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計算性能提升由硬件主導向“軟硬協同”演進

硬件主導的算力提升難以滿足海量增長的計算需求  

在供給端,摩爾定律帶來的計算性能提升空間有限。摩爾定律自1965年提出以來,一直驅動著半導體產業向更高性能、更低成本方向前進。然而,隨著半導體技術逐漸逼近硅工藝尺寸的極限,摩爾定律顯示的“IC集成度約每隔18個月翻一倍,性能提升一倍”的規律將不再適用。研究表明,通用CPU性能的持續提升呈整體性加速放緩趨勢,通用CPU性能平均每年的提升效率在1985~2003年間為52%,在2003~2010年間減緩到23%,在2010~2015年間進一步減緩到12%,而2015年以后,通用CPU性能平均每年僅能提升3%的效率。

在需求端,AI加速應用帶來的計算量呈指數級增長態勢。在IT領域有一個著名的安迪-比爾定律,應用軟件會快速消耗掉硬件提升的性能,該定律概括了IT產業中軟件和硬件升級換代的關系。當前的計算行業正是如此,硬件廠商生產多少服務器,都會被算力廠商拿走,而下游應用市場對算力的需求永無止境,特別是AI技術大規模應用以來,數據和計算需求量更是呈爆發式增長。IDC發布的《數據時代2025》報告顯示,2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB),到2025年將增長到175ZB。英特爾的研究也表明,AI模型的計算量每年增長10倍,這一趨勢隨著未來IT與傳統產業的深度融合會進一步加快。2012年后,驅動AI的底層機器學習技術計算量呈指數級增長,遠超摩爾定律帶來的算力提升速度。

“軟硬協同”成為推動計算產業發展重要力量  

程序執行效率提升潛力巨大。編程語言從誕生起,其開發效率和執行效率就是一對矛盾。所有編程語言最終都要轉換為機器語言,語言越低級,越接近機器,執行效率越高,越高級越接近人類,開發效率越高。伴隨IT產業的快速發展,硬件算力按照摩爾定律揭示的速度在飛速增長,憑借強大的算力支撐,程序開發者為了快速迭代,發明了許多高開發效率的高級程序語言,而程序自身執行效率卻在逐步降低。從匯編語言到C、C﹢﹢、Java等高級語言,編程語言越來越好用,開發效率越來越高,同時執行效率卻越來越低。比如,今天使用的Python、Java比C﹢﹢執行效率低很多,而C ﹢﹢又比40年前的C效率低。相關實驗表明,通過程序語言、計算和存儲優化可以大幅提高程序執行效率。用C替代Python編寫程序可以將程序性能提高47倍;通過處理器和存儲布局優化,程序性能可以繼續提高140倍;當前基于馮諾依曼體系架構的硬件算力提升日漸乏力,而程序執行效率的提升空間還很大,計算性能的提升將從依賴硬件算力逐步演進到由“軟硬協同”來驅動。

基于“軟硬協同”的架構優化成為計算性能提升的重要探索方向。圖靈獎得主David Patterson提出未來十年是計算架構“新黃金十年”,他指出,未來10年將看到比過去50年有更多的架構優化和提升。芯片和設備廠商紛紛通過軟硬聯合優化提升整體計算性能。英特爾推出全新架構,聯合優化CPU、GPU、FPGA以及專用AI芯片在內存和互連領域的性能,可以更好地提高整體計算效率。英特爾表示,硬件架構的每一個數量級的性能提升潛力,通過“軟硬協同”能帶來兩個數量級的整體性能提升。高通通過采用全新的處理器框架,芯片整體計算性能得到大幅提升。根據官方的數據,驍龍855 CPU性能比驍龍845提升了40%,GPU性能提升了20%。華為的云異構計算服務,硬件基于Atlas平臺,通過優化硬件直通能力,能夠顯著降低因計算資源虛擬化造成的性能損耗。實驗顯示,同等規格的雙GPU,華為云GPU互聯網帶寬是其他廠家的2.5倍。

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過去半個世紀,集成電路產業在摩爾定律的指引下飛速發展,計算力一直保持著大跨度提升。2018年世界上最快的計算機IBM Summit比1945年世界第一臺電子計算機ENIAC計算速度提高了近30萬億倍。然而,隨著摩爾定律接近物理極限,芯片研發和生產成本大幅上升,未來依靠算力提升計算性能的空間有限。在硬件主導算力快速提升的時代,計算過分依賴底層算力,忽視了架構和代碼優化,高級語言不斷出現,程序執行效率越來越低,而這恰恰為今后從“軟硬協同”層面提升計算性能留下了空間。未來,傳統芯片制造商、終端廠商、軟件開發商等將更多通過軟件優化、架構整合、軟硬件協同來提升計算整體性能,為大數據、人工智能等新應用提供計算支撐,賦能全社會數字化轉型。

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