* Early Days (singolo core): Inizialmente, i computer avevano un singolo elemento di elaborazione (core della CPU). Tutti i calcoli sono stati eseguiti in sequenza.
* CORE multipli (CPU multi-core): Man mano che sono stati raggiunti i limiti delle prestazioni a core singolo, i produttori hanno iniziato a integrare più core su un singolo dado della CPU. Ciò ha consentito l'elaborazione parallela, aumentando significativamente le prestazioni per le applicazioni multi-thread. Questa è ancora una tendenza dominante, con conteggi di base che continuano ad aumentare, sebbene i miglioramenti della velocità dell'orologio abbiano un plateau.
* Processori a molti core (GPU, FPGAS, ecc.): Al di là delle CPU multi-core, abbiamo visto l'ascesa di processori con centinaia o addirittura migliaia di core. Le unità di elaborazione grafica (GPU), inizialmente progettate per il rendering grafico, sono diventate motori di elaborazione parallela incredibilmente potenti utilizzati per varie applicazioni come l'apprendimento automatico e il calcolo scientifico. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAS) Offre un'accelerazione hardware personalizzabile con un numero elevato di blocchi logici configurabili che agiscono come elementi di elaborazione.
* Calcolo distribuito: La ricerca di una potenza di elaborazione ancora maggiore ha portato allo sviluppo di sistemi di elaborazione distribuiti, in cui più computer indipendenti lavorano insieme su un'unica attività. Ciò include cluster, griglie e piattaforme di cloud computing, utilizzando efficacemente milioni o persino miliardi di elementi di elaborazione in posizioni geograficamente disperse.
* Acceleratori hardware specializzati: Stiamo assistendo a una crescita degli acceleratori di hardware specializzati progettati per compiti specifici, come chip di inferenza di intelligenza artificiale (TPU) o processori neuromorfi, ognuno con un'architettura unica e un numero potenzialmente enorme di elementi di elaborazione specializzati.
In sintesi: La tendenza complessiva mostra un aumento esponenziale del numero di elementi di elaborazione utilizzati nel calcolo. Mentre il numero di nuclei su un singolo chip è ancora in aumento, la crescita più significativa sta avvenendo nei sistemi distribuiti e nell'hardware specializzato, portando a sistemi con capacità di elaborazione notevolmente aumentata rispetto ai processori a singolo core del passato. L'enfasi si sta spostando semplicemente dall'aumento della velocità dell'orologio all'utilizzo del parallelismo attraverso architetture a molti core e calcolo distribuito.
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