主要观点总结
本文讨论了随着DeepSeek等大模型的快速发展，我们可能正处于新计算时代的开端。文章指出，通用x86 CPU在数据中心的主导地位正在加速衰退，而分布式GPU集群和专用加速器正在崛起。在此背景下，GPU编程的重要性日益凸显，并成为工程师必须掌握的核心技能。文章还深入探讨了分布式系统编程的当前困境和不同的编程模型，如external-distribution、static-location和arbitrary-location架构，并探讨了它们各自的优缺点。同时，文章也涉及了大模型问题，以及我们从这些系统中能得到的启示。
关键观点总结
关键观点1: 大模型的快速发展正在改变计算格局
随着DeepSeek等大模型的崛起，通用x86 CPU在数据中心的主导地位正在受到挑战，分布式GPU集群和专用加速器正在成为新的趋势。
关键观点2: GPU编程的重要性日益凸显
GPU编程在当前的计算环境下变得越来越重要，它注重在硬件资源受限的环境下优化计算和图形渲染，其开发模式与嵌入式或单机系统类似。
关键观点3: 分布式系统编程面临困境
虽然分布式系统在过去十年间取得了巨大进步，但其编程方式却几乎没有根本性改进。当前的编程模型如external-distribution、static-location和arbitrary-location架构都存在各自的局限性。
关键观点4: 大模型对分布式系统编程的影响
大模型在处理上下文信息分散的开发场景时表现不佳，而传统的编程模型有助于大模型更好地处理分布式逻辑。同时，大模型可能会犯错，因此需要配合自动排查工作进行使用。
关键观点5: 我们需要一种新的原生编程模型
现有的编程模型都存在局限性，因此现在是时候打造一套真正的原生编程模型了。这种模型应该能够支持明确的控制机器上逻辑的放置、执行本地原子计算，同时提供丰富的容错保证和网络语义选项。
文章预览
作者 | Shadaj Laddad
译者 | 核子可乐
编辑 | Tina 随着 DeepSeek 等大模型的快速发展，人们开始意识到我们可能正处于新计算时代的开端。通用 x86 CPU 在数据中心的主导地位正加速衰退，分布式 GPU 集群和专用加速器正在崛起，这一转变速度甚至超出了许多人的预期。 在此背景下，GPU 编程的重要性日益凸显，不少业内人士认为它将成为工程师必须掌握的核心技能。与传统的分布式系统编程不同，GPU 编程更注重在硬件资源受限的环境下优化计算和图形渲染，其开发模式与嵌入式或单机系统类似。还有观点认为，这与 20 多年前 PlayStation 1/2 和 GBA 上的编程方式颇为相似。 就在最近，伯克利博士生 Shadaj Laddad 发表了一篇关于“分布式系统编程”的文章。在文中，他犀利指出当前的分布式编程模型正陷入停滞，并提出应构建以语义局部性为优先、可被机
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