| De trend in computergebruik met betrekking tot het aantal verwerkingselementen is een dramatische en aanhoudende toename geweest, aangedreven door verschillende factoren zoals de wet van Moore (hoewel de oorspronkelijke formulering ervan vertraagt), de behoefte aan grotere verwerkingskracht en verbeteringen in parallelle computerarchitecturen. Deze trend kan worden opgesplitst in verschillende fasen:
* Begindagen (Single Core): Aanvankelijk hadden computers één enkel verwerkingselement (CPU-kern). Alle berekeningen werden opeenvolgend uitgevoerd.
* Meerdere cores (multi-core CPU's): Toen de grenzen van de single-core prestaties werden bereikt, begonnen fabrikanten meerdere cores op één CPU-chip te integreren. Dit maakte parallelle verwerking mogelijk, waardoor de prestaties voor multi-threaded applicaties aanzienlijk werden verbeterd. Dit is nog steeds een dominante trend, waarbij het aantal cores blijft toenemen, hoewel de verbeteringen in de kloksnelheid zijn afgevlakt.
* Many-Core-processors (GPU's, FPGA's, enz.): Naast multi-core CPU's hebben we de opkomst gezien van processors met honderden of zelfs duizenden kernen. Graphics Processing Units (GPU's), oorspronkelijk ontworpen voor grafische weergave, zijn ongelooflijk krachtige parallelle verwerkingsengines geworden die worden gebruikt voor verschillende toepassingen zoals machinaal leren en wetenschappelijk computergebruik. Field-Programmable Gate Arrays (FPGA's) bieden aanpasbare hardwareversnelling met een groot aantal configureerbare logische blokken die als verwerkingselementen fungeren.
* Gedistribueerd computergebruik: De zoektocht naar nog meer verwerkingskracht leidde tot de ontwikkeling van gedistribueerde computersystemen, waarbij meerdere onafhankelijke computers samenwerken aan één taak. Dit omvat clusters, grids en cloud computing-platforms, die effectief gebruik maken van miljoenen of zelfs miljarden verwerkingselementen verspreid over geografisch verspreide locaties.
* Gespecialiseerde hardwareversnellers: We zien een groei in gespecialiseerde hardwareversnellers die zijn ontworpen voor specifieke taken, zoals AI-inferentiechips (TPU's) of neuromorfe processors, elk met een unieke architectuur en een potentieel enorm aantal gespecialiseerde verwerkingselementen.
Samengevat: De algemene trend laat een exponentiële toename zien van het aantal verwerkingselementen dat bij computers wordt gebruikt. Terwijl het aantal cores op een enkele chip nog steeds toeneemt, vindt de significantere groei plaats in gedistribueerde systemen en gespecialiseerde hardware, wat leidt tot systemen met een enorm toegenomen verwerkingscapaciteit vergeleken met de single-core processors uit het verleden. De nadruk verschuift van het simpelweg verhogen van de kloksnelheid naar het benutten van parallellisme door middel van veelkernige architecturen en gedistribueerd computergebruik. |
