单核游戏也挑配置，GPU的从前在何方？

的，但随着堆栈更为愈发规范化，DPU 最终似乎会被版画在硅里，利用原有知识和软原型，以相一致的全方位显卡的方法构建广度数据资料处置。GPU 可以不错地处置这一妥善解决办法，偏爱是早期 GPU 可以很容易地将自己的一部分拆分出来，专门常用特定但类似的目标，尽管 DPU 的敦促也似乎可以通过带有不尽相同体系结构的芯片来妥善解决。

W3C 明确提出了一个相当有趣的想法：Data Pod(又称 Solid Pod)。Pod 本质上是通过 GPU 遏制和磋商的虚拟世界由此可知数据资料库，通过标准协议进行通信，这项创新性有望淋漓尽致地改变数据资料处置发展趋势。该类 Pod 有望踏入小数点孪生和物联网功能强而有力战略不可或缺的一部分(似乎与 DPU 复用，而 DPU 本身就是 GPU 的定制化产品)，因此数据资料打印层面的大多数理念都将被不可避免改寄给。

GPU 互联的未来✦

业界长期以来在朝互联化的方向发展，互联化是扩建不尽相同规模、不尽相同延迟的特性短剧互联的现实生活，以便妥善解决单个短剧无法妥善解决的妥善解决办法。无疑，作为由此可知像Intel，GPU 不错地与众不尽相同这种用处。GPU 协同(带有一般来时说较低的延迟协商相连)即将取代CE超级量度机和分布式 CPU 协同，而 GPU 则被拆分过来，并专门常用由此可知像、广度学习、由此可知像检索和协商等目标。

尽管由此可知像数据资料库(一些列车运行在 GPU 上，如雨林的 Neptune)和即将注意到的 W3C Solid 标准，使在分布式互联上打印此类的设备之间的精神状态和资料库资料踏入似乎，但上述趋势仍在发生。到 2035 年，独立自主Intel的观念似乎会像独立自主数据资料库的观念一样过时。反之亦然，寒量度很似乎会踏入特性、可配备互联里的 GPU 海底——数据资料打印在基于由此可知像的数据资料流里，由 GPU 遏制器进行调节，CPU 主要全权负责借助的设备。

寄给在先以前✦

四、五年以前，一提到 GPU，人们往往记得“巨量”、人工智能、大型单人游戏等这些全方位字词。而如今大街小巷都在发表意见“小数点化迈向”的今天，GPU 早就开始从“跑龙套”升华到“担纲片中”，迎来属于自己的时代。

关于 GPU，现阶段大家有什么看法呢，欢迎大家扫描上端海报二维码添加 51CTO 小助手，转到我们通俗文学和大家共同探究。

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