1. cpu的未来
CPU是计算机的心脏，包括运算部件和控制部件，是完成各种运算和控制的核心，也是决定计算机性能的最重要的部件。主要的参数是工作的主频和一次传送或处理的数据的位数。CPU是英语“CentralProcessingUnit/中央处理器”的缩写，CPU一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元组成。在逻辑运算和控制单元中包括一些寄存器，这些寄存器用于CPU在处理数据过程中数据的暂时保存，其实我们在买CPU时，并不需要知道它的构造，只要知道它的性能就可以了。CPU主要的性能指标有：主频即CPU的时钟频率(CPUClockSpeed)。这是我们最关心的，我们所说的233、300等就是指它，一般说来，主频越高，CPU的速度就越快，整机的就越高。时钟频率即CPU的外部时钟频率，由电脑主板提供，以前一般是66MHz，也有主板支持75各83MHz，目前Intel公司最新的芯片组BX以使用100MHz的时钟频率。另外VIA公司的MVP3、MVP4等一些非Intel的芯片组也开始支持100MHz的外频。精英公司的BX主板甚至可以支持133MHz的外频，这对于超频者来是首选的。内部缓存（L1Cache）：封闭在CPU芯片内部的高速缓存，用于暂时存储CPU运算时的部分指令和数据，存取速度与CPU主频一致，L1缓存的容量单位一般为KB。L1缓存越大，CPU工作时与存取速度较慢的L2缓存和内存间交换数据的次数越少，相对电脑的运算速度可以提高。外部缓存（L2Cache）：CPU外部的高速缓存，PentiumPro处理器的L2和CPU运行在相同频率下的，但成本昂贵，所以PentiumII运行在相当于CPU频率一半下的，容量为512K。为降低成本Inter公司生产了一种不带L2的CPU命为赛扬，性能也不错，是超频的理想。MMX技术是“多媒体扩展指令集”的缩写。MMX是Intel公司在1996年为增强PentiumCPU在音像、图形和通信应用方面而采取的新技术。为CPU增加57条MMX指令，除了指令集中增加MMX指令外，还将CPU芯片内的L1缓存由原来的16KB增加到32KB（16K指命+16K数据），因此MMXCPU比普通CPU在运行含有MMX指令的程序时，处理多媒体的能力上提高了60％左右。目前CPU基本都具备MMX技术，除P55C和PentiumⅡCPU还有K6、K63D、MII等。制造工艺：现在CPU的制造工艺是0.35微米，最新的PII可以达到0.28微米，在将来的CPU制造工艺可以达到0.18微米。
2. 未来CPU
2014年八月底，Intel推出了一款Hasswell-E架构八核桌面CPU--Intel酷睿i7-5960X。这是Intel首款桌面八核处理器，也将成为今后桌面级CPU中，性能最强的一款。Intel酷睿i7-5960X处理器基于原生八核十六线程设计，采用22纳米制程的Haswell-E架构，采用全新的LGA2011-3接口，默认主频为3.3Ghz，可以睿频到3.7Ghz，拥有高达20MB三级缓存，热设计功耗为14oW，支持DDR4内存。
3. cpu的发展前景
学习fpga前景很好，许多电子公司都招fpga的岗位，fpga技术是未来发展的趋势，会代替dsp、arm、单片机等微处理器。
fpga本身就可以生成一个软核的微处理器，要熟悉数字电子技术，首先学习vhdl或Verilog硬件描述语言。
FPGA一经发明，后续的发展速度之快，超出大多数人的想象，近些年的FPGA，始终引领先进的工艺。
4. cpu趋势
将来CPU的发展趋势是超算模式，也就是更多的核心，或更多的处理器并行运算，
不过这需要市场需求来支撑；另一种说法是云计算模式，也就是我们自己不再需要高性能的计算机，而是通过高速网络将数据在云端进行计算，再高速返回数据，也许那个时候全世界只需要几台超算就可以了，至于虚拟化，只不过是作为多核心多处理器的一个辅助措施以满足更多的线程需求罢了。
5. 未来cpu的发展方向
计算机技术是世界上发展最快的科学技术之一，产品不断升级换代。
当前计算机正朝着巨型化、微型化、智能化、网络化等方向发展，计算机本身的性能越来越优越，应用范围也越来越广泛，从而使计算机成为工作、学习和生活中必不可少的工具。 ①计算机技术的发展主要有以下4个特点。
1）多极化 如今，个人计算机已席卷全球，但由于计算机应用的不断深入，对巨型机、大型机的需求也稳步增长，巨型、大型、小型、微型机各有自己的应用领域，形成了一种多极化的形势。
如巨型计算机主要应用于天文、气象、地质、核反应、航天飞机和卫星轨道计算等尖端科学技术领域和国防事业领域，它标志一个国家计算机技术的发展水平。
目前运算速度为每秒几百亿次到上万亿次的巨型计算机已经投入运行，并正在研制更高速的巨型机。
2）智能化 智能化使计算机具有模拟人的感觉和思维过程的能力，使计算机成为智能计算机。
这也是目前正在研制的新一代计算机要实现的目标。
智能化的研究包括模式识别、图像识别、自然语言的生成和理解、博弈、定理自动证明、自动程序设计、专家系统、学习系统和智能机器人等。
目前，已研制出多种具有人的部分智能的机器人。
3）网络化 网络化是计算机发展的又一个重要趋势。从单机走向联网是计算机应用发展的必然结果。所谓计算机网络化，是指用现代通信技术和计算机技术把分布在不同地点的计算机互联起来，组成一个规模大、功能强、可以互相通信的网络结构。
网络化的目的是使网络中的软件、硬件和数据等资源能被网络上的用户共享。
目前，大到世界范围的通信网，小到实验室内部的局域网已经很普及，因特网（Internet）已经连接包括我国在内的150多个国家和地区。
由于计算机网络实现了多种资源的共享和处理，提高了资源的使用效率，因而深受广大用户的欢迎，得到了越来越广泛的应用。
4）多媒体 多媒体计算机是当前计算机领域中最引人注目的高新技术之一。多媒体计算机就是利用计算机技术、通信技术和大众传播技术，来综合处理多种媒体信息的计算机。
这些信息包括文本、视频图像、图形、声音、文字等。
多媒体技术使多种信息建立了有机联系，并集成为一个具有人机交互性的系统。
多媒体计算机将真正改善人机界面，使计算机朝着人类接受和处理信息的最自然的方式发展。 ②、未来计算机 1、量子计算机 量子计算机是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理的量子物理设备，当某个设备是由两子元件组装，处理和计算的是量子信息，运行的是量子算法时，它就是量子计算机。
2、神经网络计算机 人脑总体运行速度相当于每妙1000万亿次的电脑功能，可把生物大脑神经网络看做一个大规模并行处理的、紧密耦合的、能自行重组的计算网络。
从大脑工作的模型中抽取计算机设计模型，用许多处理机模仿人脑的神经元机构，将信息存储在神经元之间的联络中，并采用大量的并行分布式网络就构成了神经网络计算机。
3、化学、生物计算机 在运行机理上，化学计算机以化学制品中的微观碳分子作信息载体，来实现信息的传输与存储。
DNA分子在酶的作用下可以从某基因代码通过生物化学反应转变为另一种基因代码，转变前的基因代码可以作为输入数据，反应后的基因代码可以作为运算结果，利用这一过程可以制成新型的生物计算机。
生物计算机最大的优点是生物芯片的蛋白质具有生物活性，能够跟人体的组织结合在一起，特别是可以和人的大脑和神经系统有机的连接，使人机接口自然吻合，免除了繁琐的人机对话，这样，生物计算机就可以听人指挥，成为人脑的外延或扩充部分，还能够从人体的细胞中吸收营养来补充能量，不要任何外界的能源，由于生物计算机的蛋白质分子具有自我组合的能力，从而使生物计算机具有自调节能力、自修复能力和自再生能力，更易于模拟人类大脑的功能。
现今科学家已研制出了许多生物计算机的主要部件—生物芯片。
4、光计算机 光计算机是用光子代替半导体芯片中的电子，以光互连来代替导线制成数字计算机。与电的特性相比光具有无法比拟的各种优点：光计算机是“光”导计算机，光在光介质中以许多个波长不同或波长相同而振动方向不同的光波传输，不存在寄生电阻、电容、电感和电子相互作用问题，光器件有无电位差，因此光计算机的信息在传输中畸变或失真小，可在同一条狭窄的通道中传输数量大得难以置信的数据。
6. cpu的发展历史和未来趋势
操作系统承载的任务，分为传统技术和现代商业两个方面。从传统技术来说，像安全、硬件资源管理这些东西，必须由操作系统承担。从现代商业来说，现实是很多应用开发厂商和团队没有力量去解决很多底层乃至中层的问题，所以很多本来不是传统 OS 的任务也需要交给 OS 来完成。比如说，i18n 的工作就需要操作系统和配套的 IDE 有比较成熟的方案。还有 image 和 video 的编解码，等等。操作系统对普通用户来说看似不重要，但是对开发者来说是非常难以替换的东西。对于一个新的 OS 来说，要面对这样的问题：
上面没有现成 app，所以没有用户，
没有用户，开发者就不给写 app，
开发者不给写 app，就没有用户。
要解决这个「冷启动」问题，先发优势几乎是唯一的办法。目前桌面系统的格局，也就是先发优势的格局。OS X 起步并不晚，前身是传统的 Mac，凭借当时的性能优势积累了大批设计应用。这样 OS X 才解决了冷启动问题。所以 OS X 并不能很快的取消 Carbon。直到 Apple 自己的很多应用和一些小开发者的 app 吸引了足够多的用户，Apple 才敢取消 Adobe 等大公司不愿意舍弃的 Carbon。
7. cpu的未来发展趋势论文
清华大学从综合实力上来说，算得上是中国最好的理工科学校，在世界上也是顶尖的。清华的计算机专业是同领域的领头羊，计算机专业在全球排名靠前。在清华大学学习计算机，可以侧重对硬件、工程技术结合方面的学习。北大和清华计算机的区别，就好像是北大毕业更容易去微软谷歌制作软件，而清华毕业更容易去英特尔造CPU。清华计算机各个领域的实力都是非常强的。比如清华计算机各个方向的Top论文数量，几乎快要赶上其他高校这个方向Top论文的总和，实力可见一斑。
8. cpu的未来展望
人工智能加速器芯片被大肆炒作，但这个市场究竟有多大，如今有哪些公司是真的在卖人工智能芯片的？
来自ABI Research的两份新报告详细分析了当今人工智能芯片组市场的发展状况。其中，ABI Research首席分析师Lian Jye Su谈到了正在进入这个潜在利润丰厚市场的公司和技术。
云端的人工智能
第一份题为“云AI芯片组：市场格局和厂商定位”的报告，突出了云AI推理和训练服务的快速增长情况。ABI Research由此预计，AI芯片组市场规模预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。目前这一领域的领导者Nvidia和英特尔正受到来自Cambricon Technologies、Graphcore、Habana Labs和Qualcomm等公司的挑战。
据Su介绍，Nvidia仍然是这个市场明显的领导者，这主要取决于Nvidia具有成熟的开发者生态系统及先发优势。
“随着人工智能模型、库和工具包的不断变化和更新，Nvidia成为了一个很好的选择，因为它能提供通用AI芯片组。当然，随着市场的不断成熟，这些优势将逐渐弱化，但至少在可预见的未来，Nvidia仍将处于强势地位。”
今天的云AI芯片组市场可以分为三个部分：首先是托管公有云的云服务提供商，包括AWS、微软、谷歌、阿里巴巴、百度和腾讯等；其次是企业数据中心，也就是私有云；此外，还有混合云，也就是公有云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell）的结合体。
该报告还确定了另一个新兴的细分市场——电信云，指的是电信公司为其核心网络、IT和边缘计算工作负载部署的云基础设施。
Su表示，这个新的细分市场为AI芯片组制造商带来了巨大的机遇。
“我们已经看到了像华为这样的网络基础设施厂商，还有诺基亚这样的厂商，推出了针对电信网络功能进行优化的ASIC。这是一个巨大的市场，Nvidia最近也一直在努力进入这个市场。”
2017年至2024年人工智能芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）
虽然Su认为短时间内其他厂商无法取代Nvidia在云端AI训练领域的主导地位，但具体在AI推理领域却并非由一家厂商主导，这在一定程度上是由推理工作负载在垂直方向各有不同的性质决定的。他说，预计ASIC将从2020年开始在该细分领域实现强劲增长。
眼下，将AI推理转移到边缘设备这一趋势意味着智能手机、自动驾驶汽车和机器人等设备对云的依赖减少了，但这并不意味着推理工作负载——一些云服务提供商认为推理工作负载要比训练工作负载大——就会减少，Su这样表示。
“一些人工智能永远不会走向边缘，例如聊天机器人和会话AI、欺诈监控和网络安全系统。这些系统将从基于规则的系统发展为基于深度学习的人工智能系统，这实际上会增加推理的工作量，使其足以取代那些转向边缘的推理工作负载。”
此外，谷歌的TPU可以解决在云端进行训练和推理问题，被视为CPU和GPU技术（分别由英特尔和Nvidia主导）的强大挑战者。正如报告所述，谷歌在TPU上取得的成功为其他自主开发AI加速器ASIC的云服务提供商（CSP）提供了蓝图，例如已经行动起来的华为、AWS和百度。
如果云服务提供商都在使用他们自己的芯片组，那么对于其他芯片组提供商来说，这个细分领域还有市场空间吗？
“这对于刚开始使用自己芯片组的CSP来说是极具挑战的，我们甚至预测，到2024年CSP这个市场将下降15％至18％。而机会更多地来自于私有数据中心领域。银行机构、医疗机构、研发实验室和学术界仍然需要运行人工智能，他们会考虑使用那些针对AI工作负载进行了更多优化的芯片组，这就给Cerebras、Graphcore、Habana Labs和Wave Computing等新手提供了一些优势。
其他将从这些趋势中受益的是IP核心授权厂商，例如ARM、Cadence和VeriSilicon，他们将负责帮助那些甚至是开始自主研发的企业进行芯片组设计。
边缘的人工智能
ABI第二份题为“边缘AI芯片组：技术展望和使用案例”的报告称，2018年边缘人工智能推理芯片组市场规模为19亿美元，边缘训练市场规模为140万美元。
今天有哪些应用是在边缘位置进行训练的？Su解释说，这些数据中包括网关（历史数据库或设备Hub）和内部部署服务器（在私有云中，但物理位置是靠近AI数据生成的地方）。专为内部部署服务器的训练任务设计的芯片组包括Nvidia的DGX，华为的网关和服务器，其中包括Ascend 910芯片组，以及针对来自Cerebras System、Graphcore和Habana Labs等内部部署数据中心的系统级产品。
“‘边缘训练’市场仍然很小，因为云仍然是人工智能训练的首选，”Su说。
2017年至2024年，针对推理和培训的AI芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）
边缘AI推理是2019年至2024年期间边缘人工智能市场实现31％复合年增长率的主要推动力。Su提到了三个主要市场（智能手机/可穿戴设备、汽车、智能家居/白色家电）以及三个利基市场。
第一个利基市场是机器人，因为依赖多种类型的神经网络，机器人通常需要异构的计算架构，例如用于导航的SLAM（同时定位和映射），用于人机界面的会话AI，用于对象检测的机器视觉，所有这些都会在不同程度上使用CPU、GPU和ASIC。目前，Nvidia、英特尔和高通正在这个领域进行激烈的竞争。
第二个利基市场是智能工业应用，涉及制造业、智能建筑、石油和天然气领域。我们看到，FPGA厂商因为遗留设备的原因在这一领域表现突出，但同时也要归功于FPGA架构的灵活性和适应性。
最后一个利基市场是“非常边缘”，即将超低功耗AI芯片组嵌入WAN网中的传感器和其他小端节点中。由于重点是超低功耗，因此这个领域主要由FPGA厂商、RISC-V设计和ASIC厂商主导。
那么到目前为止，谁在边缘人工智能推理领域领跑？
“意料外——或者意料内的——的是，智能手机AI ASIC厂商在这个领域占据领先，因为智能手机的出货量是很大的，例如苹果、海思半导体、高通、三星以及联发科等，如果说的是初创公司的话，我认为Hailo、Horizon Robotics和Rockchip似乎相对终端设备制造商来说发展势头相当快。”
Su还表示，软件对于边缘AI芯片组的商业实施和部署来说至关重要，Nvidia正在升级编译工具和构建开发人员社区，相比之下，英特尔和Xilinx的策略是初创公司合作，或者收购拥有基于软件的加速解决方案。
“芯片组厂商应该考虑向开发者社区提供工具包和库，通过开发者训练计划、竞赛、论坛和大会等方式进行，因为这能吸引开发者与芯片组厂商展开合作以开发相关应用，所有这些都不是初创公司可以轻易实现的。”
该报告给出的结论是，除了为开发者社区提供合适的软件和支持外，厂商还应该提供良好的开发路线图，以及其他技术价值链的支持，此外还需要让他们的芯片有大规模的使用案例，以及具有竞争力的定价。
9. cpu的未来趋势
CPU供电电路通常采用PWM开关电源方式供电，即由电源管理芯片根据CPU工作电源需求，向连接的场效应管发出脉冲控制信号，然后控制场效应管的导通和截止，将电能储存在电感中，然后再通过电容滤波后向CPU输出工作电压。
CPU供电的基本原理，当电脑开机后，电源管理芯片在获得ATX的电源输出的+5V或+12V供电后，为CPU提供电压，接着CPU电压自动识别引脚发出电压识别信号VID给电源管理芯片。电源管理芯片再根据CPU的VID电压，发出驱动控制信号，控制两个场效应管导通的顺序和频率，使其输出的电压与电源达到CPU核心供电需求，为CPU提供工作需要的供电。
