作为深度学习的代表，GPU是如何计算的？

当提到CPU（Central Processing Unit，中央处理器）时，就是机器的“大脑”，是计算机系统的核心部件，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令”。CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。简单来说，CPU就是处理所有运算的核心部件，也叫芯片。所有的计算机中都有CPU，CPU不仅仅能计算数字，它还可以做很多逻辑运算。可以说，计算机能完成的所有事情，都是靠CPU协调计算机的其他部分来完成的。一些CPU还集成了图形处理器（GPU），以便在不需要独立GPU的情况下进行基本的图形处理任务。这种集成图形处理器（IGP）通常用于轻量级游戏、视频编辑和日常任务。如下图（内存条上有黑色的内存颗粒，它们是用来存储数据的，而绿色PCB板上密密麻麻的布线以及金黄色的引脚感觉科技感十足，其中引脚一般称为金手指。）图片来自网络，侵删CPU使用二进制系统来进行数据处理和运算。在二进制系统中，数字由0和1表示，因此CPU需要能够理解和处理二进制数据。CPU 最重要的能力：计算，以加法为例。由于CPU只认知 0 和 1，也就是二进制，那么二进制的加法有哪些组合呢：

 二进制组合 

0 + 0，结果为0，进位为00 + 1，结果为1，进位为01 + 0，结果为1，进位为01 + 1，结果为0，进位为1

其实CPU里面有一个关键的部件，叫做译码单元，这是CPU执行指令的基础。你输入一个二进制数，就像开关一样激活CPU里面若干个指定的模块以及改变这些模块的连同方式，最终得出结果。CPU还包括运算单元（ALU）、控制单元（CU）、寄存器（Registers）和总线（Bus）等。这些组件协同工作，确保CPU能够高效地执行各种指令。

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工作原理：

• 提取（Fetch）：CPU从主存储器（RAM）或高速缓冲存储器（Cache）中取出指令，并将其放入指令寄存器（IR）。
• 解码（Decode）：CPU对指令寄存器中的指令进行译码，确定需要执行的操作。
• 执行（Execute）：CPU根据解码后的指令，通过控制单元发出相应的控制信号，指挥运算单元（ALU）和其他功能部件（如寄存器）进行数据的运算和传输。
• 写回（Writeback）：运算单元将运算结果写回寄存器或主存储器中，完成指令的执行

以上这个过程会不断重复，直到程序执行完成。因此，CPU的计算原理实质上是不断重复的指令执行过程，通过指令获取、解码、数据获取、运算、控制和数据存储等步骤，实现程序的执行和计算任务的完成。至于为什么CPU可以计算，这主要得益于其内部复杂的电路设计和处理能力。CPU是计算机的大脑，它接收并执行存储在内存中的指令，这些指令告诉CPU应该执行哪些操作。通过读取、解码和执行这些指令，CPU能够完成各种复杂的计算任务。同时，CPU还具备高速的数据处理能力，能够快速地处理大量的数据，并输出计算结果。我们今天的信息世界是由0和1定义的，毫无疑问，这种模式已经让我们走了很远。但是未来似乎拥有无限的可能性：发生改变的不仅仅是计算这个范畴，新技术将会推动一个崭新的创新时代，而我们才刚刚开始看到它的轮廓。本文来源：技术饭 - 小fan