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讓內(nèi)存干CPU的活兒 這項(xiàng)技術(shù)將芯片運(yùn)行速度提升百倍

作者: 時間:2019-03-21 來源:中國科技網(wǎng) 收藏

  近日,美國普林斯頓大學(xué)研究人員推出了一款新型計(jì)算機(jī),其運(yùn)行速度是傳統(tǒng)的百倍。有媒體稱其采用了“內(nèi)存計(jì)算”技術(shù),使計(jì)算效率得到大幅提升。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201903/398694.htm

  這一神奇的技術(shù)到底是什么?它為何能顯著提高性能?科技日報(bào)記者就此采訪了相關(guān)專家。

  高度集成,把計(jì)算與存儲功能合二為一

  對于我們常用的計(jì)算機(jī)來說,存儲器可分為內(nèi)部存儲器和外部存儲器。內(nèi)部存儲器,即“內(nèi)存”,是電腦的主存儲器。它的存取速度快,但只能儲存臨時或少量的數(shù)據(jù)和程序。

  外部存儲器,通常被稱為“外存”,它包括硬盤、軟盤、光盤、U盤等,通??捎谰么鎯Υ罅繑?shù)據(jù),如操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序等。當(dāng)運(yùn)行某一程序時,處理器()會先從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù),而后將一部分結(jié)果寫入內(nèi)存,并選擇性地將另一部分結(jié)果寫入外存進(jìn)行永久保存。

  也就是說,通常情況下,內(nèi)存只能存儲少量數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)中大部分?jǐn)?shù)據(jù)都“住”在外存。當(dāng)運(yùn)行程序時就需要調(diào)取數(shù)據(jù),若調(diào)取“住”在內(nèi)存的數(shù)據(jù),則用時較少;若調(diào)取“住”在外存的數(shù)據(jù),則可能要費(fèi)些周折。

  因此科學(xué)家就想,能否把數(shù)據(jù)都存在內(nèi)存里呢?于是,內(nèi)存計(jì)算技術(shù)出現(xiàn)了。

  “內(nèi)存計(jì)算技術(shù)是伴隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的興起而興盛起來的。在處理大數(shù)據(jù)過程中,由于數(shù)據(jù)量極大,處理數(shù)據(jù)時頻繁訪問硬盤這些外存會降低運(yùn)算速度。隨著大容量內(nèi)存技術(shù)的興起,專家開始提出在初始階段就把數(shù)據(jù)全部加載到內(nèi)存中,而后可直接把數(shù)據(jù)從內(nèi)存中調(diào)取出來,再由處理器進(jìn)行計(jì)算。這樣可以省去外存與內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)調(diào)入/調(diào)出過程,從而大大提升計(jì)算速度?!北本┖娇蘸教齑髮W(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、中德聯(lián)合軟件研究所所長劉軼告訴科技日報(bào)記者。

  “但普林斯頓大學(xué)研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用的‘內(nèi)存計(jì)算’技術(shù)與上述概念中所指的內(nèi)存計(jì)算并不完全相同?!眲⑤W說,普林斯頓大學(xué)所采用的技術(shù)其實(shí)是PIM(Process in-memory),通常被翻譯為“存內(nèi)計(jì)算”“存算一體”或“計(jì)算存儲一體化”。

  “PIM技術(shù)是指直接在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù),而不是把數(shù)據(jù)從內(nèi)存讀取到處理器中進(jìn)行處理?!眲⑤W指出,PIM的技術(shù)概念在1990年就已被提出,雖然相關(guān)研究論文早已發(fā)表出來,但相關(guān)技術(shù)始終難以落地。

  劉軼認(rèn)為“難落地”的主要原因在于,PIM技術(shù)尚難以達(dá)到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的靈活性和通用性水平?!澳壳?,學(xué)界所提出的PIM技術(shù),只能做某些類別的應(yīng)用,難以實(shí)現(xiàn)靈活編程?!彼f。

  可解決“存儲墻”問題,大幅提升性能

  在劉軼看來,PIM技術(shù)的重要價值在于,其能解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)存在的“存儲墻”問題。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)采用的馮·諾依曼結(jié)構(gòu),需要從內(nèi)存中取出指令并且執(zhí)行,某些指令又需要從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再將結(jié)果寫回內(nèi)存。由于處理器所執(zhí)行的程序和待處理的數(shù)據(jù)都被存在內(nèi)存中,這樣處理器在運(yùn)行過程中需要頻繁訪問內(nèi)存。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展,處理器性能的進(jìn)步速度逐漸快于內(nèi)存性能。

  近30年來,處理器性能每年提升55%,而內(nèi)存訪問速度每年僅提升7%。這使得處理器的處理速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于內(nèi)存的讀取速度,直接導(dǎo)致了“存儲墻”的出現(xiàn),嚴(yán)重拖慢了程序執(zhí)行速度。

  “這好比一個人消化能力很強(qiáng),飯桌上也有很多食物,但這個人的嗓子眼兒很細(xì),咽不下去。這就使得強(qiáng)大的消化能力‘無用武之地’,也限制了這個人吃東西的速度?!眲⑤W說。

  “近年來深度學(xué)習(xí)等新型算法的興起,對推倒‘存儲墻’提出了更迫切的需求?!眲⑤W指出,新型算法訪問內(nèi)存的模式跟傳統(tǒng)模式不太相同,刷臉、圖片識別、機(jī)器翻譯等新型算法往往以類似于人腦的方式實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理。由于這類算法涉及的神經(jīng)元數(shù)量多、訓(xùn)練樣本量大,這導(dǎo)致在通用計(jì)算機(jī)上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算的效率比較低。

  為了提高效率,科研人員開發(fā)了各種加速部件和專用的深度學(xué)習(xí)處理器,前者的典型代表是圖形處理器(GPU),后者的典型代表有谷歌公司的張量處理器(TPU)、國內(nèi)的寒武紀(jì)處理器等。

  “CPU、GPU等處理器通過總線與內(nèi)存相連,總線的傳輸速度決定了計(jì)算的效率。”中國自動化學(xué)會混合智能專業(yè)委員會副主任、復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授張軍平告訴科技日報(bào)記者,人們正在嘗試通過改進(jìn),減少數(shù)據(jù)在總線上的傳輸次數(shù),提高計(jì)算效率。例如,科研人員讓CPU具備部分的GPU功能,或使GPU具備一些CPU的功能等。

  劉軼表示,上述改進(jìn)措施仍然屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu),不能從根本上解決“存儲墻”問題。相比之下,PIM技術(shù)在解決“存儲墻”問題上更具優(yōu)勢。首先,它的計(jì)算模式更適合深度學(xué)習(xí)等新型計(jì)算模式;其次,PIM技術(shù)避免了馮·諾依曼結(jié)構(gòu)處理器頻繁訪問內(nèi)存這一問題,減少了數(shù)據(jù)傳輸次數(shù),降低了功耗。

  具有發(fā)展?jié)摿?,但尚難取代通用處理器

  記者通過查閱資料發(fā)現(xiàn),PIM技術(shù)應(yīng)用最大的難點(diǎn)在于制造工藝。

  PIM技術(shù)需要利用先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝將處理器和存儲器集成在同一芯片內(nèi),使之通過片上網(wǎng)絡(luò)相互連接。但由于目前處理器與存儲器的制造工藝不同,若要在處理器上實(shí)現(xiàn)存儲器的功能,則可能會降低存儲器的存儲密度;若要在存儲器上實(shí)現(xiàn)處理器的功能,則可能會影響處理器的運(yùn)行速度。

  張軍平指出,現(xiàn)階段內(nèi)存本身不具備計(jì)算功能,因此若想實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計(jì)算或PIM技術(shù)都需要對內(nèi)存進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。

  “普林斯頓大學(xué)不是專業(yè)的芯片公司,其推出的新型芯片可能只是一種技術(shù)上的探索,離真正的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還有相當(dāng)長的距離?!睆堒娖秸J(rèn)為,隨著固態(tài)硬盤等技術(shù)的發(fā)展,如果硬盤讀寫速度足以媲美內(nèi)存,內(nèi)存與外存可能被集成為新型大容量高速存儲器。未來最理想的情況是,CPU、GPU等多種處理器與大容量高速存儲器實(shí)現(xiàn)一體化高度集成。

  劉軼強(qiáng)調(diào),普林斯頓大學(xué)設(shè)計(jì)的這種處理器是一種專用處理器,它只針對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,無法取代傳統(tǒng)的通用處理器。

  “正如華為、蘋果等公司推出的高端手機(jī)上大多配置了深度學(xué)習(xí)處理器,但只作為附屬部件,核心的計(jì)算和處理仍然由通用處理器來完成,只是把特定的任務(wù)和計(jì)算模塊交由深度學(xué)習(xí)處理器來進(jìn)行計(jì)算,而且是在通用處理器的控制之下完成的?!眲⑤W說。

  “短期來看,PIM技術(shù)只能被用于特定類別的應(yīng)用場景,難以取代通用處理器?!眲⑤W認(rèn)為,從長遠(yuǎn)來看,如果半導(dǎo)體材料和器件技術(shù)無法取得突破,集成電路的摩爾定律將在不久的未來失效,即集成電路芯片內(nèi)的晶體管數(shù)量將停止增長。這會對傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)乃至計(jì)算機(jī)硬件和軟件產(chǎn)業(yè)造成巨大的影響,由此也很可能引發(fā)重大的技術(shù)變革。當(dāng)新的計(jì)算結(jié)構(gòu)出現(xiàn)時,高度集成化的系統(tǒng)可能會對PIM技術(shù)有更多需求,但該技術(shù)能否成為主流仍有待觀察。



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