近年來隨著5G,人工智能等新興產業的發展,全球聯網設備數高速增長。據IDC和Statista數據顯示,2021年全球聯網設備已達到170億,大量設備的聯網帶來了數據量的爆發,預計到2025年全球數據量將高達175ZB(1ZB約等于1萬億GB),其中30%的數據需要實時的計算和處理,所以我們正面臨數據增長給處理器計算能力帶來的巨大挑戰。奎芯科技將會用兩篇文章來詳細介紹處理器計算性能提升遇到的挑戰和后摩爾時代解決性能提升瓶頸的方法及相關IP的突破和創新,特別是以奎芯為代表的國產化的IP創新。
挑戰一:登納德縮放定律失效,摩爾定律放緩
自2015年起,通用CPU的發展遇到了一系列技術瓶頸,其單核性能提升比例由上世紀80年代的每年22%降低至現在的3%,處理器性能提升速度逐年放緩,摩爾定律放緩已經成為事實。另外,Denard Scaling定律也在2005年左右就已失效。單核性能的增加很大程度上并不是由過去所簡單依賴的頻率提升帶來的,而是通過架構和編譯器的優化以實現指令自動并行化,數據向量化等方式實現。(同時Amdahl's Law提示多核架構的速度提升取決于程序中有多少部分無法并行,多核架構目前的性能提升也會變得越來越慢)。即便如此,目前通過指令并行方式來榨取處理器性能的增加也達到了瓶頸。
挑戰二:內存和IO帶寬發展跟不上處理器核數增長
由于單核性能限制(算力墻+功耗墻),目前通用的做法是增加處理器核數來增加數據處理能力,但問題是我們在增加處理器核心數的同時,又面臨著內存容量和帶寬的不足,以及IO的帶寬瓶頸(內存墻+IO墻)。從上圖可以看到,左邊顯示從2012-2019年服務器CPU核數(從8核到64核)增長了8倍,而Pin針腳數量(從LGA-2011到4094/4189)和內存通道數(從4到8)僅增長了2倍,PCIe lane 數增加(從40到64,如果是AMD則按照雙路中每CPU支持來算)甚至還不到2倍,可以看出內存和I/O帶寬跟不上計算密度的增長。同時,通過計算得出,平均每核心DRAM內存帶寬,以及每核心PCIe帶寬,都是呈不斷下降趨勢。
所以,未來算力的持續增長需要通過多元化的方式來實現,在底層材料技術沒有實質性突破、縱向擴展到達極限的情況下,需要上層的架構革新來采用更大規模的并行或異構計算等方式去橫向擴展來滿足需求。未來的計算領域將逐漸從以計算為中心轉向為以數據為中心,因此如何高效的傳輸數據將成為關鍵。
現在,我們有機會通過一系列的技術創新,打破能效墻、散熱墻、優化墻、內存墻和高速IO墻,進一步釋放計算潛能,計算產業已進入架構創新的黃金時代!
下一篇我們將會給大家帶來后摩爾時代解決性能提升瓶頸的方法及相關IP的突破與創新,特別是以奎芯為代表的國產化IP創新,敬請大家期待。
關于奎芯科技(MSQUARE):
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