新的芯片架构正在来临 以往主流芯片架构正在悄然巨变.doc

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1、新的芯片架构正在来临以往主流芯片架构正在悄然巨变新的芯片架构正在来临以往主流芯片架构正在悄然巨变　　所有主要的芯片制造商和系统供应商都在改变方向，引发一场架构竞赛，其中包括从存储器中读取和写入数据的方式到数据处理和管理的方式，以及最终在单个芯片上的各种单元被封装在一起。虽然半导体制造的节点缩减将继续，但没有人愿意进行扩展以跟上传感器数据的爆炸性增长以及机器之间的流量增加。　　其中包括：　　新的处理器体系结构关注的是每个周期处理更大数据块的方法，有时精度较低，或者根据应用程序的不同，将特定操作优先于其他操作。　　正在开发新的内存体系结构，以改变数据存储、读取、写入和访问

2、的方式。　　更有针对性的处理单元分散在系统周围，与内存非常接近。加速器不是依靠一个最适合应用程序的主处理器，而是根据数据类型和应用程序来选择。　　人工智能正在进行的工作：将不同的数据类型融合为模式，有效地增加数据密度，同时最小化不同数据类型之间的差异。　　Rambus公司的杰出发明家StevenWoo说:“有一些趋势让人们试图充分利用他们已经拥有的东西。”在数据中心，你想从硬件和软件中挤出尽可能多的空间。这就是数据中心重新思考经济问题的方式。启用新功能非常昂贵。但是瓶颈正在转移，这就是为什么你会看到专门的芯片以及提高计算效率的方法。如果你能够阻止在内存和I/O上来回发

3、送数据，这会产生很大的影响。”　　这些变化在边缘上更为明显，而且就在边缘之外，系统供应商突然意识到数百亿台设备会产生太多数据，无法将所有内容发送到云端进行处理。但是在边缘处理所有这些数据会增加其自身的挑战，需要在不显着改变功率预算的情况下实现性能的巨大改进。　　英伟达(Nvidia)的特斯拉首席平台架构师罗伯特•奥伯(RobertOber)表示:“新的重点是降低精度。”“这不仅仅是更多的计算周期。它更多的是在内存中进行数据打包，使用16位指令格式。所以这并不是为了提高效率而在缓存中存储更多的数据。从统计学上讲，结果在两方面都是一致的。”　　Ober预测，通过一系列的架

4、构优化，在可预见的将来，每隔几年就可以将处理速度提高一倍。“我们将看到技术的进步。”他说:。“为了实现这一目标，我们必须处理三各方面：一个是计算，第二个是存储。在一些模型中，这是内存访问。有些则是计算。第三个方面是主机带宽和I/O带宽。我们需要在优化存储和网络方面做大量工作。”　　其中一些已经在实施中。在2018年HotChips大会上，三星奥斯汀研发部门的首席架构师杰夫•鲁普利(JeffRupley)在发言中指出了该公司M3处理器的几个重大架构变化。一个涉及每个周期更多的指令-六个，而之前的M2为四个。再加上分支预测，这基本上是几个神经网络在搜索中做的相当于预取的工

5、作，指令队列的深度是它的两倍，挑战就开始显现出来。　　从另一个角度来看，这些变化将创新的纽带从制造和工艺技术转移到前端的架构和设计，以及后端的制造封装。虽然处理技术将继续创新，但在每个新节点上仅提高15%至20%的性能和性能是非常复杂的——而且这还远远不足以跟上数据的大幅增长。　　Xilinx的总裁兼首席执行官VictorPeng在HotChips的演讲中说:“变革正以指数速度发生。每年将产生10zettabytes[10的21次方字节]的数据，其中大部分是非结构化数据。”　　内存中的新方法　　处理这么多数据需要重新思考系统中的每个组件，，从数据处理方式到数据存储方式

6、。　　“已经有很多尝试创建新的内存架构，”eSiliconEMEA创新高级主管CarlosMaciàn说。“问题是你需要读取每一行并在每一行中选择一位。另一种方法是构建可以从左到右，上下读取的内存。你还可以更进一步，将计算添加到不同的存储器中国。”　　这些变化包括改变读取内存的方式、位置和处理元素的类型，以及使用人工智能对数据在系统中存储、处理和移动的方式和位置进行优先级排序。　　“如果我们在稀疏数据的情况下一次只能从该数组中读取一个字节，或者在相同的字节通道中可能只有8个连续字节，而不使用与其他字节或字节通道相关的所有能耗，那么我们是什么呢？不感兴趣，“Cadenc

7、e产品营销集团总监MarcGreenberg说。“未来可能更适合这种事情。例如，如果我们看一下HBM2的架构，HBM2芯片堆栈被安排到16个64位的虚拟通道中，我们只需要从任何虚拟通道的任何访问中获得4个连续的64位字。因此，有可能构建1,024位宽的数据阵列并水平写入，但一次只读取64位×4个字。”　　内存是冯•诺依曼体系结构的核心组件之一，但它也正在成为最大的实验领域之一。AMD的客户端产品首席架构师DanBouvier表示：“虚拟内存系统是一个大问题，在这个系统中，数据的传输方式更加不自然。如果你能消除DRAM中的Bank冲突，你就