只是基于速度现在建筑系统附带了一个众所周知的风险。
目前还不清楚如果崩溃,幽灵和预示实际造成的安全漏洞,但是他们确实促使像英特尔这样的大的处理器供应商,手臂,AMD和IBM之前修复这些漏洞被谷歌的Project Zero公开。
尽管这也许会使数据中心经理和消费者感觉更好在一个方面,它创造了一种不同的程度的恐慌。几十年来,芯片设计师的主要工作是建立最快的处理器,在过去15年里,包括大每瓦特性能的改善。但随着摩尔定律的权力/性能优势扩展开始dwindle-the最近估计最大20%的功率/在每个新节点性能改进后10/7nm-the成本增加的安全,消除安全问题可能会进一步影响这一数字。前40 nm,每个新节点收缩性能改进是在30%到35%范围内。
这似乎无关紧要的桌面或移动应用。稍微慢文字处理和电子表格应用程序是一个烦恼,但消费者可能会责怪,接二连三的软件补丁。然而,内部数据中心性能有直接的经济影响。云中的性能损失,需要补充了额外的服务器,需要电力、冷却和面积。10%的损失性能可衡量的影响盈利能力。
还有其他方法来提高整体性能,当然可以。人工智能和深度学习,新芯片正在开发这一承诺100 x性能增加。是否实际发生仍有待观察。AI / DL /毫升的问题是算法变化如此之快,建设一个芯片完全优化培训和推论是很困难的。虽然这些性能改进可能在训练数据集在gpu上起到巨大推动作用,现实情况是,每个人都已经有了gpu,和现在开源工具的gpu将取代他们更加困难。
但还有另一块这个方程。cpu和gpu计算基础设施的一部分。有越来越多的非x86架构用于加速不同的数据类型,每个连接到小的记忆,这样数据没有很远。没人知道此时加速器是否可行的网络攻击向量。可能需要额外的工作,诸如Project Zero白帽黑客。
并将这个角度来看,这只是第一层的最终将多层系统级的安全。在这个空间有主动和被动安全选项。主动安全特性是最有效的,但他们最需要的力量。被动安全,如存储密钥的防伪造的部分芯片,没有明显的性能损失,但他们不会保护设备免受边信道攻击。单一的方法不可能解决所有问题,这意味着我们可能会看到多个方法在各种设备。
芯片架构改变为各种各样的设备,用新方法在记忆和处理更多的数据读取数据每个计算周期。但复杂性是有代价的,和安全特性需要被认为是在所有这些方法。所以经过多年的稳定能力/性能改进,下一轮改进可能看起来不那么remarkable-even如果他们确实帮助人们晚上睡得更好。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
留下一个回复