對(duì)可憐的處理器設(shè)計(jì)師表示同情。他們的工作以前非常簡(jiǎn)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(huì)加倍，速度會(huì)有很大的提高，同時(shí)總功耗也會(huì)降低。設(shè)計(jì)師的黃金規(guī)則是“保持體系結(jié)構(gòu)不變，在實(shí)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(lái)越小，功耗降低的也越來(lái)越少。您再也不能簡(jiǎn)單的提高時(shí)鐘了：設(shè)計(jì)師不得不使用所有新晶體管來(lái)研究實(shí)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(guò)超標(biāo)量體系結(jié)構(gòu)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)指令級(jí)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(jìn)行數(shù)據(jù)并行處理，宏單元級(jí)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(wú)盡的“暗硅片”中。所有這些晶體管的功率密度增加非?？欤绻鼈兌纪瑫r(shí)全速運(yùn)行，根本沒(méi)法對(duì)其進(jìn)行散熱。我們使用時(shí)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(lái)越多的晶體管實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和算法的并行處理?？雌饋?lái)這一過(guò)程要慢慢停下來(lái)了。

年初的熱點(diǎn)芯片大會(huì)上就提出了這類(lèi)問(wèn)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(jì)師仍然展示了還有繼續(xù)創(chuàng)新的空間：找到能夠進(jìn)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(dòng)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(jí)進(jìn)程中，數(shù)據(jù)通過(guò)阻抗越來(lái)越大的片內(nèi)互聯(lián)也是問(wèn)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(dòng)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(lái)組織處理單元——這是熱點(diǎn)芯片大會(huì)論文最明顯的觀點(diǎn)。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(dú)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(huì)有相關(guān)性。第三種，有很多線程的問(wèn)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(duì)于并行執(zhí)行而言，網(wǎng)絡(luò)搜索既帶來(lái)了很多難題，也創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)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(dú)立特性——基本上，網(wǎng)頁(yè)上到處都是。在熱點(diǎn)芯片大會(huì)上，微軟資深研究硬件設(shè)計(jì)工程師Andrew Putnam介紹了他的團(tuán)隊(duì)在加速必應(yīng)搜索引擎方面的工作。

Putnam簡(jiǎn)要介紹了搜索問(wèn)題的關(guān)鍵階段流程，頁(yè)面評(píng)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(yè)面：含有某些搜索字符串元素的頁(yè)面。這些頁(yè)面被送入評(píng)定引擎，本身包括三級(jí)：特性提取、自由形式表達(dá)評(píng)估，以及機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)分。

圖1.在專(zhuān)用處理單元群中實(shí)現(xiàn)頁(yè)面評(píng)定流水線，加速必應(yīng)搜索。

Putnam說(shuō)，特性提取是由54個(gè)硬件狀態(tài)機(jī)陣列完成的，即，規(guī)則表達(dá)匹配和結(jié)果列表。使用狀態(tài)機(jī)避免了指令獲取和解碼操作帶來(lái)的能耗問(wèn)題。為進(jìn)一步降低能耗，頁(yè)面內(nèi)容不會(huì)通過(guò)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(jí)。

表達(dá)式評(píng)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(gè)單元為一群，讀取來(lái)自提取器的表格數(shù)據(jù)，從中計(jì)算出非常復(fù)雜的數(shù)字表達(dá)值，這可能會(huì)包括超越函數(shù)。必應(yīng)開(kāi)發(fā)人員調(diào)整了算法，因此，這些表達(dá)式會(huì)有所變化，無(wú)法對(duì)其進(jìn)行硬線連接。這一級(jí)的輸出是頁(yè)面評(píng)定，為從搜索字符串中提取出的元特性分配一個(gè)數(shù)字。

這一數(shù)據(jù)隨后被送入機(jī)器學(xué)習(xí)級(jí)，Putnam對(duì)此并沒(méi)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(jí)為頁(yè)面產(chǎn)生最終的評(píng)定分。

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

微軟的設(shè)計(jì)人員建立了硬件引擎的很多例化，允許異步運(yùn)行，研究頁(yè)面評(píng)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(jí)之間傳送。在不同的環(huán)境中應(yīng)用相同的原理，會(huì)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(gè)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(dú)立的。即，一個(gè)頁(yè)面的評(píng)定分值對(duì)任何其他頁(yè)面的分值沒(méi)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(gè)頁(yè)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(yán)格的結(jié)構(gòu)。例如，在大氣模型中，每一點(diǎn)都會(huì)是矢量，包括了坐標(biāo)、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(jì)算模型的下一狀態(tài)需要對(duì)同一矢量算法進(jìn)行大量的重復(fù)。

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

在熱點(diǎn)芯片大會(huì)上，NEC開(kāi)發(fā)經(jīng)理Shintaro Momose介紹了他所在單位的下一代芯片設(shè)計(jì)，包括NEC長(zhǎng)遠(yuǎn)的SX系列矢量超級(jí)計(jì)算機(jī)：SX-ACE。Momose重點(diǎn)介紹了兩個(gè)特殊問(wèn)題：存儲(chǔ)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(bào)、例子物理、流體動(dòng)力學(xué)，以及結(jié)構(gòu)分析等，為提高計(jì)算性能，這需要很高的存儲(chǔ)器帶寬，計(jì)算機(jī)每完成一次浮點(diǎn)運(yùn)算都需要與存儲(chǔ)器交換一個(gè)字節(jié)。而矢量處理器芯片達(dá)到了數(shù)十GFLOPS，對(duì)DRAM的要求越來(lái)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(gè)獨(dú)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(kāi)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(dá)到256 GBps。

粒度是更有趣的一個(gè)問(wèn)題。并行體系結(jié)構(gòu)最近的發(fā)展趨勢(shì)是——可能受到圖形處理單元（GPU）進(jìn)行高性能計(jì)算的影響，由非常簡(jiǎn)單的處理器構(gòu)成大規(guī)模陣列。而Momose看到，這類(lèi)體系結(jié)構(gòu)雖然概念上很簡(jiǎn)單，但是在實(shí)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(lái)，讓每一個(gè)任務(wù)保持同步或者互相鎖定。他認(rèn)為，更好的是采用一些功能更強(qiáng)大的矢量?jī)?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(gè)內(nèi)核都包括標(biāo)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(gè)處理模塊，每個(gè)模塊包括了兩個(gè)加法流水線，兩個(gè)乘法流水線，以及一個(gè)除法/平方根流水線，一個(gè)邏輯流水線，以及一個(gè)屏蔽流水線。每一芯片有四個(gè)內(nèi)核，因此，每一芯片總峰值達(dá)到256 GFLOPS，與存儲(chǔ)器總帶寬相匹配。在大規(guī)模本地存儲(chǔ)器周?chē)贾每焖倏刂铺幚砥骱?6個(gè)算術(shù)模塊，NEC找到了大規(guī)模并行和實(shí)際代碼編程的最佳平衡點(diǎn)，這些代碼與實(shí)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(wèn)題相比，數(shù)據(jù)中的一些問(wèn)題看起來(lái)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(shí)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(jià)值不大。對(duì)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(chēng)之為異構(gòu)計(jì)算/同構(gòu)體系結(jié)構(gòu)。

這種想法來(lái)自于ARM的big.LITTLE概念。如果一項(xiàng)任務(wù)有很多線程，一個(gè)或者兩個(gè)線程真正需要大量的計(jì)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(qiáng)大的大規(guī)模處理器組織起來(lái)。然后，硬核線程可以在高速大功率CPU上運(yùn)行，線程完成后，可以選通電源供電。在較慢的低功耗CPU上運(yùn)行簡(jiǎn)單線程。

在熱點(diǎn)芯片大會(huì)上，Muller進(jìn)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(shí)例目前已經(jīng)在ARM的研究實(shí)驗(yàn)室中開(kāi)始規(guī)劃了（圖2）。所有處理器會(huì)共享公共編程語(yǔ)言，甚至是某些對(duì)象代碼，共享主存儲(chǔ)器，透明、動(dòng)態(tài)的進(jìn)行線程分配，降低了對(duì)顯式數(shù)據(jù)傳送的需求。通過(guò)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(lèi)系統(tǒng)降低了總?cè)蝿?wù)的能耗。

圖2.ARM的異構(gòu)計(jì)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(wèn)題。但是，我們已經(jīng)把時(shí)鐘頻率、超標(biāo)量體系結(jié)構(gòu)、分支預(yù)測(cè)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(jì)師Darrell Boggs說(shuō)，有。

丹佛很可能是ARM V8所要采用的（圖3）。這是一種七路超標(biāo)量體系結(jié)構(gòu)，含有整數(shù)、整數(shù)/負(fù)載存儲(chǔ)和NEON浮點(diǎn)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(shí)際源自很早的CPU體系結(jié)構(gòu)的一種特性：丹佛完成動(dòng)態(tài)隨時(shí)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(lái)像是傳統(tǒng)的超標(biāo)量CPU。

Boggs解釋說(shuō)；“執(zhí)行和分支單元在執(zhí)行期間對(duì)代碼進(jìn)行分析。把分析信息傳送給硬件優(yōu)化器，解開(kāi)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(chǔ)器在特殊高速緩存中。”

Boggs解釋說(shuō)，第一次通過(guò)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(lái)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(duì)于迭代代碼，丹佛在遇到新代碼之前會(huì)盡可能只使用最初的指令流。會(huì)很快開(kāi)始處理大部分微代碼。

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

Boggs說(shuō)，丹佛還解決了功耗問(wèn)題。除了時(shí)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(guò)避免CPU檢查點(diǎn)和高速緩存泛洪問(wèn)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(wú)法完全進(jìn)行電源選通，通過(guò)這些方法處理泛洪和狀態(tài)恢復(fù)問(wèn)題。

對(duì)高性能和低功耗的需求會(huì)持續(xù)不斷，半導(dǎo)體技術(shù)再也不能以簡(jiǎn)單的方式來(lái)滿足這些需求。而解決方案越來(lái)越專(zhuān)門(mén)針對(duì)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(huì)更加專(zhuān)用化，通用CPU這一術(shù)語(yǔ)的含義也會(huì)逐漸變化。