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技術(shù)革命!主流芯片架構(gòu)正在發(fā)生重大變化?

—— 主流芯片架構(gòu)正在發(fā)生重大變化?
作者: 時間:2018-08-31 來源:與非網(wǎng) 收藏
編者按:由于芯片尺寸縮減帶來的效益越來越小,業(yè)界正在設(shè)計支持AI的系統(tǒng),以在本地處理更多數(shù)據(jù),芯片制造商正在研究可顯著增加每瓦和每時鐘周期可處理數(shù)據(jù)量的新型架構(gòu),從而開啟了數(shù)十年來芯片架構(gòu)轉(zhuǎn)變的大幕。

  主流的制造商和系統(tǒng)供應(yīng)商都在改變方向,引發(fā)了一場架構(gòu)創(chuàng)新大賽,創(chuàng)新涉及從存儲器中讀取和寫入數(shù)據(jù)的方式、數(shù)據(jù)管理和處理方式以及單個上的各個元素的結(jié)合方式等。雖然工藝節(jié)點尺寸仍在繼續(xù)縮減,但是沒有人寄希望于工藝的進(jìn)步可以跟得上傳感器數(shù)據(jù)的爆炸性增長以及間數(shù)據(jù)流量增加的步伐。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201808/391400.htm
主流芯片架構(gòu)正在發(fā)生重大變化?

  在這些創(chuàng)新中, 新型處理器架構(gòu)專注于研究每個時鐘周期內(nèi)處理更多數(shù)據(jù)的方法,有時犧牲部分精度,或者根據(jù)應(yīng)用類型提高特定操作的優(yōu)先級;

  正在開發(fā)的新存儲器架構(gòu)改變了數(shù)據(jù)存儲、讀取、寫入和訪問的方式;

  更有針對性的處理元素散布在系統(tǒng)周圍,更加靠近內(nèi)存。系統(tǒng)不再依賴于最適合應(yīng)用的單個主處理器,而是根據(jù)數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用選擇不同的加速器;

  通過人工智能技術(shù),將不同的數(shù)據(jù)類型融合在一起,形成多種模式,有效地提高了數(shù)據(jù)密度,同時最大限度地減少不同數(shù)據(jù)類型之間的差異;

  封裝組合形式成為架構(gòu)設(shè)計的核心之一,越來越關(guān)注修改設(shè)計的難易。

  “有一些趨勢導(dǎo)致人們試圖充分挖掘已有方案的潛力?!?Rambus的杰出發(fā)明家Steven Woo說,“在數(shù)據(jù)中心上,你希望硬件和軟件能夠發(fā)揮盡可能多的作用,這是數(shù)據(jù)中心重新思考其經(jīng)濟(jì)成本的方式。啟用一種新功能的成本非常高,但是瓶頸正在日益凸顯,所以我們看到更多專用芯片和提高計算效率的方法不斷涌現(xiàn),如果可以減少數(shù)據(jù)在內(nèi)存和I/O上來回傳輸?shù)拇螖?shù),將會產(chǎn)生很大的影響?!?/p>

  這些變化在邊緣節(jié)點上更加明顯,此外,系統(tǒng)供應(yīng)商突然意識到有數(shù)百億臺設(shè)備不斷地產(chǎn)生天量數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)無法全部發(fā)送到云端進(jìn)行處理。在邊緣節(jié)點上處理這些數(shù)據(jù)對節(jié)點自身帶來了挑戰(zhàn),它們需要在不顯著改變功耗預(yù)算的情況下大幅提高性能。

  英偉達(dá)的Tesla產(chǎn)品家族首席平臺架構(gòu)師Robert Ober說:“人們把重點放在降低精度上,邊緣節(jié)點性能的提升不僅僅體現(xiàn)在更多計算周期上。它需要在內(nèi)存中放入更多數(shù)據(jù),比如您可以使用16位指令格式。 所以,解決方案不是為了提高處理效率而在緩存中存儲更多內(nèi)容。從統(tǒng)計上看,不同精度的計算結(jié)果應(yīng)該是一致的?!?/p>

  Ober預(yù)測,在可預(yù)見的未來,通過一系列架構(gòu)優(yōu)化應(yīng)該可以每隔幾年就將處理速度提高一倍?!拔覀儗⒁娮C這些改變,”他說?!盀榱藢崿F(xiàn)這一目標(biāo),我們需要在三個層面實現(xiàn)突破。第一是計算,第二是內(nèi)存,在某些模型中,計算更關(guān)鍵,而在其它模型中內(nèi)存更關(guān)鍵。第三是主處理器帶寬和I/O帶寬,我們需要在優(yōu)化存儲和網(wǎng)絡(luò)方面做很多工作。”

  其中一些變化已經(jīng)發(fā)生。在Hot Chips 2018會議上的演講中,三星奧斯汀研發(fā)部門的首席架構(gòu)師 Jeff Rupley指出了該公司M3處理器的幾個主要架構(gòu)變化。其中一個是每個周期處理更多的指令,相比于之前M2處理的四條指令/周期,M3為6條。還包括以若干神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代預(yù)取搜索,改善了分支預(yù)測,以及將指令隊列深度加倍。

  從另一個角度來看,這些變化也改變了從制造工藝到前端架構(gòu)/設(shè)計和后端封裝的協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系。雖然制造工藝仍在不斷創(chuàng)新,但是每次新節(jié)點只能帶來15%到20%的性能和功耗改善,顯然不足以跟上數(shù)據(jù)的增長步伐。

  “變化正以指數(shù)速度發(fā)生,”Xilinx總裁兼首席執(zhí)行官Victor Peng在Hot Chips的演講中表示。 “現(xiàn)在每年將產(chǎn)生10個zettabytes [1021字節(jié)]的數(shù)據(jù),其中大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?!?/p>

  存儲器領(lǐng)域的新方案

  處理這么多數(shù)據(jù)需要重新思考系統(tǒng)中的每個元素,從數(shù)據(jù)的處理方式到存儲方式都需要重新設(shè)計。

  “業(yè)界已經(jīng)進(jìn)行了多次嘗試,以創(chuàng)建新的內(nèi)存架構(gòu),”eSilicon EMEA創(chuàng)新高級主管CarlosMaciàn說?!爱?dāng)前內(nèi)存的瓶頸在于你需要讀取出一整行,然后再在其中選擇一位。一種新方法是構(gòu)建可以從左到右、從上到下讀取的內(nèi)存。您還可以更進(jìn)一步,將計算能力部署到不同的內(nèi)存中?!?/p>

  還可以改變內(nèi)存的讀取方式、處理單元的位置和類型,以及使用人工智能技術(shù)優(yōu)化不同數(shù)據(jù)在整個系統(tǒng)中存儲、處理、傳輸?shù)膬?yōu)先級。

  “在稀疏數(shù)據(jù)中,我們一次只能從字節(jié)陣列讀取一個字節(jié)的數(shù)據(jù),在其它類型應(yīng)用中,也可以在同樣的字節(jié)陣列中一次讀取八個連續(xù)數(shù)據(jù),而不會消耗與我們不感興趣的其它字節(jié)或字節(jié)陣列相關(guān)的能耗,”Cadence產(chǎn)品營銷部門總監(jiān)Marc Greenberg說。 “未來的新型內(nèi)存可能更適合處理這類事情。比如我們看一下HBM2的架構(gòu),HBM2硅片堆棧被安排到16個64位的虛擬通道中,我們從任何一次對任何虛擬通道的訪問中都能得到4個連續(xù)的64位字。因此,有可能構(gòu)建可水平寫入的1,024位寬的數(shù)據(jù)陣列,一次只讀取4個64位字?!?/p>

  內(nèi)存是馮諾依曼架構(gòu)的核心組件之一,也正在成為架構(gòu)創(chuàng)新的最大試驗田之一。AMD的客戶端產(chǎn)品首席架構(gòu)師Dan Bouvier表示:“現(xiàn)有架構(gòu)的一個大報應(yīng)就是虛擬內(nèi)存系統(tǒng),它迫使你以更加不自然的方式移動數(shù)據(jù)。你需要執(zhí)行一次又一次轉(zhuǎn)換。如果您可以消除DRAM中的分區(qū)沖突,您可以獲得更高效的數(shù)據(jù)流動。分立GPU可以在90%的效率區(qū)間運(yùn)行DRAM,效率非常高。但是,如果你可以獲得串行的數(shù)據(jù)傳輸,你也可以在APU和CPU上在80%到85%的效率區(qū)間內(nèi)運(yùn)行DRAM。”


主流芯片架構(gòu)正在發(fā)生重大變化?

  馮諾依曼架構(gòu)

  IBM正在開發(fā)一種不同類型的內(nèi)存架構(gòu),它本質(zhì)上是磁盤條帶化技術(shù)的現(xiàn)代版本。磁盤條帶化技術(shù)將數(shù)據(jù)不再局限在單個磁盤上,同樣,IBM新型內(nèi)存架構(gòu)的目標(biāo)是利用被其系統(tǒng)硬件架構(gòu)師Jeff Stuecheli稱為連接技術(shù)的“瑞士軍刀”的連接器技術(shù),混合和匹配不同類型的數(shù)據(jù)。

  “CPU變成了一個位于高性能信號接口中間的東西,”Stuecheli說?!叭绻阈薷奈Ⅲw系結(jié)構(gòu),不用提高頻率,內(nèi)核就可以在每個周期內(nèi)做更多的事情。”

  為了確保這些體系架構(gòu)能夠處理越來越龐大的數(shù)據(jù),連接性和吞吐能力變得越來越重要。 “現(xiàn)在最大的瓶頸在于數(shù)據(jù)傳輸,”Rambus的Woo說。 “半導(dǎo)體行業(yè)在提高計算性能方面做得非常出色。 但是,如果您把大量時間用在等待數(shù)據(jù)或特定的數(shù)據(jù)模式上,效率依然無法提高。必須更快地運(yùn)行內(nèi)存。因此,如果你看看DRAM和非易失性存儲器就會發(fā)現(xiàn),它們的性能實際上取決于數(shù)據(jù)傳輸模式。如果您能夠?qū)?shù)據(jù)串起來,就可以在內(nèi)存中獲得非常高的效率。但是如果你的數(shù)據(jù)在空間上隨機(jī)分布,效率就會降低。無論你怎么做,隨著數(shù)據(jù)量的增加,你必須保證能夠更快地完成所有這些數(shù)據(jù)傳輸。”


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