超大规模数据中心的发展,是云计算逐渐走向软硬件融合的根本性驱动力量。 图15 软硬件融合和CPU系统不断卸载 云服务器上运行的各类软件可以看做是一个非常复杂的并且分层的系统, 由于CPU已经性能瓶颈,在宏观的数据中心规模的加持下, 以及IaaS层针对特定场景优化...
云网边端,算力需求不断提高,系统复杂度不断提高,对硬件的灵活可编程性要求也越来越高。 微服务可自适应的在云、网、边、端运行,需要云数据中心内部,以及跨云边端的硬件平台一致性。需要芯片、系统、框架和库、以及上层应用的多方协同。 附:软硬件融合:超异构计算革命 下载链接: 软硬件融合:超异构计算革命 《网...
异构计算,NVIDIA已经在行动 大算力芯片,向左(定制)还是向右(通用)? 超异构计算,Intel的一盘大棋 超异构计算:大算力芯片的未来 类似智能手机的发展,数据中心将进入完全可编程时代 DPU发展面临的困境和机遇 因为同一项“黑科技”,Intel收购Barefoot,AMD收购Pensando 软硬件融合:超异构算力革命 是否存在足够“通用”的处...
软硬件融合:超异构计算革命 本文选自“软硬件融合:超异构计算革命”。 复杂计算:在传统AP/OS系统之上,还需要支持虚拟化、服务化,实现单设备多系统共存和跨设备多系统协同。 和边缘计算、自动驾驶终端等相比,云计算系统复杂度最高,对性能、灵活性以及底层软硬件的各种要求也最高。 云计算是由IaaS、PaaS以及SaaS等...
软硬件融合:超异构计算革命(第七版,附下载链接) 编者按: 《软硬件融合》图书的写作背景: 软件热点层出不穷,并且快速迭代;CPU性能瓶颈,摩尔定律失效;图灵奖获得者J&D给出的解决方案是特定领域架构DSA。 软件业务异构加速,如网络、存储、虚拟化、安全、数据库、视频图像、深度学习等场景的加速,目前是各自为战的“...
通过标准化指令集,达到软硬件解耦,并且互相向前兼容(软件向前兼容之前的硬件,硬件向前兼容之前的软件)。这样,CPU的硬件设计者,可以不用考虑上层的业务到底是什么,也即不关心通过指令组合出的程序到底是干什么用的。只需要关心,我设计的CPU性能如何的好,可以实现更高的IPC(Instructions per Cycle)和更高的频率。
1.1 指令集软硬件解耦,CPU性能狂飙,软件蓬勃发展 指令集,是软硬件的媒介。CPU是最灵活的,原因在于运行于CPU指令都是最基本的加减乘除外加一些访存及控制类指令,就像积木块一样,我们可以随意组合出我们想要的各种形态的功能,形成非常复杂并且功能强大的程序,或者称为软件。
四、第四代:CASH超异构 4.1 芯片从2D到3D到4D,单个芯片所能容纳的晶体管数量越来越多 图9. 苹果公司M1芯片说明 如图9所示,苹果公司自研的ARM CPU M1基于TSMC 5nm工艺,具有160亿个晶体管,如此巨大规模的设计,使得M1集成了8核CPU和8核GPU,并且每个处理器都可以非常奢侈的使用内部Register、Buffer或Cache资源(这些...
4 第四代:CASH超异构 4.1 芯片从2D到3D到4D,单个芯片所能容纳的晶体管数量越来越多 图9 苹果公司M1芯片说明 如图9所示,苹果公司自研的ARM CPU M1基于TSMC 5nm工艺,具有160亿个晶体管,如此巨大规模的设计,使得M1集成了8核CPU和8核GPU,并且每个处理器都可以非常奢侈的使用内部Register、Buffer或Cache资源(这些是...
四、第四代:CASH超异构 4.1 芯片从2D到3D到4D,单个芯片所能容纳的晶体管数量越来越多 图9. 苹果公司M1芯片说明 如图9所示,苹果公司自研的ARM CPU M1基于TSMC 5nm工艺,具有160亿个晶体管,如此巨大规模的设计,使得M1集成了8核CPU和8核GPU,并且每个处理器都可以非常奢侈的使用内部Register、Buffer或Cache资源(这些...