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?后摩爾定律時代,芯片性能如何提升

2020-12-28
來源:半導體行業(yè)觀察
關鍵詞: 芯片性能 摩爾定律

  早在2012年,您就可以購買具有3.5GHz基本時鐘和3.9GHz Turbo的四核/八線程CPU。在2018年,您還可以購買具有3.5GHz基本時鐘和3.9GHz Turbo的CPU,但這一次它具有16個內(nèi)核,并同時處理32個線程。它是Threadripper 2950X,價格是2012年Core i7-3770K的兩倍多。

  這里發(fā)生了什么事?早在1975年的摩爾定律(雖然最初是在1965年提出的)就指出,集成電路中的晶體管數(shù)量每兩年翻一番,這是否可以確保2018年的CPU運行在28GHz?當然,您可以選擇5GHz i9,但英特爾的2020 Core i3-10100在3.6 / 4.3GHz時管理四個內(nèi)核/八個線程,仍然非常接近2012 i7規(guī)格。

  摩爾定律的作用是每兩年左右使計算性能翻一番,這實際上就是摩爾定律。而且,我們當然再也看不到這個水平了。那么,為什么會出現(xiàn)這種性能停滯的情況,又可以期望將來從何處獲得計算性能的提高呢?

  這個問題在麻省理工學院引起了極大的注意,他們在《科學》雜志六月刊上發(fā)表了一篇論文:“摩爾定律失效后,什么將推動計算機性能?” 該文由麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的Neil C Thompson博士撰寫。

  作者指出,英特爾自2014年以來一直依賴14nm技術,但不要怪罪于此。他們說,小型化已經(jīng)走到了盡頭。這組作者在論文中寫道:“盡管半導體技術可能能夠生產(chǎn)出2nm的晶體管,但實際上,由于回報減少,微型化可能會在5nm左右結束?!?隨著您接近原子尺度(硅原子的尺寸約為0.146nm),制造成本將顯著提高。

  但是核心數(shù)量呢?在過去的幾年中,這種情況一直在穩(wěn)步上升,這主要歸功于AMD的努力。那可以幫助我們嗎?湯普森說:“核心數(shù)量可能會有所增加,但幅度不會太大?!?“那是因為軟件很難同時有效地使用很多核心?!?這是針對家用計算機的,服務器,尤其是那些涉及云計算和搜索引擎的服務器,將繼續(xù)增加其核心數(shù)量。

  摩爾以下

  根據(jù)湯普森的說法,使CPU停滯不前的原因是它們的通用性。專用硬件已經(jīng)逐漸滲透到我們的PC機箱中,通常針對圖形。當然有GPU,而Intel處理器中的Quick Sync核心則只對視頻進行轉(zhuǎn)碼。在Nvidia收購PhysX并將功能捆綁到其GPU API中之前,物理處理卡專門用于支持PhysX的游戲。如果Apple Mac Pro客戶想要ProRes視頻編解碼器的硬件加速,并且他們專用的ASIC(專用集成電路)壟斷了BitCoin采礦市場,他們可以使用Afterburner卡。

  湯普森說:“我認為我們要做的很多事情之一就是專門針對特定類型應用的設計芯片,并使用這些芯片來加快速度。但這不是”替代通用CPU,它可以提供很多不同的功能。如果您看一下芯片,就會發(fā)現(xiàn)它們在芯片上有一些專門處理加密的電路,所以當您使用在Internet上,而您正在嘗試確保交易安全,那么其中可能涉及很多計算,但是需要一些專門的芯片來完成。“然后是軟件。性能的提高將取決于效率,這是Thompson等人的論文中進行的一項快速實驗表明:用Python編碼了一個非常困難的總和(兩個4096x4096矩陣的乘積),在現(xiàn)代計算機上花了七個小時才能完成,但僅使用0.0006機器峰值性能的百分比。然后,用Java編寫了相同的總和,運行速度提高了10.8倍。然后在C語言中,它比Python代碼快47倍。通過定制代碼以利用測試PC中的18核CPU及其特定的英特爾優(yōu)化,可以在0.41秒內(nèi)完成非常艱巨的任務。快了60,000倍。

  上面的代碼使用的是通用處理器,因此,假設您將優(yōu)化的代碼與具有專門用于矩陣乘法的硬件的處理器結合在一起,那么您可以走得更快。在這個后摩爾時代,我們可能會看到應用程序和操作系統(tǒng)變得越來越高效,從而變得越來越小,而不是使整個固態(tài)驅(qū)動器和隨機存取存儲器變得腫。

  假設您要發(fā)送電子郵件,Outlook(我們知道,這是一個很好的例子)會給您”發(fā)送,是或否?“ 提示。電腦如何處理?湯普森說:”您可以做的一件事就是從頭開始設計它?!?”您可以查找有人說是或否的示例,并嘗試編寫一個可以識別這些內(nèi)容的程序。或者您可以說‘那里有Siri和Google Assistant之類的東西,它們不僅可以識別是或否,還可以識別一百萬種不同的東西。編寫一個小的程序,當聽到用戶說的話,然后將其發(fā)送給Google進行計算,然后再傳給我時,可能并不需要我做很多工作。這是一種超高效的編寫方式您的代碼,但是執(zhí)行計算的效率很低。

  這樣,面對工程水平上缺乏性能提升的情況,硬件和軟件將需要整合在一起,以確保未來的PC更快,即使它仍以3.5GHz運行。



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