- 游戏与图形时代：2000年代的GPU（如AMD Radeon与英伟达GeForce系列）通过提升显存带宽（GDDR5/GDDR6技术）与浮点运算能力（TFLOPS指标），推动了游戏画质从“马赛克”到“4K光追”的飞跃。
- •AI革命：2012年AlexNet（深度学习里程碑模型）的训练依赖英伟达GPU的并行计算能力（相比CPU提速数十倍），从此GPU成为人工智能领域的“核心硬件”。如今英伟达H100 GPU（2022年发布）拥有800亿晶体管，支持Transformer大模型训练（如GPT-4），单卡算力达4 PFLOPS（每秒4千万亿次浮点运算）。
存储器：数据的“临时仓库”与“长期档案”——从机械硬盘到固态存储
电脑存储器分为“内存（RAM，主存）”与“存储设备（硬盘/SSD，辅存）”：
- •内存：负责暂时存储CPU正在处理的数据（如打开的文档、运行的程序），特点是读写速度极快（DDR5内存带宽超50GB/s）但断电后数据丢失。容量从早期的1MB（1980年代）增长至主流的16-64GB（2025年高端电脑）。
- •存储设备：早期采用机械硬盘（HDD，通过磁头读写旋转的盘片），容量大（TB级）但速度慢（读写速度约100-200MB/s）、怕震动；2010年后固态硬盘（SSD，基于NAND闪存）普及，读写速度提升至3000-7000MB/s（PCIe 4.0协议），且抗震耐用。最新NVMe协议SSD（如三星990 Pro）的4K随机读写性能（影响系统响应速度）比HDD快100倍以上。
三者的协同逻辑：为什么“平衡配置”比“堆参数”更重要？
- •游戏场景：GPU决定画质与帧率（如4K分辨率需RTX 4080级别显卡），CPU负责物理模拟与多线程任务（如开放世界游戏的NPC交互），内存需≥16GB避免卡顿；
- •办公场景：轻薄本通常搭载低功耗CPU（如英特尔酷睿i5-1340P）+16GB内存+512GB SSD，满足文档处理与视频会议需求；
- •专业创作：视频剪辑（Adobe Premiere）依赖GPU加速编码（如NVIDIA CUDA技术）、3D建模（Blender）需要大容量内存（≥32GB）与高速存储（NVMe SSD）；
- •AI训练：超级计算机（如英伟达DGX H100集群）配备数千块GPU+TB级内存，用于训练万亿参数大模型。
结语：电脑硬件的进化史是一部“需求驱动技术”的史诗——从CPU的单核高频到多核智能，从GPU的图形渲染到AI计算，从机械硬盘的笨重到固态存储的极速，每一次突破都不仅提升了性能，更解锁了全新的应用场景。