对于林天鱼这种主要只是用来打游戏和进行日常使用的普通用户来说，那几家大厂的最新旗舰级cpU，其性能上的差别，几乎可以忽略不计。
本着“支持国货”的原则，他最终还是将那颗售价一万一千块钱的“龙芯 9900K”，加入了购物车。
随后，他又如法炮制地，挑选了主板、内存、硬盘、电源、机箱之类的其他配件。
令他比较意外的是这个世界的显卡。
因为这个世界的cpU，其实已经强大到了一个有些离谱的地步，特别是那项名为“单核超线程虚拟化”，近乎于黑科技的技术。
这项技术的核心，并不在于通过增加物理核心的数量来提升性能，而是通过一种极其复杂的算法，让单个物理核心，可以在极短的时间之内，同时模拟出成千上万个虚拟的“微线程”。
每一个“微线程”都可以被分配去独立地、并行地处理一个极小的、单一的任务。
这种技术对于那些可以被拆分成无数个简单、重复步骤的计算任务，例如光线追踪、三维建模渲染之类的，其效率简直高到令人发指。
也正因为如此，那颗“龙芯 9900K”的cpU，如果真的拿去和林天鱼前世那个所谓Rtx 5090或者4090之类的顶级显卡对打，在渲染领域谁更强大还真不一定。
而在cpU已经变得如此全能的情况下，这个世界的显卡，则干脆就放弃了在“通用计算”这个赛道上和cpU去进行内卷。
它们选择了一条更加极端，也更加专精的道路——将“并行计算”这条路，给一口气走到了黑。
这个世界的顶级显卡，其核心设计理念，已经不再是为了“图形处理”而服务了。
林天鱼无语地看着那些动辄上百Gb的超大显存，甚至连一个像样的“视频输出接口”都没有的所谓“消费级显卡”，陷入了思考。
这些玩意儿，与其说是“显卡”，不如说更接近于一种专门用来进行大规模并行计算的“协处理器”。
它们内部的计算单元也多种多样。
例如，每一款显卡都标配了专门用来进行矩阵计算的“张量核心”。
有些还有专门用来进行大规模物理模拟的“动力学核心”。
最离谱的当属“熵变核心”这种架构，林天鱼一时间还没从商品简介中看明白这玩意儿到底是做什么的。
他好奇地点开了搜索引擎，查了一下相关的资料。
「熵变核心是一种基于热力学第二定律与量子退火原理设计的新型协处理计算架构，主要用于求解特定类型的高维非线性方程组及复杂的组合优化问题。」
这是中文吗？
过惯了青春高中校园日常的林天鱼，第一次直面了这个世界的顶尖科技水准。
果然，正如人们所言，要看一个文明的科技能力，就去看他们的计算能力。
他前世那些看似普通的芯片，其制造工艺，也同样是需要最顶级的“光刻机”，在纳米的尺度上，进行精细的“雕花”。
要知道，原子的大小也才不过是纳米级别而已。
只是这些代表了人类文明最高智慧结晶的东西，其存在总是会被那些充满了生活气息的日常表象给掩盖住。
人们只看到了用个手机扫码便能买菜的便利，却很少会意识到，这小小的便利背后，其实是站在全人类成百上千年积累下来的庞大科研成果之上。
所幸的是，前世大学教育带来的那点底子，还是让林天鱼勉强啃完了这段充满了晦涩术语的介绍。
他终于明白了“熵变核心”的运作原理。
经典的处理器，无论是cpU还是GpU中的张量核心，其本质，都是在由无数逻辑门电路构成的沙盘上，严谨地进行着加减运算。无论其上层架构多么复杂，其最底层的基石，都可以被还原为“与非门”（NANd）或者“或非门”（NoR）这种逻辑完备集。它们通过亿万次高速的、遵循预设逻辑的运算，一步步地逼近问题的答案。这是一种“寻找”答案的过程。
而“熵变核心”，则完全跳出了这个框架。它甚至不再拘泥于“逻辑计算”这个行为本身。
如果说传统的计算架构是在一张巨大的地图上，用各种聪明的算法去寻找海拔最低的那个点。
那么“熵变核心”就是直接将一颗水珠滴在这张地图上，然后静静地看着它，遵循着最基本的物理法则，重力，自然地流向那个最低点。
它更像是在一个由问题本身构筑的，充满了无数山峰与山谷的复杂能量地貌中，直接“释放”出一个物理系统。这个物理系统会自发地，遵循着热力学与量子力学的最基本法则，向着能量最低的状态“坠落”，这个过程被称为“退火”。
当这个系统最终稳定下来，它所在的位置，其状态本身便是那个复杂问题的最优解。
更专业点来说，首先，它会将一个待解决的复杂问题，如一个庞大的方程组或旅行商问题，通过特定的算法，映射成一个高维的“能量泛函”。
在这个能量景观之中，问题的每一个可能解，都对应着一个特定的能量值。而问题的“最优解”，则对应着这个能量景观中能量最低的那个点，即“全局最优解”或“基态”。
这个“能量泛函”自然也可以通过经典计算架构求解，那便是经典的数值模拟，其算法有很多，例如梯度下降法或是蒙特卡洛模拟等等。
熵变核心不求解，它在现实中直接构造出这个函数。
它将整个系统置于一个高能量，不稳定的量子叠加态，之后，它会通过精确的外部控制，缓慢地降低整个系统的“温度”，即降低系统的总能量，引导整个系统进行“量子退火”。
在经典的数值模拟中，一直有一个很难被解决的难点——局部最优陷阱。
一个算法在寻找全局最优解的过程中，很容易就会陷入一个局部的，并非全局最低的“能量陷阱”之中，然后就再也无法逃逸出去。
但在量子隧穿效应的作用下，这个问题便被自然而然地解决了。
即便一个系统已经陷入了一个局部的“能量陷阱”之中，它依旧有一定概率，可以像“穿墙”一样，直接“隧穿”过那些挡在它面前的、高耸的能量壁垒，然后，继续向着那个能量更低的、真正的“全局最优解”前进。
当然这种协处理器能处理的问题类型也非常有限，例如，让它去计算一个简单的四则运算，它甚至可能还不如一个普通的计算器来得快。