现今，科技发展一日千里，计算力变成助力社会前行、产业迈向更高层级的关键推动力量。
在那一望无际、广袤无垠的计算海洋当中，CPU、GPU、ASIC以及FPGA作为具有关键作用的四大核心力量，它们每一个都在充当着无法被其他事物所取代的角色。
下面就带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。
1.CPU
大家肯定已对CPU（中央处理器，Central Processing Unit）相当熟悉，它身为计算机的运算与控制核心，是信息处理以及程序运行的最终执行单元。
CPU属于冯诺依曼架构范畴内的处理器，于当前体系结构里，指令与数据所需从相同存储空间去进行存取操作，通过同一总线来达成传输，没办法进行重叠执行。这样的一种处理流程，表明了CPU在决策和控制方面具备优势，然而在面对多数据处理任务时效率显得比较低。
通常来讲，CPU算力得到增强主要借助两个部分，也就是时钟频率以及内核数，计算机的操作是处于时钟信号的管控下逐步开展的，每一个时钟信号周期达成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上体现了CPU速度是快还是慢，CPU内核是CPU内部能够执行指令的单个处理单位。
通常情况下，时钟频率要是越大，内核数要是越多，那么在此条件下CPU的性能就会越强可是呢但这种情况却也带来了能耗过高这个问题还有发热过大的问题要是散热跟不上的话那就有可能会导致CPU被烧毁 。
当CPU算力渐渐抵达瓶颈之际，越发难以契合呈指数级递增的算力需求。算力发展的趋向越发朝着专用性转变，借此探寻更高的性能以及更低的能耗与成本。
02.GPU
GPU，也就是图形处理器，其英文名为Graphics Processing Unit，从这名字能够看得出，GPU乃是专门负责开展图像以及图形相关运算工作的处理器 。
在这儿呢，大家或许就会冒出疑问，为何针对图形工作的处理，要有专门的GPU出现，而CPU为何不行呢？
之所以会这样，是因为GPU采用的是并行编程模型，它跟CPU的串行编程模型全然不一样。鉴于图形渲染任务具备高度的并行性，所以GPU能够仅仅凭借增加并行处理单元以及存储器控制单元，就能够有效地提升处理能力以及存储器带宽。
一群小学生与一个大学教授的关系，恰似GPU和CPU的关系，尽管大学教授学问更为精深，能够应对某些较为复杂的计算难题，然而当面临诸多简单计算需要处理时，一个大学教授的计算速率比不上一群小学生来得迅速 。
确实，伴随技术的进步，GPU的运用范畴已然延伸至科学计算、人工智能、机器学习等方面。
03.ASIC
以上的CPU和GPU可以满足通用情景的需求，但是随着算力场景逐渐细分，此时，通用的算力芯片，已经无法满足用户需求，于是ASIC芯片开始被逐渐应用。
特定应用而设计的集成电路，被称作 ASIC，也就是专用集成电路，英文是 Application Specific Integrated Circuit 。
ASIC的设计，是专门针对特定应用展开极致优化的，其所采用的是硬连线的方式来达成电路功能呢，在处理特定任务时段，它能够实现更高的效率以及更低的能耗，所以呀，在性能跟效率这两方面，它已然达到了那种堪称极致的程度。
这就打个比方吧，在服装领域存在着专为个人量身打造的这一形式，这种仅为特别个体所制作的衣物，通常来讲，是更能够契合顾客的实际需求的。虽说穿上简简单单的圆领衫和宽松短裤同样是可以前往参加晚会的，然而不得不承认，那样的着装终究是不太适宜的，所以呢精心挑选出一套与该晚会特定场合相互适配的服饰，毫无疑问地能够让自身展现出更为充足的自信，而且还能够更出色地融入到这个独具特色的夜晚氛围当中，进而尽情享受这个特殊的夜晚时光。
当然，说到私人定制，首先会想到的便是“贵”。ASIC具有的高定制性，也就意味着有着高研发成本以及技术门槛。因为ASIC芯片是针对特定应用去设计的，要开展专门的电路结构与布局设计，而这一般需要高度专业化的技术还有丰富的经验。定制化设计的过程既复杂又耗时，这就增加了研发成本与技术门槛。并且ASIC的灵活性比较低，一旦设计完成之后便不容易更改，在如今这个技术不断更新的时代很难占据更多市场份额。
所以，ASIC一般适用于那些对性能有着极高要求的应用场景，并且这些场景的需求相对稳定，像是加密货币挖矿、高性能计算等等 。
04.FPGA
专门设计的集成电路芯片一旦投入设计流程便无法进行更改，在这样的情况下，要是用户产生了其他方面的需求，这种需求又该以怎样的方式去应对呢？
这般状况之下就得提及 FPGA 了（也就是现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array），从名称所表达的意思来看呐，F PGA 属于可被用户进行各类配置从而用以执行特定任务的一种可编程集成电路 。
就冯诺依曼结构而言，与CPU和GPU具有的那种结构不同，FPGA采用的是无指令、无需共享内存的设计方式，至于每个逻辑单元的功能，在重编程的时候就已然确定了，如此一来，FPGA的能效相应地就要比CPU以及GPU高 。
那相较于ASIC，FPGA的性能究竟怎样呢，之前文档君已然讲过，AISC芯片是定制类型，故而性能更优，能耗更低，然而因技术门槛更高、设计周期要更长，所以价格也更昂贵，不过当有大规模使用ASIC芯片的需求时，成本会明显降低。
因为FPGA能够进行重构，所以在灵活度方面会有明显的改善，这实际上跟搭建积木是类似的情形，对于固定积木而言，要走过从设计开始，随后是开模，接着进行注塑生产，再开展装饰上色，最后完成包装，之后才能够投入市场进行售卖。 然而对于智力积木来说，仅仅需要生产具有几种不一样形状与颜色的积木就行了，能够让消费者依据自身的想象以及创意去自行搭建，不足之处在于，于搭建积木的进程当中会产生多余的部分，进而导致浪费 。
//总结
这四个分别叫做CPU、GPU、FPGA以及ASIC的家伙身为计算世界的四大基石，在不同的应用场景当中各自发挥着重要作用，它们各有各的特点，共同推动了科技的进步与发展。
随着技术持续进步，随着应用需求不断变化，在未来，那四种计算单元会继续演进，会继续融合，会为我们带来更高效的计算体验，、更灵活的计算体验、更智能的计算体验。让我们共同期待那个充满无限可能的计算时代到来。 }。
