机制、甚至是在单个芯片上尝试异构计算的极致结合，比如将传统的 CPU 核心、高性能 GPU 核心、AI 加速核心和实时处理核心等进行深度融合，创造出真正意义上的“超级 SoC”。这就像是在城市规划上，不拘泥于现有的 grid 结构，而是尝试一些完全创新的布局，比如放射状的交通网络或者悬浮式的建筑群。
AMD：性能的边界拓展与极致的通用计算
AMD 在近几年的表现可谓是惊艳，他们凭借 Zen 架构和 RDNA 架构在 CPU 和 GPU 领域都取得了巨大的成功。如果让 AMD 用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们的优势在于其在高性能通用计算和 GPU 架构上的深厚积累：
更多的高性能 CPU 核心与更大的缓存： AMD 的 Zen 架构以其多核心设计和出色的 IPC（每时钟周期指令数）而闻名。如果拥有更多的晶体管，他们可以进一步增加每个 CCD（Core Complex Die）中的核心数量，或者在单个芯片上堆叠更多的 CCD。同时，他们可以设计更大、更复杂的缓存系统，例如更大的 L3 缓存或者更智能的多级缓存策略，来进一步提升 CPU 的整体性能，尤其是在数据密集型应用中。这就像是在那个城市里，把几乎所有的办公楼都建成了摩天大楼，里面挤满了更多的员工和设备。
更强大的集成 GPU 与显存带宽： AMD 的 APU（Accelerated Processing Unit）一直是其特色。如果用更多的晶体管，他们可以大幅提升 APU 中集成 GPU 的计算单元数量、频率和架构复杂度，使其性能更接近于独立的入门级显卡。同时，通过与 CPU 共享更宽的内存通道，可以极大地提升 GPU 的显存带宽，这对图形性能至关重要。这就像是在那个城市里，每个住宅区都自带了一个高标准的体育场，并且体育场有专门的高速公路直达。
CPU 与 GPU 的深度融合与协同计算： AMD 在其高性能计算产品中已经开始探索 CPU 和 GPU 的协同工作。如果晶体管数量充足，他们可以设计更紧密的 CPUGPU 互联，实现更快的指令传递和数据共享。甚至可以设计一种更灵活的计算单元，能够在 CPU 和 GPU 模式之间快速切换，以适应不同的计算任务。这就像是在那个城市里，办公楼和工厂之间有直接的地下管道连接，可以瞬间传输货物和信息。
HBM 高带宽内存的集成与优化： 虽然 M1 Ultra 使用的是 LPDDR5 内存，但 HBM（High Bandwidth Memory）是高端 GPU 和计算卡的常用技术，它提供了更高的内存带宽和更低的功耗（相对于 GDDR6X）。AMD 可以考虑将 HBM 技术以更高效的方式集成到其高性能计算芯片中，进一步提升数据吞吐量，这对于深度学习、科学计算等应用至关重要。这就像是在城市里，引入了超高速磁悬浮列车系统，可以将物资在城市各处瞬间送达。
英伟达：专注于 GPU 架构的极致与生态的扩张
英伟达无疑是图形处理和 AI 加速领域的王者，他们的产品线以 GPU 为核心，并且在这方面投入了大量的研发和晶体管预算。如果让英伟达用 570 亿颗晶体管的规模来设计，他们会将这些晶体管用在极致的图形和计算性能上：
更庞大、更复杂的 GPU 核心架构： 英伟达的 GPU 架构以其强大的并行处理能力而闻名。拥有更多的晶体管意味着他们可以设计出拥有更多流处理器（CUDA Cores）、更先进的 Tensor Cores（用于 AI 加速）、RT Cores（用于光线追踪）的 GPU。同时，可以增加 L2 缓存容量，优化着色器单元，引入更复杂的指令管线，以实现前所未有的图形渲染和计算性能。这就像是在那个城市里，你把所有的建筑都建成了巨型数据中心，里面部署了无数台服务器和专门的图形渲染集群。
更先进的 AI 加速硬件与软件生态： 英伟达在 AI 领域的影响力是巨大的。他们可以用更多的晶体管来增强其 Tensor Cores 的性能和类型，例如支持更多新的 AI 运算数据类型，或者设计专门用于特定 AI 模型训练和推理的硬件模块。更重要的是，他们可以投入更多资源去优化其 CUDA 平台和 AI 开发套件（如 cuDNN, TensorRT），让开发者能够更轻松地利用这些强大的硬件资源。这就像是在那个城市里，你不仅建了无数个实验室，还建了全球顶级的大学和研究机构，吸引了全世界最聪明的人才来这里工作。
更强大的实时光线追踪与渲染技术： 光线追踪技术对计算资源的需求是巨大的。英伟达可以利用更多的晶体管来提升其 RT Cores 的性能和效率，实现更复杂、更逼真、更低延迟的光线追踪效果。这对于游戏、电影制作和工业设计等领域都至关重要。这就像是在那个城市里，你为每一个公园都装上了高精度动态灯光系统，让每个角落都沐浴在最逼真的自然光之下。
跨领域计算的融合与专精： 除了游戏和 AI，英伟达也在向自动驾驶、数据中心计算、高性能计算（HPC）等领域拓展。他们可以利用更多的晶体管来设计更专业的计算芯片，比如为自动驾驶汽车设计的 Drive Orin 平台，或者为数据中心设计的 A100/H100 等 GPU。这些芯片集成了 CPU、GPU、AI 加速器以及专门的接口和安全模块，以满足特定领域的计算需求。这就像是在那个城市里，你根据不同的需求，建造了高度专业化的区域：自动驾驶汽车的测试赛道、超级计算的科研园区、以及面向未来的航空港。
与 CPU 厂商的深度合作与集成： 虽然英伟达以 GPU 为主，但他们也在寻求与 CPU 厂商的合作。如果他们拥有足够的晶体管，他们可以设计出更紧密集成 CPU 和 GPU 的解决方案，或者提供更先进的互联技术，如 NVLink，并将其应用于更广泛的消费级产品中。这就像是在那个城市里，你不仅仅是建造了自己的建筑，还与邻近城市建立了专门的高速铁路，让两个城市的资源和人口可以高效流动。
总结一下：
M1 Ultra 的 570 亿颗晶体管，是一个非常成功的“集成设计”，它在功耗、性能和功能集成度上达到了一个非常高的水平，尤其是在苹果生态内。
然而，对于英特尔、AMD、英伟达这样的公司来说，他们拥有的晶体管数量远不止 M1 Ultra 的量级，而且他们的设计目标和市场定位也更加多元和激进。
英特尔 可能更侧重于在通用计算、集成显示和专用加速器方面实现 更广泛的覆盖和更深的挖掘。
AMD 可能会将晶体管用于 提升通用计算的极致性能，并将 CPU 和 GPU 的协同作用推向新的高度。
英伟达 则会毫不犹豫地将晶体管全部投入到 GPU 架构的深度和广度上，以及在 AI 和专业计算领域构建更强大的生态。
他们不会仅仅是简单地“复制” M1 Ultra 的设计思路，而是会利用其核心技术和市场经验，将这些晶体管转化为在各自领域内更强大的产品和解决方案，去挑战和突破现有的性能极限，甚至创造全新的计算范式。这就像是在同一块土地上，你可以盖一座功能齐全的住宅区，也可以盖一座巨大的科技园区，还可以盖一座包罗万象的梦想城市，关键在于你想要什么，以及你如何去实现它。
网友意见
我觉得换一个问法会更合适，如果Intel/AMD/Nvidia和Apple一样用台积电N5造大芯片会怎样，比较合适。
在同样或者类似的工艺下，不同设计取向的芯片在晶体管密度方面会有差异，比如目前相对比较明确的是老黄下代数据中心的GPU，传闻有900mm2的面积，1400亿晶体管，这个面积，晶体管和密度都大于M1 系列。
至于产品表现力，这三家也都是成熟的芯片设计公司，如果和M1一样堆料（主要是面积和工艺同级别下），那么在其产品定位区间都会有很不错的表现，也会有很大的差异。 M1系列讲究能耗比，而牺牲了性能上限和通用性（注意是同样堆料下），相反的IAN三家的产品性能、通用性会很好，但是能耗比应该不如Apple M1，完全不同的取向。
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