在本周二位于北京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代CPU。
根据SegmentNext的报道，这句看起来非常大胆，甚至有些飞扬跋扈的宣言正式出自NVIDIA CEO黄仁勋。请注意，这段宣言在逻辑上分为两层：首先第一层，是CPU的发展已经陷入瓶颈，摩尔定律已经失效，然后才会有第二层：GPU不知道要高到哪里去。首先针对第一层，我们以半导体的代表性行业Intel为例，在进入14nm制程之后，确实在产品的演进方面看到很多障碍，比如是“Tick-Tock”的两年窗口的钟摆战略被拉长。但是在黄仁勋的观点看来，这里所说的摩尔定律失效，指的是虽然晶体管的数量依然在增加，但是性能增长却非常有限，这么看起来是不是画面感马上扑面而来？
依然是来自外媒的报道，黄仁勋表示现在CPU所处的怪圈是无论怎么设计，CPU在每年的新产品上能够带来的性能提升很难超过10%，而且架构师也很难为CPU设计出更高级的并行架构，所以才推导出第二层结论：GPU最终会取代CPU。
这么看来似乎很像是误会，但是小编特意多看了几篇报道，原本中出现的单词都是“Replace”，这就很难误会了。但是我们也要知道，CPU、GPU之间存在很大的架构差异，前者是很难通过暴力地塞进更多的晶体管而带来明显提升的，近几年大家挂在口中的“XXX再战几年”，一来确实有挤牙膏之嫌，二来更先进的制程也伴随着更高的生产难度。而反观GPU，不需要说太高深的原理，光是大家的使用经验，都知道流处理器数量和频率对于性能几乎是立竿见影的影响，这两者只要能够保持进步，性能也自然水到渠成。所以黄仁勋这般言论，虽然看上去在部分领域有道理，但实际上还是有些以自己的强项肉搏对手的弱项之嫌，毕竟原理、应用领域的差异摆在这里。
总而言之，CPU性能的进步幅度小，GPU性能的进步幅度更大，这看似现实生活的直接提炼，其实还是和产品本身的性质有很大关系，更何况作为各自领域的代表，NVIDIA当然会鼓吹GPU的先进性，如同Intel会维护摩尔定律的正确性一样自然。不过反过来说，如果CPU每年能够带来的性能提升和GPU一样，那么对消费者来说其实是莫大的好事。
来源：超能网
引用来自“张亦俊”的评论
什么时候你代码里一个if else都没了，再来谈gpu取代cpu吧引用来自“halflife3”的评论
为啥评论的排版这么弱智引用来自“OSC_oALYKo”的评论
@halflife3 我也觉得引用来自“halflife3”的评论
为啥评论的排版这么弱智引用来自“lanceCase”的评论
CPU 做控制，GPU做计算。引用来自“ak_birdofprey”的评论
按照这种说法，GPU加入控制不就可以取代CPU了吗？？什么时候能有通用GPU的计算节点规模化普及才是问题。哈哈引用来自“LastRitter”的评论
其实CPU+GPU+DSP+FPGA+MCU+XXU+......的异构多核，才是终极解决方案。引用来自“人生能绕几个圈”的评论
那将是程序员的噩梦引用来自“lanceCase”的评论
CPU 做控制，GPU做计算。引用来自“ak_birdofprey”的评论
按照这种说法，GPU加入控制不就可以取代CPU了吗？？什么时候能有通用GPU的计算节点规模化普及才是问题。哈哈引用来自“LastRitter”的评论
其实CPU+GPU+DSP+FPGA+MCU+XXU+......的异构多核，才是终极解决方案。引用来自“lanceCase”的评论
CPU 做控制，GPU做计算。引用来自“ak_birdofprey”的评论
按照这种说法，GPU加入控制不就可以取代CPU了吗？？什么时候能有通用GPU的计算节点规模化普及才是问题。哈哈引用来自“LastRitter”的评论
其实CPU+GPU+DSP+FPGA+MCU+XXU+......的异构多核，才是终极解决方案。引用来自“lanceCase”的评论
CPU 做控制，GPU做计算。引用来自“ak_birdofprey”的评论
按照这种说法，GPU加入控制不就可以取代CPU了吗？？什么时候能有通用GPU的计算节点规模化普及才是问题。哈哈引用来自“lanceCase”的评论
CPU 做控制，GPU做计算。