为啥不把 内存GPU 显存都集成到 CPU里?
把内存、GPU和显存都集成到CPU里，这个想法听起来很吸引人，就像把所有能想到的好东西都塞进一个更小的盒子里。然而，现实情况远比这复杂，主要有以下几个原因导致目前我们看到的还是CPU、独立显卡和独立内存的组合：
1. 技术可行性与物理限制：
工艺制程的矛盾： CPU、GPU、内存（DRAM）以及显存（GDDR）它们各自最擅长的制造工艺是不同的。
CPU： 需要极致的计算能力和逻辑处理能力，追求高时钟频率、复杂的指令集、大量的缓存以及复杂的并行处理单元（核心）。其制造工艺更侧重于提升每秒百万条指令数（MIPS）或每秒浮点运算次数（FLOPS）。
GPU： 专注于大规模并行计算，拥有成千上万个相对简单的核心，用于同时处理大量数据点。它对带宽和吞吐量要求极高，并且需要处理图形渲染相关的特定指令和纹理单元。
内存（DRAM）： 主要的挑战在于密度和速度。需要存储大量数据，同时访问速度要够快，但其电路设计和存储单元（电容）的原理与CPU/GPU的逻辑门完全不同。它的功耗和发热控制也与CPU/GPU有区别。
显存（GDDR）： 是专门为GPU设计的，目标是在极高的频率下提供极大的带宽，以满足图形渲染对海量纹理、帧缓冲等数据的快速存取需求。其设计也与DRAM有所不同，更侧重带宽而非延迟。
将这些截然不同的工艺需求硬塞到同一个芯片上，就像试图用一种模具同时制造出锋利的刀刃、柔软的面团和易碎的玻璃。即使理论上可以尝试，也会带来巨大的设计和制造难度，而且很可能在任何一方面都无法做到最好。
散热的巨大挑战： CPU和GPU都是高功耗、高发热的组件。将它们集成在一起，再加上高带宽的内存，其集成的总功耗将非常惊人。即使是现在最高端的CPU和GPU，它们自身就需要庞大的散热解决方案（风扇、散热片、甚至水冷）。如果将它们打包到一个封装里，发热量将是巨大的，极难有效散热。一旦散热跟不上，性能会急剧下降，甚至损坏芯片。
信号完整性问题： 当数据在不同组件之间高速传输时，信号的完整性至关重要。集成度越高，信号传输的路径越短，但同时相互之间的干扰也越大。CPU、GPU、内存和显存之间存在巨大的数据交换量，需要极高的频率和稳定性。在一个芯片上集成这么多高速、高带宽的组件，信号干扰和串扰的问题会变得非常棘手，需要非常精密的信号处理技术来解决，这会大大增加设计复杂度和成本。
2. 性能与成本的权衡：
专长优化 vs. 通用化： 目前的分离式设计让每个组件都能根据自身特点进行极致优化。CPU的逻辑设计、GPU的并行计算架构、内存的存取速度和带宽，它们各自的研发团队和技术路线都是高度专业化的。
如果你把GPU的核心塞进CPU里，它可能无法达到独立GPU在并行计算能力、显存带宽和渲染指令支持上的高度。
如果你把内存控制器也集成进去，可能在内存容量、速度和稳定性上也会受到限制，无法支持现在大型游戏和专业应用对内存的需求。
成本的爆炸式增长： 高端CPU、高端GPU、大容量内存和高速显存都是成本高昂的组件。将它们全部集成到一个芯片上，意味着整个芯片的良率（合格率）会急剧下降。任何一个部分的设计或制造出现问题，整个芯片就报废了。这会导致单颗芯片的成本呈指数级增长，远远超出目前的市场接受度。
可升级性与灵活性丧失： 目前的分离式设计提供了极大的灵活性。你可以根据自己的需求升级CPU、GPU或内存，而不需要更换整个主板。如果你把所有东西都集成在一起，一旦其中一个组件过时或损坏，你就必须更换整个“CPUGPU内存”大 paket，这将是非常昂贵的。
3. 市场需求与产品定位：
不同用户的需求不同：
普通用户/办公用户： 对图形性能要求不高，更关心CPU的运算能力和内存的容量。集成显卡（iGPU）足以满足他们的需求。
游戏玩家/专业设计师： 需要强大的GPU性能和高显存带宽，同时对CPU和内存也有一定要求。他们更愿意购买高性能的独立显卡。
服务器/数据中心： 对计算密度、内存容量和显卡（用于AI训练等）的集成度有特殊需求，但他们倾向于选择更模块化、更易于扩展的解决方案。
将所有东西集成在一起，很可能无法同时满足所有用户的需求。要做出一个“啥都行”的集成芯片，很可能最终“啥都不精”。
产品细分与差异化： 厂商通过提供不同级别的CPU、GPU和内存组合，来满足不同细分市场的需求，并实现产品差异化。
入门级集成显卡（低功耗，满足日常使用）。
中高端集成显卡（集成在CPU中，性能优于入门级，但仍无法与独立显卡媲美）。
独立显卡（为追求极致图形性能的用户设计）。
高端CPU（强调计算能力）。
各种规格的内存和显存。
这种产品线的细分能够让不同层级的消费者都能找到适合自己的产品。
4. 历史发展与技术演进：
集成显卡（iGPU）的出现： 事实上，把GPU的部分功能集成到CPU里早就实现了，这就是我们常说的“集成显卡”（iGPU）。它允许CPU的核心和GPU的核心共享一部分晶体管和内存通道，大大降低了入门级电脑的成本和功耗。但即便如此，其性能也远不及独立显卡。
APU和HSA的概念： AMD曾经大力推广其APU（Accelerated Processing Unit）以及HSA（Heterogeneous System Architecture）概念，试图更紧密地集成CPU和GPU，共享内存，提高数据传输效率。这种尝试在一定程度上是朝着你所说的方向前进，但依然存在上述的散热、功耗和工艺瓶颈。而且，高性能需求的用户仍然会选择独立显卡。
Chiplet（小芯片）技术的兴起： 近年来，一种新的趋势是通过“小芯片”（Chiplet）技术将不同的功能模块（如CPU核心、I/O控制器、GPU核心）分别制造，然后再通过高速互联技术将它们封装在一起。这种方式能够更好地克服工艺制程的限制，降低良率问题，并提高设计的灵活性。例如，AMD的Ryzen处理器和Intel的部分新一代处理器就采用了类似的技术。这可以说是一种“部分集成”，但依然保留了不同功能模块的独立封装和制造。
总结来说，把内存、GPU和显存都集成到CPU里，理论上看似美好，但受限于当前的物理定律、工程技术、成本控制以及市场需求等多种因素，在实际操作中会遇到难以逾越的障碍。
目前的解决方案是一种平衡，即通过集成显卡满足低端需求，通过独立显卡满足高端需求，同时CPU本身也在不断优化其计算能力和能效比。未来随着技术的进步，我们会看到更多“混合”或“集成”的解决方案，但完全将所有组件打包成一个“超级芯片”的可能性，至少在短期内是微乎其微的。
1. 技术可行性与物理限制：
工艺制程的矛盾： CPU、GPU、内存（DRAM）以及显存（GDDR）它们各自最擅长的制造工艺是不同的。
CPU： 需要极致的计算能力和逻辑处理能力，追求高时钟频率、复杂的指令集、大量的缓存以及复杂的并行处理单元（核心）。其制造工艺更侧重于提升每秒百万条指令数（MIPS）或每秒浮点运算次数（FLOPS）。
GPU： 专注于大规模并行计算，拥有成千上万个相对简单的核心，用于同时处理大量数据点。它对带宽和吞吐量要求极高，并且需要处理图形渲染相关的特定指令和纹理单元。
内存（DRAM）： 主要的挑战在于密度和速度。需要存储大量数据，同时访问速度要够快，但其电路设计和存储单元（电容）的原理与CPU/GPU的逻辑门完全不同。它的功耗和发热控制也与CPU/GPU有区别。
显存（GDDR）： 是专门为GPU设计的，目标是在极高的频率下提供极大的带宽，以满足图形渲染对海量纹理、帧缓冲等数据的快速存取需求。其设计也与DRAM有所不同，更侧重带宽而非延迟。
将这些截然不同的工艺需求硬塞到同一个芯片上，就像试图用一种模具同时制造出锋利的刀刃、柔软的面团和易碎的玻璃。即使理论上可以尝试，也会带来巨大的设计和制造难度，而且很可能在任何一方面都无法做到最好。
散热的巨大挑战： CPU和GPU都是高功耗、高发热的组件。将它们集成在一起，再加上高带宽的内存，其集成的总功耗将非常惊人。即使是现在最高端的CPU和GPU，它们自身就需要庞大的散热解决方案（风扇、散热片、甚至水冷）。如果将它们打包到一个封装里，发热量将是巨大的，极难有效散热。一旦散热跟不上，性能会急剧下降，甚至损坏芯片。
信号完整性问题： 当数据在不同组件之间高速传输时，信号的完整性至关重要。集成度越高，信号传输的路径越短，但同时相互之间的干扰也越大。CPU、GPU、内存和显存之间存在巨大的数据交换量，需要极高的频率和稳定性。在一个芯片上集成这么多高速、高带宽的组件，信号干扰和串扰的问题会变得非常棘手，需要非常精密的信号处理技术来解决，这会大大增加设计复杂度和成本。
2. 性能与成本的权衡：
专长优化 vs. 通用化： 目前的分离式设计让每个组件都能根据自身特点进行极致优化。CPU的逻辑设计、GPU的并行计算架构、内存的存取速度和带宽，它们各自的研发团队和技术路线都是高度专业化的。
如果你把GPU的核心塞进CPU里，它可能无法达到独立GPU在并行计算能力、显存带宽和渲染指令支持上的高度。
如果你把内存控制器也集成进去，可能在内存容量、速度和稳定性上也会受到限制，无法支持现在大型游戏和专业应用对内存的需求。
成本的爆炸式增长： 高端CPU、高端GPU、大容量内存和高速显存都是成本高昂的组件。将它们全部集成到一个芯片上，意味着整个芯片的良率（合格率）会急剧下降。任何一个部分的设计或制造出现问题，整个芯片就报废了。这会导致单颗芯片的成本呈指数级增长，远远超出目前的市场接受度。
可升级性与灵活性丧失： 目前的分离式设计提供了极大的灵活性。你可以根据自己的需求升级CPU、GPU或内存，而不需要更换整个主板。如果你把所有东西都集成在一起，一旦其中一个组件过时或损坏，你就必须更换整个“CPUGPU内存”大 paket，这将是非常昂贵的。
3. 市场需求与产品定位：
不同用户的需求不同：
普通用户/办公用户： 对图形性能要求不高，更关心CPU的运算能力和内存的容量。集成显卡（iGPU）足以满足他们的需求。
游戏玩家/专业设计师： 需要强大的GPU性能和高显存带宽，同时对CPU和内存也有一定要求。他们更愿意购买高性能的独立显卡。
服务器/数据中心： 对计算密度、内存容量和显卡（用于AI训练等）的集成度有特殊需求，但他们倾向于选择更模块化、更易于扩展的解决方案。
将所有东西集成在一起，很可能无法同时满足所有用户的需求。要做出一个“啥都行”的集成芯片，很可能最终“啥都不精”。
产品细分与差异化： 厂商通过提供不同级别的CPU、GPU和内存组合，来满足不同细分市场的需求，并实现产品差异化。
入门级集成显卡（低功耗，满足日常使用）。
中高端集成显卡（集成在CPU中，性能优于入门级，但仍无法与独立显卡媲美）。
独立显卡（为追求极致图形性能的用户设计）。
高端CPU（强调计算能力）。
各种规格的内存和显存。
这种产品线的细分能够让不同层级的消费者都能找到适合自己的产品。
4. 历史发展与技术演进：
集成显卡（iGPU）的出现： 事实上，把GPU的部分功能集成到CPU里早就实现了，这就是我们常说的“集成显卡”（iGPU）。它允许CPU的核心和GPU的核心共享一部分晶体管和内存通道，大大降低了入门级电脑的成本和功耗。但即便如此，其性能也远不及独立显卡。
APU和HSA的概念： AMD曾经大力推广其APU（Accelerated Processing Unit）以及HSA（Heterogeneous System Architecture）概念，试图更紧密地集成CPU和GPU，共享内存，提高数据传输效率。这种尝试在一定程度上是朝着你所说的方向前进，但依然存在上述的散热、功耗和工艺瓶颈。而且，高性能需求的用户仍然会选择独立显卡。
Chiplet（小芯片）技术的兴起： 近年来，一种新的趋势是通过“小芯片”（Chiplet）技术将不同的功能模块（如CPU核心、I/O控制器、GPU核心）分别制造，然后再通过高速互联技术将它们封装在一起。这种方式能够更好地克服工艺制程的限制，降低良率问题，并提高设计的灵活性。例如，AMD的Ryzen处理器和Intel的部分新一代处理器就采用了类似的技术。这可以说是一种“部分集成”，但依然保留了不同功能模块的独立封装和制造。
总结来说，把内存、GPU和显存都集成到CPU里，理论上看似美好，但受限于当前的物理定律、工程技术、成本控制以及市场需求等多种因素，在实际操作中会遇到难以逾越的障碍。
目前的解决方案是一种平衡，即通过集成显卡满足低端需求，通过独立显卡满足高端需求，同时CPU本身也在不断优化其计算能力和能效比。未来随着技术的进步，我们会看到更多“混合”或“集成”的解决方案，但完全将所有组件打包成一个“超级芯片”的可能性，至少在短期内是微乎其微的。
网友意见
有啊, 树莓派就是, RAM是摞在CPU上面的. 右边的小芯片是USB hub加以太网.
x86么... 如果intel想搞, 肯定是能搞出来的.
想起来了, Intel还真搞过, Galileo和Edison. 其中Edison集成了500M的Atom CPU, 1G RAM和4G eMMC, wifi, 蓝牙等等. 不过只是核心板, 要跑起来还得配底板.
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