通用計(jì)算機(jī)的落幕，專用處理器會(huì)趁機(jī)興起嗎？

歸根結(jié)底，正是因?yàn)槟柖芍饾u走向消亡，使得慣常的創(chuàng)新、市場擴(kuò)張進(jìn)而引發(fā)再投資的良性循環(huán)正在被打破。隨著越來越多的準(zhǔn)用芯片開始蠶食計(jì)算業(yè)的份額，這個(gè)循環(huán)就會(huì)開始瓦解。隨著更少的用戶采用最新的制造節(jié)點(diǎn)，為晶圓廠融資變得更加困難，令進(jìn)一步的技術(shù)發(fā)展放緩。這樣就會(huì)導(dǎo)致和計(jì)算機(jī)業(yè)朝著專用領(lǐng)域轉(zhuǎn)移。
其中一些領(lǐng)域，比如深度學(xué)習(xí)，憑借著自身規(guī)模以及對專用硬件的適用性，會(huì)走上快車道。然而，像數(shù)據(jù)庫處理這樣的領(lǐng)域，盡管使用也很廣泛，但可能會(huì)變成一潭死水，因?yàn)檫@類事務(wù)型計(jì)算并不適合專用芯片。而還有些領(lǐng)域，比如氣候建模，應(yīng)用規(guī)模又太小了，盡管可以從中受益，經(jīng)濟(jì)上并不足以支撐定制化硬件。

作者預(yù)計(jì)，通過為較小規(guī)模社區(qū)提供不同的基礎(chǔ)設(shè)施，提供云計(jì)算可以在一定程度上抵消這些應(yīng)用差異的影響。像GPU、FPGA以及Google的TPU這樣更加專用的云資源的增多，預(yù)示著有錢和沒錢的之間可以在一個(gè)更為公平的競技場競爭。

這些都不能意味著GPU甚至GPU會(huì)完蛋。盡管作者沒有提到這一方面的內(nèi)容，很有可能專用、半專用以及通用計(jì)算引擎會(huì)集成進(jìn)同一個(gè)芯片或者處理器包里面。一些芯片制造商已經(jīng)在朝則會(huì)這一方向努力了。

比方說，英偉達(dá)就吸收了Tensor Cores（英偉達(dá)自己深度學(xué)習(xí)的專用電路）進(jìn)入到其Volta代的GPU里面。這么做使得英偉達(dá)可以提供一個(gè)既能服務(wù)傳統(tǒng)超級計(jì)算仿真又能服務(wù)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的平臺。類似地，CPU也正在集成專用邏輯模塊里面，為加密/解密、圖形加速、信號處理以及深度學(xué)習(xí)等服務(wù)。預(yù)計(jì)這一趨勢還會(huì)繼續(xù)。