原标题:图灵奖得主 David Patterson:摩尔定律终结,计算机体系结构正迎来下一个黄金时代
1965年,作为Intel创始人之一的Gordon Moore做出了预言:价格不变时,半导体芯片中可容纳的元器件数目约每两年会翻一倍,其性能也会同比提升。经过后来多年数据论证,这个时间周期实际在18个月上下。
几十年来,随着半导体芯片制程工艺发展,晶体管尺寸在不断逼近物理极限,摩尔定律也在被质疑和自我证明间徘徊。对于此,2017年图灵奖得主、加州伯克利大学计算机科学教授、谷歌杰出工程师David Patterson表示:“现在,摩尔定律真的结束了,计算机体系结构将迎来下一个黄金时代。”
作为计算机体系结构宗师,David Patterson曾带领伯克利团队起草了精简数据集RISC-1,奠定RISC架构基础,该架构后来被当时的巨头「太阳微电子」(Sun Microsystem,后来被甲骨文收购)选中用来制作Sparc处理器。他与斯坦福大学前校长、Google母公司Alphabet现董事长John Hennessey合作的《计算机体系结构:量化研究方法》开创性地提供了体系结构的分析和科学框架,至今都是该领域的经典教材。2016年从伯克利退休后,David Patterson以杰出工程师身份加入Google Brain团队,为两代TPU研发做出了卓越贡献。
2018年3月,David Patterson与John Hennessey共同获得2017年度ACM图灵奖,以表彰他们在计算机体系结构的设计和评估方面开创了一套系统的、量化的方法,并对微处理器行业产生了深远的影响。
亲历计算机体系结构发展50年,这个领域都发生了哪些变化?后摩尔定律时代会有哪些机遇和挑战?AI芯片创业热潮下,芯片架构会朝哪个方向走?
近日,David Patterson在清华大学就《计算机体系结构,下一个黄金时代》这一主题进行了演讲。36氪也围绕上述问题,对Patterson教授进行了专访。
上世纪八十年代,计算机体系架构的第一个黄金时代
回顾计算机体系结构发展历程,Patterson教授提到三个关键节点:
20世纪60年代,IBM有四个不兼容的计算机系列和四个不同的指令集,这意味着有四种完全不同的计算机语言和软件栈。面对这一问题,IBM想到“直接用单个指令集统一一切”,因此基于Maurice Wilkes提到的“设计处理器单元”这一概念推出了IMB 360。
IBM这一举措引领了微处理器的发展,人们发现原来不需要那么多芯片,只用一个就够了。在这种情况下,Intel为了占得市场空间,被迫启动了新项目,推出了Intel 8086微处理器,在当时获得了超过1亿美金销售额,被认为是“芯片的未来”。
下一个阶段则是将指令集由繁至简,也就是从CISC(复杂指令集 Complex Instruction Set Computing)到RISC (精简指令集 Reduced Instruction Set Computing)。在20世纪80年代,诸如RISC、超量标处理器、多层缓存、预测技术、编译优化等体系结构创新频频推出,计算机性能在每年能够提升约60%,迎来了第一个黄金时代。
后摩尔定律时代,挑战与机遇
黄金时代并没有延续,自上世纪90年代到21世纪初,计算机体系结构创新开始放缓。与此同时,摩尔定律和登纳德缩放比例定律(Dennard Scaling 1974年Dennar发布预测,说晶体管尺寸变小则功耗会同比变小) 也在放缓和接近停滞。在Patterson教授看来,这带来了两个挑战:
面对后摩尔时代困境,Patterson教授认为这到了计算机体系结构下一个黄金时代,在软硬件协同设计、计算机体系结构安全性,以及芯片设计开发流程等方面都存在着创新机会:
说到开源体系结构设计,Patterson教授特别提到了RISC-V。这是一个基于RISC原则的开源指令集架构,于2010年由David Patterson和他的同事Krste Asanovic还有学生们共同创立。
该指令集以精简、高效、低能耗、模块化、可拓展、免费开放等为发展目标。2015年,RISC-V成立了基金会,发展至今,除了Intel和ARM外,几乎所有知名大公司都参与其中。Patterson告诉36氪,当前,RISC-V基金会中有约15%的成员企业来自中国,目前大概有100余家公司和团队在基于RISC-V架构进行芯片开发。
RISC-V Foundation的部分合作成员企业
提及RISC-V的商业价值,Patterson教授表示:RISC-V最早的成功应用应该会在物联网上。该指令集的设计可以适用于现代计算设备,同时能耗也较低,无论是智能手机还是其他微小的嵌入式系统都可应用。作为开源指令集架构,未来3-5年,RISC-V会为更多企业或芯片开发者使用,更多设备也将搭载基于RISC-V架构的芯片。接下来,芯片运算和采集收集到的数据将汇集为数据中心,这也为未来边缘计算方面的应用提供积累。
45家创业公司入局,机器学习的计算机架构要让市场决定
Patterson教授之前在多个场合中都提到:对新的计算机体系架构和语言来说,对算力要求极高的机器学习或许是最适合的应用场景。
然而,不管是在中国还是美国,诸多公司都在针对机器学习进行架构研发。硅谷大公司里有像谷歌的张量处理单元(TPU)、英伟达的GPU等,国内的华为、地平线、寒武纪、深鉴也纷纷入局。据Patterson所知,在这个领域至少有45家硬件公司在进行角逐。
对于机器学习计算机架构的未来走向,Patterson教授认为应该交由市场去解答。在他看来,像Google这样的大公司是把TPU作为Google Cloud上的一项服务进行售卖,而触达核心技术的架构或者芯片则绝不外流。在当下,机器学习对于新计算机体系架构需求越发旺盛,创业公司自己研发架构,并推出芯片是不错的创新机会。
2017年图灵奖得主:(左)前斯坦福大学校长、Google母公司Alphabet董事长John L. Hennessy,(右)David Patterson
2017年之前,图灵奖多授予在软件、系统层面有建树的教授和学者,然而这一次却颁给了硬件,这是否标志着未来技术发展趋势会“从软变硬”呢?Patterson教授表示:
未来一定是软硬协同开发并行的。从前,人们认为做软件很酷,少有人两者都涉猎,硬件创业公司也屈指可数。然而近年来从业者和投资人们都发现,无论是做机器学习还是之后深度学习、强化学习,只做软件或者硬件都是不够的。体系结构设计者不仅需要了解底层器件、芯片工艺等,更需要了解编译器和编程语言,软硬结合才是后摩尔时代适用的新方法。
来源36氪 特此致谢
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