全球領(lǐng)先的超大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心公司——亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、甲骨文和Akamai——正在推出專門針對云的異構(gòu)多核架構(gòu)，整個芯片的高性能 CPU 開發(fā)正在感受到這種影響。

這些芯片不太可能進(jìn)行商業(yè)銷售。它們針對特定數(shù)據(jù)類型和工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化，具有巨大的設(shè)計預(yù)算，可以通過提高性能和降低功耗來節(jié)省成本，從而實現(xiàn)合理化。目標(biāo)是以更低的冷卻成本將更多的計算能力集成到更小的區(qū)域，而實現(xiàn)這一目標(biāo)的最佳方法是通過定制架構(gòu)，以及緊密集成的微架構(gòu)和精心設(shè)計的數(shù)據(jù)流。

這一趨勢始于近十年前，當(dāng)時 AMD 采用異構(gòu)架構(gòu)和加速處理單元，取代了同質(zhì)多核 CPU 的舊模式，但起步緩慢。從那時起，它就開始騰飛，追隨為移動消費設(shè)備創(chuàng)建的各種設(shè)計的腳步，這些設(shè)備需要滿足非常緊湊的占地面積以及嚴(yán)格的功率和散熱要求。

Quadric營銷副總裁 Steve Roddy 表示：“英特爾等行業(yè)巨頭的單片芯片幾乎在每個產(chǎn)品代碼中都配備了 AI NPU。” “當(dāng)然，人工智能先驅(qū) NVIDIA 長期以來在其非常成功的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品中混合使用 CPU、著色器 (CUDA) 核心和 Tensor 核心。未來幾年向小芯片的轉(zhuǎn)變將徹底鞏固這一轉(zhuǎn)變，因為指定小芯片組合的系統(tǒng)買家可以選擇專門針對相關(guān)設(shè)計插槽定制的計算和互連類型?！?/span>


如何設(shè)計高性能CPU？

每次談到高性能設(shè)計，經(jīng)常會面臨幾個名詞：IO多路復(fù)用、零拷貝、線程池、冗余等等，關(guān)于這部分的文章非常的多，其實本質(zhì)上是一個系統(tǒng)性的問題，可以從計算機體系結(jié)構(gòu)的底層原來去思考，系統(tǒng)優(yōu)化離不開計算性能(CPU)和存儲性能(IO)兩個維度，總結(jié)如下方法：

如何設(shè)計高性能計算(CPU)？

減少計算成本：代碼優(yōu)化計算的時間復(fù)雜度O(N^2)->O(N)，合理使用同步/異步、限流減少請求次數(shù)等；

讓更多的核參與計算：多線程代替單線程、集群代替單機等等；

如何提升系統(tǒng)IO？

加快IO速度：順序讀寫代替隨機讀寫、硬件上SSD提升等；

減少IO次數(shù)：索引/分布式計算代替全表掃描、零拷貝減少IO復(fù)制次數(shù)、DB批量讀寫、分庫分表增加連接數(shù)等；

減少IO存儲：數(shù)據(jù)過期策略、合理使用內(nèi)存、緩存、DB等中間件，做好消息壓縮等；


多核不僅是多個CPU的內(nèi)核

為了充分發(fā)揮CPU功效和減少用戶支出，現(xiàn)在越來越多CPU集成GPU功能，比如Intel就在Sandy Bridge把GPU核心整合進(jìn)了CPU當(dāng)中，其GPU核心的圖形核心性能大幅度地提升。

多核化是無奈之舉：以前，半導(dǎo)體工藝的發(fā)展可以帶來“一舉三得”的效果，包括提高晶體管速度、降低功耗和縮小芯片面積。但是，當(dāng)制造工藝發(fā)展到90nm或65nm時，泄漏電流的問題凸顯，沿用以往的內(nèi)部架構(gòu)來提高頻率的方法難以奏效。為了在不提高工作頻率的條件下實現(xiàn)性能的提升，只能增加CPU內(nèi)核的數(shù)量。

在有許多客戶要求進(jìn)行并行處理的服務(wù)器中，多核架構(gòu)容易獲得比較好的效果。但是，問題發(fā)生在根據(jù)用戶的要求運行應(yīng)用軟件的客戶機里。由于可能同時運行的軟件數(shù)量有限，即使可以將各個軟件分割以后并行執(zhí)行，但軟件中必須串行執(zhí)行的部分仍然會妨礙處理性能的提升。許多相關(guān)人士認(rèn)為，在目前這種架構(gòu)的PC中，4~8個內(nèi)核可能是多核處理器能夠獲得較好性能提升效果的極限。

集成多個不同類型的內(nèi)核：另一方面，提供新體驗的高級用戶接口、動態(tài)及靜態(tài)圖像分析等新的應(yīng)用軟件的不斷出現(xiàn)，對處理器的處理性能提出了更高的要求。如果處理器僅在目前以CPU內(nèi)核為主的架構(gòu)上繼續(xù)發(fā)展，這些新應(yīng)用可能將無法實現(xiàn)。

2007年9月，英特爾公司董事會名譽主席Gordon Moore在英特爾秋季技術(shù)峰會上表示：“眾所周知，摩爾定律在物理上是有極限的。大約10年或15年以后，摩爾定律將會遇到根本性障礙，而退出歷史舞臺?！狈催^來說，Moore認(rèn)為，半導(dǎo)體工藝的發(fā)展很可能還會像以前那樣再延續(xù)10年左右。在把工藝發(fā)展當(dāng)作技術(shù)推動力的同時，為了越過橫亙在多核架構(gòu)前面的壁壘，處理器應(yīng)該采用什么樣的內(nèi)部架構(gòu)呢？

業(yè)界想到的方案是采用異構(gòu)處理器架構(gòu)，即將不同類型的內(nèi)核集成在一起。在這種架構(gòu)中，CPU內(nèi)核所不擅長的浮點運算及信號處理工作，將由集成在同一塊芯片上的其它可編程內(nèi)核執(zhí)行。相關(guān)人士認(rèn)為，集成多個不同類型內(nèi)核的異構(gòu)多核架構(gòu)將成為今后處理器的主流架構(gòu)。

從同構(gòu)到異構(gòu)通用處理器將實現(xiàn)SoC化：Nvidia公司的總裁兼CEO指出：“目前，圖形芯片具有的浮點運算性能已經(jīng)大大超越了處理器。如果能夠靈活運用，隨著圖形芯片的發(fā)展，將會涌現(xiàn)出各種各樣新的應(yīng)用?！痹谡紦?jù)PC及服務(wù)器主流地位的x86處理器中，圍繞GPU（圖形處理單元）展開的相關(guān)研發(fā)工作突然活躍起來。

GPU的集成和通用化取得進(jìn)展：圍繞GPU的研發(fā)方向主要有兩個。首先，是將GPU內(nèi)核集成到處理器芯片上。AMD公司在2006年7月收購了加拿大的GPU生產(chǎn)商ATI科技公司，并提出了將ATI公司的GPU內(nèi)核集成到處理器上的Fusion處理器方案。另外，英特爾公司在2007年4月明確表示，正在開發(fā)矢量處理器Larrabee（開發(fā)代號），其中集成了許多專用于浮點運算的CPU內(nèi)核。

另一個研發(fā)方向是，利用GPU擅長對浮點運算進(jìn)行并行處理的特點，將其用作矢量處理器。這就是面向通用計算領(lǐng)域的GPGPU（General Purpose Computing on GPU），NVIDIA公司從2006年下半年已陸續(xù)推出相關(guān)的硬件產(chǎn)品及軟件開發(fā)工具。


多芯片不可避免

芯片行業(yè)清楚地意識到，對于許多計算密集型應(yīng)用來說，單芯片解決方案變得不切實際。過去十年的一個大問題是向多芯片解決方案的轉(zhuǎn)變何時會變得更加主流。

Synopsys 研發(fā)總監(jiān) Sutirtha Kabir 表示：“整個行業(yè)正處于一個拐點，你無法再避免這種情況?！薄拔覀冊诤笈_談?wù)撃柖珊汀甋ysMoore’，但設(shè)計人員必須在 CPU 和 GPU 中添加更多功能，但由于光罩尺寸限制、良率限制以及所有這些限制，他們根本無法做到這一點芯片。

多芯片芯片在這里是不可避免的，這帶來了一些有趣的考慮“第一，拿一張紙并將其折疊。這基本上就是多芯片的一個例子。你拿一個芯片，把它折疊起來，如果你能巧妙地設(shè)計它，你可以認(rèn)為你實際上可以大大縮短時序，而不是有很長的時序路徑。如果你從頂部芯片到底部芯片，你所經(jīng)歷的可能只是芯片中的少量布線，但它們大多是凸塊到凸塊或鍵合到凸塊?！?/span>

多芯片設(shè)計挑戰(zhàn)包括弄清楚有多少路徑需要同步、時序是否應(yīng)該放在兩個芯片之間或單獨關(guān)閉、L1 應(yīng)該放在頂部芯片還是底部芯片上，以及是否可以添加 L4。

“從 3D 角度來看，平面現(xiàn)在變得非常有趣，”Kabir 解釋道?！澳阋岩粭潌螌拥姆孔痈脑斐扇龑踊蛩膶?。但還有其他設(shè)計挑戰(zhàn)。您不能再忽視熱量了。散熱曾經(jīng)是 PCB 的問題，而系統(tǒng)設(shè)計人員現(xiàn)在認(rèn)為這些芯片非常熱。

Jensen Huang 最近在 SNUG 上表示，你將室溫的水從一端送入，然后從另一端流出按摩浴缸的溫度。他是在開玩笑，但事實是，從溫度的角度來看，這些都是熱芯片，如果你在布局規(guī)劃時不考慮到這一點，你就會燒毀你的處理器。這意味著您必須更早地開始這樣做。就 3D 布局規(guī)劃而言，當(dāng)涉及到工作負(fù)載時，您如何知道您已經(jīng)分析了多芯片的不同工作負(fù)載，并確?？紤]了 IR、熱量和時序等關(guān)鍵影響，即使您沒有考慮到這些影響甚至有一個網(wǎng)表？我們稱之為零網(wǎng)表階段。

這些考慮因素都變得非常有趣，而且因為你無法再避免使用多芯片，所以從代工廠的角度來看，從 EDA 的角度來看，這些都是生態(tài)系統(tǒng)的前沿和中心，而設(shè)計師則處于中間?！?/span>

與數(shù)據(jù)中心芯片的熱問題相關(guān)的是低功耗設(shè)計方面。

“這些數(shù)據(jù)中心使用大量電力，”Ansys 產(chǎn)品營銷總監(jiān) Marc Swinnen說。“我當(dāng)時在舊金山的 ISSCC，我們在 NVIDIA 旁邊的一個展位里，那里正在展示它的一個 AI 訓(xùn)練盒——一個大膽的大盒子，里面有八個芯片，還有大量的風(fēng)扇和散熱器。我們詢問它使用了多少功率，他們說，“哦，最高 10,000 瓦，但平均 6,000 瓦?！惫恼娴淖兊茂偪窳恕！?/span>

Arm 的 Jeff 同意，應(yīng)對數(shù)據(jù)中心芯片新挑戰(zhàn)的最佳方法是采用完整的系統(tǒng)方法，涵蓋指令集架構(gòu)、軟件生態(tài)系統(tǒng)和特定優(yōu)化、CPU 微架構(gòu)、結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)內(nèi)存管理和中斷控制，以及封裝內(nèi)和片外 I/O?！巴暾南到y(tǒng)方法使我們能夠與合作伙伴合作，根據(jù)現(xiàn)代工作負(fù)載和工藝節(jié)點定制 SoC 設(shè)計，同時利用基于小芯片的設(shè)計方法?！?/span>

這種定制芯片設(shè)計方法使數(shù)據(jù)中心運營商能夠優(yōu)化其電力成本和計算效率?！拔覀兊?Neoverse N 系列的高效率可實現(xiàn)每個插槽 128c 至 192c 及以上的非常高的核心數(shù)量，”Jeff 說?！斑@些相同的 N 系列產(chǎn)品可以縮小到占用空間更小的 DPU 和 6g L2 設(shè)計以及邊緣服務(wù)器。我們的 V 系列產(chǎn)品線面向云，具有更高的每線程性能和更高的矢量性能（適用于 AI 推理和視頻轉(zhuǎn)碼等工作負(fù)載），同時仍然提供高效率。一系列加速器附加選項使我們的合作伙伴能夠?qū)⒆远x處理和云原生計算正確組合到一個針對其工作負(fù)載量身定制的 SoC 中?！?/span>


結(jié)論

考慮到高性能計算的演進(jìn)本質(zhì)，特別是考慮到如何優(yōu)化數(shù)據(jù)中心存在不同的方面，所有這一切最終的結(jié)果幾乎是無法預(yù)測的。西門子的 Hand 表示：“隨著網(wǎng)絡(luò)事物的爆發(fā)，人們開始在數(shù)據(jù)中心內(nèi)進(jìn)行南北向和東西向路由，這改變了所有網(wǎng)絡(luò)交換架構(gòu)，因為這是最大的瓶頸。” ?！斑@導(dǎo)致人們重新思考數(shù)據(jù)中心的樣子。類似的事情也發(fā)生在內(nèi)存方面，當(dāng)你開始集成光學(xué)和一些更智能的內(nèi)存時，看到它會如何改變它將會非常有趣?！?/span>

Hand指出，幾年前的英特爾開發(fā)者大會上，該公司解釋了如何使用硅光子學(xué)中的表面發(fā)射光學(xué)器件將內(nèi)存與數(shù)據(jù)中心機架中的存儲分開?！八麄冇幸粋€統(tǒng)一的內(nèi)存結(jié)構(gòu)，可以在服務(wù)器之間共享，并可以從不同的服務(wù)器分配內(nèi)存，”他說。

“所以數(shù)據(jù)中心的拓?fù)溟_始看起來非常有趣。即使在機架中，你也會看到NVIDIA 的 AI 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)看起來不像傳統(tǒng)服務(wù)器機架。最大的轉(zhuǎn)變是人們可以看到它，如果有市場，你就可以建立它。我們總是考慮架構(gòu)的核心是否快。我們的出發(fā)點是“核心速度快嗎？” '我有足夠的核心嗎？'但它的意義遠(yuǎn)不止于此。一旦你開始打破馮諾依曼架構(gòu)并開始使用不同的內(nèi)存流并開始研究內(nèi)存計算，它就會變得非常酷。