这不就是法术？

一理通而百理明，最初的林奇所构想的微处理器时，脑海里绝对有考虑过类似的一幕，但是他脑海深处，绝对有过另一种幻想！

诸如可以让微处理分担其他的任务，替他思考，替他完成其他类型的决策，甚至帮助他完成法术设计等等各方面复杂的任务。

然而，现在都不需要！

这还真的应了曾经的那句顺口溜，三千预算进卡吧，加钱加到九万八！

人，最难的便是了解到自己到底需要什么，到底又要放弃什么。

曾经他前世在买房时，预算便是处于那种不尴不尬的局面，如果他太穷，那便老老实实地买小户型甚至老破小，半边纠结都不带，偏偏林奇当时预算与月供能力又能朝上凸凸一些，可又够不着那种二百平的大平层，实现一步到位那种，这也让林奇当时很是纠结一番。

而现在，他也终于彻底看懂了自己内心的诉求。

什么他都不要，他就要一个最纯粹的计算芯片！

而这不就是gpu？

整个芯片结构需要的是数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了各种高速缓存。不像是cpu不仅被缓存占据了大量空间，还要有复杂的控制逻辑和优化电路，相比之下计算能力只是cpu很小的一部分。

林奇当即翻开脑海深处的记忆宫殿里批量扫描的芯片设计书籍，仔细翻开gpu部分，原先的10-20的计算单元一下子被提升至80-90占比。

原先cpu也确实有强大的a(算术运算单元），能够在很少的时钟周期完成算术运算，想双精度浮点运算的加减乘数，都只需要几个始终周期而已，而cpu的时钟周期，已经到了几g赫兹的恐怖地步，也就是一秒内的运算周期，是十的九次方级别。

理想总是很美好，这也是林奇痴迷cpu的关键点。

然而，相比较起来，gpu则基于大规模吞吐量来设计，a模块极多而缓存极少，甚至缓存的作用只是为了管理线程而服务，如果多个线程需要一个数据，那么缓存便会合并这些访问，然后再去访问储存数据。

因此比起擅长逻辑控制串行运算，更加通用的cpu而言，gpu反而擅长大规模的并发计算。

应用场景也更为苛刻——密码破解、图像处理，并行计算这些。

所以才成为矿机之源。

哎！

林奇忍不住叹息。

他还是先入为主了！

就如同油车和电车，曾经林奇也无比瞧不起电车，绝对它没有油门的轰鸣，一点都没有机械美感，可直到他正式开上这么一回，才明白到零延时的电门响应与单踏板控制是多么顺滑的事情。

cpu的工作是傻乎乎，是计算量大而没有半点计算含量，就单纯的重复计算。

就好比如果有一个工作要上亿次计算简单的加减乘除一样，而这些计算相互间独立没有规律，那么一群小学生的效率，绝对比一位大教授来的迅捷。

想到这里，林奇也不禁大骂自己傻乎乎地拍了拍脑门！

法术不就是这种应用场景？

他之前到底是猪油蒙了心还是哪里想不开。

多快好省，人海战术，这么简单的原理他都忘了？

就好比他曾经还无比奇怪，以为密码破解器是攻破软件的深层逻辑，直接编译出内在的密码，后来才知道，所谓破解不过是用无数常用的密码去碾压一会。

因此这种“ppnn13dkstfeb1st”（娉娉袅袅十三余，豆蔻梢头二月初）才能够扛得起各种破解打击。

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