對可憐的處理器設(shè)計師表示同情。他們的工作以前非常簡單。在每一半導(dǎo)體新工藝代中，每平方毫米的晶體管數(shù)量都會加倍，速度會有很大的提高，同時總功耗也會降低。設(shè)計師的黃金規(guī)則是“保持體系結(jié)構(gòu)不變，在實現(xiàn)上稍作調(diào)整?！?/p>

但現(xiàn)在完全不同了。速度提高的越來越小，功耗降低的也越來越少。您再也不能簡單的提高時鐘了：設(shè)計師不得不使用所有新晶體管來研究實現(xiàn)并行功能。但是怎樣找到并行功能呢？ 首先，我們找到了現(xiàn)成的好方法：通過超標量體系結(jié)構(gòu)自動實現(xiàn)指令級并行功能。然后，有了更多的晶體管，使用了大部分指令并行功能，矢量處理器進行數(shù)據(jù)并行處理，宏單元級指令并行——線程，采用多線程，然后是多核CPU。

但是，我們突然發(fā)現(xiàn)自己身處無盡的“暗硅片”中。所有這些晶體管的功率密度增加非?？?，如果它們都同時全速運行，根本沒法對其進行散熱。我們使用時鐘選通，然后是電源選通，最后降低晶體管封裝密度，以避免互聯(lián)走線被熔化。但是，這限制了我們采用越來越多的晶體管實現(xiàn)數(shù)據(jù)和算法的并行處理?？雌饋磉@一過程要慢慢停下來了。

年初的熱點芯片大會上就提出了這類問題。雖然在克服困難方面已經(jīng)取得了很大的成就，但是芯片設(shè)計師仍然展示了還有繼續(xù)創(chuàng)新的空間：找到能夠進行并行處理的地方，使用所有晶體管的方法，以及使其保持較低溫度的技術(shù)。

找到好方法

很顯然，如果我們繼續(xù)使用所有這些晶體管，那么，我們必須降低能耗。這意味著，減少信息的傳送：數(shù)據(jù)移動和復(fù)制少了，指令讀取的少了。不僅DRAM周期能耗比較高，而且在高級進程中，數(shù)據(jù)通過阻抗越來越大的片內(nèi)互聯(lián)也是問題。在傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)中，我們能夠傳送大量的數(shù)據(jù)：最近的估算表明，SoC中80%的活動硅片用于連接或者緩沖互聯(lián)，而不是用于邏輯功能。

信息傳送的少了，意味著需要圍繞數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來組織處理單元——這是熱點芯片大會論文最明顯的觀點。我們特別關(guān)注一下四種情形。第一，搜索引擎加速，處理大量的非結(jié)構(gòu)和獨立數(shù)據(jù)元素。第二種情形，矢量處理，處理高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，其元素之間會有相關(guān)性。第三種，有很多線程的問題，但不一定是并行數(shù)據(jù)處理。最后一種情形，單線程加速。

搜索引擎加速

對于并行執(zhí)行而言，網(wǎng)絡(luò)搜索既帶來了很多難題，也創(chuàng)造了機會。數(shù)據(jù)中心設(shè)計師不僅僅需要多核x86 CPU，他們考慮更多的是數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)、獨立特性——基本上，網(wǎng)頁上到處都是。在熱點芯片大會上，微軟資深研究硬件設(shè)計工程師Andrew Putnam介紹了他的團隊在加速必應(yīng)搜索引擎方面的工作。

Putnam簡要介紹了搜索問題的關(guān)鍵階段流程，頁面評定（圖1）。在第一階段，服務(wù)器群——大量的服務(wù)器，選擇候選頁面：含有某些搜索字符串元素的頁面。這些頁面被送入評定引擎，本身包括三級：特性提取、自由形式表達評估，以及機器學(xué)習(xí)評分。

圖1.在專用處理單元群中實現(xiàn)頁面評定流水線，加速必應(yīng)搜索。

Putnam說，特性提取是由54個硬件狀態(tài)機陣列完成的，即，規(guī)則表達匹配和結(jié)果列表。使用狀態(tài)機避免了指令獲取和解碼操作帶來的能耗問題。為進一步降低能耗，頁面內(nèi)容不會通過特性提取器：只有記錄特性出現(xiàn)、位置和頻率的表格數(shù)據(jù)被傳送至下一級。

表達式評估器是另一陣列，但這次是特殊的多線程處理器陣列。這些處理器，以240個單元為一群，讀取來自提取器的表格數(shù)據(jù)，從中計算出非常復(fù)雜的數(shù)字表達值，這可能會包括超越函數(shù)。必應(yīng)開發(fā)人員調(diào)整了算法，因此，這些表達式會有所變化，無法對其進行硬線連接。這一級的輸出是頁面評定，為從搜索字符串中提取出的元特性分配一個數(shù)字。

這一數(shù)據(jù)隨后被送入機器學(xué)習(xí)級，Putnam對此并沒有介紹，這可能需要大量的并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真。正是這一可訓(xùn)練級為頁面產(chǎn)生最終的評定分。

Putnam說，微軟選擇在大規(guī)模FPGA的2D平面內(nèi)實現(xiàn)三級評定引擎。每一FPGA位于中間電路板上，插入到微軟標準服務(wù)器機柜的服務(wù)器刀片中。Putnam觀察到，可以采用ASIC來很好的均衡速度和功耗。但是由于必應(yīng)評定算法的多變性，需要具備重新配置能力。他提醒說，否則，特殊的硬件很快就會成為程序員面臨的瓶頸問題，最終不得不依賴數(shù)據(jù)中心來解決問題。

微軟的設(shè)計人員建立了硬件引擎的很多例化，允許異步運行，研究頁面評定的固有并行特性。盡可能減少指令獲取和解碼操作。定義了任務(wù)，因此，只有很少量的數(shù)據(jù)在流水線級之間傳送。在不同的環(huán)境中應(yīng)用相同的原理，會導(dǎo)致完全不同的體系結(jié)構(gòu)。

矢量處理器

搜索引擎使用的數(shù)據(jù)集有兩個重要的特性（除了巨大的規(guī)模之外）。首先，數(shù)據(jù)元素是獨立的。即，一個頁面的評定分值對任何其他頁面的分值沒有影響，因此，打分任務(wù)互不影響。其次，數(shù)據(jù)元素是非結(jié)構(gòu)化的：兩個頁面不必有相同的格式。

但是仍然有其他大量的數(shù)據(jù)集具有嚴格的結(jié)構(gòu)。例如，在大氣模型中，每一點都會是矢量，包括了坐標、溫度、入射射線、各種氣體的壓力分量，以及懸浮顆粒的濃度等。計算模型的下一狀態(tài)需要對同一矢量算法進行大量的重復(fù)。

這些問題非常適合采用矢量處理器來解決：很多同樣的算法流水線工作在鎖定步驟，同時完成相同的運算，但是針對不同的數(shù)據(jù)——即，經(jīng)常使用的術(shù)語，單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）機制。很顯然，這些機制并行完成很多運算，從而提高了性能。通過減少指令獲取數(shù)據(jù)流，也降低了能耗。

在熱點芯片大會上，NEC開發(fā)經(jīng)理Shintaro Momose介紹了他所在單位的下一代芯片設(shè)計，包括NEC長遠的SX系列矢量超級計算機：SX-ACE。Momose重點介紹了兩個特殊問題：存儲器帶寬和粒度。

Momose解釋了很多大規(guī)模應(yīng)用——包括天氣預(yù)報、例子物理、流體動力學(xué)，以及結(jié)構(gòu)分析等，為提高計算性能，這需要很高的存儲器帶寬，計算機每完成一次浮點運算都需要與存儲器交換一個字節(jié)。而矢量處理器芯片達到了數(shù)十GFLOPS，對DRAM的要求越來越高——足以填滿芯片的任何總線。相應(yīng)的，NEC把DRAM控制器——16個獨立的DDR3 SDRAM控制器，直接放到矢量處理器管芯中，大量的管芯交叉開關(guān)連接所有DRAM通道和任何矢量處理單元。這一決定使得單芯片總帶寬達到256 GBps。

粒度是更有趣的一個問題。并行體系結(jié)構(gòu)最近的發(fā)展趨勢是——可能受到圖形處理單元（GPU）進行高性能計算的影響，由非常簡單的處理器構(gòu)成大規(guī)模陣列。而Momose看到，這類體系結(jié)構(gòu)雖然概念上很簡單，但是在實際中，要求程序員發(fā)現(xiàn)足夠的并行功能，使這些小CPU工作起來，讓每一個任務(wù)保持同步或者互相鎖定。他認為，更好的是采用一些功能更強大的矢量內(nèi)核而不是很多小內(nèi)核。

這就是SX-ACE所采用的方法。每一芯片中的每個內(nèi)核都包括標量處理單元、矢量處理單元和1 MB的共享快速RAM。矢量單元有16個處理模塊，每個模塊包括了兩個加法流水線，兩個乘法流水線，以及一個除法/平方根流水線，一個邏輯流水線，以及一個屏蔽流水線。每一芯片有四個內(nèi)核，因此，每一芯片總峰值達到256 GFLOPS，與存儲器總帶寬相匹配。在大規(guī)模本地存儲器周圍布置快速控制處理器和16個算術(shù)模塊，NEC找到了大規(guī)模并行和實際代碼編程的最佳平衡點，這些代碼與實際的數(shù)據(jù)有很大的相關(guān)性。

需要大量流水線的應(yīng)用

與數(shù)據(jù)并行的很多問題相比，數(shù)據(jù)中的一些問題看起來很難解決，但是可以編程，產(chǎn)生很多線程。在這種情況下，您仍然可以實現(xiàn)很多并行執(zhí)行，但是每一線程可以完成不同的工作，因此，矢量處理體系結(jié)構(gòu)的價值不大。對于這些情形，ARM? CTO Mike Muller在他的主題演講中建議了一種不同的策略：他稱之為異構(gòu)計算/同構(gòu)體系結(jié)構(gòu)。

這種想法來自于ARM的big.LITTLE概念。如果一項任務(wù)有很多線程，一個或者兩個線程真正需要大量的計算，而很多線程并不需要。big.LITTLE概念就是把一些小規(guī)模的低功耗處理器，以及使用相同的指令集而功能強大的大規(guī)模處理器組織起來。然后，硬核線程可以在高速大功率CPU上運行，線程完成后，可以選通電源供電。在較慢的低功耗CPU上運行簡單線程。

在熱點芯片大會上，Muller進一步延伸了這一概念，他建議，除了big和LITTLE ARM內(nèi)核，集群還可以含有ARM的MALI GPU內(nèi)核，以及單指令多線程處理器，一些實例目前已經(jīng)在ARM的研究實驗室中開始規(guī)劃了（圖2）。所有處理器會共享公共編程語言，甚至是某些對象代碼，共享主存儲器，透明、動態(tài)的進行線程分配，降低了對顯式數(shù)據(jù)傳送的需求。通過把每一線程分配給低功耗處理器，滿足了線程目前的性能需求，這類系統(tǒng)降低了總?cè)蝿?wù)的能耗。

圖2.ARM的異構(gòu)計算同構(gòu)體系結(jié)構(gòu)結(jié)合了完全不同的微體系結(jié)構(gòu)內(nèi)核，可以共享相同的源代碼。

單線程性能

聰明的程序員發(fā)現(xiàn)并應(yīng)用了數(shù)據(jù)并行執(zhí)行功能，梳理好代碼中的所有線程后，仍然存在單線程執(zhí)行的問題。但是，我們已經(jīng)把時鐘頻率、超標量體系結(jié)構(gòu)、分支預(yù)測以及很多其他方法發(fā)揮到了極限。還有什么其他好辦法嗎？在一篇介紹新Denver CPU內(nèi)核的文章中，Nvidia CPU設(shè)計師Darrell Boggs說，有。

丹佛很可能是ARM V8所要采用的（圖3）。這是一種七路超標量體系結(jié)構(gòu)，含有整數(shù)、整數(shù)/負載存儲和NEON浮點執(zhí)行流水線。它使用了硬件預(yù)獲取單元，每一周期解碼8條指令。這實際源自很早的CPU體系結(jié)構(gòu)的一種特性：丹佛完成動態(tài)隨時微代碼優(yōu)化功能。

圖3.在您深入了解指令獲取單元之前，Nvidia的丹佛CPU看起來像是傳統(tǒng)的超標量CPU。

Boggs解釋說；“執(zhí)行和分支單元在執(zhí)行期間對代碼進行分析。把分析信息傳送給硬件優(yōu)化器，解開循環(huán)，重新命名寄存器，重新組織指令。然后，優(yōu)化后的代碼以微代碼的形式存儲器在特殊高速緩存中?！?/p>

Boggs解釋說，第一次通過循環(huán)，丹佛構(gòu)建了代碼的微代碼版本，優(yōu)化了數(shù)千條指令。在后續(xù)的步驟中，讀取單元裝入來自優(yōu)化高速緩存而不是指令高速緩存的微代碼，旁路指令解碼器，把微代碼直接送入執(zhí)行單元。結(jié)果，對于迭代代碼，丹佛在遇到新代碼之前會盡可能只使用最初的指令流。會很快開始處理大部分微代碼。

Boggs宣稱，這一方法提高了執(zhí)行速度。他展示了結(jié)果，在標準測試中，2.5 GHz丹佛接近甚至超越了Intel的Haswell。

Boggs說，丹佛還解決了功耗問題。除了時鐘選通和電源軌選通之外，CPU還支持低電壓“保持”模式，保持CPU和高速緩存狀態(tài)，有效的降低了泄漏電流。通過避免CPU檢查點和高速緩存泛洪問題，保持模式提供了空閑間隙降低功耗的方法，這些間隙非常短，無法完全進行電源選通，通過這些方法處理泛洪和狀態(tài)恢復(fù)問題。

對高性能和低功耗的需求會持續(xù)不斷，半導(dǎo)體技術(shù)再也不能以簡單的方式來滿足這些需求。而解決方案越來越專門針對應(yīng)用的特殊性，算法編程，以及數(shù)據(jù)的本質(zhì)結(jié)構(gòu)等。最終，所有體系結(jié)構(gòu)都會更加專用化，通用CPU這一術(shù)語的含義也會逐漸變化。