《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 電子元件 > 業(yè)界動態(tài) > 芯片巨頭的新戰(zhàn)場

芯片巨頭的新戰(zhàn)場

2022-11-07
作者: 李飛
來源: 半導(dǎo)體行業(yè)觀察
關(guān)鍵詞: 芯片 Intel CPU

  Intel下一代旗艦級CPU Sapphire Rapids將會是Intel在CPU領(lǐng)域的一次重要新產(chǎn)品。該CPU將會使用Intel 7工藝,并且大規(guī)模使用了chiplet(芯片粒)技術(shù),從而讓單個CPU中可以包含高達(dá)60個核心,從而讓Intel不至于在高級封裝驅(qū)動的下一代CPU競爭中落后AMD。

  Sapphire Rapids早在幾年前就已經(jīng)宣布要開發(fā),而其正式出貨在多次推遲后,終于在最近幾個月有了更確定的消息。根據(jù)最近Intel發(fā)布的消息,Sapphire Rapids將在2023年正式出貨。而在9月底,Intel也在自家舉辦的活動Innovation Event上發(fā)布了基于Sapphire Rapids樣片的demo,這也讓Sapphire Rapids的一些重要特性讓外界有了更加詳細(xì)的認(rèn)知。

  在Sapphire Rapids的這些新特性中,除了chiplet這一個廣為人知的技術(shù)之外,最值得關(guān)注的就是使用了異構(gòu)計算的架構(gòu),集成了許多為專門計算領(lǐng)域優(yōu)化的加速器(domain specific accelerator,DSA)。在過去的幾十年中,由于CPU性能借著摩爾定律的高速發(fā)展而飛速提升,大多數(shù)時候用戶會考慮只使用CPU來處理所有的算法,即使用一個通用架構(gòu)來解決所有問題。然而,隨著摩爾定律的發(fā)展接近瓶頸,使用一個通用架構(gòu)解決所有問題已經(jīng)不再現(xiàn)實,因為CPU性能的發(fā)展速度已經(jīng)跟不上應(yīng)用的需求,因此異構(gòu)計算的思路得到了越來越多的重視,即為了重要的應(yīng)用專門設(shè)計相關(guān)的計算加速模塊,從而加速計算性能,同時也改善效率。

  我們認(rèn)為Intel在下一代CPU Sapphire Rapids中引入大量異構(gòu)計算是一個里程碑式的事件,這是因為傳統(tǒng)上來說通用型CPU和異構(gòu)計算是兩個芯片設(shè)計陣營,通用CPU設(shè)計的時候會嘗試改善性能從而說服用戶無需使用異構(gòu)計算;而Intel這次在Sapphire Rapids中主動引入大量異構(gòu)計算加速器,這也說明了異構(gòu)計算確實已經(jīng)成為極其重要的主流設(shè)計方案,與其單獨設(shè)計CPU然后讓其他公司去設(shè)計相關(guān)的異構(gòu)計算芯片搶走市場,還不如在自己的CPU中主動擁抱異構(gòu)計算,集成相關(guān)的加速器,來確保滿足用戶的需求。

  具體來看,這次Intel在Sapphire Rapids中集成的獨立加速器主要包括動態(tài)負(fù)載平衡模塊(DLB),數(shù)據(jù)流加速器(DSA),內(nèi)存內(nèi)分析加速器(IAA),以及快速協(xié)助模塊(QAT)。這些獨立的加速器是作為一個單獨模塊集成在CPU之外的。除了這些單獨加速模塊之外,Intel還在每個CPU核心中集成了用于矩陣計算加速的AMX模塊(Advanced Matrix Extensions)。

  微信截圖_20221107111943.png

  我們不妨來看一下這些加速模塊的具體功能。DLB的主要功能是加速不同服務(wù)器之間的負(fù)載均衡,從而保證服務(wù)器的大規(guī)模部署分布式計算。DSA主要用于加速CPU和存儲(NVMe以及TCP)之間的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。IAA主要用于數(shù)據(jù)庫應(yīng)用,可以加速數(shù)據(jù)庫相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和解壓。QAT主要用于網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和加密運算。最后,AMX主要是用于人工智能相關(guān)的矩陣運算。

  我們可以看到,這些加速器幾乎都是針對目前最火熱的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,主要目的都是改善這些大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的痛點。DSA,IAA和QAT針對的應(yīng)用目前基本都是CPU是主要計算單元,但是由于在數(shù)據(jù)傳輸?shù)阮I(lǐng)域傳統(tǒng)CPU的效率不高,目前有不少公司試著在用專門的ASIC來取代CPU,因此Intel這次在Sapphire Rapids中引入這些加速器正是一個希望能保住這些市場中公司份額的舉動。AMX主要針對矩陣運算,目前雖然GPU是人工智能相關(guān)計算的主流計算單元,但是也有一些模型因為需要使用的一些算子GPU支持不夠好,仍然是在CPU上計算,而Intel的AMX正是針對這些模型的部署做加速。

  異構(gòu)計算為軟件定義芯片鋪平道路

  如前所述,Intel在Sapphire Rapids中加入了大量異構(gòu)計算特性,其主要目的是為了提升性能,確保市場競爭力。而除了這之外,異構(gòu)計算其實還有另外一個優(yōu)勢,就是可以實現(xiàn)軟件定義芯片。這是因為異構(gòu)計算中,不同的加速器模塊相對獨立,因此可以通過軟件的方式來實現(xiàn)控制這些加速器的開關(guān)。這也事實上讓付費訂閱芯片功能這樣的商業(yè)模型成為了可行:使用同一款芯片,用戶可以在不同的時間點根據(jù)需求靈活訂閱相關(guān)的芯片功能并支付相關(guān)的費用,從而讓整個芯片的購買和使用過程更加靈活。

  對這樣新商業(yè)模式的嘗試也正是Intel在Sapphire Rapids里計劃要做的。Intel之前把這樣的模式稱為Software Defined Silicon(SDSi),而在上周Intel剛剛發(fā)布的針對該功能的正式Linux代碼中,該模式被改名成了Intel On-Demand(IOD)。根據(jù)Intel公布的代碼,IOD將會首先檢測相關(guān)的加速器IP是否存在于對應(yīng)的物理芯片中,而在檢測到相關(guān)的加速器IP之后,管理員可以通過IOD來激活這些加速器IP。同時,IOD還可以統(tǒng)計這些相關(guān)加速器IP的使用頻率,從而幫助系統(tǒng)管理員來決定要購買哪種對應(yīng)的付費訂閱方案。

  隨著先進(jìn)半導(dǎo)體工藝的成本越來越高,事實上使用軟件定義芯片正在成為越來越合理。使用軟件定義芯片,芯片設(shè)計公司只需要設(shè)計一款芯片,然后可以通過軟件的形式來針對不同的用戶群體。這樣一來,芯片公司就無需為了不同的受眾群體而設(shè)計多款不同的芯片,因為在先進(jìn)半導(dǎo)體工藝中,每一款芯片的NRE成本都是非常高的。當(dāng)然,軟件定義芯片造成了芯片面積的一些浪費(例如入門級用戶可能不會付費激活大多數(shù)加速器IP),但是在NRE成本越來越高的今天,通過一些芯片面積來交換較低的總NRE成本正在成為越來越合理的選擇。

  軟件和異構(gòu)計算引領(lǐng)行業(yè)變革

  隨著摩爾定律逐漸走向飽和,軟件(包括狹義的軟件定義芯片和廣義的軟件-芯片協(xié)同優(yōu)化)和異構(gòu)計算將會引領(lǐng)高性能計算芯片繼續(xù)演進(jìn)。從行業(yè)上來看,除了上文討論的Intel之外,AMD和Nvidia在相關(guān)方向上都有重要的布局。

  AMD在異構(gòu)計算和軟件方面的布局主要包括對于Xilinx的收購和在高性能計算GPU(CDNA系列)領(lǐng)域的軟件生態(tài)投資。收購FPGA領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Xilinx確保了AMD有機(jī)會能把FPGA技術(shù)和處理器業(yè)務(wù)整合在一起,而FPGA正是異構(gòu)計算的一個重要范式之一。在軟件方面,AMD繼續(xù)大力投資CDNA系列GPU和相關(guān)軟件生態(tài)(包括與CUDA競爭的ROCM生態(tài)),預(yù)計在未來5-10年內(nèi)會把CDNA系列GPU生態(tài)打造成和Nvidia生態(tài)有一較高下的實力。

  Nvidia在軟件生態(tài)方面擁有護(hù)城河極高的CUDA,我們認(rèn)為在可預(yù)計的將來該軟件生態(tài)將會成為Nvidia繼續(xù)大力布局的領(lǐng)域同時也將是Nvidia最大的競爭力來源之一。隨著AMD和Intel進(jìn)一步在GPU和AI加速卡領(lǐng)域的投資,該領(lǐng)域的競爭會變得愈加激烈,軟件生態(tài)也將會成為決定市場競爭力最關(guān)鍵的核心之一。在異構(gòu)計算領(lǐng)域,我們也看到了Nvidia在GPU設(shè)計中越來越針對相關(guān)算法做專用加速器,例如針對整數(shù)計算的Tensor Core,以及在最新Hopper系列GPU中加入的Transformer Engine IP。另外一個不容小覷的方向是Nvidia自動駕駛芯片,在Nvidia公布的Orin等自動駕駛芯片中,我們可以看到它集成了多種針對專門應(yīng)用的加速器,可謂是異構(gòu)計算的典范。

  我們預(yù)計,整個高性能計算芯片行業(yè)都會繼續(xù)大力布局軟件和異構(gòu)計算,而在某一個時間點,軟件和異構(gòu)計算將會慢慢融合,例如針對特定算法應(yīng)用優(yōu)化的異構(gòu)計算IP(軟件芯片協(xié)同優(yōu)化),同時通過軟件定義芯片的方式來實現(xiàn)潛在的新商業(yè)模式。整個行業(yè)將會看到越來越多在軟件方面的投資和收購(例如Intel不久之前對于codeplay的收購),同時整個芯片設(shè)計范式將會看到越來越多軟件和芯片設(shè)計的協(xié)同優(yōu)化。

  更多信息可以來這里獲取==>>電子技術(shù)應(yīng)用-AET<<

微信圖片_20210517164139.jpg

本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點。轉(zhuǎn)載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認(rèn)版權(quán)者。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當(dāng)措施,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失。聯(lián)系電話:010-82306118;郵箱:aet@chinaaet.com。