A tendência na computação em relação ao número de elementos de processamento tem sido um aumento dramático e sustentado, impulsionado por vários fatores como a lei de Moore (embora sua formulação original esteja desacelerando), a necessidade de maior poder de processamento e avanços em arquiteturas de computação paralela. Essa tendência pode ser dividida em várias fases:

* Primeiros dias (núcleo único): Inicialmente, os computadores tinham um único elemento de processamento (CPU Core). Todos os cálculos foram realizados sequencialmente.

* múltiplos núcleos (CPUs multi-core): À medida que os limites do desempenho único foram alcançados, os fabricantes começaram a integrar vários núcleos em uma única matriz de CPU. Isso permitiu o processamento paralelo, aumentando significativamente o desempenho para aplicativos multithread. Essa ainda é uma tendência dominante, com a contagem de núcleos continuando aumentando, embora as melhorias na velocidade do relógio tenham platôs.

* muitos processadores de núcleos (GPUs, FPGAs, etc.): Além das CPUs de vários núcleos, vimos a ascensão de processadores com centenas ou até milhares de núcleos. As unidades de processamento gráfico (GPUs), projetadas inicialmente para renderização gráfica, tornaram -se incrivelmente poderosas mecanismos de processamento paralelo usados ​​para várias aplicações, como aprendizado de máquina e computação científica. Matrizes de portões programáveis ​​em campo (FPGAs) oferecem aceleração de hardware personalizável com um alto número de blocos lógicos configuráveis ​​que atuam como elementos de processamento.

* Computação distribuída: A busca por um poder de processamento ainda mais levou ao desenvolvimento de sistemas de computação distribuídos, onde vários computadores independentes trabalham juntos em uma única tarefa. Isso inclui clusters, grades e plataformas de computação em nuvem, utilizando efetivamente milhões ou até bilhões de elementos de processamento em locais geograficamente dispersos.

* aceleradores de hardware especializados: Estamos vendo um crescimento em aceleradores de hardware especializados projetados para tarefas específicas, como chips de inferência de IA (TPUs) ou processadores neuromórficos, cada um com uma arquitetura exclusiva e um número potencialmente maciço de elementos de processamento especializados.

em resumo: A tendência geral mostra um aumento exponencial no número de elementos de processamento usados ​​na computação. Embora o número de núcleos em um único chip ainda esteja aumentando, o crescimento mais significativo está acontecendo em sistemas distribuídos e hardware especializado, levando a sistemas com capacidade de processamento muito aumentada em comparação com os processadores de núcleo único do passado. A ênfase está mudando de simplesmente aumentar a velocidade do relógio para a utilização do paralelismo por meio de arquiteturas de muitos núcleos e computação distribuída.