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中科馭數鄢貴海:SDA處事DSA 讓“性能”與“通用性”兩者兼得

來源:德城區新聞中心 作者:純一 人氣: 發布時間:2018-11-03
摘要:10月25日-27日,以“大數據推動數字經濟”為主題的“2018中國計算機大會”(CNCC2018)在杭州市國際博覽中心(G20 會場)盛大舉辦。從某種意義上說,中科馭數的KPUTM

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  10月25日-27日,以“大數據推動數字經濟”為主題的“2018中國計算機大會”(CNCC2018)在杭州市國際博覽中心(G20 會場)盛大舉辦。作為我國計算機領域規模最大,規格最高的學術、技術、產業交融互動的盛會,本次大會匯聚圖靈獎獲得者、美國工程院院士、中科院、清華、北大、東京大學、微軟、谷歌、阿里、頭條等眾多信息技術領域知名人士及院所高校企業,以超過7500名的參會人數再創CNCC十五年盛會新高。

  圖靈獎獲得者、美國計算機科學家 Robert E.Kahn

  其中,在25日下午的硬件安全論壇中,中科院計算所研究員、中科馭數CEO鄢貴海以《軟件定義體系結構及計算架構安全屬性的設計權衡》為題與香港科技大學工程學院院長Tim Cheng、馬里蘭大學帕克分校電氣與計算機工程系教授屈鋼、香港中文大學計算機科學與工程系副教授徐強分別做了主題分享,并共同參與了《從硬件安全到信息系統安全:過去、現在與未來》的圓桌交流。

  中科院計算所研究員、中科馭數CEO鄢貴海做主題分享

  半導體芯片“摩爾定律”已接近尾聲,但“數據摩爾定律”才剛剛開始鄢貴海表示,自因特爾創始人戈登摩爾于1965年提出“摩爾定律”以來,芯片的運算能力大體上按照每18個月翻一番的速率在增長。其中的貢獻既來自于工藝進步,也來自架構的不斷創新。芯片制造工藝進步所帶來巨大貢獻體現在,幾乎對架構不做任何更改,僅依賴采用更細化的半導體工藝,就可以帶來可觀的性能提升。同時,更密集、更便宜的晶體管和互連線等片上資源也為更多架構設計提供了可能性。

  然而,隨著工藝不斷細化到逼近一定的物理極限,“摩爾定律”的失效已成必然。數據顯示,芯片晶體管密度在近三年的年化增長率僅為3.5%,這意味著原來“工藝-架構”這種“雙輪驅動”的發展模式似乎難以平衡。其實,早在2005年,單個處理器芯核的能效比提升就已經面臨困難,發展多核處理器架構也一直在進行中。在這個比較直接的演化過程中,很多并行應用因此而直接受益,但也有很多應用的性能并沒有因為采用多核處理器而得到提升,特別是那些沒有“顯式”并行度、難以進行并行編譯優化的應用。

  在半導體芯片“摩爾定律”已經接近尾聲的同時,“數據摩爾定律”顯然才剛剛開始。根據美國發布的《2016-2045年新興科技趨勢》,全球數據量自2015年開始每兩年翻一番。隨著應用領域的不斷創新和數據的指數級增長,尤其是人工智能、區塊鏈、邊緣計算等技術對算力需求的不斷增強,依靠傳統的通用計算已很難有效地為繼,而專用計算架構將發揮巨大的作用。且很多領域所承載的市場容量都足以支撐一類專用架構的研發與應用。例如,有預測表明現在熱點的領域如“人工智能”、“區塊鏈”等領域都承載了萬億美元量級的市場。

  專用計算體系結構“百花齊放”,“高性能”和“通用性”卻 “不可兼得

  目前,面向專用計算的體系結構研究仍然處于“百花齊放”的時代,從探討FPGA、ASIC等具體底層實現到ISA指令集擴展等軟硬件架構等均有涉及。專用加速系統的設計方法也還遠沒有形成統一的定式。以GPU(圖形處理器)為代表,VPU(視頻處理器)、MPU(運動增強處理器)、APU(音頻處理器)等大多與多媒體的的編碼解碼相關的協處理器雖然得到了較廣泛應用,但在一些基礎性的行業數據分析、一些業務數據爆發式增長的行業,并沒有得到足夠的重視。算力問題依然是亟待解決的“剛需”。

  谷歌用來加速深度學習的TPU

  以近年來熱門的“深度學習”為例,據人工智能開放組織OpenAI 今年5月發布的分析,自2012 年以來,由于數據紅利和深度學習的訓練,人們對于算力的需求增長了超過30萬倍。可以看到,幾乎所有的互聯網巨頭們都在補充自己的標準服務器——CPU,以通用處理器結合特定應用加速的協處理器來共同處理海量數據。例如Microsoft利用FPGA來加速其旗下的Bing搜索引擎,Google研發的TPU來加速神經網絡推理,阿里巴巴公司也有FPGA硬件的團隊來針對具體的計算負載來做加速等等。然而面對應用的多樣性和數據的復雜性,“高性能”和“通用性”卻始終“不可兼得”。

  一邊是巨頭硬件軟件“全棧式”研發,另一邊是大多數企業仍是別無選擇

  當前,已經有一些資深的行業人士已經發現,打通底層基礎硬件架構和上層應用的“全棧式”研發,定制不同的多元化解決方案,將會變成產業非常重要組成部分。然而,目前除了資本、技術均有優勢的巨頭們在持續的投資研發更匹配其應用與數據的處理加速器外,絕大多數企業仍然只能選擇各類通用CPU為核心的服務器,即便在利用率低下、購買及使用成本高昂的情況下,仍然別無選擇。

  這歸結于定制專用計算架構具有很高的技術門檻,即便是基于以可編程性和靈活性著稱FPGA的解決方案,多數企業的研發能力也很難下探到計算架構的層面,且還是犧牲了部分性能,因而無法從根基上優化解決方案來高效地滿足“算力”的需求;而對于單個企業而言,建立一個專用架構研發團隊在實際上也因為規模效應不足、研發周期長、技術難度大、成本高等因素,導致極大的風險。因此,當下計算架構的創新正是瞄準了這個眾多企業面臨的核心問題:利用高效的專用計算架構來顯著增強企業的數據處理能力,更好的支撐已有業務的運行,也為企業奠定數據驅動的創新提供算力保障。

  既專用又靈活,用軟件定義體系結構讓整體計算效率提升百倍

責任編輯:純一
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