科普笔记本电脑常见接口以及教你读懂异构计算

对很多没接触过或者刚接触笔记本电脑的朋友来说，笔记本电脑的接口是个比较令人头疼的问题，一是接口种类繁多，二是很多接口长得比较像，不易分辨，下面就给大家介绍一下目前笔记本电脑上的常见接口。

笔记本电脑常见接口大概有以下几类：

电源接口

圆形电源接口

方形电源接口

USB Type-C形电源接口

电源接口是笔记本电脑的必备接口，功能是给笔记本充电，游戏本在接上电源后可以发挥最高性能。外观上，电源接口大致有圆形、方形和USB Type-C三种，圆形接口最为普遍，因为规格的不同，圆形接口的孔径也有所差异。

USB接口

USB接口是笔记本电脑上最常见的接口，用于和手机、平板、移动存储设备等传输数据。目前常见的接口版本有USB 2.0、3.0、3.1，版本越高速度越快。不过也有特殊情况，比如USB 3.1 Gen 1的速度就和USB 3.0一样，都是5Gb/s。

USB Type-A接口

USB Type-C接口

常见的USB接口外观有Type-A和Type-C两种，Type-A最为常见，Type-C是近几年流行起来的接口，Type-C最明显的优势就是支持正反插，不用看接口是否插错，非常方便。

雷电3接口标志

Type-C还有一种特殊形态，那就是雷电3。雷电3接口不仅能够作为常规的USB接口传输数据，还能作为视频输出接口外接显示器，甚至还可以为笔记本或者外接设备供电，是一种非常全面的接口。一般雷电3接口旁边都会有一个小闪电的标志，大家可以根据这个标志来分辨。

视频接口

VGA接口

HDMI接口

Mini DP接口

笔记本电脑上的视频接口用于外接显示器、扩展屏幕之用。视频接口主要有VGA、HDMI和DP三种，VGA接口目前已经很少见了，不过仍然有一些笔记本在使用。HDMI和DP算是目前比较常见的视频接口，DP又分为标准DP和Mini DP两种，Mini DP在外观上更小一些，标准DP接口已经很少见了，目前的笔记本大多采用Mini DP接口。

SD读卡器插槽

标准SD读卡器插槽

Micro SD读卡器插槽

SD读卡器用于接驳相机或者手机的存储卡，SD读卡器又分为标准SD读卡器和Micro SD(TF)读卡器，分别对应标准SD卡和Micro SD卡。顾名思义，Micro SD卡要比标准SD卡小一些，所以笔记本上的Micro SD读卡器也相应小一些。

一般来说配备标准SD读卡器的笔记本使用起来更方便一些，因为Micro SD卡可以装入标准SD卡套内使用，但是标准SD卡是没办法缩小进Micro SD卡的。

网口

RJ-45网口

网口又叫做RJ-45网口，连接网线后可以实现上网功能。不过目前几乎所有笔记本都搭载了无线网卡，所以RJ-45网口基本上就是备用接口了。当然如果无线环境不好的话，RJ-45网口就体现出它的价值了。

耳机/麦克风插孔

独立式耳机/麦克风插孔

二合一耳机/麦克风插孔

耳机/麦克风插孔的口径都是3.5mm的，所以也称为3.5mm耳机/麦克风插孔。耳机/麦克风插孔有相互独立的，也有二合一的，一般来说轻薄笔记本会采用耳机/麦克风二合一的设计，游戏本会采用耳机/麦克风独立的设计。

安全锁孔

安全锁孔基本上也是笔记本电脑的必备接口，一般位于笔记本机身侧面最顶端。安全锁孔的功能很简单，那就是防止被盗。安全锁孔需要搭配安全锁使用，但是安全锁都是需要额外购买的。

除了以上几类常见接口外，有的笔记本电脑还会根据定位的不同配备SIM卡槽、扩展坞接口等等，大家在使用的过程中可以灵活掌握。

计算种类有很多，边缘计算、异构计算，量子计算等等不胜枚举。不同计算有不同的聚焦领域和特定用途，各自发展历程也有极大差异，不过总体来说，计算是现代及未来世界解决问题的主要方法。

异构计算的意义是什么?

说到异构计算，其实对于了解电脑行业的人来说并不陌生。随着计算向多元化发展，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算，由此，异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字，说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题，这就是异构计算。

多元化的计算需求催生异构计算

Tips：异构计算的百科定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机，或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求，并使代码(或代码段)能以获取最大总体性能方式来执行。

为什么要用异构计算?

那么为什么要用不同制程架构的硬件，而不用同一制程架构的硬件来解决问题呢?

这其中其实可能有不少人存在一定的误解，把半导体芯片与CPU划等号。但其实半导体芯片制程、工艺包含的不只是处理器，还包括存储、通信、图形等芯片。而每一种芯片并不完全是由一家厂商设计、生产、封装，各家技术实力不同，那么在各自领域推进芯片制程工艺的速度就不同。比如处理器芯片进入14nm制程节点，但GPU芯片可能还在22nm制程节点，通信芯片可能还在28nm制程节点，且不同芯片之间的架构不同，所以如果没有异构技术的话，很难将这些不同规格的芯片封装到一个主板上使用。

异构计算有哪些种类?(构成方式来看)

异构计算并非什么新兴技术，从上世纪80年代开始，异构计算就已经出现并开始逐渐被尝试投入到实际应用领域。以往异构计算主要分为两种：

一种是芯片级(SoC)异构计算;

另外一种是板级集成异构计算。

二者顾名思义，芯片级(SoC)异构计算就是将不同制程、不同架构的芯片进行异构来解决计算问题。比如去年英特尔在冥王峡谷上推出的KabyLake-G平台，就是将英特尔处理器与AMD Radeon RX Vega M GPU进行异构，来解决运算和图形计算问题。

板级异构计算同样很好理解，就是将不同功能的主板进行异构，通过高带宽连接来解决计算问题。

传统异构计算有什么优势和不足

不过，传统异构计算各自之间都存在一些优势和不足。

芯片级异构计算在功耗和性能方面有着不错的优势，但它要求设计人员对应用负载有非常深的理解，同时在设计SoC异构之前要考量耗费至少18个月的时间去做一个异构芯片到底是不是值得。另外，芯片级异构一旦完成就无法更改，如果18个月的时间里客户需求有所变化，那么就得又花费相当长的周期去重新设计、制作一颗异构芯片，整体的人力成本、时间成本非常高，且在灵活性上明显不足。

相比芯片级异构，板级异构计算的优势是比前者更加灵活。但缺点也很明显，毕竟主板和主板之间连接起来使用，一是体积天生比较大，再者就是板与板之间连接的带宽和功耗都很难达到最优解。

所以，异构计算想要有所突破，或者说是适应现在以及未来的应用需求，就需要有新的技术来支持。

重提异构计算的背景

另外可能有人会问：“以PC为例，非异构计算才是现阶段的主流，为何要考虑在异构计算上做文章呢?”

其实这里要简单交代一下半导体芯片制程的背景。大家都知道，近一年时间以来，半导体行业正在从14nm制程节点向10nm、7nm节点演进，前段时间更是有消息曝出苹果已经在布局5nm芯片了。那么大家有没有想过，在制程节点演进到5nm、3nm甚至1nm之后，微缩技术的发展还能否满足如此快速的节点迭代演进呢?如果无法满足，那么有没有其它技术可以弥补呢?

其实这就是现阶段行业重提异构计算的一个大的背景。即当制程节点演进速度放缓、新架构研发成本增高，那么要解决更大规模、更高负载的计算时，异构是一种非常不错、且行之有效的解决方案。

一直以来，半导体芯片行业的发展都聚焦在前沿技术和不断推进制程节点演进方面，但当制程工艺临近物理极限，且技术短时间内无法突破之时，我们就应该换一种思路去满足计算的要求，而非钻牛角尖般的一味“向前冲”。

所以在这种背景之下，英特尔不仅重新开始关注异构计算，而且在其基础之上提出了超异构计算概念。

相对于芯片级和板级异构计算，超异构计算的核心点在于高灵活性和可客制化。英特尔研究院院长宋继强在解释超异构计算的“超”字时说：“‘超’就超在可以把很多现有的、不同节点上已经验证得挺好的Chiplet集成在一个封装里，在这个层级下可以保证体积是小的，能把它的功耗控制的再低一些的话就可以享有更高的带宽和更短的延迟。成本上一定比板集组合便宜很多，而且既快又灵活，甚至可能会比SoC还便宜。如果SoC都做10nm芯片异构，那么成本可能并不便宜，但现在是把一些10nm和14nm，甚至22nm的芯片整合使用，这样就可以很好的控制成本。”

因此，英特尔提出的“超异构计算”概念，主要是通过封装技术实现不同计算模块的系统集成，通过EMIB、Foveros这些2D、3D封装技术将多个Chiplet(小芯片)装配到一个封装模块中，一方面不像SoC异构技术那么复杂，也规避了长周期造成的灵活性不足的问题;另一方面则比传统板级异构的体积更小。