范跃武电脑的性能，无论CPU频率多高、核心多少，缓存如何，架构是什么，终归它的计算方式其实非常“简单”：

　　正如前面说的，其实CPU无论如何去改变架构、增加缓存、提高频率，使用更先进的制程，最终就是为了提高整数和浮点计算能力，这二者是决定性能的最终因素，但是，他们在具体的应用里又扮演着不一样的角色。

　　整数运算：这种运算主要用于处理离散数据，具体点说比如图像像处理、编译器语法分析、电脑电路辅助设计、游戏AI等。整数运算在日常使用中影响诸如压缩和解压缩文件、系统进程调度、编译器的语法分析以及游戏中的AI等操作。

　　浮点运算：浮点运算主要用于高精度计算，如科学计算和多媒体处理。这包括音视频的编解码、图像处理、科学计算等。浮点运算需要更高的精度和精确性，适用于复杂的计算任务。

　　在游戏中无论GPU多么强大，CPU始终扮演着最关键的角色。它负责任务分配和游戏AI的操作决策。如果游戏代码不经过良好优化，执行频繁的操作，就会消耗大量CPU资源，降低游戏性能。另外，各种著名的游戏防盗版机制和加解密操作也会耗费浮点运算性能。因此，你会发现如果CPU性能不佳在运行新游戏时可能会影响帧率——即便你的显卡足够好也无济于事。

　　总之，整数运算和浮点运算都反映了CPU处理数据的能力，另外整数运算还反映了控制程序流的能力。

　　很早期的CPU（如Intel 80386）没有集成浮点运算单元，因此处理浮点数非常困难（需要配合单独的浮点处理器80387才行）。后来，浮点运算单元通过SIMD技术并行计算能力，提高了浮点计算性能。

　　对于GPU和CPU之间的浮点运算能力，GPU确实在并行计算上表现得更为出色，但它们通常面临着精度方面的挑战。虽然GPU可以高效地执行单精度和双精度浮点运算，但在某些科学计算任务中，需要更高精度的运算。在这种情况下，CPU的浮点运算单元通常更为适合，因为它们支持更高的精度和更复杂的运算。

　　再说白一点，GPU是为高度并行计算而设计，而CPU则更注重通用性和多用途性。这也解释了为什么CPU的浮点运算单元可能在特定任务中更为强大，尤其是在需要更高精度计算的情况下。

　　因此，尽管GPU具有强大的浮点运算能力，但由于其设计和计算精度的限制，它们不能完全替代CPU中的浮点运算单元。CPU在整数和浮点运算方面都具有关键作用，因为它们在不同领域中执行各种任务。

　　CPU的关键是通用性和多用途，这在很长时间内都是“利好”的——毕竟电脑不知道你会用它来做什么、交给它什么样的计算任务。但是随着时间的推移，这种“广而不精”反而不见得是一件好事了。

　　很多人不明白AI究竟如何能提高系统性能，简单举个例子，如果要PS一张图片，抠出主体进行拼合同时使用滤镜处理，以前我们的处理方式是人工选择抠图边缘，进步一点是依靠算法辅助用户进行，然后各种滤镜、修改依靠电脑的浮点运算处理。但是换用AI的时候，需要人工的工作完全依靠AI计算生成，它可以通过学习、分析图片中的人物主体，自动进行抠图——使用方式发生本质改变，效率大大提高。

　　但是，这依旧需要消耗浮点、整数的计算资源。要想进一步提高性能，就需要专用的单元来“替代”CPU的计算工作——AI引擎就是这么出现的。

　　现在桌面CPU中只有AMD推出了集成AI引擎的产品锐龙7000系列。依托于XDNA AI引擎而生的锐龙AI引擎采用类似Mesh的专用方式进行互联，各个单元之间都可以直接通信，因此不存在数据阻塞的情况，同时也保证了时序的确定性。此外，每个AI引擎单元都配备了分布式本地内存，不会出现缓存未命中的情况，同时拥有更高的访问带宽，也降低了对内存容量的需求。

　　由于内置在CPU中的锐龙AI引擎可以脱离云端工作，所以在本地也可以无延迟地处理不同的AI神经网络计算，而且还具备实时多任务能力，可处理最多4条并发空间流，峰值算力可以达到10TOPS（每秒10万亿次计算），因此性能远超传统CPU和GPU的能力。

　　不同于GPU的AI计算功能——前面也提到过GPU和CPU的差异，锐龙AI引擎实现了很多以前电脑不能实现的功能：比如AI智能工作助手可以安排日程、撰写演讲稿与邮件，还能整理预算、制作PPT、语音转文字等等，作为用户的你只需要提出需求，其他的交给电脑即可；AI视觉与游戏增强方面，可以在游戏中插帧或提升画面精度，AI驱动的NPC角色也可以实现实时对话、互动，让游戏更有“人性”，而不是机械性的回复、互动。

　　AI增强的性能并不一定是帧率提高，而是前所未有的效率提升、功能应用产生变化。注意，这一切以前电脑不曾实现的功能，是依托于AI引擎的计算能力，甚至和CPU本身的整数、浮点运算无关。也正因如此，我们才会说“CPU性能的关键是整数、浮点 但最终是AI的”。返回搜狐，查看更多