CPU不行了？GPU+CPU异构计算成2026科技新趋势

厂商耗费五十年打磨出的单核性能，现今每提升百分之十，就得投入数亿美元用于研发经费。当台积电、三星的制程逼近一纳米的物理极限时，堆核心数这条路又被软件并行效率而卡死，你手持的那台旗舰手机与最新款MacBook的性能差距，正以肉眼能看见其缩小的那般速度变化着。

摩尔定律的黄昏时刻

1965年，戈登·摩尔提出每18个月芯片性能翻倍，那时他绝对不会想到，到了2026年的如今，英特尔7纳米制程推迟了五年才好不容易开始量产。台积电3纳米工艺的晶体管制造成本已急剧上升到每片晶圆1.7万美元，是28纳米的8倍还要多。

制造一颗5纳米芯片，其流片费用高达5400万美元，这笔钱足以在深圳南山区购置三套大平层。然而，如此高额投入所换来的，却是频率提升幅度不足15%，不仅如此，漏电流问题致使功耗曲线变得更为陡峭。在半导体行业，首次察觉到钱并非在任何情况下都能解决问题。

异构计算的必然选择

苹果公司所推出的M4芯片里头，被安置进了CPU、GPU、NPU以及视频编解码器，其晶体管数量成功突破500亿这一大关，相较于五年之前的M1而言实现了翻倍。这些专门的核心，它们各自承担着渲染、神经网络计算、媒体处理等工作，而CPU仅仅只需做好调度员这一角色即可。

2023年时，AMD的Ryzen处理器就已将XDNA AI引擎集成进Die，瑞芯微为智能家电所做的SoC集成了八个架构各异的处理单元，单核称霸的时代已然终结，芯片公司都在致力于内循环，也就是让最为擅长的人去做最为擅长之事。

百家争鸣的XPU江湖

2025年，地平线的BPU出货量突破3000万片，它专门用于运行车载摄像头的人脸识别算法。深鉴科技的DPU被赛灵思收购之后，其DPU在数据中心DPU卡的部署量一年之内增长了四倍。杭州嘉楠耘智的KPU主要致力于安防摄像头的边缘计算，并且将功耗降低到了0.5瓦以内。

哪怕是情绪计算这般的赛道，也存在着玩家参与进来，EPU芯片借助对语音语调予以分析进而合成情绪反馈，在2026年东京机器人展期间有三款陪伴机器人配备了这种模块，挪威Zylin公司所属的ZPU开源架构，直到现如今依然在低功耗物联网设备当中坚定地留存着。

软件成了新瓶颈

华为所产的鲲鹏920处理器，于其中综合集成了64个核心，然而，分布式数据库在达到48核之后，其性能增长势头就已然开始陷入停滞状态了。英伟达推出的H100 GPU，它拥有着800亿晶体管数量，可是，多数的开发者却仅仅只会运用PyTorch去调用几个现成的算子罢了。硬件一侧的算力军火库已然满满当当给堆满了，软件相匹配的弹药却没办法顺利输送上来。

异构计算编程的那种难度，使得嵌入式工程师这一岗位的招聘薪资，在三年时间里上涨了40%。在一个SoC当中，有可能存在ARM、RISC-V、DSP这三种指令集，数据从CPU缓存，会搬到GPU显存，还会搬到NPU内部存储，光是同步延迟这一项，就能把三成的性能给消耗掉。通信开销这个像隐形杀手一样的存在，正对多核扩展的红利进行扼杀。

片上网络的突围战

由于要将CPU、GPU、NPU、ISP这些不同类型的核心高效连接起来，片上网络成为了近五年ISSCC会议里备受关注的热门话题。英特尔于2025年发布的Ponte Vecchio借助嵌入式多芯片互连桥接技术，把47个具有不同制程的芯片颗粒封装到了一起，使得互连密度得以提升，提升幅度达到了10倍。

去年芯原股份所推出的Chiplet方案，其允许客户以类似拼乐高那般的方式，将具备不同工艺的Die封装于同一个基板上。其中，AI计算采用7纳米工艺，射频电路运用22纳米工艺，存储则使用成熟制程，不再一味强求由一颗芯片包揽全部功能。然而，此种设计对于布线工程师而言堪称噩梦，一旦有一个信号回流路径未处理妥当，那么整块板子便宣告报废。