账号:
密码:
CTIMES / 文章 /   
新兴处理核心 定义未来运算新面貌
从AI到元宇宙

【作者: 王岫晨】2022年06月30日 星期四

浏览人次:【708】
  

回顾处理器的发展史,从过去一路走到今天,从单核心走到多核心,核心工作频率越来越高,核心数与执行绪也不断提升。尤其近年来,AI议题发酵,处理器不能只是单纯多核心,还必须加入机器学习运算能力。而元宇宙应用让处理器的负担也大幅加重,仅靠着单一处理器完全无法满足元宇宙相关的AR、VR、XR需求,加入绘图处理器的运算能力势在必行。另外,资料处理器(DPU)也在数据中心的运算处理中,扮演越来越重要的角色。



图一 : 处理器不断推陈出新,让新的架构带来更大的运算效能与优势。
图一 : 处理器不断推陈出新,让新的架构带来更大的运算效能与优势。

运算处理三要素

在今日的运算趋势发展中,背後都需要透过三个最主要元素来达成,分别是CPU、GPU,以及DPU。CPU大家都非常熟悉了,这是在一般电脑里面普遍都可见到的通用运算处理器。至於GPU,则是一种加速运算处理器,则在最近几年,逐渐成为许多运算的核心处理器,特别是用在功能强大的即时影像处理。而由於其平行处理能力特别强大,也成为各种加速运算任务的最隹选择,比如近年来常常看到的AI人工智慧、深度学习、大数据分析等应用,都是透过GPU来给予运算的能力。


我们发现过去十年中,运算也不只局限於个人电脑与伺服器内,CPU与GPU正被广泛用在各种大规模的资料处理中心里。在号称AI的世界里,各种数据量其实非常惊人,如何做到更有效率的数据分配与处理,这就要交给DPU来进行处理。DPU是一种资料处理器,除了多核心架构外,也具备高效能网路介面,因此能够很有效率地将数据传输到CPU与GPU来进行处理。NVIDIA执行长黄仁勋就说过,CPU、GPU,以及DPU将成为未来运算的三大支柱。CPU用於通用运算,GPU用於加速运算,DPU则用於进行资料处理等工作。


CPU的未来运算样貌

AMD董事长暨执行长苏姿丰表示,从云端与PC到通讯与智慧终端,高效能和自行调适运算解决方案扮演着越来越重要的角色,塑造几??所有服务和产品的功能,并定义着未来运算的面貌。而AMD也完成对赛灵思的收购,不止具有转型意义,也扩大了运算引擎的产品阵容优势。高效能与自行调适产品市场拥有3000亿美元规模,能在其中占据更大的版图,就更有机会成为市场赢家。


处理器大厂藉由不断地推陈出新,让新的处理器架构带来更大的运算效能与优势。AMD也扩展了多代的CPU核心、绘图以及自行调适运算架构的蓝图,例如Zen 4运算核心将采用5奈米制程,而Zen 5运算核心则计划於2024年推出,这些新一代的处理器除了在众多领域的工作负载和功能中能提供更好的效能与效率,更纳入了对AI与机器学习的优化。


AMD的第4代Infinity架构藉由高速互连技术,让AMD IP可与第三方厂商的小晶片进行整合。另外值得注意的是,AMD XDNA是源自赛灵思的基础架构IP,包含多项关键技术,其中包括FPGA架构与AI引擎(AIE)。FPGA架构结合FPGA逻辑与本地记忆体的自行调适互连,而AIE则提供针对高效能与节能AI以及讯号处理应用进行优化的资料流架构。AMD计划从2023年所推出的AMD Ryzen处理器开始,未来在多个产品都将整合AMD XDNA IP。


新一代处理器的永续性

随着全球进入Exascale时代,并加速迈向Zettascale,科技产品对於能源的耗用也越来越多。预计到2030年,资料中心将会消耗全球总发电量的3~7%,而运算基础设施所需电力将占据新能源使用量的首位。事实上,处理器的发展,在追求更高运算效能的同时,近年来对於加速永续性、开放式的高效能运算创新也越来越重视。


英特尔??总裁暨超级运算事业部总经理Jeff McVeigh说,新一代的处理器不再只是追求无止尽的运算效能突破,而是在追随永无止境运算需求的同时,还要创造一个可永续的未来,这是高效能运算(HPC)最大的挑战之一。如果逐一解决HPC运算堆叠中的各个部分,包括晶片、软体和系统,这将是一个可以达成的愿景。


近年来,AI运算的崛起,让处理器的发展趋势走上一个全新的方向,并从晶片和异质运算架构迈开步伐。处理器大厂英特尔有项积极的HPC产品规划,到了2024年将可提供多样化的异质架构产品组合。这些架构让英特尔能够提升数个量级的效能表现,同时降低一般负载以及AI、加密和分析等新兴工作负载的能耗需求。


近年来,英特尔不断利用先进封装技术和晶片创新,为HPC带来实质性的效能、频宽和省电等多方面改善。例如搭载高频宽记忆体的Intel Xeon处理器,即是一个很好的例子,藉由封装当中的高频宽记忆体,以及整合进入CPU的加速器,能够解放受限於记忆体频宽的工作负载表现,同时在关键HPC使用案例中提供显着的效能改善。


英特尔於提升HPC和AI超级运算工作负载数个量级效能的过程当中,运算密度是另外一个必要条件。例如英特尔推出首款旗舰型资料中心图形处理器(GPU),已开始应用於复杂的金融服务和AI训练与推论工作负载,提供更好的运算表现。事实上,运算的发展永无止尽。英特尔未来还将满足更多新的运算需求,并将永续性列为全人类下一个超级运算时代的优先事项。


GPU打开AI新时代

在过去的两年内,一亿个新的视讯游戏玩家加入了这个广大的游戏市场。一亿这个数量听起来非常惊人。除了更为吸睛的游戏效果之外,另一个原因也不能被忽略,就是线上广播以及TikTok等新兴视讯应用市场,让每个人都成为了创意艺术家。有了这麽多身为艺术内容创造者的人,所以创意市场确实比过去扩大了不少。


NVIDIA执行长黄仁勋指出,由於疫情影响,宅在家里的游戏玩家数量增加、个人内容创作者也在近年来大增,也有许多专业人士在家里设立多媒体工作环境。除此之外,每个人在不同地方,都越来越需要有个工作用的电脑,例如在家里有个家庭工作室,家庭办公室的需求开始涌现。我们看到所有这些事情都正在发生。这些对於GPU也产生了相当大的需求。



图二 : NVIDIA执行长黄仁勋
图二 : NVIDIA执行长黄仁勋

NVIDIA执行长黄仁勋是NVIDIA的创立者,并透过GPU的运算能量,将世界带往一个全新的AI时代。黄仁勋说,人们往往将NVIDIA视为一家晶片公司,只不过NVIDIA在很多层面上,都是一家高度整合的系统公司,它构建了完整的软体堆叠、晶片、系统、系统软体和AI演算法。而且不只是垂直整合,在进入市场後,也开放每个元件。


因此,如果客户想使用NVIDIA的晶片,或者系统,甚至是系统软体,NVIDIA都非常欢迎,甚至是最新的人工智慧演算法。因此,NVIDIA实际上在很多方面都非常不同,这是一家垂直整合的人工智能公司,并以开放的方式向生态系统提供产品。因此,客户可以像从其他厂商那里购买晶片一样,购买NVIDIA的晶片。


近年来,NVIDIA的晶片之所以如此受到市场欢迎,是因为加速运算的世界与CPU截然不同。CPU的世界曾经因为这种名为X86架构的处理器发挥魔力而变得与众不同。每个运行X86的软体都在CPU上顺利运行着。但是,X86处理器并无法应用於加速运算。因此,每一个加速运算系统、晶片或架构,就得依赖NVIDIA这样的加速运算处理器。


黄仁勋说,在加速运算平台上运行的应用程序来之不易,为了满足加速运算市场的需求,NVIDIA也非常努力地加速分子动力学、量子化学,并强化学习,包括RNN或CNN,或者Transformers或LSTMS等很多不同的演算。加速运算与X86架构非常不同。所以NVIDIA的方法是成为一家全栈(full stack)公司,为客户带来价值,但仍然允许平台开放,让客户可以按照他们喜欢的方式,整合这些加速运算晶片与技术。


Arm重新定义运算的未来

提到处理器,普遍存在於各种不同应用中的Arm架构处理器不可忽视。从营收成果显示,各界对於Arm技术的需求非常强劲,而Arm生态系展现的实力也更胜以往。目前Arm的运算平台在云端运算、车用与自主系统、物联网、元宇宙等领域,都正在驱动下一波的科技革命。展??Arm技术所建构未来,Arm优先的任务是持续贯彻商业策略,并透过对产品路径图与工程人才的进一步投资,为合作夥伴提供所需的解决方案,并与生态系合作,重新定义运算的未来。


Arm架构处理器尽管偏重於行动运算市场,但其低功耗高效率的特性仍然深受市场关注。Arm客户事业群市场行销总监蔡武男指出,Arm未来的产品设计,将基於Armv9架构的特色,也就是效能、安全、可扩充且兼具功耗效率,并以完全运算方案为系统整体进行优化,为未来的市场所需,持续推出以使用场景为主(Use case-based)的、具有AI/ML及特定处理能力的高效能、低功耗的产品。这些产品也将满足未来几年,几项值得注意的消费性终端产品的发展趋势,包括电竞手机、电竞笔电、摺叠手机、以及元宇宙应用的AR/VR装置等。



图三 : Arm客户事业群市场行销总监蔡武男
图三 : Arm客户事业群市场行销总监蔡武男

恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品行销经理李宜儒也针对这个议题表示,Arm架构处理器之所以能够在行动运算带来突破,有几项原因:一是低功耗。比起大型CPU,Arm处理器功耗在行动运算带来很大的优势。可携式或穿戴式装置需要低功耗来延长使用时间,这时展现Arm架构的优势。也正因为这个优点,可以看到大多手机或可携式、穿戴式装置都选择使用Arm架构处理器。第二个优点则是其拓展性。Arm的CPU类型相当多,这让IC设计公司在选择上多了弹性,可以针对某些应用选择合适的内核,让运算能力和成本都能够得到控制。


结语

处理器市场必须由整个生态系的夥伴共同合作,包含制造、晶片、互连、软体和系统,都需要同步投身其中。藉由这些共同努力,处理器相关厂商就有办法将处理器的市场挑战,包括AI运算、HPC等,从最大挑战转变成为最大的机会,并替未来世代改变这个世界。


**刊头图(source:intel.com)


相关文章
聪明部署边缘节点 实现灵活工业运行环境
TinyML前进物联 MCU深度学习成为可能
新一代异质运算带动资料中心运算架构变革潮
运算速度与峰值效能兼顾 行动运算肩负重任
[新闻十日谈]NVIDIA GTC 2021是科幻,还是未来世界?
comments powered by Disqus
相关讨论
  相关新品
mbed
原厂/品牌:RS
供应商:RS
產品類別:
Arduino
原厂/品牌:RS
供应商:RS
產品類別:
Raspberry Pi
原厂/品牌:RS
供应商:RS
產品類別:
  相关新闻
» ST扩大NanoEdge AI Studio机器学习设计软体装置支援范围
» 贸泽连续第四年荣获Molex年度亚太区电子型录代理商大奖
» TI 30A闸极驱动器 减少SiC MOSFET功率损耗和热散逸
» Snapdragon 8+ Gen 1搭载三星Galaxy Z系列 升级Android体验
» 达梭系统与现代汽车续签五年合作协定
  相关产品
» EPC推出ePower功率级积体电路 实现更高功率密度和简化设计
» ST扩充NanoEdge AI Studio机器学习功能 支援智慧感测器ISPU
» Softing推出基於管理OPC UA和MQTT连线edgeAggregator方案
» 大联大诠鼎推出RICHTEK晶片Type-C PD电源扩展坞方案
» Infortrend EonStor GS全快闪储存系统 满足极端工作负载需求
  相关资源
» Power Management Solutions for Altera FPGAs


刊登廣告 新聞信箱 读者信箱 著作權聲明 隱私權聲明 本站介紹

Copyright ©1999-2022 远播信息股份有限公司版权所有 Powered by O3
地址:台北市中山北路三段29号11楼 / 电话 (02)2585-5526 / E-Mail: webmaster@ctimes.com.tw