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专门的处理器可能会重燃性能扩展,但他们也会改变灵魂的本性……

专门的处理器可能会重燃性能扩展,但他们也会改变灵魂的本性......

现代 CPU 缩放停滞不前很大程度上,由于缩放挑战、 硅性能的内在局限和一般的转移的组合在市场走向低功率器件。芯片设计者们想要继续推动哪些计算机是需要专门的体系结构和自定义的设计看起来有能力的极限。这是根据登 Gwennap,登集团原则分析师登处理器论坛所传递的讯息。

院长高桥 VentureBeat 和登的评论配合我们看到近几年新兴的行业发展趋势的报告涵盖了该事件。像 Nvidia 这样的公司,营销作为理想的深度学习和 AI 计算其芯片。英特尔购买 Altera FPGA 制造商,并建立了它自己的专业协处理器硬件中被称为 theXeon 皮皮。从 IBM 的适金鱼草 820 高通的异构的计算能力,很多公司正在攻击中各种不同的方式的性能问题。自驾车车、 无人驾驶飞机交付和甚至聊天 AI 可以变换计算如今天我们所知道的它 — — 但不是能没有从根本上改变我们对计算机的看法。

意料之外的后果,行业趋势和功耗

对于大多数在过去的 40 年,个人电脑的故事是,嗯,个人。台式机和笔记本电脑的定位设备,允许客户翻录音乐,探索互联网、 写,工作,游戏,或者家人和朋友保持联系。

在开始的时候,启用这些功能的许多硬件安装在单独的扩展插槽或安装在主板上的协处理器插座。随着时间推移,这些功能也被纳入主板和 CPU 插座。通道 I/O 和 FPU 协处理器走了,那样最独立声卡。专用的 Gpu 已经挂在由于内在的散热问题,但对模具图形解决方案从 AMD andIntel 有改善每一年。

这是一个简单、 良性工作周期︰ 计算机行业集体交付速度更快的硬件,消费者买了它,和开发者们利用它。CPU 时钟缩放的初始目的去几乎未被注意,谢谢普遍可用性 (和优势) 的双核和四核芯片相比他们单核心的前辈。这种循环反复出现在智能手机和平板电脑,但我们已经看到的改进速度正在放缓的迹象。

为了演示,这里是苹果 iPhone 单核 CPU 性能 Geekbench 2 和 Geekbench 3 图。我们将数据拆分成两个部分捕获各种设备是如何随着时间推移,比较并捕获从 GB2 转向 GB3 当后者变得可用。我们使用苹果因为那家公司投放更多资源改善其单核心性能比的各种的 Android SoC 开发商,往往优先考虑高核心计数。

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从 2008 年到 2012 年,在 Geekbench 2 中的单核 CPU 基准分数增至 141 iphone 3 到 1602年对 iPhone 5。这是在短短四年提高了近 12 倍。

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从 2012 年到 2016 年,苹果公司的单线程 CPU 性能改进从 699 3500。虽然这仍可能是优秀的缩放,净改善大约是 5 x — — 水平的缩放比例小于一半我们看到从 2008 年到 2012 年。那里有很多的原因。苹果的 CPU 设计的日趋完善和进程节点收缩通常不提供相同程度的改善。但另一种解释是热 — — 智能手机和平板电脑有防止结垢向上的硬 TDP 限制无限期。以下步骤通过计算从 1950 年代通过本天主要进展的一些幻灯片。

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如何云计算变化方程

这些限制驱动器研究中两种不同,看似相互矛盾的结果。一方面,我们看到了智能手机产业的整合精密的传感器、 Dsp 和其他专门的协处理器,以提供额外的功能,不增加功耗的情况下。同时,已有巨大推动云计算的想法计算。无论你骑在一辆自动驾驶的汽车,聊天的聊天,或搜索网页,公司喜欢微软,谷歌,andNvidia 已跳专用的处理器的潮流。IBM hasTrueNorth、 谷歌 hasTensorFlow 和我们曾写过其他替代性的结构和解决复杂问题等多个点的方法。Amd 公司是唯一一家公司真的附带专门的硬件与异构的计算支持集成可编程设备 — — 并没有公开可用人血清白蛋白应用程序在市场,我们意识到。

AMD 的问题表明,推入消费市场专门化的新体系结构的问题是有没有理由采取两者的优点,开发商和消费者采取利益因此没有理由。这经典的鸡和蛋的问题只是糟糕现在消费者坚持 PC 硬件时间更长和更长的时间内。如果不升级,你不能烤成较新的硬件,更不用说任何专门的加速设备一般性能或电池生活改善。

而不是试图推动了产品进入市场,然后鼓励广泛采用,微软、 谷歌和其他公司内部建立他们自己的数据中心并直接向硬件应用他们自己的专业知识。这并不是说这一趋势是完全在一个方向 — — 微软的全息透镜取决于定制建 HPU 或全息处理器单元。但像 HPU 硬件可能更多的例外,而不,特别考虑到设备费用是 3000 美元,并显式地推销给开发人员。

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微软的全息透镜。图像由 EETimes

有带来硬件发展内部实际好处。它是为一家公司调整算法或者尝试新的功能或数据分析时它并不需要担心将该更新推到成千上万的客户要容易得多。桌面 Pc 和一些笔记本电脑能处理热输出从自定义的微处理器,但没人想在智能手机中的 FPGA。为顾客提供他们想要什么就意味着保持便携式设备,薄和轻,特别是因为历史上缩放的电池并没有跟现有的计算能力。将这些工作负载移动到专门的云数据库,你可以提供的服务,客户没有等待开发者想要利用的功能。微软开始融入其数据中心的 Fpga,就能够不断调整算法而不是试图将这些更新推送到消费者的硬件或否则利用专门的固定功能硬件。

这一趋势并不是所有的好处,至少不如果你喜欢溢价性能置于投资数量相对有限的钱在硬件中的个人手中的现有模型。通过软件绑在自定义数据中心中运行的硬件中保持进步,谷歌、 Facebook 和其他公司也能其算法和智能专有和严格禁止入内。如果你想要今天运行开放源代码的操作系统,有广泛的选择有不同程度的开放,其中一些依靠没有封闭源代码。有是没有实际相当 AI 领域 — — 没有从宾馆或 Siri 等价物,至少现在还不 (有一些项目进行中)。

在这种模型的另一个风险是真正使互联网连接必不可少 — — 这意味着它将推更多人对航母的计划,往往有没有依据客观现实每 GB 成本数据的时候。但它也表明计算性能继续推进,有关的网络扩展,某些问题提供了成本,可以克服可用性的未来。它可以帮助降低长期成本的计算设备,但在美国当前的运营商已经将吸收任何一次性储蓄的长期费用的数据计划。

移动远离个人,进入云计算可以重新启动缩放,使制造商能够提供更快的体验比他们今天可以。但驱动器的硬件说经验可能永远不会提供给普通消费者。是否这是一件好事情取决于你是否认为普遍可用性和低成本是主要驱动因素的计算机革命或不再需要的只是临时因素。

[剑客-翻译]

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