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數(shù)據(jù)中心要和傳統(tǒng)CPU說再見了?

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谷歌似乎找到另一種解決這個問題的方法。所采用的方案不是像CPU和GPU這樣的通用芯片,也不是FPGA等可編程芯片,而是專用芯片,如專用加速器。

摩爾定律的放緩可能會產(chǎn)生重要影響,尤其是對英特爾來說。其在手機領(lǐng)域已經(jīng)失手,PC銷量在不斷下滑,但是迄今為止,這些大部分已經(jīng)從服務(wù)器領(lǐng)域獲得拯救,因為在該領(lǐng)域它還處于壟斷地位。

后者已經(jīng)受到了來自英偉達的GPU的攻擊,這些GPU執(zhí)行了一些任務(wù),尤其是并行處理了與人工智能相關(guān)的大數(shù)據(jù)任務(wù)。

英偉達在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的發(fā)展可圈可點,去年的增長率高達126%.

英特爾正在進行反擊。如今數(shù)據(jù)中心的芯片優(yōu)先采用新的處理器平臺(節(jié)點),并且它已經(jīng)收購了Altera,可以提供FPGA技術(shù)以加速云計算。賽靈思是這條路線的另一個玩家。

FPGA是摩爾定律放緩打擊通用CPU的一個手段,因為它是“現(xiàn)場可編程”,也就是可以在生產(chǎn)后根據(jù)用戶需求重新配置。

CPU

英特爾FPGA能夠用于加速大型數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能。英特爾FPGA通過提供定制化高帶寬、低延遲連接到網(wǎng)絡(luò)和存儲系統(tǒng),實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)處理。另外,英特爾FPGA提供壓縮、數(shù)據(jù)過濾和算法加速。通過帶有OpenCL的英特爾FPGA SDK,你可以為計算和存儲系統(tǒng)快速研發(fā)加速方案。帶有OpenCL的英特爾FPGA SDK能夠讓軟件開發(fā)者很容易通過FPGA進行設(shè)計,它允許工程師利用高級語言進行快速開發(fā)。

谷歌似乎找到另一種解決這個問題的方法。所采用的方案不是像CPU和GPU這樣的通用芯片,也不是FPGA等可編程芯片,而是專用芯片,如專用加速器。

Google正在做這件事,介紹(見文件)Tensor處理單元(TPU):

“谷歌的TPU在機器學(xué)習(xí)測試中超過英特爾的Xeon和英偉達的GPU一個數(shù)量級。TPU和基準測試表明,它的速度比商業(yè)芯片快了15倍,性能提升30倍。”

令人印象深刻的是,所使用的基準并不是最前沿的(本文認為,2015年的測試,英特爾已經(jīng)提供了14納米CPU,而Nvidia擁有新的16納米GPU),因為測試是在2015年進行的,但是再一次,TPU本身也不是特別尖端的(在頻率和處理器節(jié)點方面):

“40-W TPU是運行在700 MHz的28 nm芯片,旨在加速Google的TensorFlow算法。 其主要邏輯單元包含65,536個8位乘法累加單元和24 MB緩存,提供每秒92個tera操作。”

把產(chǎn)品遷移到更小的節(jié)點上會提高性能,還有其它技巧:

“如果我們比較更新的芯片,顯示,我們可以通過使用K80的GDDR5內(nèi)存將28nm、0.7GHZ、40W的TPU性能提升三倍。(成本增加10W)”

如果不這樣的話,隨著TPU的成熟,它的性能可能會超過競爭對手擴大自身優(yōu)勢:

“該TPU的數(shù)量級性能優(yōu)勢很少,這可能導(dǎo)致它會成為某些特定領(lǐng)域架構(gòu)的原型。我預(yù)計很多會構(gòu)建繼承者,它們的水平會提高很多。谷歌表示,關(guān)于短至15個月的設(shè)計周期表阻止了TPU中的許多節(jié)能功能。

TPU已經(jīng)應(yīng)用于谷歌的數(shù)據(jù)中心,但是公司沒有提供任何關(guān)于廣泛應(yīng)用的信息,也沒有說升級方式以及是否會將TPU賣給第三方。“

這對英特爾有明顯的警告,對英偉達屬于小幅度的:

TPU項目從2013年隨著從FPGA實驗開始。“當(dāng)我們看到FPGA的性能無法和GPU相比的時候,我們拋棄了它,并且運行速度加快TPU功耗會比GPU更低。”報告指出。

總結(jié):

不久前,英特爾還沉迷于快速增長的服務(wù)器市場的壟斷地位。但是隨著摩爾定律的放緩,尤其是不管是存儲、簡單應(yīng)用還是復(fù)雜AI開始向云端轉(zhuǎn)移,英特爾的GPU無法有效地做這些工作,并且尋找有效的解決方案。

早期的替代者是英偉達的GPU或者Altera和賽靈思的FPGA.它們對英特爾沒有造成威脅,因為服務(wù)器仍然在跑CPU,幾乎全部來自英特爾,但是即使這樣,一些來自AMD、IBM和ARM基礎(chǔ)設(shè)計的新興競爭出現(xiàn)了。

但是GPU和FPGA的處理能力越來越強,英特爾來自數(shù)據(jù)中心的增長收益開始變少。如今在復(fù)雜加速器似乎出現(xiàn)了一種新的模塊,如谷歌的TPU.這會造成多大的威脅?

對于初學(xué)者,你必須認識到就像GPU和FPGA一樣,TPU無法在服務(wù)器中取代CPU.它通過有效地執(zhí)行一些任務(wù)就可以提供附加的處理能力。或者,有人會死或它可能會威脅到GPU和FPGA,但是似乎他們根據(jù)用戶的需求有各自的優(yōu)勢。但是,像GPU和GPGA,TPU會從英特爾占主導(dǎo)地位的CPU轉(zhuǎn)移處理能力。

因此,對英特爾來說,最好的方案是它的使用仍然局限于谷歌云自身。目前還沒有跡象表明谷歌是否計劃將TPU給第三方。它可能應(yīng)用TPU去加強自身的云應(yīng)用的性能優(yōu)勢,或者限制其對第三方供應(yīng)商的依賴。但是高級芯片業(yè)務(wù)受益于巨大的經(jīng)濟規(guī)模,所以我們認為谷歌不太可能將其作為專有解決方案。

更重要的是,谷歌似乎開啟了一扇數(shù)據(jù)中心全新解決方案之門,而且是在15個月內(nèi)研發(fā)出來的。其它廠商跟了多久了?

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