今天的文章，我们继续聊聊芯片。

肖早君在之前的文章中表示，业界通常将半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片占据了较大的市场份额，达到70%左右。

数字芯片又可细分为：逻辑芯片、存储芯片和微控制单元（MCU）。

内存芯片和MCU稍后介绍。今天小枣君专注于逻辑芯片。

逻辑芯片说白了其实就是计算芯片。它包含各种逻辑门电路，可以实现运算和逻辑判断功能。它是最常见的芯片之一。

大家常听到的CPU、GPU、FPGA、ASIC等都是逻辑芯片。而现在特别流行的AI所用的所谓“AI芯片”，主要指的就是它们。

CPU（中央处理单元）

我们先来说说大家最熟悉的CPU，英文全称是Unit，中央处理器。

中央处理器

大家都知道CPU是计算机的心脏。

现代计算机都是基于 20 世纪 40 年代诞生的冯·诺依曼架构。在该架构中，包括算术单元（也称为逻辑运算单元，ALU）、控制器（CU）、存储器、输入设备和输出设备等组件。

冯·诺依曼架构

当数据到来时，会先放入内存。然后，控制器将从存储器中取出相应的数据，交给运算单元进行计算。运算完成后，结果返回内存。

这个过程还有一个比较有趣的名字：“取(fetch)-(解码)-(执行)-(内存访问)-Write Back”。

可以看到，CPU负责运算单元和控制器两大核心功能。

具体来说，算术单元（包括加法器、减法器、乘法器和除法器）负责执行算术和逻辑运算，是真正的工作。控制器负责从存储器读取指令、解码指令和执行指令。

CPU除了运算单元和控制器外，还包括时钟模块和寄存器（高速缓存）等部件。

时钟模块负责管理CPU时间，为CPU提供稳定的时基。它驱动CPU中的所有操作，并通过周期性地发出信号来调度各个模块的工作。

寄存器是CPU中的高速存储器，用于临时存储指令和数据。它在CPU和内存（RAM）之间的“缓冲区”比普通内存更快，防止内存“拖累”CPU的工作。

寄存器的容量和访问性能可以影响CPU对内存的访问次数，进而影响整个系统的效率。后面讲内存芯片的时候我们会提到。

CPU一般根据指令集架构来分类，包括x86架构和非x86架构。 x86 基本上是复杂指令集（CISC），而非 x86 基本上是精简指令集（RISC）。

PC和大多数服务器都采用x86架构，其中Intel和AMD占据主导地位。非x86架构种类很多，近年来迅速崛起，主要有ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等，后面会具体介绍。

GPU（图形处理单元）

我们来看看GPU。

GPU是显卡的核心部件。它的英文全称是Unit，图形处理单元（图形处理器）。

GPU不能等同于显卡。显卡除了GPU之外，还包括显存、VRM稳压模块、MRAM芯片、总线、风扇、外围设备接口等。

显卡

1999年，率先提出GPU的概念。

之所以提出GPU，是因为游戏和多媒体业务在20世纪90年代迅速发展。这些业务对计算机的3D图形处理和渲染能力提出了更高的要求。传统的 CPU 无法处理，因此引入了 GPU 来分担工作。

按照形式，GPU可以分为独立GPU（dGPU、/GPU）和集成GPU（iGPU、GPU），也就是我们常说的独立显卡和集成显卡。

GPU 也是计算芯片。因此，它和CPU一样，包括运算单元、控制器、寄存器等部件。

不过，由于GPU主要负责图形处理任务，其内部架构与CPU有很大不同。

如上图所示，CPU核心（包括ALU）数量比较少，最多只有几十个。然而CPU有很大的高速缓存（Cache）和复杂的控制器（CU）。

之所以这样设计，是因为CPU是通用处理器。作为计算机的主要核心，它的任务非常复杂。它必须处理不同类型的数据计算并响应人机交互。

复杂的条件和分支，以及任务之间的同步和协调，会带来大量的分支跳转和中断处理工作。需要更大的缓存来保存各种任务状态，以减少任务切换时的延迟。它还需要更复杂的控制器来进行逻辑控制和调度。

CPU的强项是管理和调度。真正的功函数不强（ALU约占5%~20%）。

如果我们把处理器想象成一家餐厅，那么CPU就像是一家拥有数十名高级厨师的全能餐厅。这家餐厅可以烹制各种美食，但因为菜品太多，需要花很多时间来协调和准备菜肴，而且上菜速度也比较慢。

GPU 则完全不同。

GPU是为图形处理而设计的，其任务非常明确且单一。它的作用是图形渲染。图形是由海量像素组成的，是类型高度统一、相互不依赖的大规模数据。

因此，GPU的任务就是在尽可能短的时间内完成对大量同质数据的并行运算。所谓的调度、协调的“杂事”其实很少。