xinglong01、jf_27867369、程小生、Cool
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不知不觉中，我们来到一个计算机科学飞速发展的时代，手机和计算机中各类便捷的软件已经融入日常生活，在此背景下，硬件特别是算力强劲的芯片，对于软件服务起到不可替代的支撑作用。芯片的算力，在全球范围内，对于推动科技进步、经济发展及社会整体的运作具有至关重要的作用。随着信息技术的高速发展，高性能计算（HPC）和人工智能（AI）等技术在多个领域的应用变得日益广泛，芯片算力成为支持这些技术的基础。
我们在长期工作中，一直关注芯片技术的发展，因为高算力的芯片是支持服务器等专业应用领域和消费电子发展的根基，无论是手机、平板电脑，还是汽车、智能制造，各行各业都开始关注算力，对算力芯片提出更高、更密集的应用需求。
12年前，我与本书作者相识时，他向我提出一个想法：建立中关村在线高性能计算频道。该频道隶属于核心硬件事业部，聚焦算力芯片相关的产品技术分析、评测，并为企业客户提供内部参考。后来这个想法被否决了，因为投入较大、难以落地，且客户对算力的认同远不及今天这种高度。
这几年间其实我们联系甚少，但是作者一直没有脱离对芯片的应用和关注。特别是目睹GPU从消费电子转向算力芯片，目睹CPU从追求单核心性能转向追求并行度，关注并研究算力芯片，这个方向是绝对没错的。这些年作者在自己所工作的量化金融行业取得的成绩有目共睹，他作为算力芯片的用户，熟悉芯片产品布局、逻辑单元构成、微架构演变历程和特性，由他主笔这本书是非常合适的，并且这本书没有任何商业资源推动，完全依靠作者个人意志来策划和撰写。我用很快的速度阅读了全书，发现几乎大部分知识点都已经覆盖，很多细节还做了深入描述，本书尽最大努力兼顾了纸质媒体的高质量和专业网络媒体的信息更新速度。
算力芯片在最近15年有着巨大性能突破，这些年Intel的CPU芯片从双核128位SIMD到众核512位SIMD；NVIDIA的GPU产品从第一次实现顶点和像素统一的G80到现在重金难求的H100；AMD的Zen系列CPU和RDNA系列GPU两线作战；中国的高性能计算芯片逐步获得更多TOP500排名；华为Ascend 910 NPU芯片也成为AI时代的强有力竞争者；苹果、Cerebras、Ampere、特斯拉等企业的加入让这场“算力芯片战争”更加热闹。
CPU、GPU、NPU等芯片是推动科技创新的基石，算力的提升直接影响到产业的数字化转型和升级。这几年人工智能取得突破性进展的时间关口，社会对芯片算力的需求将会更加旺盛，芯片在全社会中的重要性也将进一步增强。很高兴看到这本书的问世，看到作者在自己工作之余还能坚持对另一个领域的分析和研究，希望更多社会资源和资本力量关注算力芯片的发展，希望我们的国家能够更独立自主地设计制造高性能算力芯片。
本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介绍了存储与互连总线技术，即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。
濮元恺，曾就职于中关村在线核心硬件事业部，负责CPU和GPU类产品评测，长期关注GPGPU并行计算相关芯片微架构。目前在量化金融领域，主要负表机器学习多因子模型开发工作，是高性能计算的密集应用行业。
2024年9月2日——2024年10月2日
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