加速器墻將成為后摩爾定律的新問(wèn)題嗎？

　　"摩爾定律告訴我們晶體管的尺寸會(huì )縮小，并且我們可以將更多的晶體管集成在一個(gè)特定的區域中，從而具備更強的處理能力以及更低的成本。50年來(lái)，摩爾定律在這個(gè)行業(yè)中一直都十分有效，但如今這條定律已經(jīng)很難再維持下去了。摩爾定律是有關(guān)密度微縮的速率，但我們正以一種可預測的速度走向盡頭，再經(jīng)過(guò)幾個(gè)世代就會(huì )達到實(shí)體極限了。"

　　后摩爾時(shí)代的不適應性

　　整整50年來(lái)，計算機的底層元件都遵從著(zhù)摩爾定律：在價(jià)格不變的情況下，集成在芯片上的晶體管數量每隔18到24個(gè)月將增加一倍，計算成本呈指數型下降。摩爾定律成就了各種技術(shù)變革，例如互聯(lián)網(wǎng)、基因組測序等。

　　然而現在，摩爾定律的趨勢第一次放緩了。芯片行業(yè)進(jìn)入了一個(gè)不確定的時(shí)代，在同樣的投入下，收益變得越來(lái)越低。芯片制造商面臨的一個(gè)經(jīng)濟問(wèn)題，相比與芯片體積，大多數人對芯片的價(jià)格更敏感，要求芯片要做到經(jīng)濟實(shí)用。隨著(zhù)晶體管尺寸的不斷縮小，我們遇到了原子極限，先前標準、規則結構的晶體管結構已經(jīng)無(wú)法維系。

　　發(fā)展決定算力需突飛猛進(jìn)

　　在深度學(xué)習激發(fā)的人工智能熱潮下，AI計算系統設計與優(yōu)化的重要性愈發(fā)明顯。同時(shí)算法的發(fā)展對整個(gè)計算需求所造成的挑戰會(huì )變得更大，提高整個(gè)AI計算系統的性能與效率迫在眉睫。

　　人類(lèi)的算力需求每3.43個(gè)月就會(huì )翻倍，每年大約增加10倍，這樣的發(fā)展趨勢將會(huì )繼續。在未來(lái)，AI計算系統將要面臨計算平臺優(yōu)化設計、復雜異構環(huán)境下計算效率、計算框架的高度并行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。事實(shí)證明，我們真正需要的是超過(guò)現在100萬(wàn)倍的計算能力，而不僅僅是幾十倍的增長(cháng)。

　　從計算需求來(lái)看，AI計算系統的設計與優(yōu)化之路似乎任重道遠。因此，推動(dòng)AI發(fā)展的動(dòng)力中，算力起到了最為關(guān)鍵的作用。算法是否有創(chuàng )新發(fā)展難以量化跟蹤，而數據的巨大體量也難以計算，但算力是可以量化的，雖然使用大量的算力暴露出了當前AI算法不夠高效的問(wèn)題，但是，重要的技術(shù)突破依然必須在足夠的算力基礎上才能實(shí)現。

　　目前加速器芯片的類(lèi)別

　?、貵PU方面，形成了NVIDIA+AMD七三開(kāi)的市場(chǎng)格局，NVIDIA深度打造應用場(chǎng)景生態(tài)，構建壁壘，而AMD作為同時(shí)具備CPU+GPU模塊化能力的廠(chǎng)商，有望在云算力時(shí)代顛覆原有服務(wù)器芯片產(chǎn)業(yè)格局，成為最大贏(yíng)家;

　?、贔PGA方面，技術(shù)壁壘高，多用于軍事領(lǐng)域，美國廠(chǎng)商壟斷市場(chǎng)，國內處于漸進(jìn)式突破階段，份額還非常低;

　?、跘SIC方面對下游細分領(lǐng)域需求量有較高要求，典型如區塊鏈應用，國內廠(chǎng)商發(fā)展迅速，ASIC領(lǐng)域是國內廠(chǎng)商有望實(shí)現彎道超車(chē)的較好選擇。

　　芯片專(zhuān)用化可能起到負面作用

　　芯片專(zhuān)用化，使得各類(lèi)原本運行在通用CPU之上的軟件及其內部常見(jiàn)算法得以在定制化硬件上帶來(lái)更快的處理速度，被認為是摩爾定律失效之后，我們能夠在接下來(lái)一到兩代芯片當中繼續驅動(dòng)計算能力保持增長(cháng)的一種方法。但它不會(huì )長(cháng)時(shí)間奏效。根據行業(yè)專(zhuān)家預測，芯片專(zhuān)用化不能產(chǎn)生摩爾定律所能產(chǎn)生的那種收益，加速器的發(fā)展速度將放緩，而且這會(huì )比預期的更快發(fā)生。

　　研究人員評估了特定應用集成電路(簡(jiǎn)稱(chēng)ASIC)上的視頻解碼、GPU上的游戲幀速率、FPGA上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以及ASIC上的比特幣采礦。結果并不令人振奮：專(zhuān)用芯片的增益很大程度上取決于每平方毫米硅上可用晶體管數量的增加。換句話(huà)說(shuō)，離開(kāi)了摩爾定律，芯片專(zhuān)用化本身的力量是有限的。

　　多年來(lái)，芯片制造商已經(jīng)使用了各種手段來(lái)跟上摩爾定律的步伐，包括增加更多的核心，驅動(dòng)芯片內部的線(xiàn)程，以及利用各種加速器。然而更快更好的系統不僅需要通過(guò)處理器技術(shù)實(shí)現，還需要通過(guò)架構來(lái)實(shí)現。系統架構本身也面臨著(zhù)諸多挑戰，特別是功率和密度，這也限制了性能。

　　加速器芯片使算力時(shí)代的高算力需求得以實(shí)現，云計算服務(wù)器的算力配置模式，將使得CPU+加速器的模塊化能力成為未來(lái)主流，加速器芯片的競爭力以及模塊化綜合競爭力成為未來(lái)半導體產(chǎn)業(yè)競爭的重要因素。

　　后摩爾時(shí)代要擺脫慣性束縛

　　實(shí)際上，我們每年都希望電子產(chǎn)品都能遵循這樣的物理定律：人們可以以同樣的價(jià)格得到能力更強的更好的產(chǎn)品。因此，當我們說(shuō)摩爾定律不再適用于我們今天的產(chǎn)業(yè)發(fā)展時(shí)，這種影響是十分深遠的。

　　如果你無(wú)法輕松規劃這些新方法，保持后摩爾定律時(shí)代18到24個(gè)月的增長(cháng)率依然是徒勞的。生態(tài)系統中有CPU，但是如果你想利用CPU和其他加速器，你需要開(kāi)放的方案。有些人采用專(zhuān)門(mén)的方案，這很有用，但成本高昂。

　　要想在后摩爾時(shí)代的世界保持繼續進(jìn)步，需要半導體行業(yè)與不同的制造商、學(xué)術(shù)界進(jìn)行工程合作，創(chuàng )造易于編程環(huán)境的開(kāi)放標準。相信公司可以添加更多晶體管，并能管理成本曲線(xiàn)。將這一切結合起來(lái)，也許它真的能夠促進(jìn)計算進(jìn)一步加速。