如何抓住异构计算带来的新机遇?

   日期:2016-09-08     来源:电子技术应用    评论:0    
核心提示:近年来,随着云计算、大数据、物联网等新应用的蓬勃发展,CPU正悄然升级到“CPU+”时代,CPU与GPU等其他处理器的深度融合(即异构计算)已成为产业发展的必然选择。近日,“2016年全球异构计算HSA峰会”在京召开,华夏芯、AMD、联发科技、Imagination、LG、Synopsis、Cadence、Ceva等HSA成员单位和海内外数十家在处理器相关产业链最具影响力的IP供应商、处理器设计公司、工具供应商、软件及操作系统公司以及高校和科研院所、投资机构等共同就异构计算展开了讨论,论坛涉及云计算与大数

近年来,随着云计算、大数据、物联网等新应用的蓬勃发展,CPU正悄然升级到“CPU+”时代,CPU与GPU等其他处理器的深度融合(即异构计算)已成为产业发展的必然选择。近日,“2016年全球异构计算HSA峰会”在京召开,华夏芯、AMD、联发科技、Imagination、LG、Synopsis、Cadence、Ceva等HSA成员单位和海内外数十家在处理器相关产业链最具影响力的IP供应商、处理器设计公司、工具供应商、软件及操作系统公司以及高校和科研院所、投资机构等共同就异构计算展开了讨论,论坛涉及云计算与大数据、卫星导航定位、软件无线电、AR/VR、人工智能、深度学习、物联网等应用领域。

国家互联网信息办公室副主任庄荣文在大会致辞中表示,当前半导体领域创新风起云涌,计算技术呈现出全新的发展趋势,多种计算架构正在逐渐融合,开始进入“大计算”时代。芯片架构历经单核、同构多核等不同时期,正向异构多核发展,国内外主流先进企业均已加强对异构芯片的研发投入。异构多核芯片的创新涉及软硬件等深层次融合创新,为赶超者提供了新的跑道。可以看到异构计算作为新的重要技术趋势,在加速了计算架构融合的同时,也给下游整机系统及软件开发带来了重要的机遇。

“CPU+”时代 如何抓住异构计算带来的新机遇?

国家互联网信息办公室副主任 庄荣文讲话

为何要异构?

“异构计算是目前世界上高性能处理器的发展趋势,随着云计算、大数据、移动互联网、智能智慧城市等新一代技术的发展,以及人工智能、无人驾驶、AR/VR等前沿技术的进步,传统的CPU已经不能满足处理的所有要求,因此需要发展像GPU、TPU等各种各样特定需求的处理器以及融合这些处理器的新架构。”中国工程院院士倪光南说。

HSA协会主席John Glossner介绍称,与传统CPU处理器相比,“CPU+”或者说下一代异构多核处理器的主要性能实现了几倍甚至十几倍的提升,可使各种电子信息产品更加智能便捷,续航时间更长。更重要的是,“CPU+”可以大幅降低下游厂商的开发时间,削减开发成本。因此,“CPU+”的应用前景非常广阔。预计在未来数年内,“CPU+”产品将在电子信息产业的各个方面快速普及。

Imagination全球副总裁兼中国区总经理刘国军指出,新的应用对高性能、高效运算的要求越来越高,深度学习在运算量很大时会有很多限制。在高性能运算同时又要求功耗低的情况下,就需要各种架构的处理器一起工作。这些处理器做成专用芯片,满足低功耗,但是灵活性降低;多种处理器放在一起,灵活性高,但是要整合的资源很多。解决这种矛盾就需要一个新的框架,使不同架构的处理器放在一起实现高效运算,HSA应运而生。

华夏芯CEO李科奕认为,随着人工智能、云计算等新应用的蓬勃发展,当前CPU在各种处理器中的工作量已经急剧下降,而并行计算的工作量已经占据了整个计算平台的80%甚至更高。因此,必然要求CPU与更为擅长并行计算的GPU、DSP、FPGA、ASIC等各种计算单元深度融合,异构计算是当前国际处理器发展的必然趋势,“CPU+”时代已经呼之欲出。

异构计算三强鼎立

异构计算是当今半导体行业的一个热门词汇,但事实上,它并不是什么新概念,早在20世纪80年代中期,异构计算技术就诞生了,时至今日已经开始逐步进入计算行业的每一个领域,上到高端服务器、高性能计算,下到低功耗嵌入式设备(包括智能手机和平板机),无所不在。

2006年AMD收购ATI,完成了CPU行业、GPU行业有史以来最重量级的一次整合,之后AMD便迫不及待地将高性能CPU、GPU做到同一颗芯片上,将这一项目命名为“Fusion”(融聚)。2012年AMD联合ARM、Imagination、联发科、德州仪器共同组建了非营利组织“全球异构系统架构协会”(HSA Foundation),随后吸引了三星电子、高通以及大批行业公司、科研机构的加盟。HSA联盟致力于建立开放的标准, 2014年发布了HSA平台的系统架构手册1.0以及HSA程序参考手册1.0等,希望通过这些开放标准来迅速建立HSA的生态,使它容易推广,容易被人们接受。

当前,全球异构计算领域呈现三强鼎立的态势,除了HSA联盟,还有以IBM、Google、英伟达为主的OpenPOWER联盟和Intel主导的异构计算体系。其中,Intel公司异构计算体系主要为其自身系列产品和服务器使用,在PC与高性能计算(HPC)领域优势明显;HSA是完全开放的异构计算联盟,由于ARM、高通、三星等巨头参与,在移动端(MPC)领域拥有显著优势。OpenPOWER联盟以IBM POWER芯片架构技术为基础,成立时间最晚,主要面向高性能计算(HPC)领域应用。

倪光南院士指出:“非传统厂商也在进入这个新兴市场,比如谷歌和脸书,他们主要是在人工智能、深度学习等有巨大需求潜力的领域推动发展新一代的处理器。谷歌认为,AlphaGO能够战胜李世石,秘密武器就是张量处理器(TPU),使得机器的深度学习能力,在同等功耗下,处理性能大大优于传统芯片。”

HSA的优势

“HSA的标准是经过一系列的决策流程,保证异构系统编程的兼容性,生成一个开源式的,针对联盟成员内、成员外,所有人都可以免费下载的开源式的一套标准。1.0版的标准主要是针对CPU+GPU处理器,主要用于提高异构架构计算和编程能力的用户使用时间。1.2版本由很多联盟内部公司广泛发起,让很多公司的处理器能够融合到一起,这个范围更广泛,包括一些DSP、图像信号处理器,以及其它加速器等。”John Glossner指出。

刘国军介绍,“Imagination是HSA的发起者之一,也是最主要的开发者之一。如何发挥在异构计算里面的功能?例如我们的CPU和GPU,现在要做一个虚拟化的功能,有两个作用:第一,它提供了异构整合的方便性;第二,它给下一代的安全方面提供了很好的平台。我们的目标是今后把我们的IP做成一个HSA IP,能够跟其他厂家的IP能够整合在一起,形成异构的计算平台或计算框架。”

“HSA有二个优势,第一个是开放性,第二个是在并行计算上有非常明显的优势。我们提倡和鼓励中国更多的处理器公司,包括下游厂商一起来加入HSA,就是基于开放性和共享。HSA所有的东西都是免费的,都是大家来共享、开源的,这点非常重要。” 李科奕指出,华夏芯作为全球领先的异构处理器设计公司,基于自主知识产权的指令集、微架构和工具链,提供CPU+DSP+IVP(图像及视频处理)三合一的“UNIty”处理器IP核产品(包括深度定制)以及SoC芯片集成设计服务。。这次发布的64位高性能处理器基于华夏芯全自主核心技术,且支持HSA国际标准,主要面向移动通信、机器视觉、人工智能、智能终端、消费电子和物联网等多个领域。

“联发科是HSA最原始的创会者之一,参与了很多标准的制定。这跟我们公司的方向是很有关系的,我们公司也采用这个生态系统里面很多其他公司的IP,另外我们自己发展一些IP。希望不同IP之间能够有不同的组合,能够各取所长。”联发科技高级技术总监、软件总架构师Roy Ju博士介绍,“应用HSA技术,联发科技首创了十核三从集架构,并将其应用到高端芯片联发科技曦力X20上,再辅以CorePilot3.0技术,实现了高性能、低功耗和优秀的用户体验。”

如何抓住异构计算带来的新机遇

针对如何建立完整的异构计算产业生态,实现“CPU+”的可持续发展,庄荣文副主任提出了三点意见:以应用需求推动技术创新;以联合攻关推动协同创新,以国际合作推动开放创新。依托HSA全球联盟开展创新、交流与协作,推动我国现代异构处理器技术创新成果的标准化、国际化和产业化,培养一批国际化的顶尖创新人才。进一步加强全球异构计算联盟成员单位合作,加速异构计算与各行业的深度融合创新,促进异构计算产业快速健康发展,为全球范围的新一轮经济结构调整和产业转型升级贡献更大的力量。

从CPU向CPU+的发展,有可能引起芯片行业很多现行规则的改变,使得CPU设计和下一个产品变得更加容易集成,更加容易验证,对开发者来讲更加容易开发,而且更容易调试,更容易使用,价格也更低。面临的市场非常庞大,所以如果HSA联盟能够在中国首先实现CPU+的目标,不仅有利于突破传统处理器的技术和产品,而且有可能改变全球处理器产业的发展格局。国家信息化专家委常务副主任周宏仁认为,“中国在异构计算领域和国际先进水平的差距相对要小一些,在某些方面甚至同国外处在同一条起跑线上。所以如果我们能够超前部署,集中攻关,很有可能实现从跟跑、并跑到领跑的转变。中国有世界上最大的处理器市场,目前中国每年进口芯片2000多亿美元,这样一个市场一定可以培育出新的世界级的公司。”

工信部电子信息司司长刁石京则表示,中国在CPU等领域所取得的成就,为异构计算发展奠定了基础。同时,中国广阔的市场和多样性需求也为异构计算提供了巨大的发展空间和机会。

机遇虽然存在,但笔者认为,高端人才团队不足以及对异构计算产业的重要性、急迫性认识不足是中国把握CPU+机遇亟需重视的地方。

 
  
  
  
  
 
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