为什么 GPU 每一代的更新性能上都有「重大突破」，而 CPU 近年来的更新换代被视为「挤牙膏」？
这是一个非常好的问题，触及了当前计算硬件发展的核心差异。GPU 和 CPU 在性能提升路径上的不同，主要源于它们的设计目标、架构演进以及市场驱动力。我们可以从以下几个方面详细阐述：
为什么 GPU 每一代更新都有「重大突破」？
GPU 的“重大突破”往往体现在以下几个方面，并且这些突破是可以被用户直观感受到的，尤其是在游戏、图形渲染和AI计算等领域：
1. 明确且单一的设计目标：大规模并行计算
GPU 的诞生与使命： GPU 最初是为了加速图形渲染而设计的。图形渲染本质上是一个高度并行的过程：屏幕上的每一个像素都需要独立地进行颜色计算、光照处理、纹理映射等操作。这需要大量的计算单元同时处理大量数据。
与 CPU 的根本区别： CPU 设计的初衷是为了通用计算，需要处理各种各样复杂、串行（逻辑顺序执行）的任务，从操作系统调度到应用程序逻辑，再到输入输出控制。因此，CPU 需要更强的单核性能、更复杂的控制逻辑、更强大的分支预测能力以及更灵活的指令集。
GPU 的“核数”优势： 为了实现大规模并行，GPU 拥有成百上千甚至上万个相对简单的处理核心（CUDA Cores/Stream Processors）。而 CPU 通常只有几个到几十个功能强大的核心。这种数量级的差异是 GPU 实现并行计算突破的基础。
2. 专门优化的架构与指令集
SIMD/SIMT 架构： GPU 的核心架构是基于单指令多数据（SIMD）或单指令多线程（SIMT）的。这意味着，GPU 可以用一条指令同时控制大量核心执行相同的操作，但处理不同的数据。这对于图形渲染（例如，计算所有像素的颜色）和通用并行计算（例如，矩阵乘法）来说是极其高效的。
为并行而生： 每一代 GPU 的架构设计都围绕着如何更高效地组织和调度这些成千上万个核心，如何更流畅地进行数据传输，以及如何加速特定的并行计算任务。例如：
更快的时钟频率和更高的 IPC (Instructions Per Clock)： 尽管核心相对简单，但通过工艺进步和架构优化，GPU 的核心频率可以很高，并且在执行相同任务时能完成更多工作。
更大的内存带宽和更快的显存： 为了喂饱庞大的计算核心，GPU 需要极高的内存带宽。每一代显存（GDDR）的提升，从速度到带宽，都是关键的突破点。
新的硬件单元和专用功能：
光线追踪核心 (RT Cores)： 专门用于加速光线追踪计算，这是图形渲染领域的一大革新，直接带来了视觉效果的飞跃。
张量核心 (Tensor Cores)： 专门用于加速矩阵乘法和卷积运算，这是深度学习 AI 计算的核心，为 AI 性能带来了指数级的提升。这些专用硬件单元是 GPU 性能“重大突破”的最直接体现。
3. 应用市场的爆发式增长与需求驱动
游戏行业的需求： 3D 游戏的画面越来越精美，对图形处理能力的要求不断提高。玩家对更流畅的帧率、更高的分辨率、更逼真的光影效果有着持续的追求。这促使 GPU 厂商不断推出性能更强的产品来满足市场需求。
AI 革命的助推： 近年来，人工智能（特别是深度学习）的爆发式增长，将 GPU 推向了新的高峰。深度学习模型训练需要海量的矩阵运算，而 GPU 的并行计算能力恰好是完成这些任务的最佳选择。AI 市场的需求极大地驱动了 GPU 在专用计算单元（如张量核心）方面的创新和性能提升。
通用计算 (GPGPU) 的崛起： 随着 CUDA、OpenCL 等通用计算接口的普及，GPU 不再局限于图形渲染，而是被广泛应用于科学计算、数据分析、密码破解等领域。这些应用对 GPU 的计算能力提出了新的要求，也进一步推动了 GPU 架构的演进。
4. 相对独立的生态系统与竞争
两家巨头的竞争： NVIDIA 和 AMD 在 GPU 市场上的激烈竞争，是推动技术快速迭代的重要动力。为了争夺市场份额，它们必须不断推出具有明显性能优势的新产品。
软件生态的支持： NVIDIA 的 CUDA 生态系统在 AI 领域形成了强大的壁垒，也吸引了大量的开发者。这种软件生态的成功反过来又激励了硬件的持续创新。
总结 GPU 的“重大突破”： GPU 的每一代更新，往往是通过引入全新的硬件加速单元（如 RT Cores, Tensor Cores），大幅提升核心数量、频率和显存带宽，以及优化其大规模并行处理架构来实现性能上的飞跃。这些突破直接面向游戏、AI 等具有巨大市场需求的应用，其性能提升是用户可以明显感知和量化的。
为什么 CPU 近年来的更新换代被视为「挤牙膏」？
相比之下，CPU 的更新迭代之所以被许多人戏称为“挤牙膏”，是因为其性能提升相对缓慢且不那么“颠覆性”。这背后同样有其深刻的原因：
1. 通用性与复杂性的代价
设计目标的多样性： CPU 需要处理的任务极其广泛，从简单的逻辑判断到复杂的浮点运算，再到内存管理和I/O控制。为了应对这种多样性，CPU 的设计需要非常复杂和通用。
单核性能的瓶颈： CPU 的核心数量虽然在增加（从早期的单核、双核到现在的 832 核甚至更多），但与 GPU 的数千个核心相比仍然非常少。这意味着 CPU 上的并行化程度远不如 GPU。因此，提升整体性能很大程度上依赖于提升单个核心的效率（IPC）和时钟频率。
IPC 的提升难度： CPU 的架构优化（如指令流水线、乱序执行、分支预测、缓存体系等）已经非常成熟。每一代在这些方面的微小改进，都可能需要大量的研发投入，但带来的IPC提升幅度往往是百分之几，而非翻倍的增长。想象一下，一个已经高度优化的引擎，想要再榨出1%的性能，需要付出巨大的努力。
时钟频率的物理限制： CPU 的时钟频率受限于物理定律，特别是功耗和散热。更高的频率意味着更高的功耗和发热，这使得在保持稳定性和可接受的散热范围内进一步提高频率变得越来越困难。
2. 摩尔定律的放缓与制程进步的挑战
制程工艺的极限： 摩尔定律（每两年芯片上的晶体管数量翻倍）在过去是驱动 CPU 性能提升的关键。但随着晶体管尺寸越来越小，量子效应、漏电等问题日益突出，制程工艺的进步速度正在放缓。
工艺成本的增加： 制造更先进的制程节点（如 7nm, 5nm, 3nm）成本极其高昂，这使得新工艺的引入需要经过更审慎的商业考量。
“制程即性能”红利的减弱： 过去，每一次制程的进步都能带来显着的频率提升和功耗降低。现在，制程进步带来的性能增益越来越依赖于架构本身的优化，而不是仅仅依靠缩小晶体管来“免费”获得。
3. 市场需求与应用场景的变化
游戏对核心数量的需求相对平缓： 虽然游戏对 CPU 的性能要求也在提高，但相比于 GPU，游戏对核心数量的敏感度没有那么高。大多数游戏仍然主要依赖于几个高性能的核心，而对更多核心的利用率相对有限。
并行化软件的普及缓慢： 与 GPU 领域（如深度学习）不同，许多传统软件和操作系统对大规模并行计算的支持仍然不够完善。即使 CPU 有很多核心，很多应用程序也无法有效地将任务分配到所有核心上执行。
多核异构的复杂性： 为了提高能效和性能，CPU 开始引入不同类型的核心（如性能核 Pcore 和能效核 Ecore）。这种异构设计虽然能带来整体效率的提升，但也增加了软件开发和调度的复杂性，用户体验上的感知可能不如 GPU 的直接性能飞跃。
4. 竞争格局与市场策略
英特尔的长期主导地位： 长期以来，英特尔在 CPU 市场占据主导地位。虽然 AMD 近年来凭借 Ryzen 系列强力反击，打破了僵局，但整体上，CPU 市场的竞争动态与 GPU 有所不同。
渐进式改进的策略： 在缺乏颠覆性技术突破的情况下，厂商更倾向于采取渐进式的改进策略，通过小步快跑的方式更新产品线，以平衡研发成本、生产良率和市场接受度。每一代 CPU 的改进可能体现在：
适度的核心数量增加。
微小的 IPC 提升和频率小幅上涨。
改进的缓存设计和内存控制器。
集成显卡性能的提升（对非独立显卡用户而言）。
能效比的优化。
总结 CPU 的“挤牙膏”： CPU 的“挤牙膏”现象，主要是由于其通用计算的复杂设计、单核性能提升的瓶颈、制程工艺进步放缓以及软件生态对大规模并行支持不足等因素造成的。每一代 CPU 的更新，更像是对现有成熟架构进行精细打磨和微调，通过小幅度的IPC提升、频率小幅上涨、核心数量增加以及能效优化来逐步提升整体性能，而缺乏 GPU 那样引入全新硬件单元所带来的“革命性”飞跃。
类比：
GPU： 就像是在建造一条超级宽的高速公路，上面可以跑无数辆车（核心）同时前进，每一代都在扩宽车道（核心数量）、提高车速（频率）、优化交通管理系统（架构）来运送海量货物（数据）。当引入了磁悬浮技术（RT Cores）或人工智能运输机器人（Tensor Cores），整体效率就有了飞跃。
CPU： 就像是在升级一辆高性能的跑车，它已经在赛道上表现非常出色。每一代都在微调发动机（IPC）、稍微提高转速（频率）、增加一些辅助功能（如自动驾驶模块）来让它跑得更快一点点。每次升级都是在现有基础上做优化，很难出现质的飞跃。
总而言之，GPU 的更新迭代是面向特定、海量并行计算场景的，其架构设计和应用需求（游戏、AI）都支持其实现跳跃式的发展。而 CPU 的更新则是在复杂、通用计算场景下的渐进式优化，受限于物理规律和架构成熟度，其性能提升更加平缓。
为什么 GPU 每一代更新都有「重大突破」？
GPU 的“重大突破”往往体现在以下几个方面，并且这些突破是可以被用户直观感受到的，尤其是在游戏、图形渲染和AI计算等领域：
1. 明确且单一的设计目标：大规模并行计算
GPU 的诞生与使命： GPU 最初是为了加速图形渲染而设计的。图形渲染本质上是一个高度并行的过程：屏幕上的每一个像素都需要独立地进行颜色计算、光照处理、纹理映射等操作。这需要大量的计算单元同时处理大量数据。
与 CPU 的根本区别： CPU 设计的初衷是为了通用计算，需要处理各种各样复杂、串行（逻辑顺序执行）的任务，从操作系统调度到应用程序逻辑，再到输入输出控制。因此，CPU 需要更强的单核性能、更复杂的控制逻辑、更强大的分支预测能力以及更灵活的指令集。
GPU 的“核数”优势： 为了实现大规模并行，GPU 拥有成百上千甚至上万个相对简单的处理核心（CUDA Cores/Stream Processors）。而 CPU 通常只有几个到几十个功能强大的核心。这种数量级的差异是 GPU 实现并行计算突破的基础。
2. 专门优化的架构与指令集
SIMD/SIMT 架构： GPU 的核心架构是基于单指令多数据（SIMD）或单指令多线程（SIMT）的。这意味着，GPU 可以用一条指令同时控制大量核心执行相同的操作，但处理不同的数据。这对于图形渲染（例如，计算所有像素的颜色）和通用并行计算（例如，矩阵乘法）来说是极其高效的。
为并行而生： 每一代 GPU 的架构设计都围绕着如何更高效地组织和调度这些成千上万个核心，如何更流畅地进行数据传输，以及如何加速特定的并行计算任务。例如：
更快的时钟频率和更高的 IPC (Instructions Per Clock)： 尽管核心相对简单，但通过工艺进步和架构优化，GPU 的核心频率可以很高，并且在执行相同任务时能完成更多工作。
更大的内存带宽和更快的显存： 为了喂饱庞大的计算核心，GPU 需要极高的内存带宽。每一代显存（GDDR）的提升，从速度到带宽，都是关键的突破点。
新的硬件单元和专用功能：
光线追踪核心 (RT Cores)： 专门用于加速光线追踪计算，这是图形渲染领域的一大革新，直接带来了视觉效果的飞跃。
张量核心 (Tensor Cores)： 专门用于加速矩阵乘法和卷积运算，这是深度学习 AI 计算的核心，为 AI 性能带来了指数级的提升。这些专用硬件单元是 GPU 性能“重大突破”的最直接体现。
3. 应用市场的爆发式增长与需求驱动
游戏行业的需求： 3D 游戏的画面越来越精美，对图形处理能力的要求不断提高。玩家对更流畅的帧率、更高的分辨率、更逼真的光影效果有着持续的追求。这促使 GPU 厂商不断推出性能更强的产品来满足市场需求。
AI 革命的助推： 近年来，人工智能（特别是深度学习）的爆发式增长，将 GPU 推向了新的高峰。深度学习模型训练需要海量的矩阵运算，而 GPU 的并行计算能力恰好是完成这些任务的最佳选择。AI 市场的需求极大地驱动了 GPU 在专用计算单元（如张量核心）方面的创新和性能提升。
通用计算 (GPGPU) 的崛起： 随着 CUDA、OpenCL 等通用计算接口的普及，GPU 不再局限于图形渲染，而是被广泛应用于科学计算、数据分析、密码破解等领域。这些应用对 GPU 的计算能力提出了新的要求，也进一步推动了 GPU 架构的演进。
4. 相对独立的生态系统与竞争
两家巨头的竞争： NVIDIA 和 AMD 在 GPU 市场上的激烈竞争，是推动技术快速迭代的重要动力。为了争夺市场份额，它们必须不断推出具有明显性能优势的新产品。
软件生态的支持： NVIDIA 的 CUDA 生态系统在 AI 领域形成了强大的壁垒，也吸引了大量的开发者。这种软件生态的成功反过来又激励了硬件的持续创新。
总结 GPU 的“重大突破”： GPU 的每一代更新，往往是通过引入全新的硬件加速单元（如 RT Cores, Tensor Cores），大幅提升核心数量、频率和显存带宽，以及优化其大规模并行处理架构来实现性能上的飞跃。这些突破直接面向游戏、AI 等具有巨大市场需求的应用，其性能提升是用户可以明显感知和量化的。
为什么 CPU 近年来的更新换代被视为「挤牙膏」？
相比之下，CPU 的更新迭代之所以被许多人戏称为“挤牙膏”，是因为其性能提升相对缓慢且不那么“颠覆性”。这背后同样有其深刻的原因：
1. 通用性与复杂性的代价
设计目标的多样性： CPU 需要处理的任务极其广泛，从简单的逻辑判断到复杂的浮点运算，再到内存管理和I/O控制。为了应对这种多样性，CPU 的设计需要非常复杂和通用。
单核性能的瓶颈： CPU 的核心数量虽然在增加（从早期的单核、双核到现在的 832 核甚至更多），但与 GPU 的数千个核心相比仍然非常少。这意味着 CPU 上的并行化程度远不如 GPU。因此，提升整体性能很大程度上依赖于提升单个核心的效率（IPC）和时钟频率。
IPC 的提升难度： CPU 的架构优化（如指令流水线、乱序执行、分支预测、缓存体系等）已经非常成熟。每一代在这些方面的微小改进，都可能需要大量的研发投入，但带来的IPC提升幅度往往是百分之几，而非翻倍的增长。想象一下，一个已经高度优化的引擎，想要再榨出1%的性能，需要付出巨大的努力。
时钟频率的物理限制： CPU 的时钟频率受限于物理定律，特别是功耗和散热。更高的频率意味着更高的功耗和发热，这使得在保持稳定性和可接受的散热范围内进一步提高频率变得越来越困难。
2. 摩尔定律的放缓与制程进步的挑战
制程工艺的极限： 摩尔定律（每两年芯片上的晶体管数量翻倍）在过去是驱动 CPU 性能提升的关键。但随着晶体管尺寸越来越小，量子效应、漏电等问题日益突出，制程工艺的进步速度正在放缓。
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“制程即性能”红利的减弱： 过去，每一次制程的进步都能带来显着的频率提升和功耗降低。现在，制程进步带来的性能增益越来越依赖于架构本身的优化，而不是仅仅依靠缩小晶体管来“免费”获得。
3. 市场需求与应用场景的变化
游戏对核心数量的需求相对平缓： 虽然游戏对 CPU 的性能要求也在提高，但相比于 GPU，游戏对核心数量的敏感度没有那么高。大多数游戏仍然主要依赖于几个高性能的核心，而对更多核心的利用率相对有限。
并行化软件的普及缓慢： 与 GPU 领域（如深度学习）不同，许多传统软件和操作系统对大规模并行计算的支持仍然不够完善。即使 CPU 有很多核心，很多应用程序也无法有效地将任务分配到所有核心上执行。
多核异构的复杂性： 为了提高能效和性能，CPU 开始引入不同类型的核心（如性能核 Pcore 和能效核 Ecore）。这种异构设计虽然能带来整体效率的提升，但也增加了软件开发和调度的复杂性，用户体验上的感知可能不如 GPU 的直接性能飞跃。
4. 竞争格局与市场策略
英特尔的长期主导地位： 长期以来，英特尔在 CPU 市场占据主导地位。虽然 AMD 近年来凭借 Ryzen 系列强力反击，打破了僵局，但整体上，CPU 市场的竞争动态与 GPU 有所不同。
渐进式改进的策略： 在缺乏颠覆性技术突破的情况下，厂商更倾向于采取渐进式的改进策略，通过小步快跑的方式更新产品线，以平衡研发成本、生产良率和市场接受度。每一代 CPU 的改进可能体现在：
适度的核心数量增加。
微小的 IPC 提升和频率小幅上涨。
改进的缓存设计和内存控制器。
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总结 CPU 的“挤牙膏”： CPU 的“挤牙膏”现象，主要是由于其通用计算的复杂设计、单核性能提升的瓶颈、制程工艺进步放缓以及软件生态对大规模并行支持不足等因素造成的。每一代 CPU 的更新，更像是对现有成熟架构进行精细打磨和微调，通过小幅度的IPC提升、频率小幅上涨、核心数量增加以及能效优化来逐步提升整体性能，而缺乏 GPU 那样引入全新硬件单元所带来的“革命性”飞跃。
类比：
GPU： 就像是在建造一条超级宽的高速公路，上面可以跑无数辆车（核心）同时前进，每一代都在扩宽车道（核心数量）、提高车速（频率）、优化交通管理系统（架构）来运送海量货物（数据）。当引入了磁悬浮技术（RT Cores）或人工智能运输机器人（Tensor Cores），整体效率就有了飞跃。
CPU： 就像是在升级一辆高性能的跑车，它已经在赛道上表现非常出色。每一代都在微调发动机（IPC）、稍微提高转速（频率）、增加一些辅助功能（如自动驾驶模块）来让它跑得更快一点点。每次升级都是在现有基础上做优化，很难出现质的飞跃。
总而言之，GPU 的更新迭代是面向特定、海量并行计算场景的，其架构设计和应用需求（游戏、AI）都支持其实现跳跃式的发展。而 CPU 的更新则是在复杂、通用计算场景下的渐进式优化，受限于物理规律和架构成熟度，其性能提升更加平缓。
网友意见
GPU有nvdia，amd竞争，所以抢着推新货。
cpu只有intel一家了，存货不会都放出来。慢慢放，符合自己的利益最大化
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