第232章 基於量子計算的GPU
對於林天魚這種主要只是用來打遊戲和進行日常使用的普通用戶來說，那幾家大廠的最新旗艦級CPU，其性能上的差別，幾乎可以忽略不計。
本著「支持國貨」的原則，他最終還是將那顆售價一萬一千塊錢的「龍芯 9900K」，加入了購物車。
隨後，他又如法炮製地，挑選了主板、內存、硬碟、電源、機箱之類的其他配件。
令他比較意外的是這個世界的顯卡。
因為這個世界的CPU，其實已經強大到了一個有些離譜的地步，特別是那項名為「單核超線程虛擬化」，近乎於黑科技的技術。
這項技術的核心，並不在於通過增加物理核心的數量來提升性能，而是通過一種極其複雜的算法，讓單個物理核心，可以在極短的時間之內，同時模擬出成千上萬個虛擬的「微線程」。
每一個「微線程」都可以被分配去獨立地、並行地處理一個極小的、單一的任務。
這種技術對於那些可以被拆分成無數個簡單、重複步驟的計算任務，例如光線追蹤、三維建模渲染之類的，其效率簡直高到令人髮指。
也正因為如此，那顆「龍芯 9900K」的CPU，如果真的拿去和林天魚前世那個所謂RTX 5090或者4090之類的頂級顯卡對打，在渲染領域誰更強大還真不一定。
而在CPU已經變得如此全能的情況下，這個世界的顯卡，則乾脆就放棄了在「通用計算」這個賽道上和CPU去進行內卷。
它們選擇了一條更加極端，也更加專精的道路——將「並行計算」這條路，給一口氣走到了黑。
這個世界的頂級顯卡，其核心設計理念，已經不再是為了「圖形處理」而服務了。
林天魚無語地看著那些動輒上百GB的超大顯存，甚至連一個像樣的「視頻輸出接口」都沒有的所謂「消費級顯卡」，陷入了思考。
這些玩意兒，與其說是「顯卡」，不如說更接近於一種專門用來進行大規模並行計算的「協處理器」。
它們內部的計算單元也多種多樣。
例如，每一款顯卡都標配了專門用來進行矩陣計算的「張量核心」。
有些還有專門用來進行大規模物理模擬的「動力學核心」。
最離譜的當屬「熵變核心」這種架構，林天魚一時間還沒從商品簡介中看明白這玩意兒到底是做什麼的。
他好奇地點開了搜尋引擎，查了一下相關的資料。
「熵變核心是一種基於熱力學第二定律與量子退火原理設計的新型協處理計算架構，主要用於求解特定類型的高維非線性方程組及複雜的組合優化問題。」
這是中文嗎？
過慣了青春高中校園日常的林天魚，第一次直面了這個世界的頂尖科技水準。
果然，正如人們所言，要看一個文明的科技能力，就去看他們的計算能力。
他前世那些看似普通的晶片，其製造工藝，也同樣是需要最頂級的「光刻機」，在納米的尺度上，進行精細的「雕花」。
要知道，原子的大小也才不過是納米級別而已。
只是這些代表了人類文明最高智慧結晶的東西，其存在總是會被那些充滿了生活氣息的日常表象給掩蓋住。
人們只看到了用個手機掃碼便能買菜的便利，卻很少會意識到，這小小的便利背後，其實是站在全人類成百上千年積累下來的龐大科研成果之上。
所幸的是，前世大學教育帶來的那點底子，還是讓林天魚勉強啃完了這段充滿了晦澀術語的介紹。
他終於明白了「熵變核心」的運作原理。
經典的處理器，無論是CPU還是GPU中的張量核心，其本質，都是在由無數邏輯門電路構成的沙盤上，嚴謹地進行著加減運算。無論其上層架構多麼複雜，其最底層的基石，都可以被還原為「與非門」（NAND）或者「或非門」（NOR）這種邏輯完備集。它們通過億萬次高速的、遵循預設邏輯的運算，一步步地逼近問題的答案。這是一種「尋找」答案的過程。
而「熵變核心」，則完全跳出了這個框架。它甚至不再拘泥於「邏輯計算」這個行為本身。
如果說傳統的計算架構是在一張巨大的地圖上，用各種聰明的算法去尋找海拔最低的那個點。
那麼「熵變核心」就是直接將一顆水珠滴在這張地圖上，然後靜靜地看著它，遵循著最基本的物理法則，重力，自然地流向那個最低點。
它更像是在一個由問題本身構築的，充滿了無數山峰與山谷的複雜能量地貌中，直接「釋放」出一個物理系統。這個物理系統會自發地，遵循著熱力學與量子力學的最基本法則，向著能量最低的狀態「墜落」，這個過程被稱為「退火」。
當這個系統最終穩定下來，它所在的位置，其狀態本身便是那個複雜問題的最優解。
更專業點來說，首先，它會將一個待解決的複雜問題，如一個龐大的方程組或旅行商問題，通過特定的算法，映射成一個高維的「能量泛函」。
在這個能量景觀之中，問題的每一個可能解，都對應著一個特定的能量值。而問題的「最優解」，則對應著這個能量景觀中能量最低的那個點，即「全局最優解」或「基態」。
這個「能量泛函」自然也可以通過經典計算架構求解，那便是經典的數值模擬，其算法有很多，例如梯度下降法或是蒙特卡洛模擬等等。
熵變核心不求解，它在現實中直接構造出這個函數。
它將整個系統置於一個高能量，不穩定的量子疊加態，之後，它會通過精確的外部控制，緩慢地降低整個系統的「溫度」，即降低系統的總能量，引導整個系統進行「量子退火」。
在經典的數值模擬中，一直有一個很難被解決的難點——局部最優陷阱。
一個算法在尋找全局最優解的過程中，很容易就會陷入一個局部的，並非全局最低的「能量陷阱」之中，然後就再也無法逃逸出去。
但在量子隧穿效應的作用下，這個問題便被自然而然地解決了。
即便一個系統已經陷入了一個局部的「能量陷阱」之中，它依舊有一定概率，可以像「穿牆」一樣，直接「隧穿」過那些擋在它面前的、高聳的能量壁壘，然後，繼續向著那個能量更低的、真正的「全局最優解」前進。
當然這種協處理器能處理的問題類型也非常有限，例如，讓它去計算一個簡單的四則運算，它甚至可能還不如一個普通的計算器來得快。
本著「支持國貨」的原則，他最終還是將那顆售價一萬一千塊錢的「龍芯 9900K」，加入了購物車。
隨後，他又如法炮製地，挑選了主板、內存、硬碟、電源、機箱之類的其他配件。
令他比較意外的是這個世界的顯卡。
因為這個世界的CPU，其實已經強大到了一個有些離譜的地步，特別是那項名為「單核超線程虛擬化」，近乎於黑科技的技術。
這項技術的核心，並不在於通過增加物理核心的數量來提升性能，而是通過一種極其複雜的算法，讓單個物理核心，可以在極短的時間之內，同時模擬出成千上萬個虛擬的「微線程」。
每一個「微線程」都可以被分配去獨立地、並行地處理一個極小的、單一的任務。
這種技術對於那些可以被拆分成無數個簡單、重複步驟的計算任務，例如光線追蹤、三維建模渲染之類的，其效率簡直高到令人髮指。
也正因為如此，那顆「龍芯 9900K」的CPU，如果真的拿去和林天魚前世那個所謂RTX 5090或者4090之類的頂級顯卡對打，在渲染領域誰更強大還真不一定。
而在CPU已經變得如此全能的情況下，這個世界的顯卡，則乾脆就放棄了在「通用計算」這個賽道上和CPU去進行內卷。
它們選擇了一條更加極端，也更加專精的道路——將「並行計算」這條路，給一口氣走到了黑。
這個世界的頂級顯卡，其核心設計理念，已經不再是為了「圖形處理」而服務了。
林天魚無語地看著那些動輒上百GB的超大顯存，甚至連一個像樣的「視頻輸出接口」都沒有的所謂「消費級顯卡」，陷入了思考。
這些玩意兒，與其說是「顯卡」，不如說更接近於一種專門用來進行大規模並行計算的「協處理器」。
它們內部的計算單元也多種多樣。
例如，每一款顯卡都標配了專門用來進行矩陣計算的「張量核心」。
有些還有專門用來進行大規模物理模擬的「動力學核心」。
最離譜的當屬「熵變核心」這種架構，林天魚一時間還沒從商品簡介中看明白這玩意兒到底是做什麼的。
他好奇地點開了搜尋引擎，查了一下相關的資料。
「熵變核心是一種基於熱力學第二定律與量子退火原理設計的新型協處理計算架構，主要用於求解特定類型的高維非線性方程組及複雜的組合優化問題。」
這是中文嗎？
過慣了青春高中校園日常的林天魚，第一次直面了這個世界的頂尖科技水準。
果然，正如人們所言，要看一個文明的科技能力，就去看他們的計算能力。
他前世那些看似普通的晶片，其製造工藝，也同樣是需要最頂級的「光刻機」，在納米的尺度上，進行精細的「雕花」。
要知道，原子的大小也才不過是納米級別而已。
只是這些代表了人類文明最高智慧結晶的東西，其存在總是會被那些充滿了生活氣息的日常表象給掩蓋住。
人們只看到了用個手機掃碼便能買菜的便利，卻很少會意識到，這小小的便利背後，其實是站在全人類成百上千年積累下來的龐大科研成果之上。
所幸的是，前世大學教育帶來的那點底子，還是讓林天魚勉強啃完了這段充滿了晦澀術語的介紹。
他終於明白了「熵變核心」的運作原理。
經典的處理器，無論是CPU還是GPU中的張量核心，其本質，都是在由無數邏輯門電路構成的沙盤上，嚴謹地進行著加減運算。無論其上層架構多麼複雜，其最底層的基石，都可以被還原為「與非門」（NAND）或者「或非門」（NOR）這種邏輯完備集。它們通過億萬次高速的、遵循預設邏輯的運算，一步步地逼近問題的答案。這是一種「尋找」答案的過程。
而「熵變核心」，則完全跳出了這個框架。它甚至不再拘泥於「邏輯計算」這個行為本身。
如果說傳統的計算架構是在一張巨大的地圖上，用各種聰明的算法去尋找海拔最低的那個點。
那麼「熵變核心」就是直接將一顆水珠滴在這張地圖上，然後靜靜地看著它，遵循著最基本的物理法則，重力，自然地流向那個最低點。
它更像是在一個由問題本身構築的，充滿了無數山峰與山谷的複雜能量地貌中，直接「釋放」出一個物理系統。這個物理系統會自發地，遵循著熱力學與量子力學的最基本法則，向著能量最低的狀態「墜落」，這個過程被稱為「退火」。
當這個系統最終穩定下來，它所在的位置，其狀態本身便是那個複雜問題的最優解。
更專業點來說，首先，它會將一個待解決的複雜問題，如一個龐大的方程組或旅行商問題，通過特定的算法，映射成一個高維的「能量泛函」。
在這個能量景觀之中，問題的每一個可能解，都對應著一個特定的能量值。而問題的「最優解」，則對應著這個能量景觀中能量最低的那個點，即「全局最優解」或「基態」。
這個「能量泛函」自然也可以通過經典計算架構求解，那便是經典的數值模擬，其算法有很多，例如梯度下降法或是蒙特卡洛模擬等等。
熵變核心不求解，它在現實中直接構造出這個函數。
它將整個系統置於一個高能量，不穩定的量子疊加態，之後，它會通過精確的外部控制，緩慢地降低整個系統的「溫度」，即降低系統的總能量，引導整個系統進行「量子退火」。
在經典的數值模擬中，一直有一個很難被解決的難點——局部最優陷阱。
一個算法在尋找全局最優解的過程中，很容易就會陷入一個局部的，並非全局最低的「能量陷阱」之中，然後就再也無法逃逸出去。
但在量子隧穿效應的作用下，這個問題便被自然而然地解決了。
即便一個系統已經陷入了一個局部的「能量陷阱」之中，它依舊有一定概率，可以像「穿牆」一樣，直接「隧穿」過那些擋在它面前的、高聳的能量壁壘，然後，繼續向著那個能量更低的、真正的「全局最優解」前進。
當然這種協處理器能處理的問題類型也非常有限，例如，讓它去計算一個簡單的四則運算，它甚至可能還不如一個普通的計算器來得快。