深度学习、无人驾驶、VR需求的计算需求量正在不断上升，如何优雅的解决计算问题是每一个IT工程师要头疼的问题。而事实上Intel永远不是工程师们唯一的选择方案。除了Kaby Lake，让我们一起来围观工程师们的备胎还有哪些。
　　AMD Zen
AMD Zen CPU是当前A粉们最为期待的芯片，它比上一代构架每个周期执行的指令数量增长40%,性能上有了巨大的提升。基于Zen核心的SummitRidge处理器采用8核16线程设计，使用GlobalFoundries的14纳米FinFET工艺制造，支持AMD ristol Ridge AM4平台，兼容AMD第七代处理器。Digital Trends称，Blender渲染测试程序显示，在渲染时，Summit Ridge的速度略快于Intel Core I7 6900K。并且Zen CPU还有服务器级别的32核64线程版-Naples处理器，性能更是强大到爆棚，期待这次AMD这次不是只在PPT上给我们带来惊喜。

　　IBM Power 9
IBM Power 9是在2011年的智力竞赛节目中击败人类智力的沃森超级计算机的后代，它拥有24个核心，达到了现在的Power 8芯片的两倍。Power 9芯片会由Global Foundries负责生产，14nm FinFET工艺。谷歌和Rackspace共同研发的服务器平台代号“Zaius”则会采用这款芯片，其还将会出现在在计算能力达到200千万亿次浮点运算的超级计算机“Summit”上，而这台超级计算机计划在2018年初提供给美国能源部橡树岭国家实验室。

　Kilocore
2016年6月，美国加州大学戴维斯分校研制出了世界上首款1000核心的处理器Kilocore。它包含6.21亿晶体管，每秒能够进行1.78万亿次 运算。这不仅是世界上第一款1000核心CPU，所有核心都能够独立处理任务。独立控制系统会根据任务所需的处理能力来关闭或者打开核心。该CPU基于 32纳米工艺制造，平均时钟频率可达1.78GHz。主要任务为处理大数据，无线解码，编码等等。

NVIDIA Tegra Parker
NVIDIA的Tegra芯片是完整的嵌入式系统，内建ARM架构的处理器核心、基于显卡GeForce的影像处理器、音效处理器打造。现在NVIDIA Tegra与往日大有不同，可用在汽车，服务器，机器人及无人机上。上一代Tegra芯片建立了一套无人驾驶系统NVIDIA Drive PX 2，拥有两张Pascal MXM接口显卡，内建8GB LPDDR4内存，8 TFLOPS的浮点运算性能。而NVIDIA Drive PX 2帮助无人驾驶汽车识别目标，道路导航。根据NVIDIA一如既往向后兼容的能力，下一代名为Tegra Parker的芯片将继续在Drive PX 2上发挥作用，所不同的是会采用最新的帕斯卡架构。

　　富士通SPARC
富士通在六月宣布了会将它的SPARC处理器和ARM处理器使用在日本的超级计算机Post-K上，在2020年发布时这可能是全世界最快的超级计算机。ARM早期使用在移动设备上，后来发展变为新超级计算机的CPU系统，这也是320亿美元收购后第一个宣布的强力作品。

不管Kaby Lake挤牙膏嫌疑有多大，对于工程师而言，海量运算的解决方案从来不缺乏备选。也正因为如此，深度学习、无人驾驶才能得以不断壮大，而人们的脑洞和技术也从未停止过脚步。