高通與英特爾共研發(fā)新型處理器架構

　　美國國防部先進(jìn)計劃署(DARPA)目前正資助開(kāi)發(fā)一種全新的非馮-諾伊曼(non-von-Neumann)架構處理器——稱(chēng)為“分層識別驗證利用”(Hierarchical Identify Verify Exploit;HIVE)。DARPA計劃在4年內半內投入8，000萬(wàn)美元，打造這款HIVE處理器。包括英特爾(Intel)與高通(Qualcomm)等芯片商以及國家實(shí)驗室、大學(xué)與國防部承包商North Grumman都加入了這項計劃。

　　美國太平洋西北國家實(shí)驗室(Pacific Northwest National Laboratory;PNNL)和喬治亞理工學(xué)院(Georgia Tech)負責為該處理器打造軟體工具，而Northrup Grumman則將建立一座巴爾的摩中心，利用這款號稱(chēng)全世界首款圖形分析處理器(GAP)執行國防部(DoD)的圖表分析任務(wù)。

　　HIVE使用以數據的多層圖形顯示作為開(kāi)始的序列(如圖)，開(kāi)啟了圖解分析處理的方式，在各層之間識別數據之間的關(guān)系。(數據來(lái)源：DARPA)

　　DARPA微系統技術(shù)辦公室(MTO)計劃經(jīng)理Trung Tran表示：“今日的電腦架構同樣采用1940年代發(fā)明的[John] von Neumann架構。CPU與GPU均采取平行運算，但它的每個(gè)核心仍然是von Neumann處理器?！?/p>

　　Tran說(shuō)：“HIVE并不是馮諾依曼架構，因為它的數據稀疏，而且能同時(shí)在不同的記憶領(lǐng)域同時(shí)執行不同的過(guò)程。這種非馮-諾依曼途徑可讓許多處理器同時(shí)存取，各自采用其本地暫存記憶體，在全局記憶體上同時(shí)執行分散和匯集作業(yè)?！?/p>

　　“芯片拼貼圖”象征DARPA資助開(kāi)發(fā)的新型處理器計劃——“超越微縮：電子復興計劃”(Beyond Scaling： An Electronics Resurgence Initiative)正推動(dòng)微系統結構和性能的新紀元。(來(lái)源：DARPA)

　　圖形分析處理器目前并不存在，但在理論上與CPU和GPU有著(zhù)顯著(zhù)的不同。首先，它們經(jīng)最佳化用于處理稀疏圖形元素。由于所處理的項目稀疏地位于全局記憶體，因而也涉及一種新的記憶體架構——能以每秒高達TB容量的超高速度隨機存取記憶位置。

　　當今的記憶體芯片經(jīng)過(guò)最佳化，能以最高速度存取長(cháng)序列位置(以填補其快取)，這些速度大約落在每秒GB的范圍。另一方面，HIVE將以最高速度從全局記憶體隨機存取8位元數據點(diǎn)，然后再以專(zhuān)用的暫存記憶體分別處理。該架構據稱(chēng)也具有可擴展能力，但需要許多HIVE處理器執行特定的圖形演算法。

　　Tran說(shuō)：“當今所收集的所有數據中，只有大約20%是有用的——這就是為什么稀疏——讓我們的8位元組粒度對于巨量數據(Big Data)的問(wèn)題效率更高?！?/p>

　　即時(shí)繪圖分析需要高達Giga TEPS的處理速度(綠色)，才能識別現場(chǎng)呈現的關(guān)系，這較目前速度最快的GPU (藍色)或CPU (紅色)速度更快1，000倍。(來(lái)源：DARPA)

　　這種圖形分析處理器采用最佳化的新式演算法處理單元(APU)，加上DARPA提供的新記憶體架構芯片，據稱(chēng)其功耗較今日的超級電腦功耗更低1，000倍。參與這項計劃的組織，特別是英特爾與高通，也將有權商用化這款處理器與記憶架構。

　　圖形分析處理器目前并不存在，但在理論上與CPU和GPU有著(zhù)顯著(zhù)的不同。首先，它們經(jīng)最佳化用于處理稀疏圖形元素。由于所處理的項目稀疏地位于全局記憶體，因而也涉及一種新的記憶體架構——能以每秒高達TB容量的超高速度隨機存取記憶位置。

　　Tran說(shuō)：“從我的立場(chǎng)來(lái)看，下一個(gè)需要解決的大問(wèn)題就是Big Data，目前采用的方法是回歸分析，但對于非常稀疏的數據點(diǎn)之間的關(guān)系來(lái)說(shuō)，這種方法是無(wú)效的。我們發(fā)現，CPU與GPU在處理問(wèn)題的大小與結果的豐富性之間留下了很大的差距，而圖形理論則完美契合目前所看到的這一新興市場(chǎng)?！?/p>

　　除了HIVE芯片，DARPA也呼吁共同開(kāi)發(fā)軟體工具，并借由同步平行存取隨機記憶體位置，協(xié)助編程這種超越今日平行處理典范的新架構。如果成功了，DARPA宣稱(chēng)這種圖形分析處理器將有能力識別傳統CPU與GPU難以處理的許多情況類(lèi)型。

　　英特爾CPU、Nvidia GPU、Google TPU和DARPA提出的HIVE處理器之間的應用(上)和性能(下)比較。(來(lái)源：DARPA)

　　DARPA認為，Big Data為圖形節點(diǎn)提供了感測器饋送、經(jīng)濟指標、科學(xué)和環(huán)境測量，而圖形的邊緣則是不同節點(diǎn)之間的關(guān)系，例如亞馬遜(Amazon)案例中的“購買(mǎi)”行為。

　　圖形理論分析的基礎可以追溯到著(zhù)名的哲學(xué)家Gottfried Wilhelm Leibniz，以及Leonhard Euler在1736年出版的首篇相關(guān)論文：“柯尼斯堡七橋問(wèn)題”(Seven Bridges of K?nigsberg)。從那時(shí)起，圖形理論已經(jīng)發(fā)展成為建模隨機數據點(diǎn)之間關(guān)系的一系列演算法和數學(xué)結構。HIVE架構的設計就在于使用這些圖形分析來(lái)識別威脅、追蹤疾病爆發(fā)，以及解答Big Data的問(wèn)題，因為這些問(wèn)題寺于目前的傳統CPU和GPU來(lái)說(shuō)相當棘手。

　　為期四年半的DARPA計劃在第一年將與英特爾和高通共同設計芯片架構，而Georgia Tech和PNNL則負責開(kāi)發(fā)軟體工具。在第一年之后，將會(huì )選出一款硬體設計和一款軟體工具。DARPA將為贏(yíng)得硬體設計的公司提供5，000萬(wàn)美元的贊助，但該公司也將自行提供5，000萬(wàn)美元。此外，DARPA還將為贏(yíng)得軟體設計的組織提供700萬(wàn)美元的贊助。

　　同時(shí)，Northrup將獲得1，100萬(wàn)美元的資金，用于打造巴爾的摩中心，調查國防部對于圖形分析的所有需求，并確保硬體和軟體制造商滿(mǎn)足這些需求。

　　英特爾數據中心副總裁Dhiraj Mallick表示：“HIVE計劃目的在于針對數據處理，利用圖形分析處理器發(fā)揮機器學(xué)習以及其他人工智能(AI)的影響力?！?/p>

　　Mallick有信心英特爾的芯片設計將會(huì )贏(yíng)過(guò)高通，他說(shuō)：“英特爾已被要求在這項計劃結束時(shí)提供16節點(diǎn)的平臺，在一塊電路板上使用16個(gè)HIVE處理器，英特爾也將擁有為全球市場(chǎng)提供產(chǎn)品的權利?！?/p>

　　隨著(zhù)這項計劃進(jìn)展，這款HIVE處理器將可實(shí)現即時(shí)識別與感知策略資產(chǎn)。相形之下，Mallick說(shuō)，至今我們還得依靠“失馬鎖廄，為時(shí)已晚”的事后分析…