本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合
从Intel 4004 到Blackwell，计算领域的50年历程映照了人类的大胆创新与智慧。
1971年，一块指甲大小的芯片上装有2300个晶体管，从而彻底革新了技术。如今，NVIDIA的Blackwell AI GPU内置了2080亿个晶体管——能够执行一度被视为科幻的运算。计算能力的这种5000万倍爆炸式增长，不仅重塑了硅技术，还重新定义了人类文明。
Intel 4004微处理器
计算技术的演进始于1971年，当时英特尔的4004芯片作为定制组件首次应用于Busicom的计算器中。这款芯片具有740kHz的时钟速度和4位处理，每秒仅能处理92600条指令——比现代智能手表还低。然而，正如其共同设计者费德里科·法吉恩所指出的，这是“微处理器能够解决实际问题的首次证明”。其4KB的只读存储器（ROM）和640字节的随机存取存储器（RAM）在今天看来不太中用，但它点燃了摩尔定律的火焰：即晶体管数量每两年会翻一番的预测。到1974年，英特尔停止了4004的生产，但其影响催生了个人电脑革命，造就了苹果II和IBM PC等标志性产品。
Intel 4004为何具有重要意义？
作为第一款商用微处理器，它用可编程硅取代了机械计算器。它在1971年的首次亮相使早期个人电脑成为可能，为现代计算奠定了基础。英特尔的档案证实，其处理数据的速度比手工方法快25倍。
几十年来，摩尔定律一直牢不可破。并行计算和多线程放大了收益，将房间大小的超级计算机变成了袖珍设备。到2000年代，CPU从单核的“主力军”演变为多核的“野兽”。英特尔2010年的Core i7处理器集成了7.31亿个晶体管——与4004相比增长了318,000倍。但真正的颠覆来自GPU。在CUDA架构的推动下，NVIDIA在2010年代从游戏领域转向人工智能领域，从而开启了前所未有的并行处理时代。正如IEEE Spectrum在2023年报告的那样，这一转变使深度学习模型现在能够为自动驾驶汽车提供动力。
Blackwell
NVIDIA于2024年3月推出的Blackwell GPU是计算领域指数级增长的缩影。它拥有2080亿个晶体管和20 petaflop的AI性能，训练ChatGPT等模型的速度比其2022年的前身快50倍。CEO Jensen Huang宣称，这将“推动下一次工业革命”，并引用了与谷歌、微软和特斯拉的合作关系。与4004的3W功耗不同，Blackwell的功耗为1200W，这是对原始能力的权衡。它不仅运行速度更快，而且在架构上实现了革命性转变，采用小芯片设计和流体动力学冷却技术，以处理万亿参数的AI任务。斯坦福以人为本的人工智能研究所证实，自2020年以来，此类芯片已将人工智能的发展进程加速了10年。
NVIDIA是如何从游戏领域转向AI主导地位的？
NVIDIA的CUDA平台（2006年）使开发者能够利用GPU的并行性来处理非图形任务。这使得AI研究人员能够更快地训练神经网络，从而带来了深度学习等领域的突破。IEEE Spectrum指出，从2015年到2023年，CUDA的采用量增长了300%。
这一计算演进彻底改变了存在方式。4004催生了数字计算器；Blackwell实现了实时气候建模和个性化医疗。在孟加拉国等新兴市场经济体，农民现在使用人工智能应用来预测作物收成，而远程医疗平台则利用诊断算法。然而，挑战依然存在。国际能源署警告称，到2026年，全球数据中心的耗电量可能达到1000太瓦时——相当于日本的年度耗电量。麻省理工学院2024年《科技评论》中强调的光子芯片和量子协处理器等技术，有望带来更环保的扩展方式。
从Intel 4004 到Blackwell，计算领域的50年历程映照了人类的大胆创新与智慧。增加的每一个晶体管不仅仅是硅，而是通向曾经难以想象的未来的桥梁。 未来，AI芯片可能会将异构计算与存算一体技术相结合，构建更加高效、灵活的计算架构。例如，在同一块芯片上集成多种计算单元，并通过存算一体技术优化数据传输和处理效率。此外，AI芯片可能会具备自适应能力，能够根据任务需求动态调整计算架构，实现最优性能。
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