如果现在的CPU不集成核心显卡，将雕刻显卡的空间用于CPU是否能增强CPU的性能？
一个非常有趣的问题，它触及到了现代处理器设计的核心矛盾之一：资源分配。假设我们真的能剥离CPU中的集成显卡（iGPU），并将这部分宝贵的物理空间、功耗和设计精力投入到CPU核心本身，这会对CPU性能带来怎样的改变？这不仅仅是“一块地多了就能盖更多楼”那么简单，而是涉及架构、功耗、散热、市场定位等一系列复杂因素。
iGPU占用的“空间”到底有多大？
首先，我们要明白集成显卡在CPU里占用的不仅仅是“物理空间”。它是一整个功能单元，包含：
渲染核心（Execution Units/Shaders）： 这是iGPU最核心的部分，负责并行处理图形渲染任务。
纹理映射单元（TMUs）、光栅操作单元（ROPs）： 用于处理纹理、混合颜色等图形相关操作。
显存控制器/缓存： 尽管iGPU共享系统内存，但它有自己的缓存和控制器逻辑来高效访问内存。
视频编解码引擎： 如H.264、H.265、VP9等硬件解码器，虽然不直接参与图形渲染，但也是iGPU的一部分。
显示控制器： 管理输出接口（HDMI、DisplayPort等）。
其他配套逻辑： 包括电源管理单元、时钟生成等，用于协同工作。
这些单元加起来，在现代先进工艺下，确实能占据CPU芯片上相当可观的一部分面积。尤其是一些性能更强的iGPU，其核心数量、缓存大小都会增加，占用面积也随之增大。举个例子，Intel的锐龙系列APU，其GPU部分就占据了相当大的比例。
将这部分空间“还给”CPU，会发生什么？
如果我们将这部分设计、晶体管、功耗和冷却需求“还给”CPU核心，理论上可以从以下几个方面增强CPU性能：
1. 增加CPU核心数量 (More Cores)：
可能性： 这是最直接也是最显而易见的好处。一块更大的芯片面积，可以容纳更多的CPU核心。
影响： 对于多线程优化良好的应用（如视频编辑、3D渲染、科学计算、大型游戏中的一些后台任务），更多的核心意味着更强的并行处理能力，整体性能会显著提升。
限制： 并非所有应用都能很好地利用大量核心。许多游戏和一些专业软件仍然受限于单核性能或对核心数量的扩展性有限。另外，核心数量的增加也并非线性提升性能，还会遇到同步、缓存一致性等瓶颈。
2. 增加CPU核心的内部规模/复杂度 (Larger/More Complex Cores)：
可能性： 即使不增加核心数量，可以将现有的CPU核心做得“更强壮”。
具体做法：
更大的缓存： 增加L1、L2甚至共享的L3缓存容量。更大的缓存能存储更多数据和指令，减少CPU访问速度慢得多的内存的次数，从而提高指令执行效率和降低延迟。对于缓存敏感的程序，效果会非常明显。
更宽的执行单元： 加宽CPU的指令流水线，增加乱序执行（OutofOrder Execution）窗口大小，增加执行单元（如ALU、FPU）的数量和并行度。这意味着CPU可以在一个时钟周期内处理更多的指令。
更先进的预测单元： 改进分支预测器，使其更准确，减少因预测错误导致的流水线停顿。
更高效的内存控制器： 优化内存访问路径，提高内存带宽和降低延迟。
影响： 这种增强对于单核性能至关重要，能显著提升游戏、大多数日常应用、以及对指令级并行性要求高的工作负载的性能。
3. 提升CPU的频率 (Higher Clock Speeds)：
可能性： iGPU通常会占用相当大的功率和产生热量。移除它，理论上可以为CPU核心提供更多的功率预算和更好的散热空间。
影响： 更大的功率和更好的散热意味着CPU可以运行在更高的时钟频率上，或者在相同的功耗下有更高的睿频能力。更高的频率是直接提升单核和整体性能的有效手段。
限制： 频率提升也受限于CPU本身的微架构和工艺极限。过高的频率会带来功耗和发热的平方级增长，以及更复杂的时序设计问题。
4. 优化功耗管理和散热设计 (Improved Power/Thermal Management)：
可能性： iGPU是一个独立的、通常功耗不低的单元。移除它可以简化整个芯片的功耗管理和散热设计。
影响： 整个芯片的功耗更容易控制，设计团队可以更专注于为CPU核心提供稳定的、充足的电力，或者在同等功耗下实现更高的性能。散热方面，可以设计更集中、更有效的散热方案，避免GPU部分对CPU散热产生干扰。
这是否是“稳赚不赔”的买卖？不一定！
虽然听起来很美好，但将iGPU的空间“还给”CPU也并非绝对是优点。我们需要考虑以下几个方面：
市场定位和用户需求的多样性：
iGPU并非鸡肋： 集成显卡对于大量非游戏玩家、预算有限的用户、或者笔记本电脑来说，是非常重要的。它们提供了基本的图形输出能力，甚至可以处理一些轻度图形任务和视频加速，省去了购买独立显卡的开销。
“全能型”CPU的吸引力： Intel的酷睿系列（特别是非K系列）和AMD的APU，正是因为集成了iGPU，才成为了许多用户的首选。它们提供了一站式的解决方案，方便用户搭建系统。如果CPU不带iGPU，就必须搭配独立显卡，这会增加成本和复杂性。
“无核显”CPU的市场： 当然，也存在纯粹为追求极致CPU性能而取消iGPU的CPU，比如Intel的F系列（无集显但有集显的型号）和AMD的非APU系列（如Ryzen 5 5600X，虽然也有偶尔集成的型号，但通常是指那些不带iGPU的版本）。这些CPU往往定位高端，针对有独立显卡的用户。
设计和验证的复杂度：
CPU核心的复杂性： CPU核心本身就已经非常复杂了，其前端、后端、乱序执行、缓存层次结构、分支预测等都需要大量的晶体管和精巧的设计。要将GPU的晶体管“缝合”进去并使其与CPU核心完美协同，需要极其复杂的设计和验证过程。
异构计算的趋势： 现代计算越来越走向异构，即CPU、GPU、NPU（神经网络处理单元）等协同工作。完全抛弃GPU可能与这种趋势背道而驰。未来的CPU设计可能不是简单地“去掉GPU”，而是如何更好地将CPU和GPU集成，甚至将GPU的部分功能抽象出来，让CPU能够更有效地利用它们。
功耗和散热的平衡：
CPU本身也是耗能大户： 即使去掉了iGPU，CPU核心的功耗和发热依然是巨大的挑战。增加核心数量或提高频率都会进一步推高功耗和发热。这可能导致需要更强大的散热器和主板供电，反而增加了整体使用成本和复杂度。
GPU的“高效性”： 在某些特定任务上，GPU的并行处理能力远超CPU。如果把GPU的区域强行塞给CPU，CPU可能依然无法高效完成这些任务，反而不如将GPU设计得更强，并通过特定的总线和技术与其协同工作。
举例分析：
Intel的酷睿系列（非F系列） vs AMD的Ryzen系列（非APU系列）： Intel早年主打集显的性能，希望提供一个无需独显的通用平台。AMD后来凭借Ryzen系列在CPU性能上追赶甚至超越，同时APU系列在集显性能上表现出色，在中低端市场占据了很大份额。
Intel的酷睿F系列或AMD的无集显型号： 这些CPU就像是“我们把iGPU的空间省下来了，你有独立显卡，那你买这个就更划算了”。它们在CPU性能上可能在同系列中略有优势（或者更确切地说，是制造商愿意把更多资源投入到CPU部分）。
结论：
如果将现在的CPU不集成的核心显卡所占用的空间、功耗和设计资源全部用于CPU核心本身，大概率会增强CPU的原始计算性能，尤其是在多线程应用和单核性能方面。
CPU核心数量可能增加： 允许容纳更多的核心，提升并行处理能力。
CPU核心的单核性能可能提升： 通过更大的缓存、更宽的执行单元、更高效的预测等方式。
CPU核心的频率可能提高： 由于功耗和散热预算的释放。
然而，这种改变会极大地改变产品的市场定位和用户群体。它将使得CPU变得更加“纯粹”和“专业化”，失去了对大量预算有限、不需要独立显卡的用户群体的吸引力。
现代处理器设计是一个权衡和取舍的过程。集成显卡的存在，并非全是为了图形性能，更多的是为了提供一个成本效益高、功能全面的计算平台。将这些资源完全投入CPU，就像是制造了一辆只有高性能引擎而没有轮子和车身的赛车，它在直线加速上可能很强，但在实际应用场景中可能就显得非常局限。
未来的趋势可能是更智能的异构集成，而不是简单的“全有”或“全无”。例如，让CPU能更有效地调用GPU的特定功能，或者将某些AI加速单元集成进来，而不是将GPU的部分完全剥离。所以，这个问题更像是一个“如果当初……现在会怎样？”的哲学探讨，在实际的芯片设计中，更注重的是如何在有限的资源下，满足最广泛的用户需求。
iGPU占用的“空间”到底有多大？
首先，我们要明白集成显卡在CPU里占用的不仅仅是“物理空间”。它是一整个功能单元，包含：
渲染核心（Execution Units/Shaders）： 这是iGPU最核心的部分，负责并行处理图形渲染任务。
纹理映射单元（TMUs）、光栅操作单元（ROPs）： 用于处理纹理、混合颜色等图形相关操作。
显存控制器/缓存： 尽管iGPU共享系统内存，但它有自己的缓存和控制器逻辑来高效访问内存。
视频编解码引擎： 如H.264、H.265、VP9等硬件解码器，虽然不直接参与图形渲染，但也是iGPU的一部分。
显示控制器： 管理输出接口（HDMI、DisplayPort等）。
其他配套逻辑： 包括电源管理单元、时钟生成等，用于协同工作。
这些单元加起来，在现代先进工艺下，确实能占据CPU芯片上相当可观的一部分面积。尤其是一些性能更强的iGPU，其核心数量、缓存大小都会增加，占用面积也随之增大。举个例子，Intel的锐龙系列APU，其GPU部分就占据了相当大的比例。
将这部分空间“还给”CPU，会发生什么？
如果我们将这部分设计、晶体管、功耗和冷却需求“还给”CPU核心，理论上可以从以下几个方面增强CPU性能：
1. 增加CPU核心数量 (More Cores)：
可能性： 这是最直接也是最显而易见的好处。一块更大的芯片面积，可以容纳更多的CPU核心。
影响： 对于多线程优化良好的应用（如视频编辑、3D渲染、科学计算、大型游戏中的一些后台任务），更多的核心意味着更强的并行处理能力，整体性能会显著提升。
限制： 并非所有应用都能很好地利用大量核心。许多游戏和一些专业软件仍然受限于单核性能或对核心数量的扩展性有限。另外，核心数量的增加也并非线性提升性能，还会遇到同步、缓存一致性等瓶颈。
2. 增加CPU核心的内部规模/复杂度 (Larger/More Complex Cores)：
可能性： 即使不增加核心数量，可以将现有的CPU核心做得“更强壮”。
具体做法：
更大的缓存： 增加L1、L2甚至共享的L3缓存容量。更大的缓存能存储更多数据和指令，减少CPU访问速度慢得多的内存的次数，从而提高指令执行效率和降低延迟。对于缓存敏感的程序，效果会非常明显。
更宽的执行单元： 加宽CPU的指令流水线，增加乱序执行（OutofOrder Execution）窗口大小，增加执行单元（如ALU、FPU）的数量和并行度。这意味着CPU可以在一个时钟周期内处理更多的指令。
更先进的预测单元： 改进分支预测器，使其更准确，减少因预测错误导致的流水线停顿。
更高效的内存控制器： 优化内存访问路径，提高内存带宽和降低延迟。
影响： 这种增强对于单核性能至关重要，能显著提升游戏、大多数日常应用、以及对指令级并行性要求高的工作负载的性能。
3. 提升CPU的频率 (Higher Clock Speeds)：
可能性： iGPU通常会占用相当大的功率和产生热量。移除它，理论上可以为CPU核心提供更多的功率预算和更好的散热空间。
影响： 更大的功率和更好的散热意味着CPU可以运行在更高的时钟频率上，或者在相同的功耗下有更高的睿频能力。更高的频率是直接提升单核和整体性能的有效手段。
限制： 频率提升也受限于CPU本身的微架构和工艺极限。过高的频率会带来功耗和发热的平方级增长，以及更复杂的时序设计问题。
4. 优化功耗管理和散热设计 (Improved Power/Thermal Management)：
可能性： iGPU是一个独立的、通常功耗不低的单元。移除它可以简化整个芯片的功耗管理和散热设计。
影响： 整个芯片的功耗更容易控制，设计团队可以更专注于为CPU核心提供稳定的、充足的电力，或者在同等功耗下实现更高的性能。散热方面，可以设计更集中、更有效的散热方案，避免GPU部分对CPU散热产生干扰。
这是否是“稳赚不赔”的买卖？不一定！
虽然听起来很美好，但将iGPU的空间“还给”CPU也并非绝对是优点。我们需要考虑以下几个方面：
市场定位和用户需求的多样性：
iGPU并非鸡肋： 集成显卡对于大量非游戏玩家、预算有限的用户、或者笔记本电脑来说，是非常重要的。它们提供了基本的图形输出能力，甚至可以处理一些轻度图形任务和视频加速，省去了购买独立显卡的开销。
“全能型”CPU的吸引力： Intel的酷睿系列（特别是非K系列）和AMD的APU，正是因为集成了iGPU，才成为了许多用户的首选。它们提供了一站式的解决方案，方便用户搭建系统。如果CPU不带iGPU，就必须搭配独立显卡，这会增加成本和复杂性。
“无核显”CPU的市场： 当然，也存在纯粹为追求极致CPU性能而取消iGPU的CPU，比如Intel的F系列（无集显但有集显的型号）和AMD的非APU系列（如Ryzen 5 5600X，虽然也有偶尔集成的型号，但通常是指那些不带iGPU的版本）。这些CPU往往定位高端，针对有独立显卡的用户。
设计和验证的复杂度：
CPU核心的复杂性： CPU核心本身就已经非常复杂了，其前端、后端、乱序执行、缓存层次结构、分支预测等都需要大量的晶体管和精巧的设计。要将GPU的晶体管“缝合”进去并使其与CPU核心完美协同，需要极其复杂的设计和验证过程。
异构计算的趋势： 现代计算越来越走向异构，即CPU、GPU、NPU（神经网络处理单元）等协同工作。完全抛弃GPU可能与这种趋势背道而驰。未来的CPU设计可能不是简单地“去掉GPU”，而是如何更好地将CPU和GPU集成，甚至将GPU的部分功能抽象出来，让CPU能够更有效地利用它们。
功耗和散热的平衡：
CPU本身也是耗能大户： 即使去掉了iGPU，CPU核心的功耗和发热依然是巨大的挑战。增加核心数量或提高频率都会进一步推高功耗和发热。这可能导致需要更强大的散热器和主板供电，反而增加了整体使用成本和复杂度。
GPU的“高效性”： 在某些特定任务上，GPU的并行处理能力远超CPU。如果把GPU的区域强行塞给CPU，CPU可能依然无法高效完成这些任务，反而不如将GPU设计得更强，并通过特定的总线和技术与其协同工作。
举例分析：
Intel的酷睿系列（非F系列） vs AMD的Ryzen系列（非APU系列）： Intel早年主打集显的性能，希望提供一个无需独显的通用平台。AMD后来凭借Ryzen系列在CPU性能上追赶甚至超越，同时APU系列在集显性能上表现出色，在中低端市场占据了很大份额。
Intel的酷睿F系列或AMD的无集显型号： 这些CPU就像是“我们把iGPU的空间省下来了，你有独立显卡，那你买这个就更划算了”。它们在CPU性能上可能在同系列中略有优势（或者更确切地说，是制造商愿意把更多资源投入到CPU部分）。
结论：
如果将现在的CPU不集成的核心显卡所占用的空间、功耗和设计资源全部用于CPU核心本身，大概率会增强CPU的原始计算性能，尤其是在多线程应用和单核性能方面。
CPU核心数量可能增加： 允许容纳更多的核心，提升并行处理能力。
CPU核心的单核性能可能提升： 通过更大的缓存、更宽的执行单元、更高效的预测等方式。
CPU核心的频率可能提高： 由于功耗和散热预算的释放。
然而，这种改变会极大地改变产品的市场定位和用户群体。它将使得CPU变得更加“纯粹”和“专业化”，失去了对大量预算有限、不需要独立显卡的用户群体的吸引力。
现代处理器设计是一个权衡和取舍的过程。集成显卡的存在，并非全是为了图形性能，更多的是为了提供一个成本效益高、功能全面的计算平台。将这些资源完全投入CPU，就像是制造了一辆只有高性能引擎而没有轮子和车身的赛车，它在直线加速上可能很强，但在实际应用场景中可能就显得非常局限。
未来的趋势可能是更智能的异构集成，而不是简单的“全有”或“全无”。例如，让CPU能更有效地调用GPU的特定功能，或者将某些AI加速单元集成进来，而不是将GPU的部分完全剥离。所以，这个问题更像是一个“如果当初……现在会怎样？”的哲学探讨，在实际的芯片设计中，更注重的是如何在有限的资源下，满足最广泛的用户需求。
网友意见
如果现在的CPU不集成核心显卡，将雕刻显卡的空间用于CPU是否能增强CPU的性能？
在翻知乎的问题之中看到了一个答案中贴出的CPU图，其中核心显卡模块占了很大的一块，而核心显卡本身性能羸弱，【对于一部分高性能追求者而言毫无作用】，是否可以利用大批分配于核显的空间分配给CPU的雕刻，以增强其性能呢？
个人估计80%-90%的用户不需要独显。集显是最佳选择。
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