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David Patterson:摩尔定律终结,计算机体系结构正

时间:2018-11-12 17:55

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作者:admin

标签: 摩尔  定律  Patterson  David 

导读:David Patterson:摩尔定律终结,计算机体系结构正迎来下一个黄金时代-2018-11-12 13:49 | 查看: 9 | 评论: 0 | 来自: 半导体产业网 摘要 : 计算机体系结构创新、软硬协作引领应用技术新突破。...
2018-11-12 13:49| 查看: 9| 评论: 0|来自: 半导体产业网

摘要: 计算机体系结构创新、软硬协作引领应用技术新突破。1965年,作为Intel创始人之一的Gordon Moore做出了预言:价格不变时,半导体芯片中可容纳的元器件数目约每两年会翻一倍,其性能也会同比提升。经过后来多年数据论 ...

计算机体系结构创新、软硬协作引领应用技术新突破。

1965年,作为Intel创始人之一的Gordon Moore做出了预言:价格不变时,半导体芯片中可容纳的元器件数目约每两年会翻一倍,其性能也会同比提升。经过后来多年数据论证,这个时间周期实际在18个月上下。

几十年来,随着半导体芯片制程工艺发展,晶体管尺寸在不断逼近物理极限,摩尔定律也在被质疑和自我证明间徘徊。对于此,2017年图灵奖得主、加州伯克利大学计算机科学教授、谷歌杰出工程师David Patterson表示:“现在,摩尔定律真的结束了,计算机体系结构将迎来下一个黄金时代。”

作为计算机体系结构宗师,David Patterson曾带领伯克利团队起草了精简数据集RISC-1,奠定RISC架构基础,该架构后来被当时的巨头“太阳微电子”(Sun Microsystem,后来被甲骨文收购)选中用来制作Sparc处理器。他与斯坦福大学前校长、Google母公司Alphabet现董事长John Hennessey合作的《计算机体系结构:量化研究方法》开创性地提供了体系结构的分析和科学框架,至今都是该领域的经典教材。2016年从伯克利退休后,David Patterson以杰出工程师身份加入Google Brain团队,为两代TPU研发做出了卓越贡献。

2018年3月,David Patterson与John Hennessey共同获得2017年度ACM图灵奖,以表彰他们在计算机体系结构的设计和评估方面开创了一套系统的、量化的方法,并对微处理器行业产生了深远的影响。

亲历计算机体系结构发展50年,这个领域都发生了哪些变化?后摩尔定律时代会有哪些机遇和挑战?AI芯片创业热潮下,芯片架构会朝哪个方向走?

近日,David Patterson在清华大学就《计算机体系结构,下一个黄金时代》这一主题进行了演讲。36氪也围绕上述问题,对Patterson教授进行了专访。

上世纪八十年代,计算机体系架构的第一个黄金时代

回顾计算机体系结构发展历程,Patterson教授提到三个关键节点:

20世纪60年代,IBM有四个不兼容的计算机系列和四个不同的指令集,这意味着有四种完全不同的计算机语言和软件栈。面对这一问题,IBM想到“直接用单个指令集统一一切”,因此基于Maurice Wilkes提到的“设计处理器单元”这一概念推出了IMB 360。

IBM这一举措引领了微处理器的发展,人们发现原来不需要那么多芯片,只用一个就够了。在这种情况下,Intel为了占得市场空间,被迫启动了新项目,推出了Intel 8086微处理器,在当时获得了超过1亿美金销售额,被认为是“芯片的未来”。

下一个阶段则是将指令集由繁至简,也就是从CISC(复杂指令集 Complex Instruction Set Computing)到RISC (精简指令集 Reduced Instruction Set Computing)。在20世纪80年代,诸如RISC、超量标处理器、多层缓存、预测技术、编译优化等体系结构创新频频推出,计算机性能在每年能够提升约60%,迎来了第一个黄金时代。

后摩尔定律时代,挑战与机遇

黄金时代并没有延续,自上世纪90年代到21世纪初,计算机体系结构创新开始放缓。与此同时,摩尔定律和登纳德缩放比例定律(Dennard Scaling 1974年Dennar发布预测,说晶体管尺寸变小则功耗会同比变小) 也在放缓和接近停滞。在Patterson教授看来,这带来了两个挑战:

性能提升减缓:单处理器的核心性能每年提升率已经下降到3%;

安全性问题:之前一直以软件和系统来提升安全性而忽略对硬件安全性的把控,由于计算机体系结构的设计漏洞,Spectre和Meltdown这类病毒也有了可乘之机。

面对后摩尔时代困境,Patterson教授认为这到了计算机体系结构下一个黄金时代,在软硬件协同设计、计算机体系结构安全性,以及芯片设计开发流程等方面都存在着创新机会:

软硬件协同设计:对于神经网络、图计算等需要高性能计算的领域,可以用专用体系结构和语言来提升芯片速度和性能;

安全性:在防信息泄露和边道攻击等安全性问题上,需要从体系结构角度进行优化;

开源体系结构设计:对计算机体系结构进行开源,特别是指令集架构进行开源;

芯片开发流程: 用敏捷开发(Agile Development)的方式缩短芯片开发时间并降低成本,反复迭代以流片(tape-out)验证有价值的芯片设计方案。

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