异构计算已经成了半导体业界不得不思考的一个话题,传统通用计算的性能捉襟见肘,过去承诺的每隔一段时间芯片性能翻倍的豪言壮语已经没有人再提了。如今我们用到的手机中,各种除CPU以外的计算单元层出不穷,无论是神经网络处理器还是图像处理器。
异构计算的存在可以说创造了另一个维度,这个维度上我们又有了堆性能的空间,小至手机SoC、汽车芯片,大到服务器芯片和超算处理器,异构带来了更大的算力。但与此同时,异构计算也带来了一些潜在的问题。
异构计算的崛起
异构计算其实早在计算机时代的早期就开始零星出现了,比如英特尔在80年代推出的浮点协处理器(FPU)i487,Inmos./ST在1996年推出的多媒体加速器Chameleon等等。转眼进入了新世纪,异构出现的频率也越来越高,2010年苹果推出了首个自研的处理器A4,将CPU、GPU和其它加速器集成至一起。在超算领域,加速器和协处理器也数量也在逐步增加。
全球超算系统加速器/协处理器的应用趋势 / TOP500
2020年以后,各国的超级计算机计划都定位在了Exascale的百亿亿级别,要想实现目标,要么靠堆核心规模来堆性能,要么就是选择异构计算。如今前十的超算系统中,有一半以上都采用了CPU+GPU的异构设计。
明眼人都能看出,这种CPU+GPU的异构设计也开始变得愈发紧密,比如英伟达今年宣布的Arm CPU Grace,该处理器靠着英伟达专利互联技术NVLink的加持,成功将CPU与GPU之间的互联速度做到了夸张的900GB/s,是传统PCIe的10倍以上,CPU更是靠LPDDR5X实现了500GB/s的内存带宽。
非传统的架构更是层出不穷,Graphcore的IPU、谷歌的TPU、矢量引擎和FPGA等等,相信XPU的命名形式马上就要用完26个字母了。促使大家选择异构的动力究竟是什么?答案很简单,异构给到了一个更高效的方案,能够实现的算力更高。既然你CPU在计算上落后了,我GPU自然要上位,更何况我还有这么多成熟的I/O和互联技术为我撑腰。
异构计算真就完美无缺?
异构计算就真的如此完美吗?并非如此。异构计算的存在其实也引出了不少隐患,比如极度差异化的编程模型,从过去的单向编程转为了多向编程。因为异构系统中存在多个计算设备,又有着不同的系统架构、指令集和编程模型,因此异构系统的编程与传统的CPU编程相比有很大的差距。通常来说,异构混合计算系统需要多套不同的代码,这增大了应用开发的难度,纸面参数是好看了,却苦了软件开发者。
IPU / Graphcore
其次,GPU、FPGA和AI处理器厂商都推出了截然不同的加速器方案,这些方案不仅仅采用了自己专用的处理器架构,还有自己的执行指令和编译器。在这样不统一的架构下,将并行程序移植到异构处理器上需要的可不只是重新编译,还有代码重写。也正因如此,HPC的代码生态虽然不弱,但近半数以上可能永远都不会被移植到其他加速器上,甚至这一部分工作量还分摊到了加速器厂商的软件开发工作量上。
所以,必须得使用优秀的软件栈,这样才能让开发者充分利用异构处理器的计算资源,而不用在编程时考虑复杂的硬件细节。现在已经有了不少跨平台的编程标准,比如C++/Fortran、OpenMP、SYCL和Kokkos等。
最后是复杂的数据存取过程,异构带来的不仅是不同层级的计算架构,还有不同层级的存储架构,比如主存储、主缓存、设备主存、设备缓存和寄存器等等。数据要在多种存储类型之间移动,程序执行要在同时对多种存储进行存取,这些存储方式的带宽和延迟也不尽相同。
异构计算的未来
在近期举办的CIUK 2021大会上,HPC研究组的Simon McIntosh-Smith教授发表了他自己对异构计算未来的看法。他认为异构计算的趋势还将继续发展下去,差异化不会消失,但也不会出现极度差异化的情况。
其次CPU与GPU的关系将更加紧密,比如缓存一致和封装集成等,其他加速器在特定场景下声称的性能数据都很优秀,但要说通用计算性能,GPU还是要略胜一筹。而且依目前的趋势来看,CPU也在慢慢汲取GPU上的优点,比如HBM、宽矢量处理器的核心、核心内部的加速器等等。编程的困境固然已经有了改善的迹象,但还有一段长路要走。
异构计算的存在可以说创造了另一个维度,这个维度上我们又有了堆性能的空间,小至手机SoC、汽车芯片,大到服务器芯片和超算处理器,异构带来了更大的算力。但与此同时,异构计算也带来了一些潜在的问题。
异构计算的崛起
异构计算其实早在计算机时代的早期就开始零星出现了,比如英特尔在80年代推出的浮点协处理器(FPU)i487,Inmos./ST在1996年推出的多媒体加速器Chameleon等等。转眼进入了新世纪,异构出现的频率也越来越高,2010年苹果推出了首个自研的处理器A4,将CPU、GPU和其它加速器集成至一起。在超算领域,加速器和协处理器也数量也在逐步增加。
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明眼人都能看出,这种CPU+GPU的异构设计也开始变得愈发紧密,比如英伟达今年宣布的Arm CPU Grace,该处理器靠着英伟达专利互联技术NVLink的加持,成功将CPU与GPU之间的互联速度做到了夸张的900GB/s,是传统PCIe的10倍以上,CPU更是靠LPDDR5X实现了500GB/s的内存带宽。
非传统的架构更是层出不穷,Graphcore的IPU、谷歌的TPU、矢量引擎和FPGA等等,相信XPU的命名形式马上就要用完26个字母了。促使大家选择异构的动力究竟是什么?答案很简单,异构给到了一个更高效的方案,能够实现的算力更高。既然你CPU在计算上落后了,我GPU自然要上位,更何况我还有这么多成熟的I/O和互联技术为我撑腰。
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异构计算就真的如此完美吗?并非如此。异构计算的存在其实也引出了不少隐患,比如极度差异化的编程模型,从过去的单向编程转为了多向编程。因为异构系统中存在多个计算设备,又有着不同的系统架构、指令集和编程模型,因此异构系统的编程与传统的CPU编程相比有很大的差距。通常来说,异构混合计算系统需要多套不同的代码,这增大了应用开发的难度,纸面参数是好看了,却苦了软件开发者。
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其次,GPU、FPGA和AI处理器厂商都推出了截然不同的加速器方案,这些方案不仅仅采用了自己专用的处理器架构,还有自己的执行指令和编译器。在这样不统一的架构下,将并行程序移植到异构处理器上需要的可不只是重新编译,还有代码重写。也正因如此,HPC的代码生态虽然不弱,但近半数以上可能永远都不会被移植到其他加速器上,甚至这一部分工作量还分摊到了加速器厂商的软件开发工作量上。
所以,必须得使用优秀的软件栈,这样才能让开发者充分利用异构处理器的计算资源,而不用在编程时考虑复杂的硬件细节。现在已经有了不少跨平台的编程标准,比如C++/Fortran、OpenMP、SYCL和Kokkos等。
最后是复杂的数据存取过程,异构带来的不仅是不同层级的计算架构,还有不同层级的存储架构,比如主存储、主缓存、设备主存、设备缓存和寄存器等等。数据要在多种存储类型之间移动,程序执行要在同时对多种存储进行存取,这些存储方式的带宽和延迟也不尽相同。
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在近期举办的CIUK 2021大会上,HPC研究组的Simon McIntosh-Smith教授发表了他自己对异构计算未来的看法。他认为异构计算的趋势还将继续发展下去,差异化不会消失,但也不会出现极度差异化的情况。
其次CPU与GPU的关系将更加紧密,比如缓存一致和封装集成等,其他加速器在特定场景下声称的性能数据都很优秀,但要说通用计算性能,GPU还是要略胜一筹。而且依目前的趋势来看,CPU也在慢慢汲取GPU上的优点,比如HBM、宽矢量处理器的核心、核心内部的加速器等等。编程的困境固然已经有了改善的迹象,但还有一段长路要走。
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阿里云震旦异构计算加速平台基于NVIDIA Tensor Core GPU
阿里云震旦异构计算加速平台基于NVIDIA Tensor Core GPU,通过机器学习模型的自动优化技术,大幅提升了算子的执行效率,刷新了NVIDIA A100、A10、T4的GPU单卡性能。并
异构计算发展趋势的助力
。2020年NVIDIA公司发布的DPU产品战略中将其定位为数据中心继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”,掀起了一波行业热潮。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志。与GPU的发展类似,DPU是应用驱动的体系结构设计的又一典型案例;但与GPU不同的是,DPU面向的应用更加底层。DPU要解决的核心
2021 OPPO开发者大会:异构计算系统级性能功耗优化方案
专场、个性化装扮专场、商业专场、智能服务专场、车机互融专场和安全与隐私专场,还将在现场设立互动体验区,供到场嘉宾和参会人员近距离感受OPPO及行业前沿的技术与应用。 异构计算系统级性能功耗优化方案 编辑:ymf
华为借助异构计算架构CANN推动技术行业落地
会上,华为昇腾CANN生态高级总监王海彬发表了《昇腾CANN释放硬件澎湃算力》的主题演讲,分享在当前波涛汹涌的AI浪潮中,华为如何借助异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)进行技术创新和生态开展,持续使能科研和产业关键突破,推动技术行业落地。
异构计算真就完美无缺吗
异构计算已经成了半导体业界不得不思考的一个话题,传统通用计算的性能捉襟见肘,过去承诺的每隔一段时间芯片性能翻倍的豪言壮语已经没有人再提了。如今我们用到的手机中,各种除CPU以外的计算单元层出不穷
为什么说“众核异构计算”是必然趋势?
经常有朋友问,“为什么认为众核异构计算是必然趋势呢?”。实际上这个问题在业内已经是共识了,所以本文希望从更浅显的角度来解释这个问题。 首先,需要解释“为什么当下正处于算力大爆炸时代” 越强大的人
异构计算中的挑战与解决方案
异构系统是各种技术颠覆的核心。平板电脑、智能手机和科学计算机都是作为专门系统创建的。展望未来,异构架构在创建下一代颠覆性设备方面发挥着至关重要的作用。
“加速全真互联”NVIDIA+腾讯云异构计算分享会
“异构计算”平台提供云端磅礴算力和弹性扩缩容能力,也需要基础设施提供强大且稳固的基础算力,其背后支撑的核心就是 NVIDIA GPU。 9 月 2 日下午 230 腾讯云邀请了 NVIDIA 专家以及其他相关的合作伙伴,在深圳将举办一场以“加速全真互联”为
发表于 08-30 10:42
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RISC-V如何做好异构计算
未来几年,按照预测RISC-V将会以更加恐怖的速度增长,除了在原有这些领域发挥重要价值,RISC-V肯定还需要拓展更多新的领域,其中异构计算领域对于RISC-V而言至关重要,能够发挥RISC-V指令集的全方位优势,并有望催生全新的计算芯片体系。
“加速全真互联”NVIDIA 邀您参与 11 月 25 日腾讯云异构计算分享会
随着 VR 等新技术、新硬件和软件在各种不同场景的应用,移动互联网将迎来又一次升级。腾讯由此提出了 “全真互联网” 的概念。全真互联网包含芯片、计算、传输、虚拟集成世界等多个维度,既需要“异构计算
什么是超异构计算?如何驾驭超异构计算?
为什么现在才提超异构这个概念。这里面其实有很多原因,我们总结了大概4个部分,第一个首先是业务需求驱动,现在软件新应用层出不穷,两年一个新热点;并且,已有的热点技术仍在快速演进。
发表于 12-20 12:34
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异构计算:迈向智能计算世界
操作系统作为计算产业中最基础的软件,承担着抽象底层硬件,向上层应用提供统一接口的核心功能,是计算产业的关键环节。面向多样性计算和海量应用场景,操作系统应支持多样算力和多种应用的协同
NLP入门之Bert的前世今生
对于每个词只能有一个固定的向量表示,今天我们来介绍一个给NLP领域带来革新的预训练语言大模型Bert,对比word2vec和Glove词向量模型,Bert是一个动态的词向量语言模型,接下来将带领大家一起来聊聊Bert的前世今生,感受一下Bert在自然语言处理领域的魅力吧。
发表于 02-22 10:29
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一文速览计算机的前世今生
算力网络、智慧家庭、元宇宙、操作系统国产化……这些热门事物不断涌现,让人眼花缭乱。但万变不离其宗,支撑起这些精巧复杂体系的技术底座,无外乎CPU、内存、操作系统、网络协议、算法等等。那么这些技术是如何发展到今天这种形态呢,本文将以独特视角切入,带你畅读计算机的今生、前世。
RISC-V给异构计算带来新活力
来源: EEWORLD ChatGPT的火热,持续催生着包括人工智能、大数据等应用的火热。在不断兴起的新应用的背后,需要更复杂的计算方式,而异构计算概念也因此诞生。将不同的计算任务进行分解,利用包括
DPU软件栈五层模型系列(一)DPU异构计算架构五层开发模型
一般说来,异构计算的核心目的是解决特定应用场景下算力不足的问题,并且大幅度提升整体系统的计算性能。在整体架构上,它的分层逻辑从应用场景出发,通过上层的需求来定义下层的功能,而每一层是对特定功能的抽象
兆松科技CTO伍华林:RISC-V在异构计算中的机遇和挑战
“RISC-V在异构计算中的机遇和挑战”作主题演讲。兆松科技(武汉)有限公司CTO伍华林异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。伍华林指
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