異構(gòu)眾核計算的“三個三”

異構(gòu)眾核計算的“三個三”

一言以蔽之，“三個玩家三條路，三大挑戰(zhàn)待征服”

正如Jack Dongarra教授所言，“在可預(yù)見的未來，異構(gòu)（眾核）計算將為成為主流”。硬件有三個玩家，會走三條完全不同的路，而軟件也會面臨三大挑戰(zhàn)。

自從2006年AMD收購ATI之后，CPU市場的Intel對AMD，GPU市場的nVIDIA對ATI的2對2格局就被打破了，形成了現(xiàn)時異構(gòu)計算的“三國演義”：Intel對AMD對nVIDIA。

A M D是這三家中惟一同時擁有成熟C P U和GPU產(chǎn)品線的廠商。在“Future is Fusion”的戰(zhàn)略下推出了集成顯卡的CPU，未來仍將向集成X86 CPU +GPU的APU芯片繼續(xù)進(jìn)化。

nVIDIA在2004至2006年之間，趁多核CPU性能青黃不接之際，提出了通用GPU的概念，并進(jìn)軍計算市場。五、六年之間就將TOP500中排名靠前的3臺超級計算機(jī)納入麾下，占領(lǐng)了HPC的制高點(diǎn)。最近由于面向個人消費(fèi)級的獨(dú)立顯卡Geforce市場受到?jīng)_擊，發(fā)展停滯不前，從而無法繼續(xù)攤薄Tesla計算卡的生產(chǎn)成本。不過就算如此，未來GPU的產(chǎn)品形態(tài)最大可能還是單卡。當(dāng)然如果“丹佛”芯片研發(fā)順利的話，也不排除A R M CPU＋G P U的芯片問世。

Intel前幾年針對GPU對計算市場的奇襲，倉促應(yīng)戰(zhàn)的Larrabee出師未捷。痛定思痛之后，一邊“圍魏救趙”，推出集成顯卡的Sandy Bridge，逆襲Geforce的大本營個人顯卡市場；另一邊放棄原有的GPU思路，改用全新架構(gòu)MIC（Many Integrated Cores），明年年中推出的Knight Corner頗有幾分值得期待之處。雖然明年的新MIC仍會以PCIE卡的形態(tài)發(fā)布，但從成本及編程等綜合考慮，PCIE卡應(yīng)該并非Intel的最佳選擇。因此如果MIC投石問路成功，Intel很有可能將其集成到主板中，以解決目前PCIE卡在計算時遇到的主板－插卡之間數(shù)據(jù)傳輸瓶頸的通病。

由于異構(gòu)眾核的硬件更新?lián)Q代頻率驚人，甚至超越了CPU的摩爾定律，因此軟件研發(fā)將不可避免地會在編程策略、目的和工具上遇到各自的挑戰(zhàn)。

Revolution V.S. Evolution：

關(guān)于編程策略，到底是采用推倒重來的革命（Revolution）方式還是逐步改良的進(jìn)化（Evolution）方式，一直都存在很大的分歧。某些學(xué)者認(rèn)為，從編程思路來說，異構(gòu)眾核不僅完全不同于串行CPU，甚至不同于多核CPU。因此如果過于執(zhí)著于原先的串行CPU，可能會束縛在原有的思路中，導(dǎo)致無法寫出優(yōu)秀的異構(gòu)眾核程序。應(yīng)當(dāng)采用全部推倒，重新開發(fā)的方法。不過我個人對此

有不同的看法：先改良成多核CPU版本作為過渡，這樣可以熟悉代碼，又可以深入挖掘算法的內(nèi)在并行性，然后再改良成異構(gòu)眾核版本。逐步改良所需花費(fèi)的時間和精力不會很大，但能有效利用現(xiàn)有代碼，保護(hù)用戶先前投資，同時更容易掌控進(jìn)度，規(guī)避風(fēng)險，因為無法實現(xiàn)多核CPU的算法，通常無法設(shè)計高效的異構(gòu)眾核版本。然而目前，針對逐步改良所必須的SDK和工具集還很不完善。

Performance V.S. Performance Portability：

伯克利大學(xué)的David Patterson教授曾提到，性能（performance）一直以來都是并行編程的惟一目的。然而進(jìn)行異構(gòu)多核時代之后，性能可移植性（performance portability）將有望逐漸成為第一要義。如果某算法在指不同廠商的產(chǎn)品，或相同廠商的不同代產(chǎn)品之間，都有比較穩(wěn)定的性能加速比，則稱該程序有良好的性能可移植性，例如在異構(gòu)平臺A/B/C上，加速比分別為10、8、7的算法，就要遠(yuǎn)好于20、2、3。之前無論是串行程序還是并行程序都是運(yùn)行在CPU之上，其本質(zhì)的計算模型是一致的。但異構(gòu)多核就不同了，MIC架構(gòu)與GPU架構(gòu)完全不同，nVIDIA的GPU與AMD的GPU區(qū)別很大，即使是同一公司不同代的GPU之間，硬件參數(shù)和性能也有不小的差別。因此性能可移植性所帶來的挑戰(zhàn)會越來越嚴(yán)峻，沒有良好的性能可移植性，大家就只能緊隨廠商的步伐，頻繁地更新程序。然而到目前為止，還沒有一個成熟到可用的解決方案。

Explicit V.S. Implicit：

異構(gòu)眾核計算目前所采用的工具，無論是nVIDIA主推的C U D A還是A M D主推的O p e n C L，都屬于顯式（explicit）并行工具，即需要程序員手動處理并行性，分配內(nèi)存和協(xié)調(diào)線程間同步等，這與集群上的MPI性質(zhì)相同。而隱式（implicit）并行工具則提供了相應(yīng)的工具和編譯器，能部分解決這些問題。鑒于難學(xué)難用的顯式并行MPI只在HPC社區(qū)內(nèi)流行，而異構(gòu)眾核計算又志不在此，因此雖然性能上會打著折扣，但易學(xué)易用的隱式并行最終大有可能成為主流。然而目前雖有一些可用的隱式并行產(chǎn)品如法國CAPS的HMPP，但處理實際復(fù)雜算例的能力還有待進(jìn)一步完善和提高。

在可預(yù)見的未來，從智能手機(jī)到超級計算機(jī)，都將出現(xiàn)異構(gòu)眾核計算的身影。目前三大硬件廠商基于各自商業(yè)利益和技術(shù)優(yōu)勢的考慮，分別選擇了三條完全不同的產(chǎn)品路線，最終將帶來一場異常慘烈的搏殺。誰能先“軟硬通吃”，形成類似P C時代的Wintel聯(lián)盟，搶先一步提供針對上述三大挑戰(zhàn)的解決方案，就能為勝利天平自己的一邊添加一個重量級的砝碼。

林新華上海交通大學(xué)網(wǎng)格中心副主任