赵学成坐在办公室里,神情凝重地看着桌上摊开的设计图纸。
要成功研制地效航母飞行器,仅仅依靠目前的计算能力是远远不够的。
这种大型兵器的设计涉及到各种空气动力学计算和结构分析,需要进行海量的数值模拟,对计算量的需求极为庞大。
要进一步提升计算机的硬件性能势在必行。
其中最关键的就是中央处理器CPU和图形处理器GPU。
CPU,也就是中央处理器,是计算机的大脑,负责执行各种复杂运算。
它通过在单个时钟周期内处理一条指令,然后快速循环切换以处理更多指令,从而完成程序运行所需的计算任务。
但是单核CPU的处理能力毕竟有限。
现在的CPU大多只具备几万条的指令集,时钟频率在几兆赫左右,虽然在当时已经属于高性能,但远远无法满足地效航母设计的巨大计算需求。
而GPU不同,它是通过集成大量的简单运算单元,可以同时并行地处理海量简单的运算。
例如进行矩阵变换、向量计算等都非常适合GPU。
虽然单个运算单元简单,但加在一起就具有强大的吞吐量。
单个GPU就可以集成上万个运算单元,理论计算能力可达每秒上亿次操作。
地效航母的设计需要进行大量的流体力学和结构力学计算,这些计算本质上就是矩阵运算和向量处理。
极度适合利用GPU的并行计算架构。
如果利用数千个GPU并行工作,那么获得的计算能力将是当今世界上最强大的超级计算机的百倍以上。
此外,GPU强大的并行处理能力也是人工智能计算的基石。
无论是深度神经网络还是其他机器学习模型,本质上都需要对大规模数据进行特征提取、模型训练。
这些运算需求正是GPU擅长的领域。
尽管现在的人工智能技术还处于理论阶段,但作为穿越者赵学成的视野已经看到了未来。
他知道到GPU的潜力远不止于此,它是实现所有先进智能算法的关键所在。
于是,赵学成决定着手部署CPU和GPU的研发和生产。
他计划组建一个国家级CPU和GPU研究中心,汇聚全国范围的芯片设计人才,以最快速度研制出国内第一代GPU。
与此同时,芯片制造厂需要改造设备、优化工艺,实现GPU的批量生产。
为此,赵学成立即拟就了一份上报国家的详细规划书。
其中明确GPU项目的重要性远高于CPU,不仅关系到地效航母等国防科技的进步,也关乎种花整体科技实力的提升。
规划书强调国家需要将GPU列为最高级别项目,投入大量财力物力进行研发和生产。
同时,赵学成还着手在全国范围内选拔GPU项目团队成员。
他准备从顶尖院校和科研机构招募人才,组建一个高水平的研发团队。
当然，要实现地效航母的设计制造,仅仅依靠GPU的计算力还不够,CPU的性能也需要大幅提升。
现在的CPU使用的制程工艺多在10微米左右,集成度较低,指令集也比较简单。
要实现性能的飞跃,需要在多个方面进行突破:
第一,提高工艺水平,缩小制程节点,增加晶体管集成度。只有提高集成度,才能在同样大小的芯片上容纳更多的晶体管和功能单元。
第二,扩大指令集,增加更多复杂的运算指令。这可以减少复杂运算拆分成多条简单指令的需要,有效提升效率。
第三,提高时钟频率,使CPU的运行速度更快。通过优化设计降低传导延迟,可以显着提升时钟频率。
第四,增加缓存容量,缓解存储器访问的瓶颈。更大的缓存可以提高数据局部性,避免频繁访问主存。
第五,开发多核多线程技术,实现并行计算。单核CPU的计算能力始终存在天花板,多核并行是扩展计算能力的必然方向。
可以预见,在大力发展GPU的同时,CPU的性能也将得到质的飞跃。
这两大计算平台的协同效应,必将提供强大的计算基础,助力地效航母等重大项目的成功研制。
好在CPU这边一直没有停止研发，现在已经达到了非常强大的地步。
不过仅仅依靠CPU和GPU的计算能力还远远不够,要实现浩大的地效航母计划,还需要在很多其他硬件方面进行跟进和升级。
首先是运算内存。
现在主流的存储器还停留在小容量的磁芯内存阶段,这种存储器采用小型的磁环来记录信息,每一个磁芯可以存储1比特数据。
但是其容量非常有限,一般只在几千字节到几万字节,已经严重制约了计算机的运作。
必须尽快着手研发大容量的DRAM动态随机存储器,DRAM存储单元通过电容器存储数据,不需要磁芯那么复杂,可以实现更高集成度,每个芯片可以提供MB级的容量。
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