半导体缩放有根本性的改变,随着专业化必要实现性能提升。
大约五十年,IC设计师一直依赖于不同类型的半导体性能扩展来实现收益。最著名的是摩尔定律预测,晶体管的数量在给定硅面积和时钟频率每两年就会翻一番。这是结合Dennard扩展预测,与硅几何图形和供应电压减少,功率密度将从一代又一代保持不变,这意味着力量仍将与硅面积成正比。结合这些影响,行业成为用于处理器每瓦特性能大约每18个月翻一倍。先后与较小的几何图形,设计师可以使用类似的处理器架构,但依靠更多的晶体管和更高的时钟频率提供改进的性能。
来源:k·拉普
自2005年,我们看到了这些预测的故障。首先,Dennard扩展了泄漏电流而不是晶体管开关芯片功耗的主要组件。增加功耗意味着芯片热失控的风险。这也导致了最大时钟频率水平在过去的十年里。
其次,改善晶体管密度下降的摩尔定律。据估计,到2019年,实际改进15×低于预测的摩尔在1975年。此外,摩尔预测,改进晶体管密度会伴随着相同的成本。这部分反驳了他的预测指数增加了新的几何图形的晶圆厂的建设。据估计,只有英特尔、三星和台积电可以制造下一代的过程中节点。
与旧的确定性几何图形的缩放硅一去不复返,该行业已经发生变化。如上图所示,核心的数量一直在增加和复杂的出类拔萃,比如手机处理器,将把应用程序处理器,gpu,需求方,微控制器在不同的子系统。
然而,在post-Dennard post-Moore世界,进一步处理器专业化需要实现的性能改进。人工智能等新兴应用程序要求重计算性能无法满足传统架构。好消息是,对于一个固定的任务或任务范围有限,能源比例比适合广泛的任务。这就不可避免地导致创建特殊目的、特定领域的加速器。
这是一个很好的机会。
特定领域的加速器(DSA)是一个处理器或一组处理器执行一个狭窄的范围的计算进行了优化。他们是根据满足他们所需的算法领域的需要。例如,对于音频处理,处理器可能有一组指令优化为echo-cancelling实现算法。在另一个例子,一个AI加速器可能有一个数组的元素包括multiply-accumulate为了有效地进行矩阵运算的功能。
加速器也应该匹配他们的字需要的领域。最优字可能不匹配常见的(如32位或64位)遇到与通用的核心。常用的格式,例如IEEE 754,在一个特定领域的加速器可能过度。
同时,专业化的加速器可以相差很大。虽然一些特定领域的核心可能类似于或来自现有嵌入式核心,其他人可能会有限的可编程性和似乎接近硬连线逻辑。更专业的核心将是更有效率的硅面积和功耗。
多种多样的地区体育会的挑战将是如何定义他们高效和成本。
|
|
|
|
|
|
|
|
留下一个回复