用数据的眼光看待计算机根基

姜咏江

数据从结构上分，只有了两种，那就是纯离散型和连续型。用电子计算机来处理数据，数据都抽象成了能够用二进制数码表示的点。点与点之间直接相互关联，就可以用连续的实数进行描述。而没有直接关联特征的那些点，是一盘散沙，称为纯离散数据，不能够直接用实数来描述，只能用逻辑值来描述。一切组成成分分析的问题都要经历纯离散数据的确认。

如果用图像来解释，直接相互关联的点，可以通过计算机用连续的图像表达出来，而都不连续的点，就无法用连续的图像表示。前者，可以表示成视觉的线形式，用二维实数坐标可以处理成二维图像。纯离散数据，则无法用连续图像表出，至多表示出来的是散列的点，只能用逻辑值来确认其存在与否。

开始设计完成的计算机，凭借CPU擅长处理一维的连续数据，且速度较快，而对二维连续数据（图像）处理就十分缓慢，对纯离散数据的处理就更是缓慢至极。为了加快对一定范围内图像处理的速度，人们发明了GPU。GPU是在CPU的基础上扩充了图像快速处理功能，并不是对CPU的否定。虽然GPU完善了计算机对连续型数据处理的快速，但对海量纯离散型数据的处理，仍然十分缓慢，达不到快速的需求。

设计成功的SPU是秉承CPU、GPU的功能，引入“未知确定态”，增加了对纯离散数据并行存储计算快速处理设计，消除了以往对纯离散数据处理不可忍受的时间过程。

如果将GPU看成是CPU第一次飞跃，那么SPU就是CPU的第二次飞跃。第一次飞跃，完成了对连续的二维数据快速处理，但对纯离散数据处理，仍然做不到快速。第二次飞跃就可以解决对纯离散数据的快速处理，从而使计算机能够在平常的时间内（多项式时间），完成对数据的全盘有效的快速处理。

2018/7/27