計算機硬件前沿技術綜述
2019-12-23 07:24:21李炳臻孫濤姜文志
計算機時代 2019年12期
李炳臻 孫濤 姜文志
摘? 要： 文章以目前市場上處理速度最快的CPU、存取速度最快的存儲設備以及四類人工智能芯片為研究對象，分析其性能指標、架構特點以及四類AI芯片的發展歷程和優缺點，并指出了下一階段計算機硬件技術的發展趨勢。
關鍵詞： CPU; 存儲設備; AI芯片; 性能指標
中圖分類號：TP399? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2019）12-15-04
Overview of the frontier technology of computer hardware
Li Bingzhen， Sun Tao， Jiang Wenzhi
（Naval Aeronautical University， Yantai， Shandong 264001， China）
Abstract： This paper takes the CPU with the fastest processing speed， the storage device with the fastest access speed and four kinds of AI chips as the research object， analyzes their performance indexes， architecture characteristics， and the development process and advantages and disadvantages of four kinds of AI chips， and points out the development trend of computer hardware technology in the next stage.
Key words： CPU; storage device; AI chips; performance index
1 現階段處理速度最快的CPU
1.1 英特爾公司的酷睿i9
2018年6月，英特爾發布了一款限量款CPU i7-8086K，默認主頻7.24GHz[1]。這款i7-8086K用以紀念x86架構處理器——8086處理器，全球限量8086顆，不僅珍貴，配置也十分豐富。作為首款默認主頻5Ghz的臺式機處理器，采用6核心12線程設計，在液氮加持下，最高可超頻至7.24GHz。此外， 2018年10月Intel在美國發布了新一代的酷睿X系列處理器，從8核到18核，覆蓋了發燒級消費市場和內容創作市場[2]。從中選取性能最佳的型號，性能對比如表1所示。
i9-9980XE為18核36線程設計，擁有24.75MB大小的三級緩存，最高提供68條PCIe 3.0通道，使用回釬焊作為導熱介質，基礎頻率為3.0GHz，Turbo Boost Max 3.0技術能讓單核心頻率最高達到4.5GHz。
1.2 AMD第二代銳龍CPU
AMD在2018年8月發布了第二代銳龍ThreadRipper，被愛好者稱為“線程撕裂者”——32核心64線程[3]，如圖1所示。而Intel系列最先進的是28核心56線程，對比足以可見此款CPU性能的強大。
此款CPU共有2990WX與2550WX兩種版本，性能最為強勁的是2990WX，32核64線程，2950WX為16核32線程，下面我們將以2990WX為例，分析一下這款CPU的性能特性。
第二代AMD銳龍Threadripper處理器采用了升級后的Zen+架構以及升級后的GlobalFoundries 12nm（12LP）制造工藝，使同頻性能提升了大約3%，內存延遲降低11%，內存頻率提高至2933MHz。單線程時，主頻最高可加速到4.35GHz，之后隨著線程增多，頻率穩步下降，16線程時仍能保持在3.7GHz。很多時候，雖然處理器標稱的加速頻率很高，但難以長時間堅持，往往幾十秒甚至幾秒鐘就會掉下來，而且隨著線程數量的增多，加速也會十分困難。而第二代Threadripper處理器在核心線程數量大增的同時，依然保持了強勁的多線程加速能力，這無疑是很難能可貴的。
2990WX內部共有四個Die，分別為八個物理核心，但只有兩個Die分別負責對外連接兩個內存通道、32條PCI-E 3.0通道，另外兩個Die稱之為Compute Die，只負責計算。同時，每兩個Die之間都有一條Infinity Fabric，可以保證兩個Die之間的物理核心直接溝通，用以降低延遲，內部結構如圖2所示。
此外，2019年5月27日，AMD首次公布了基于7nm制程的高性能第三代銳龍處理器，預計將于2019年7月份發售，包括多款高性能處理器以及顯卡，將提供頂級性能。其中處理器旗艦型號為12核心24線程的銳龍93900X，基于全新AMD Zen 2 x86核心架構，采用世界領先的7nm制程，功耗105W，基準頻率3.8GHz，緩存70MB，性能強勁，有望成為新的性能標桿。
2 現階段速度最快的存儲設備
2.1 內存
目前市場上最快的內存條是芝奇在2017年10月發布的DDR4 SO-DIMM，容量32GB，頻率3800MHz。所采用的內存芯片是三星高端B-die IC顆粒，同時還是4通道8GBx4構成總容量32GB套裝，時序控制在18-18-18-38，電壓為1.35V。專門針對中高端發燒級CPU打造，可以與酷睿i9系列等中高端CPU完美配合[4]。共有三個版本，均已上市，規格對比如表2所示。
而在2018年10月，Cadence和鎂光公布了自己的DDR5內存研發進度，兩家廠商一起開始研發16GB DDR5的產品，計劃在2019年年底前實現量產目標。DDR5的主要特性是大芯片容量，高性能低功耗，而且DDR5將改進命令總線效率，擁有更好的刷新方案及增加的存儲體組以獲得額外的性能。
對于內存條，性能主要反映在兩個方面，第一個是內存即容量大小，第二是頻率，代表著該內存所能達到的最高工作頻率，以MHz為計量單位，主頻越高表示內存速度越快，而DDR5的工作頻率高達4800MHz以上，最高頻率達到6400MHz，是DDR4的兩倍之多，設計目標I/O帶寬6.4Gbps，總帶寬51.2GB/s，預取位數16bit，均比DDR4翻番。
2.2 固態硬盤
英特爾公司與2018年10月公布的傲騰 905P SSD（960GB）是現階段存取速度最快的固態硬盤，可達到2600MB/s的連續讀取速度和2200MB/s的連續寫入速度。這款價值1299美元的產品主宰了其他頂級品牌[5]，如三星970 EVO（1TB）及的傲騰900P SSD。905P比其競爭對手900P（480GB）快11%，比三星970 EVO（1TB）快300%以上。
3 人工智能領域涉及到的幾類最快芯片
3.1 AI芯片及其發展歷程
人工智能是從計算機技術衍生出的一個領域，其中各類芯片扮演著人的大腦的角色，可以說，AI 芯片是人工智能時代的技術核心之一，其決定了平臺的基礎架構和發展生態。目前在人工智能領域，應用比較多的芯片分別是通用芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）與類腦芯片，它們的發展歷程如圖3所示。
當前階段，GPU配合CPU仍然是AI芯片的主流，隨著視覺、語音、深度學習算法在FPGA以及ASIC芯片上的不斷優化，此兩者正逐步占有更多的市場份額。從長遠來看，人工智能類腦神經芯片是發展的路徑和方向[6]。下面介紹四類芯片的特點。
3.2 幾類主要的人工智能芯片
GPU（Graphics Processing Unit）圖像處理器，將所需要顯示的信息進行轉換驅動，并向顯示器提供行掃描信號，控制顯示器顯示，是連接顯示器和個人電腦主板的重要元件。采取單指令、多數據處理，擁有眾多的計算單元和超長流水線，通用性強、速度快、效率高，特別適合深度學習訓練階段，但無法單獨使用，必須由CPU調用。在應用深度學習算法時，有三個方面的局限：①無法充分發揮并行計算優勢，深度學習包含訓練和推斷兩個環節，GPU在訓練環節非常高效，但在推斷環節效率一般;②無法靈活配置硬件結構，GPU的硬件結構相對固定，無法像FPGA一樣靈活配制硬件結構;③運行算法能效低于FPGA。
FPGA即現場可編程門陣列，專用集成電路（ASIC）中的一種半定制電路，適用于分析多指令、單數據流，優點是低能耗、高性能、可編程。對某個特定運算，FPGA可編程重組直接生成專用電路，僅需少量時鐘周期便可完成運算，解決了定制電路靈活性不足以及可編程器件門電路數量有限的缺點，極大的提高能耗比。同時FPGA的制作成本遠低于ASIC，在芯片需求還未成規模、深度學習算法暫未穩定的情況下，利用FPGA來實現半定制的AI芯片是最佳選擇。盡管FPGA被看好，但也存在諸多局限：①基本單元的計算能力有限，雖然FPGA內部有大量極細粒度的基本單元，但計算能力遠低于CPU和GPU中的ALU 模塊;②計算資源占比相對較低，為了實現可重構特性，FPGA內大量資源用于片上路由與連線;③速度和功耗與ASIC存在不小差距;④FPGA價格較高。
ASIC即專用集成電路，為實現特定應用需求而定制的專用AI芯片，可針對性地進行硬件層次的優化，具有體積小、低功耗、高性能、低成本等優點。正如 CPU改變了當年龐大的計算機一樣，ASIC芯片也將改變AI 硬件設備的面貌。并且，下游需求促進人工智能芯片專用化。從無人駕駛汽車、無人機到智能家居，至少數十倍于智能手機體量的設備需要引入感知交互能力和人工智能計算能力。考慮到實時性及數據隱私等問題，這些應用不可能完全依賴云端，必須要有本地的硬件基礎作支撐，這將帶來海量的ASIC芯片需求。因此深度學習算法穩定后，AI芯片可采用ASIC設計方法進行定制。但其缺點也是十分明顯的，ASIC的設計和制造需要大量的資金、較長的研發周期和工程周期，一旦定制就難以修改等等。
類腦芯片是一款模擬人腦神經網絡的芯片，可以模擬人腦進行功能感知。類腦芯片研究的策略是用硬件來模仿人腦的神經突觸。這種新型“大腦芯片”迥異于傳統計算機的CPU。它能運用類似于人腦的神經計算方法，優點是低能耗和高容錯性，高智能性，其在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理等方面也有獨特的優勢，因此類腦芯片是AI芯片的未來發展方向。
4 結束語
從1946年第一代電子計算機誕生以來，七十多年間，隨著科學技術以及半導體元器件的廣泛發展，計算機技術得到了飛速的發展，正在教育、醫療、通信等各個領域發揮著不可替代的作用[7]。電子元器件的更新速度在一定程度上決定了計算機的換代速度，摩爾定律逐漸走向終結、標準微處理器性能增長減速等，這些是需要考慮的問題，這對我們來說是機遇與挑戰。我們認為計算機下一個時代將會在成本、架構、能源及安全方面得到提高，硬件結構上也會有更高性能的產品出現，期待新技術的出現。
參考文獻（References）：
[1] 數碼人科技.全球首款7.24GHz主頻的處理器誕生[J].
[2] 太平洋電腦.i9-9980XE全網首發開箱：18核36線程+釬焊太強[J].
[3] 驅動之家. 64框框撕裂任何對手！AMD銳龍ThreadRipper 2990WX/2950X首發評測 [J].
[4] IT之家. 芝奇發布內存條DDR4-3800MHz：全球速度最快的RIPJAWS系列內存條[J].
[5] 裝機數碼快報.8300能買到世界上速度最快的固態硬盤[J].
[6] 智車科技.半定制化的FPGA芯片和全定制化的ASIC芯片[J].
[7] 張晨曦，王志英.計算機系統結構[M].北京：高等教育出版社，2014.
