多年來，移動處理器的生產(chǎn)商致力于優(yōu)化設計，以在有限的功耗預算、存儲空間和帶寬范圍內(nèi)獲得最佳性能。過去，顯然這些考量因素在數(shù)據(jù)中心或個人電腦（PC）等市場并未得到重視。如今，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和PC市場的變革正在悄然發(fā)生——改變處理器設計規(guī)則，讓開發(fā)人員重新考慮其芯片架構(gòu)以獲得更高的性能功耗比。
移動處理器設計原則運用于PC和數(shù)據(jù)中心
今天，越來越多的云游戲、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能/數(shù)據(jù)分析和高性能計算均在云端實現(xiàn)。雖然這些應用的要求各不相同，但在不斷提高計算量的要求方面如出一轍。 數(shù)據(jù)中心無法通過不斷擴大物理占地面積來滿足這一需求。為了將運營支出（OpEx）保持在可接受的范圍內(nèi)，以及實現(xiàn)凈零（Net Zero）目標，企業(yè)需要在有限的空間內(nèi)增加計算密度，從而獲得更高的計算性能。圖形處理器（GPU）、中央處理器（CPU）、人工智能（AI）加速器等處理元件必須在最小的功耗/散熱和面積預算內(nèi)實現(xiàn)最高的性能。為此，遵循移動設計原則進行處理器的設計是一個理想的出發(fā)點。 分析PC市場的趨勢，也可以得出相似的結(jié)論。在傳統(tǒng)PC模式下，大部分功能被各自集成為一個個的獨立模組。但是，隨著大多數(shù)組織希望擴大混合辦公模式，人們逐漸用筆記本電腦取代臺式機。將越來越多的功能（包括圖形處理、神經(jīng)網(wǎng)絡加速、安全、I/O等）集成到具有統(tǒng)一存儲器架構(gòu)的單個系統(tǒng)級芯片（SoC）中，既可以提高性能，又能將功耗保持在最低水平。因此，下一代PC處理器看起來越來越像是智能手機處理器。
大型科技公司借助定制芯片設計實現(xiàn)差異化
隨著摩爾定律的終結(jié)，行業(yè)再也不可能每兩年出現(xiàn)一次性能提升。在此背景下，企業(yè)紛紛加入這場設計“競賽”，爭相以最佳的芯片，打造最好的用戶體驗。全球大型科技公司早已深諳此道，有備而來。它們正著力自主設計定制芯片，以用于消費類產(chǎn)品、PC或數(shù)據(jù)中心等。這些公司從現(xiàn)成可用的芯片轉(zhuǎn)向定制芯片，寄厚望于更好地掌控設計，贏得優(yōu)勢。借助移動設計原則進行優(yōu)化的芯片，提供更高的集成度和更出眾的性能功耗比。
OEM替代方案
對于沒有內(nèi)部硬件和軟件設計團隊，尚未著手開發(fā)定制芯片的原始設備制造商（OEM）而言，他們面臨的挑戰(zhàn)在于如何讓自己的設計脫穎而出，與高度優(yōu)化的架構(gòu)相媲美。這些OEM使用的芯片大部分都是現(xiàn)成可用的，可能會使他們處于劣勢。許多為PC和數(shù)據(jù)中心設計的芯片是“暴力”解決方案，雖然可以提供所需的性能，但通常過于耗電，太占用內(nèi)存/帶寬，缺乏競爭力。此外，這些芯片在可用的特定軟件和操作系統(tǒng)方面也存在限制。
部分移動市場的SoC供應商開始進入數(shù)據(jù)中心和PC市場，期望瓜分現(xiàn)有玩家的部分市場份額，但它們的數(shù)量少之又少，很難幫助OEM廠商實現(xiàn)既創(chuàng)新又控制成本的差異化。因此，一些行業(yè)替代方案正在應運而生。我們不乏看到很多廠商正在考慮基于RISC-V架構(gòu)的CPU解決方案。但是，單一的CPU設計無法完全解決OEM目前面臨的激烈的競爭困局。OEM需要放眼整個數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)結(jié)構(gòu)提升整體方案的創(chuàng)新，從而增加自身的競爭力。
可擴展的異構(gòu)架構(gòu)是關鍵
通過異構(gòu)計算，靈活利用CPU,GPU等計算單元，實現(xiàn)硬件最大利用率以達到計算性能的優(yōu)化提升，同時滿足效率和功耗比優(yōu)化。異構(gòu)計算架構(gòu)為數(shù)據(jù)中心不斷提高的計算量要求提供了靈活陣列工作方案。目前很多半導體廠商都在研究相關的產(chǎn)品和應用，以賦能OEM市場競爭力。傳統(tǒng)的GPU IP公司Imagination就在去年推出了其CPU產(chǎn)品線，并強化了異構(gòu)計算的研發(fā)，意圖通過產(chǎn)品組合的優(yōu)化提升，給客戶提供更加完善的異構(gòu)計算解決方案，從而更好的服務客戶以適應未來高性能計算的需求。
移動GPU奠定基礎
移動GPU是打造高效異構(gòu)設計的理想切入點。與試圖將高端GPU強行納入移動功耗預算范圍相比，把移動GPU升級應用于數(shù)據(jù)中心和PC領域?qū)⒏佑幸饬x。因為移動GPU天生為”小而美”而生。移動GPU廠商開發(fā)擁有很多專利技術，以最大程度的實現(xiàn)GPU高性能低功耗。在數(shù)據(jù)中心和PC粗放式單一追求高性能GPU的背景下，這些技術優(yōu)勢可以讓移動GPU廠商更加具有競爭優(yōu)勢，并給OEM提供更多的管理附加價值。 例如GPU硬件虛擬化，分塊式延遲渲染（TBDR）,實時硬件光線追蹤（Ray Tracing)等。分塊式延遲渲染（TBDR）技術是將幾何數(shù)據(jù)分割成小區(qū)域（圖塊），并統(tǒng)一處理。由于每個圖塊都經(jīng)過光柵化和單獨處理，渲染的尺寸非常小，因此可以將所有數(shù)據(jù)保存在快速運行的片上存儲器中。這項技術為M1的圖形處理奠定了基礎。
對于諸如安卓云游戲等應用場景，數(shù)據(jù)中心需要靈活處理多個用戶的不同游戲消費場景。在多個小型GPU上處理多個小型并發(fā)工作負載的方法比使用傳統(tǒng)桌面GPU更高效。云游戲產(chǎn)業(yè)鏈都在強化GPU硬件虛擬化技術的開發(fā)應用以降低成本。移動GPU通過向上擴展分散式多核移動GPU架構(gòu)，使每個GPU既可支持更多用戶，同時為云端的許多用戶提供更高的能效。
增加高效的片上AI處理（正如M1所示）是OEM的另一個機會。由于片上AI處理尚未成為PC的標準，OEM可以利用這項能力來支持超分辨率降噪、音頻命令、安全等新興應用。這種AI功能通常需要巨大的計算能力，而使用基于移動設計原則設計的神經(jīng)網(wǎng)絡加速器（NNA）IP便可以在SoC上集成高效、高度可靠的AI推理功能。
設計專用芯片——不僅服務于大型科技公司
需要通過基于移動設計原則設計的可擴展IP內(nèi)核，以創(chuàng)造高能效、高帶寬和高性能的設計。借助這種專為異構(gòu)架構(gòu)設計的處理器，他們可以創(chuàng)建專用、高效的新型解決方案。這可以幫助OEM提供極具競爭力和差異化的產(chǎn)品，牢牢把握企業(yè)的未來發(fā)展方向。
來源：祺芯半導體
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