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...
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...
云/边缘计算等综合性“宏”场景,是多种复杂场景的叠加。挑战在于如何把这么多场景优化融汇到一套平台化方案里。并且,在不损失灵活性的条件下,满足性能持续快速提升的要求。 提出了全新的设计理念和方法——软硬件融合,期望实现软件灵活性和硬件高效性的统一。 ◉ 点击访问网址,观看“软硬件融合”直播回放: https:...
软硬件融合-V0.7-超异构计算革命,值得收藏。 软硬件融合作为一项前沿技术,在现代计算领域中扮演着举足轻重的角色。随着科技的不断进步和创新需求的日益增长,这一领域的发展速度令人瞩目。软硬件融合技术不仅为解决传统计算模式中存在的资源利用率低、成本高昂等问题提供了新思路,同时也为未来的计算方式开辟了新的可能。
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...
超异构需要实现相比传统基于GPU或DSA的异构计算10倍甚至100倍以上的性能提升,并且需要实现整体接近于ASIC的极致的性能,还要确保整个系统的接近于CPU软件的通用可编程能力。 4.3 软硬件融合,超异构计算的必由之路 由于云计算的发展,数据中心已经发展到超大规模,每个超大规模数据中心拥有数以万计甚至十万计的服务器规模。
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...