无人再提通用计算

2019-02-12 09:01:41 来源:EEFOCUS
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摩尔定律为计算机行业提供了一段显着的增长和稳定的时期,晶体管密度以预测的节奏加倍,不仅推动了五十年的处理器性能提升,而且推动了通用计算模型的兴起。然而,根据麻省理工学院和亚琛大学的研究人员的论文,摩尔定律带来的这一切都将结束。

 

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Neil Thompson、哈佛大学的客座教授以及亚琛工业大学的研究生Svenja Spanuth讨论说,摩尔定律的失效,以及深度学习和加密货币挖掘等新应用,正在推动行业远离通用微处理器,转向有利于专用微处理器的模式。“通用计算机芯片的兴起非常快,因此他们同样会很快衰落”他们这样争辩道。

 

正如他们所指出的那样,通用计算并不总是一般需求,在超级计算的早期阶段,来自Cray等公司的定制矢量架构主导了HPC行业。目前,NEC构建的矢量系统仍然存在这种情况。但由于摩尔定律在过去几十年中不断提高晶体管性价比,经济力量的重心基本偏向通用处理器。

 

这主要也是因为开发和制造定制芯片的成本在3000万到8000万美元之间,因此,对有高性能微处理器需求的用户而言,采用专用架构的好处也仅仅是九牛一毛,因为定制化的解决方案带来的初始性能提升,通过缩小通用芯片中的晶体管就能达到,同时,晶体管缩小所产生的成本可以在数百万个处理器中摊销。

 

但摩尔定律所带来的计算经济学正在发生变化。近年来,随着底层的半导体材料达到物理极限,缩小晶体管变得更加昂贵。作者发现,在过去的25年中,建立一个领先的晶圆厂的成本每年增长11%。2017年,半导体行业协会估计建造一座新工厂需要花费约70亿美元。这不仅增加了芯片制造商的固定成本,半导体制造商的数量也从2002年的25家减少到今天的四家:英特尔台积电三星格罗方德

 

 

 

该团队还重点介绍了美国劳工统计局(BLS)的一份报告,该报告试图量化每美元的微处理器性能,根据这一指标,BLS发现微处理器的改进率从2000 - 2004年的48%下降到2004 - 2008年的29%,而2008 - 2013年每年仅为8%。

 

所有这些都从根本上改变了缩小晶体管的成本和效益,正如作者所指出的,由于建造和运营新工厂的费用不断上升,英特尔的固定成本有史以来第一次超过其可变成本。更令人不安的是,像三星和高通这样的公司现在认为,在最新工艺节点上制造的晶体管的成本正在增加,这进一步阻碍了对更小尺寸的追求。这种想法可能是格罗方德最近放弃其7nm技术计划决定背后的原因。

 

不仅仅是摩尔定律恶化的问题,专用处理器的另一个驱动因素是新应用程序无法适用于通用计算芯片。对于初学者来说,你拥有移动设备和物联网(IoT)这样的平台,这些平台在能源效率和成本方面要求很高,并且需要大量部署,即使有相对强大的摩尔定律的支持,也需要定制芯片,而具有更严格要求的低容量应用,例如军用和航空硬件,也需要特殊用途设计的支持。但作者认为,通过深度学习实现了行业真正的分水岭,深度学习是一种跨越几乎所有计算环境的应用程序类别 - 移动,桌面,嵌入式,云计算和超级计算。

 

深度学习及其首选硬件平台GPU,就是计算从通用处理器走向专用处理器的最明显的例子。实际上半专业计算架构的GPU已经成为训练深度神经网络的平台,因为它们能够比CPU更有效地进行数据并行处理。作者指出,尽管GPU也被用于加速科学和工程应用,但它的深度学习将可以被进一步专业化地应用于大批量应用中。当然,这里要排除GPU在桌面游戏中已经拥有大量应用,因为桌面游戏是GPU最初设计的目的。

 

但对于深度学习,GPU可能只是入门级的工具,英特尔,富士通和十几家创业公司已经有了人工智能和深度学习芯片,谷歌自己的Tensor处理单元(TPU)是专门用于训练和使用神经网络的,目前已进入第三次迭代。“创建一个定制的处理器对谷歌而言非常昂贵,专家估计固定成本为数千万美元,”作者写道,“然而,好处也很大 - 他们声称他们的业绩增长相当于摩尔定律的七年 - 并且无需基础设施成本使其更加值得去投入。”

 
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