1.CPU

CPU（中央处理器，Central Processing Unit），大家肯定已经很熟悉了，作为计算机的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

CPU是冯·诺依曼架构下的处理器，在该体系结构下，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。这一处理流程，决定了CPU擅长决策和控制，但在多数据处理任务中效率较低。

一般来说，CPU 算力的提升主要依靠两个方面，即时钟频率和内核数。计算机的操作在时钟信号的控制下分步执行，每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢。CPU内核是CPU内部可以执行指令的单个处理单元。

通常来说，时钟频率越大、内核数越多，CPU的性能越强，但这也就带来了能耗过高，发热过大的问题，散热跟不上，可能会导致CPU烧毁。

随着 CPU 算力逐渐达到瓶颈，越来越无法满足指数级增长的算力需求。算力发展的方向愈发转向专用性，以寻求更高的性能、更低的能耗和成本。

02.GPU

GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit），从名字就可以看出，GPU是主要负责做图像和图形相关运算工作的处理器。

这里大家可能就要有疑问了，为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？

这是因为GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元，便可有效的提高处理能力和存储器带宽。

GPU和CPU的关系就如同很多小学生和一个大学教授，虽然大学教授学识更加渊博，可以处理一些比较繁杂的计算问题，但是当需要处理很多的简单计算时，一个大学教授的计算速度是不如一群小学生来的快的。

当然，随着技术的发展，GPU的应用范围已经扩展到科学计算、人工智能、机器学习等领域。

03.ASIC

以上的CPU和GPU可以满足通用场景的需求，但是随着算力场景的逐渐细分，通用的算力芯片，已经无法满足用户需求，于是ASIC芯片开始被逐渐应用。

ASIC（专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit），是为特定应用而设计的集成电路。

ASIC的设计完全针对特定应用进行优化，采用硬连线方式实现电路功能，在处理特定任务时能够达到更高的效率和更低的能耗，因此在性能和效率方面达到了极致。

就好比服装界的私人定制，私人定制的衣服往往更能满足顾客的需求。虽然穿着T恤大裤衩也能去参加晚会，但毕竟是不合适的，选择一套与场合相匹配的服饰，无疑能让自己更加自信，也能更好地融入并享受这个特别的夜晚。

当然，提到私人定制，第一时间想到的就是“贵”。ASIC的高定制性也意味着高研发成本和技术门槛。因为ASIC芯片是为特定应用而设计的，需要进行专门的电路结构和布局设计，这通常需要高度专业化的技术和丰富的经验。定制化设计的过程复杂且耗时，增加了研发成本和技术门槛。且ASIC的灵活性较低，一旦设计完成便难以更改，在这个技术日益更新的时代很难占据更多市场。

因此，ASIC通常适用于那些对性能要求极高且需求相对稳定的应用场景，如加密货币挖矿、高性能计算等。

04.FPGA

ASIC芯片一经设计就不能更改，那么当用户有其他需求时该怎么办？

这就不得不提到FPGA（现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array），顾名思义，FPGA 是一种可编程集成电路，可由用户配置以执行特定任务。

相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构，FPGA采用无指令、无需共享内存设计，每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定，使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。

那么相对于ASIC，FPGA的性能如何呢，前面文档君已经说过，AISC芯片属于定制款，因此性能更强，能耗更低，但因为技术门槛更高、设计周期更长，所以价格也更贵，但是当需要大规模使用ASIC芯片时，成本会显著降低。

而FPGA可以重构，因此在灵活度上会有显著提升。这其实和搭积木一样，固定积木需要经过设计→开模→注塑生产→装饰上色→包装，最后才能上市销售。而智力积木只需要生产几种不同的形状与颜色的积木，就可以让消费者根据自己的想象和创意自行搭建了，缺点就是在搭积木的过程中会产生冗余，造成浪费。

//

总结

CPU、GPU、FPGA与ASIC作为计算世界的四大基石，各自在不同的应用场景中发挥着重要作用。它们各有千秋，共同推动了科技的进步和发展。