三大定律

三大定律

摩尔定律

摩尔定律

领域专用架构 DSA

摩尔定律让芯片上的晶体管数量不断增加,但一个问题是这些晶体管都被充分用起来了吗?可以来看一下 MIT 团队开展的一个小实验(见下面 PPT):假设用 Python 实现一个矩阵乘法的性能是 1,那么用 C 语言重写后性能可以提高 50 倍,如果再充分挖掘体系结构特性(如循环并行化、访存优化、SIMD 等),那么性能甚至可以提高 63000 倍。然而,真正能如此深入理解体系结构、写出这种极致性能的程序员绝对是凤毛麟角。问题是这么大的性能差异到底算好还是坏?从软件开发角度来看,这显然不是好事。这意味着大多数程序员无法充分发挥 CPU 的性能,无法充分利用好晶体管。这不能怪程序员,更主要还是因为 CPU 微结构太复杂了,导致软件难以发挥出硬件性能。如何解决这个问题?领域专用架构 DSA(Domain-Specific Architecture)就是一个有效的方法。DSA 可以针对特定领域应用程序,定制微结构,从而实现数量级提高性能功耗比。这相当于是把顶尖程序员的知识直接实现到硬件上。

领域专用架构

牧本定律

1987 年,原日立公司总工程师牧本次生(Tsugio Makimoto,也有翻译为牧村次夫,故称为“牧村定律”) 提出,半导体产品发展历程总是在“标准化”与“定制化”之间交替摆动,大概每十年波动一次。牧本定律背后是性能功耗和开发效率之间的平衡。对于处理器来说,就是专用结构和通用结构之间的平衡。最近这一波开始转向了追求性能功耗,于是专用结构开始更受关注。

牧本定律

贝尔定律

这是 Gordon Bell 在 1972 年提出的一个观察,具体内容如下面的 PPT 所述。值得一提的是超级计算机应用最高奖“戈登·贝尔奖”就是以他的名字命名。

贝尔定律

贝尔定律指明了未来一个新的发展趋势,也就是 AIoT 时代的到来。这将会是一个处理器需求再度爆发的时代,但同时也会是一个需求碎片化的时代,不同的领域、不同行业对芯片需求会有所不同,比如集成不同的传感器、不同的加速器等等。如何应对碎片化需求?这又将会是一个挑战。

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