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    “后摩爾時代”下的異構(gòu)計算

    2024-10-22 00:00:00陳隆
    信息化建設(shè) 2024年8期

    “后摩爾時代”,足夠的“算力”是人類獲取更大發(fā)展的前提,摩爾定律失效后如何滿足算力需求指數(shù)級增長?“異構(gòu)計算系統(tǒng)”將能夠較好地解決問題

    在近半個世紀(jì)的時長里,以CPU為主的計算類芯片,算力提升一直遵循著摩爾定律在高速發(fā)展,即隨著制造工藝的進步,每間隔約兩年時間,算力翻倍。進入21世紀(jì),這類發(fā)展開始減速,算力翻倍所需的時間越來越長且成本越來越高,意味著“摩爾定律失效”了。而與此同時,“萬物智能互聯(lián)世界”的算力需求呈指數(shù)級增長,進而對計算芯片提出了更大算力、更低功耗且成本可控等要求。算力供給瓶頸與算力需求爆發(fā)這對矛盾的產(chǎn)生,開啟了“后摩爾時代”。足夠的“算力”是人類獲取更大發(fā)展的前提,在“后摩爾時代”,摩爾定律失效后如何滿足算力需求指數(shù)級增長,其意義極為重大。比較成熟的技術(shù)路徑“異構(gòu)計算系統(tǒng)”,將能夠較好地解決問題。

    認識芯片制程工藝

    要了解算力,先從了解芯片的制程工藝開始。集成電路或者說芯片主要由晶體管構(gòu)成,圖1是晶體管簡化的模型圖,“柵極”加電壓后,電流從左邊“源極”流向右邊“漏極”。1965年的一塊芯片可以集成幾十個晶體管,而今天,同樣面積可以集成以億為單位數(shù)量的晶體管。

    “XXnm制程”工藝或“XXnm節(jié)點”工藝,是對芯片制造工藝的命名方式,命名中的“XX”數(shù)值越小,一般意味著工藝越先進,也意味著該工藝下,單個晶體管開關(guān)越快、功耗越低,單位芯片面積晶體管數(shù)量越多。命名中“XX”大于20nm的制程工藝,被稱之為“成熟制程”;小于20nm的制程工藝,被稱之為“先進制程”。但“成熟制程”和“先進制程”的區(qū)分,也有取值“28nm”為分界點的方式。

    如圖1所示,“溝道”從左到右的長度,意味著“柵極長度”,是芯片制造工藝命名中“XX”的參考數(shù)字。直至20世紀(jì)90年代末,命名為“XXnm制程”的工藝,都代表著所生產(chǎn)芯片晶體管的柵極長度大約為“XXnm”(參見表1)。如命名為“350nm制程”的工藝,每個晶體管柵極長度約350nm。但隨著技術(shù)進步,工藝命名中的“XX”與柵極長度之間不再具有類似的對應(yīng)關(guān)系。2019年,臺積電研發(fā)負責(zé)人黃漢森提出,“現(xiàn)在描述工藝水平的‘XXnm’說法已經(jīng)不科學(xué),因為它與晶體管柵極已經(jīng)不是絕對相關(guān),制程節(jié)點(指工藝命名,筆者注)已經(jīng)變成了一種營銷游戲,與科技本身的特性沒什么關(guān)系”。

    特別是“先進制程”,如命名為7nm、5nm、3nm制程等工藝之下的柵極長度,基本穩(wěn)定在固定數(shù)值10nm左右。之所以命名為如7nm制程工藝,是因為按照某個公式,該工藝下晶體管的相關(guān)指標(biāo),等同于實際柵極長度達到7nm的晶體管,于是就將該工藝命名為“7nm制程”。后文將會解釋,為何產(chǎn)業(yè)化的制造工藝止步于約10nm的實際柵極長度。

    解析摩爾定律及其失效原因

    那么,為什么芯片產(chǎn)業(yè)化的制造工藝會止步于10nm的實際柵極長度?要探究其原因,需要先從了解摩爾定律開始。

    1965年,摩爾定律被提出,但并未形成統(tǒng)一的定義。筆者通過梳理眾多解析,發(fā)現(xiàn)摩爾定律存在兩大特征:

    每隔一段時間(從一開始約18個月、到約兩年、再到后來21世紀(jì)初期約3年),一是單位芯片面積晶體管數(shù)量會翻倍;二是單個晶體管成本和功耗都會下降。

    如前文所述,在近半個世紀(jì)的時長里,以CPU為主的計算類芯片,算力提升一直遵循著摩爾定律在高速發(fā)展。但進入21世紀(jì),這類發(fā)展開始減速,算力翻倍所需的時間越來越長、成本也越來越高,即“摩爾定律失效”了。

    這種現(xiàn)象可以從物理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)兩個視角透視其發(fā)展瓶頸。

    從物理學(xué)角度來看,起初技術(shù)手段主要發(fā)力于不斷縮小柵極長度,但在實現(xiàn)約20nm實際柵極長度節(jié)點時,發(fā)生了“短溝道效應(yīng)”,即晶體管無法關(guān)閉電流流動,最終通過晶體管從平面結(jié)構(gòu)改為Finfet結(jié)構(gòu),解決了問題、延續(xù)了摩爾定律;當(dāng)制程工藝發(fā)展到約10nm實際柵極長度,又出現(xiàn)了“量子隧穿效應(yīng)”,即電子出現(xiàn)無規(guī)律運動,漏電率急劇上升,表現(xiàn)為功耗過大、溫度過高且性能提高很有限。

    從經(jīng)濟學(xué)角度來看,谷歌高級技術(shù)開發(fā)工程師Mudasir Ahmad在最近一次演講中說,“新工藝的開發(fā)成本正在上升”,“現(xiàn)在5nm芯片開發(fā)成本與10nm、7nm芯片開發(fā)成本加起來差不多”。在很長一段時間里,芯片開發(fā)成本不高,作為可變成本平攤到每塊芯片中,相比物料成本要小很多,所以“單位芯片面積晶體管數(shù)量翻倍”也帶來了單個晶體管成本顯著下降;但隨著工藝進步,芯片開發(fā)成本急速上升,生產(chǎn)的芯片必須出貨量非常大才能真正攤薄開發(fā)成本。因此,對于很多芯片設(shè)計公司來說,芯片開發(fā)風(fēng)險急劇上升且會出現(xiàn)新工藝單個晶體管成本不降反升的情況(參見表2)。

    破局“后摩爾時代”

    “摩爾定律失效”的同時,“萬物智能互聯(lián)世界”的算力需求卻呈指數(shù)級增長。筆者將這對矛盾的產(chǎn)生定義為“后摩爾時代”的開始,而解決該矛盾的成熟技術(shù)路徑,就是“異構(gòu)計算系統(tǒng)”。計算芯片大致分為CPU、GPU、FPGA、ASIC等;眾多處理各類專門問題的加速器,基本都是FPGA或ASIC,尤其以ASIC為主。而“異構(gòu)計算系統(tǒng)”簡單來說,就是以CPU為主搭配其他計算芯片的計算系統(tǒng)。

    “異構(gòu)計算系統(tǒng)”主要有三個集成方式。一是PCB板系統(tǒng),個人電腦或服務(wù)器的CPU與GPU是獨立插在PCB板插槽上的,服務(wù)器的AI加速卡也會以插槽方式集成在PCB板上。二是SOC系統(tǒng)(System on Chip,片上系統(tǒng)),以CPU為主的各類計算模塊,用同樣的制造工藝制作在一塊芯片上。這種集成方式的優(yōu)點是各類計算模塊之間通信效率高、整體功耗更低,特別節(jié)約空間,尤其適合手機等強調(diào)低功耗與小空間的終端使用。三是Chiplet系統(tǒng),也稱為小芯片系統(tǒng)。以CPU為主的多類計算芯片,用不同制造工藝,先獨立制作出芯片,然后再“集成于一塊硅片上”,相互間使用高速接口通信。優(yōu)點是成本低、功能組合很靈活;相比SOC系統(tǒng),缺點是功耗大、占用空間大。需要指出的是,集成方式?jīng)]有先進或落后之分,只是為了適應(yīng)不同的應(yīng)用場景,來獲取性能、功耗、空間、成本等的均衡配置。

    在“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中,各類加速器在各自擅長的計算領(lǐng)域,以更快的速度、更低的功耗和可控的成本,整體上很好填補了“算力不足”。主要計算芯片的比較分析,參見表3。

    舉例來說,2023年上市的英特爾旗艦機CPU,Sapphire Rapids,使用異構(gòu)計算技術(shù),集成了許多加速器,將原本由CPU完成的許多計算,交給加速器處理。比如,DLB模塊能加速不同服務(wù)器之間的負載均衡,保證服務(wù)器的大規(guī)模部署分布式計算;DSA模塊加速CPU和存儲之間的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;IAA模塊加速數(shù)據(jù)庫相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和解壓;QAT模塊加速網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和加密運算;AMX模塊加速人工智能相關(guān)的矩陣運算。

    預(yù)計在較長時間里,“異構(gòu)計算系統(tǒng)”將是解決后摩爾時代主要矛盾的最重要成熟技術(shù)路徑。這項結(jié)論可以從兩個視角去推演?!爱悩?gòu)計算系統(tǒng)”發(fā)展到一定階段,將呈現(xiàn)出的金字塔和倒金字塔分層特征,如圖2所示。正金字塔圖的畫圖依據(jù)是,在一個完整“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中,各類計算芯片(或計算模塊,下文同)的數(shù)量;倒金字塔圖的畫圖依據(jù)是,在一個完整“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中,各類計算芯片覆蓋的計算領(lǐng)域的數(shù)量。

    在可以預(yù)見的將來,在一個完整的“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中將會出現(xiàn)以下情況:CPU數(shù)量最少,但具有最好的靈活可編程性,可以用在任何計算領(lǐng)域,但性能相對最低。Co-Processor(協(xié)處理器)依附于CPU存在,可視作CPU的擴展功能模塊。GPU數(shù)量不多,具有較好的軟件編程能力,覆蓋計算領(lǐng)域較多,大多性能居中。FPGA數(shù)量較多,可編程靈活適用很多計算領(lǐng)域,性能高于CPU、GPU,但不如ASIC。DSA數(shù)量很多,具有一定程度上的可編程,覆蓋的計算領(lǐng)域比ASIC大,可視作介于FPGA與ASIC之間的一類計算芯片。ASIC數(shù)量眾多,各類ASIC整體覆蓋的計算領(lǐng)域不大,但這些計算領(lǐng)域往往是基礎(chǔ)性算法、很成熟,可將算法硬化在ASIC的電路中,所以計算速度最快、功耗最低、成本也很低(視具體ASIC芯片的出貨量而定)。

    綜上所述,在“后摩爾時代”,從晶體管到“異構(gòu)計算系統(tǒng)”,將突破制造工藝桎梏,用成熟可落地的技術(shù)手段,來不斷滿足“萬物智能互聯(lián)世界”呈指數(shù)級增長的算力需求。

    (作者單位:浙江省無線電監(jiān)測中心)

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