Video: Incarcare cu aer perna vas expansiune centrala (Noiembrie 2024)
O mare parte din discuțiile despre procesoare interesante s-au concentrat în ultima perioadă în utilizarea diferitelor tipuri de cipuri și nuclee, spre deosebire de nucleele de calcul general cu caracter comun în procesoarele convenționale. Am văzut tot felul de combinații diferite de cipuri utilizate pentru anumite sarcini de calcul, incluzând procesoare, GPU, DSP, ASICS personalizate și tablouri gate-programmable în câmp (FPG) și vedem din ce în ce mai mult aplicații care combină aspecte ale tuturor acestea, uneori într-un sistem și alteori într-un singur cip.
Chiar și Intel - de mult timp susținătorul nucleelor de calcul general care s-a dublat în viteză la fiecare doi ani - a intrat în act odată cu achiziționarea lui Altera, unul dintre cei mai importanți producători de FPGA. Recent, am avut ocazia să vorbesc cu Dan McNamara, directorul general al Grupului de soluții programabile Intel (PSG) - ceea ce a fost cunoscut odată ca Altera - care a aruncat o lumină asupra planurilor Intel în acest domeniu și a oferit mai multe detalii despre planurile de conectare ale companiei. diferite tipuri de miezuri și diferite mor împreună în pachete de cipuri de mare viteză.
„Lumea merge eterogenă”, a spus McNamara, menționând că acum există o realizare comună că nu puteți rezolva toate problemele cu nuclee de uz general. ASIC-urile personalizate - cum ar fi unitățile de procesare a tensiunii Google sau TPU-urile Google pot accelera anumite tipuri de funcții, dincolo de CPUS sau GPU-uri tradiționale, dar acestea necesită mult timp pentru a crea. În schimb, FPGAs permite un cod personalizabil care oferă o mare parte din avantajele de performanță ale ASIC-urilor, fără a aștepta doi ani pentru proiectarea și fabricarea cipurilor. Un dezvoltator poate schimba algoritmii în cadrul unui FPGA imediat, în timp ce un procesor, GPU sau cip personalizat funcționează într-un mod fix.
McNamara a mai spus că FPGA-urile sunt cu latență foarte scăzută și pot fi extrem de paralele, diferite părți ale unui cip funcționând concomitent pe aplicații precum procesarea imaginilor sau comunicarea.
Intel livrează acum Arria 10 FPGA, fabricat pe procedeul TSMC de 20 nm și oferă un pachet care combină un procesor Xeon (Broadwell) și Arria 10. Acesta este utilizat în aplicații precum căutarea și analiza la scară web. McNamara a spus că FPGA-urile ar putea accelera căutarea de până la 10 ori și a remarcat că Microsoft a fost publică despre utilizarea acestor FPGA pentru a accelera căutarea.
O mare zonă de îmbunătățiri în ultima perioadă a fost crearea de pachete mai rapide cu mai multe cipuri care pot combina matrițele de cipuri create pe diferite procese și poate de la diferiți producători. Acestea includ pachete care conțin un procesor și un FPGA, cum ar fi combinația Xeon / Arria; un FPGA cu diferite receptoare, ca în Stratix 10 FPGA Intel; sau chiar diferite părți ale unui procesor complet, așa cum a descris Intel în ultima sa tehnologie și zi de fabricație.
Intel a creat o nouă tehnologie numită punte de interconectare multi-cip (EMIB) încorporată pentru a face acest lucru, care a debutat în Stratix 10. În EMIB, matrița de bază este creată pe procesul Intel de 14 nm și transceiver-urile pe procesul de 16 nm TSMC.
În general, McNamara a spus că mai multe domenii se îndreaptă spre adoptarea mai multor FPGA folosind astfel de ambalaje. El a vorbit despre site-urile web la scară hiper-scară, care observă schimbarea cererii rapid și în care o combinație FPGA / CPU poate funcționa bine în domenii precum căutarea, analiza și streamingul video, precum și transformarea rețelei, unde tendințe precum rețeaua definită de software iar virtualizarea funcțiilor de rețea determină o nevoie de procesare mai mare de pachete. Alte zone de focalizare includ aplicații 5G și wireless, conducere autonomă și aplicații de inteligență artificială (AI). În AI, McNamara a spus că ASIC-urile optimizate și puterea brută a computerului ar putea fi cel mai bine pentru antrenament (Intel a achiziționat Nervana), dar a spus că FPGA-urile sunt adesea cele mai bune la inferență, datorită flexibilității și latenței scăzute și a menționat că ZTE a folosit Arria 10s pentru arată scoruri de recunoaștere a imaginii foarte impresionante.
Personal, sunt curios să văd dacă procesoarele viitoare vor lua cu adevărat diferite componente și le vor amesteca și le vor potrivi folosind EMIB sau o tehnologie similară pentru a schimba ceea ce considerăm noi ca procesor cip. Mă intrigă ideea că sistemele viitorului pot folosi o mulțime de nuclee diferite - unele programabile (FPGA) și altele fixe (un mix atât de ASIC-uri personalizate, cât și de CPU tradiționale și GPU-uri) pentru a face lucruri împreună care să îmbunătățească ceea ce orice tehnologia poate face singură.
