導(dǎo)語

1.“數(shù)據(jù)、算法、算力”是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的三大核心要素，其中算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的物理承載。

2.目前，算力已經(jīng)成為全球戰(zhàn)略競爭的新焦點(diǎn)和國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。世界各國的算力水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈正相關(guān)。

3.下面通過四個(gè)模塊，從微觀到宏觀，詳細(xì)分析與性能和算力相關(guān)的因素以及算力平臺(tái)。盡可能直面當(dāng)前算力提升所面臨的挑戰(zhàn)和困難，展望未來算力的發(fā)展趨勢。

1 算力綜述

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來，各種各樣的應(yīng)用都需要強(qiáng)大的算力支持。無論從單個(gè)設(shè)備角度，還是萬千設(shè)備組成的宏觀算力角度，都需要持續(xù)的算力來支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展。

根據(jù)馮·諾依曼架構(gòu)，可以繪制出一個(gè)典型服務(wù)器模型。一個(gè)服務(wù)器，由核心的處理邏輯、分層級(jí)的寄存器、緩存、內(nèi)存、本地外存四級(jí)的暫存存儲(chǔ)(云服務(wù)器本地存儲(chǔ)也是暫存，關(guān)鍵的數(shù)據(jù)必須存儲(chǔ)到遠(yuǎn)程存儲(chǔ)集群)、以及通過網(wǎng)絡(luò)的輸入/輸出三部分組成。

站在處理器中處理邏輯部分角度，不管是從各級(jí)暫存還是從網(wǎng)絡(luò) I/O，都是數(shù)據(jù)的輸入/輸出。因此，計(jì)算模型可以簡單的分為兩部分：數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)輸入輸出。并且，系統(tǒng)性能 = 最小值(數(shù)據(jù)處理能力，數(shù)據(jù)輸入/輸出能力)。

隨著更大規(guī)模計(jì)算需求的發(fā)展，逐漸形成復(fù)雜的存儲(chǔ)分層結(jié)構(gòu)。計(jì)算和 I/O 之間的不匹配導(dǎo)致復(fù)雜的存儲(chǔ)分層結(jié)構(gòu)，而復(fù)雜的存儲(chǔ)分層結(jié)構(gòu)一方面增加功耗，另一方面限制性能進(jìn)一步提升。

影響性能的三個(gè)主要因素

這里說的性能，指的是單位處理器的性能。衡量一個(gè)處理器的性能，通常有三個(gè)因素：

一、“指令”復(fù)雜度，類似于單位時(shí)間加工的零件數(shù)量，指的是單個(gè)指令中計(jì)算的密度。

指令是軟件和硬件的媒介，指令的復(fù)雜度(單位計(jì)算密度)決定系統(tǒng)的軟硬件解耦程度。按照指令的復(fù)雜度，典型的處理器平臺(tái)大致分為CPU、協(xié)處理器、GPU、FPGA、DSA、ASIC。任務(wù)在CPU運(yùn)行，則定義為軟件運(yùn)行;任務(wù)在協(xié)處理器、GPU、FPGA、DSA或ASIC運(yùn)行，則定義為硬件加速運(yùn)行。

魚和熊掌不可兼得，指令復(fù)雜度和編程靈活性是兩個(gè)互反的特征：指令越簡單，編程靈活性越高，因此才說軟件有更高的靈活性;指令越復(fù)雜，性能越高，因此而受到的限制越多，只能用于特定場景的應(yīng)用，其軟件靈活性越差。

二、運(yùn)行速度，即運(yùn)行頻率，類似于一個(gè)小時(shí)的單位時(shí)間數(shù)量，指的是1秒鐘時(shí)鐘周期變化的數(shù)量。

頻率越高，計(jì)算速度越快。不考慮其他因素制約，計(jì)算速度和頻率是正比關(guān)系。而頻率受電路中的關(guān)鍵路徑(延遲最大路徑)約束，兩者呈反比關(guān)系：關(guān)鍵路徑越短，頻率則越高。頻率受關(guān)鍵路徑制約，而關(guān)鍵路徑與兩個(gè)因素有關(guān)：

關(guān)鍵路徑所包含門的數(shù)量，即從前一級(jí)寄存器到后一級(jí)寄存器之間的最長路徑所包含的邏輯門數(shù)量

單個(gè)邏輯門延遲時(shí)間，邏輯門延遲時(shí)間跟半導(dǎo)體生產(chǎn)工藝相關(guān)，一般情況下，工藝尺寸越小，單個(gè)邏輯門延遲越小

因此，想要優(yōu)化頻率，就要優(yōu)化關(guān)鍵路徑：一個(gè)是優(yōu)化關(guān)鍵路徑的邏輯門數(shù)量，另一個(gè)則是優(yōu)化單個(gè)邏輯門延遲。當(dāng)邏輯門延遲越小，或兩級(jí)寄存器之間的邏輯門數(shù)量越少，則頻率越高，計(jì)算速度也越快。

三、并行度，類似于團(tuán)隊(duì)的成員數(shù)量，指的是多個(gè)并行的處理。

并行設(shè)計(jì)在硬件邏輯設(shè)計(jì)里非常常見。如：

指令流水線：指令流水線是一種時(shí)間并行，在同時(shí)有多條指令處理流水線的不同階段，相當(dāng)于有多條指令在并行處理

指令多發(fā)射(Multiple Issue)：一條流水線，從指令緩沖區(qū)一次發(fā)送到譯碼階段就有多條指令，然后在執(zhí)行階段也是多條指令并行

超線程(Hyper-Thread)：在一個(gè)處理器核內(nèi)部，多組不同的指令流處理，分時(shí)共享處理器核內(nèi)部的各種硬件資源，達(dá)到更佳的資源利用率，提升整體性能

多總線：如，指令、數(shù)據(jù)總線分開，多數(shù)據(jù)總線等設(shè)計(jì)，進(jìn)一步增加處理器的數(shù)據(jù)處理帶寬

多核技術(shù)：通過一些內(nèi)部互聯(lián)總線，把多個(gè)處理器核集成到一塊芯片內(nèi)，以此來提升綜合性能

多處理器芯片：受限于芯片工藝、功耗水平、設(shè)計(jì)架構(gòu)，單芯片內(nèi)的多核互聯(lián)不能無限制增加下去，也可以通過一些芯片間互聯(lián)技術(shù)，把多個(gè) CPU Socket 連成一個(gè)NUMA系統(tǒng)，當(dāng)前比較常見的是2-8個(gè) Socket 互聯(lián)架構(gòu)

總線：對(duì)并行總線來說，增加數(shù)據(jù)線的寬度，對(duì)增加總線的帶寬是顯而易見的，并行總線一般用于芯片內(nèi)部邏輯通信;串行總線，例如 PCIe，相比 PCI 并行總線，一方面可以快速提升頻率，還可以通過很多組串行線組合通信來提升傳輸性能，串行總線一般用于芯片間數(shù)據(jù)通信。

異構(gòu)計(jì)算單元：CPU 和 GPU、xPU 以及各種硬件加速器組成異構(gòu)多處理單元共同協(xié)作完成工作任務(wù)，CPU 更多的是承擔(dān)控制和數(shù)據(jù)交互的角色。

多服務(wù)器集群：現(xiàn)在大型的互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要成百上千的服務(wù)器，分為業(yè)務(wù)處理、網(wǎng)絡(luò)處理、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫處理等不同功能分工的服務(wù)器，共同組成一個(gè)性能強(qiáng)大并且運(yùn)行穩(wěn)定的系統(tǒng)對(duì)外提供服務(wù)。

通過不同方向、不同層次的并行技術(shù)，都可以提升硬件系統(tǒng)的性能。把不同復(fù)雜度的單位處理都當(dāng)作“指令”。那么，我們就可以通過 IPC(Instruction per Cycle)來評(píng)價(jià)并行度。對(duì)一個(gè) CPU 核來說，IPC 代表每個(gè)周期執(zhí)行的指令數(shù);對(duì)一個(gè)硬件加速模塊來說，IPC 則代表一個(gè)周期所能進(jìn)行的單位處理的數(shù)量。

簡潔明了的用公式表示性能和三者的關(guān)系：

(單個(gè)處理器)性能 = 指令的復(fù)雜度(單位計(jì)算密度) x 頻率 x 并行度

宏觀的算力

性能是微觀的概念，代表單個(gè)個(gè)體計(jì)算能力。而算力則是宏觀的概念，算力是很多個(gè)體計(jì)算能力總和。為了避免混淆，我們采用總算力的叫法。

在前面已經(jīng)介紹單個(gè)個(gè)體的性能(在泛I/O不拖后腿的情況下)：

(單個(gè)處理器)性能 = 指令的復(fù)雜度(單位計(jì)算密度) x 頻率 x 并行度

那么總算力則和單個(gè)處理器性能以及處理器的數(shù)量成正比：

總算力 = (單個(gè)處理器)性能 x 處理器的數(shù)量

雖然總算力可以很高，但如果因?yàn)楦鞣矫嬖颍淅寐什桓?，則也不夠好。因此：

實(shí)際總算力 = 總算力 x 利用率

= 指令的復(fù)雜度(單位計(jì)算密度) x 頻率 x 并行度 x 處理器的數(shù)量 x 利用率

相關(guān)的若干因素總結(jié)一下，要提高宏觀的實(shí)際總算力，就必須要：

1.提高指令的復(fù)雜度(單位計(jì)算密度)。新的 DSA 架構(gòu)創(chuàng)新，均衡考慮不同的算力平臺(tái)，以及通過異構(gòu)和超異構(gòu)計(jì)算，融合多種平臺(tái)一起協(xié)作，完成系統(tǒng)級(jí)計(jì)算。

2.提高運(yùn)行頻率。優(yōu)化設(shè)計(jì)，選擇最優(yōu)的流水線級(jí)數(shù)以及工藝等的持續(xù)進(jìn)步，優(yōu)化系統(tǒng)的運(yùn)行頻率。

3.提高并行度。更高的擴(kuò)展性(Scalibility)，更高性能的各層級(jí)互聯(lián)總線，并行更多處理引擎。

4.優(yōu)化 I/O 和處理的匹配度。通過工藝和封裝優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更加匹配計(jì)算和 I/O 匹配。

5.實(shí)現(xiàn)處理器芯片更大規(guī)模落地。均衡芯片整體性能和靈活可編程能力，實(shí)現(xiàn)宏觀總算力最大化。

6.進(jìn)一步優(yōu)化宏觀算力利用率。算力上規(guī)模后，通過云計(jì)算、邊緣計(jì)算、超云、云網(wǎng)融合等手段，持續(xù)優(yōu)化算力利用率，降低算力成本。

簡單來說說，算力提升核心就兩個(gè)方面：

1.增大規(guī)模(Scale out)，通過擴(kuò)大算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及“東數(shù)西算”等方式，構(gòu)建更大規(guī)模并且低能耗的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心。

2.提升單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)性能(Scale up)，構(gòu)建新一代創(chuàng)新計(jì)算范式，要把算力再持續(xù)提升1-2個(gè)數(shù)量級(jí)，并且能夠提供非常好的易用編程能力，來持續(xù)應(yīng)對(duì)未來10年更加復(fù)雜系統(tǒng)的算力需求爆炸挑戰(zhàn)。

藍(lán)海大腦作為領(lǐng)先的數(shù)字基建提供商，將積極發(fā)揮產(chǎn)品和技術(shù)優(yōu)勢，提供先進(jìn)算力支持。

2 三大主流計(jì)算平臺(tái)CPU、GPU和DSA

CPU

在手機(jī)端已經(jīng)非常成熟的SOC實(shí)現(xiàn)，為什么在數(shù)據(jù)中心端沒有大規(guī)模應(yīng)用?為什么直到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)中心依然是以CPU為主的計(jì)算平臺(tái)?這主要源于越是復(fù)雜的場景，對(duì)軟件靈活性的要求越高，而只有CPU能夠提供云場景所需的靈活性。

超大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算場景對(duì)硬件靈活性的要求，主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：

靈活性。硬件處理引擎要能夠很好地支持軟件快速迭代。CPU 其靈活基礎(chǔ)指令編程的特點(diǎn)，可以認(rèn)為是最適合云計(jì)算的處理引擎。

通用性。廠家購買服務(wù)器，很難預(yù)測服務(wù)器會(huì)運(yùn)行哪類任務(wù)。最好的辦法是采用完全通用服務(wù)器。CPU 其通用性，成為云計(jì)算場景最優(yōu)選擇。

利用率。云計(jì)算通過虛擬化把資源切分，實(shí)現(xiàn)資源共享，以此提高資源利用并降低成本。而目前，只有 CPU 能夠?qū)崿F(xiàn)非常友好的硬件級(jí)別的虛擬化支持。

一致性。云計(jì)算場景，軟硬件相互脫離。同一軟件實(shí)體會(huì)在不同的硬件實(shí)體遷移，同一硬件實(shí)體也需要運(yùn)行不同的軟件實(shí)體。而 CPU，是一致性最好的硬件平臺(tái)。

GPU與NP

網(wǎng)絡(luò)處理器(Network Processor，簡稱NP)跟 GPU 在技術(shù)理念上有很多相似之處：都是通過特定優(yōu)化的、高效能的小 CPU 核組成的眾核系統(tǒng)，并行的完成計(jì)算任務(wù)。根據(jù)“指令”復(fù)雜度，從 CPU 到 ASIC 的劃分，NP 和 GPU 處于相同的位置。

NP 具有如下的一些不足：

性能。雖然相比 GPU，性能是在同一層級(jí)，但相比 ASIC/DSA 性能不夠。

場景。NP主要用于網(wǎng)絡(luò)場景的處理，沒有像 GPU 那樣作為通用并行計(jì)算，GPU可以用于非常多的高性能場景。

開發(fā)和生態(tài)。GPU 由于 NVIDIA CUDA 的強(qiáng)大生態(tài)，框架、工具鏈、開發(fā)庫都非常成熟。而 NP 由于生態(tài)的不成熟，以及各家 NP 之間也基本互不兼容，開發(fā)者需要了解底層的硬件細(xì)節(jié)，致使編程難度很大。

NP 在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有一定范圍采用，但網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域更主要的處理引擎是網(wǎng)絡(luò) ASIC，這些年還興起網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)面可編程的網(wǎng)絡(luò) DSA，都是相比 NP 架構(gòu)具有更極致的性能。正因?yàn)?NP相比 ASIC/DSA 的性能不足，以及相比 GPU 覆蓋的場景有限，這樣的 “高不成，低不就”，導(dǎo)致其一直沒能成為(相比 GPU 而言)主流的通用計(jì)算平臺(tái)。

DSA

DSA 針對(duì)特定應(yīng)用場景定制處理引擎甚至芯片，支持部分軟件可編程。DSA 與 ASIC 在同等晶體管資源下性能接近，兩者最大的不同在于是否可軟件編程。ASIC 由于其功能確定，軟件只能通過一些簡單的配置控制硬件運(yùn)行，其功能比較單一。而 DSA 則支持一些可編程能力，使得其功能覆蓋的領(lǐng)域范圍相比 ASIC 要大很多。

DSA，一方面可以實(shí)現(xiàn) ASIC 一樣的極致性能，另一方面，可以像通用 CPU 一樣執(zhí)行軟件程序。當(dāng)然，DSA 只會(huì)加速某些特定領(lǐng)域應(yīng)用程序。例如：用于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器以及用于 SDN 網(wǎng)絡(luò)可編程處理器。

CPU、GPU和DSA的優(yōu)劣勢分析

藍(lán)海大腦液冷GPU服務(wù)器搭載于 NVIDIA 4 × A100 / 3090 / P6000 / RTX6000;使用 NVLink + NVSwitch 的最高GPU通信;4個(gè)用于 GPU Direct RDMA 的 NIC(1：1 GPU比率);最高4 x NVMe 用于 GPU 系統(tǒng)盤，帶有 AIOM;雙電源冗余供電系統(tǒng)、防雷擊、防浪涌保護(hù)。

3 面向未來十年的新一代計(jì)算架構(gòu)

未來十年的新一代計(jì)算架構(gòu)的一些設(shè)計(jì)目標(biāo)——基于軟硬件融合架構(gòu)(CASH，Converged Architecture of Software and Hardware)的超異構(gòu)計(jì)算：

1.性能。讓摩爾定律繼續(xù)，性能持續(xù)不斷地提升。相比 GPU，性能再提升100+倍;相比 DSA，性能再提升10+倍。

2.資源效率。實(shí)現(xiàn)單位晶體管資源消耗下的最極致性能，極限接近于 DSA/ASIC 架構(gòu)的資源效率。

3.靈活性。給開發(fā)者呈現(xiàn)出的是極限接近于 CPU 的靈活性、通用性及軟件可編程性。

4.設(shè)計(jì)規(guī)模。通過軟硬件融合的設(shè)計(jì)理念和系統(tǒng)架構(gòu)，駕馭 10+ 倍并且仍持續(xù)擴(kuò)大的更大規(guī)模設(shè)計(jì)。

5.架構(gòu)?；谲浻布诤系某悩?gòu)計(jì)算：CPU + GPU + DSA + 其他各類可能的處理引擎。

6.生態(tài)。開放的平臺(tái)及生態(tài)，開放、標(biāo)準(zhǔn)的編程模型和訪問接口，融合主流開源軟件。

4 宏觀算力建設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，不斷增強(qiáng)算力，不斷降低算力成本。一方面，我們可以以相同的價(jià)格，可以獲得更多更豐富的算力;另一方面，是降低算力獲取門檻，實(shí)現(xiàn)算力普惠。

持續(xù)不斷的提升算力，降低成本，實(shí)現(xiàn)算力普惠

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)逐步深入，對(duì)算力需求不斷提高。在功耗和成本不變情況下，通過架構(gòu)創(chuàng)新，提升芯片性能。如果我們能夠把芯片性能提升10倍，在同樣規(guī)模下，意味著10倍的宏觀算力提升，也意味著單位算力成本和功耗均降低到1/10。也就意味著，對(duì)用戶來說，可以以同樣價(jià)格獲得更多更豐富算力資源。

芯片一次性成本極高，芯片通用性可以確保芯片大規(guī)模復(fù)制。而大規(guī)模復(fù)制的芯片，就意味著無限攤薄芯片的研發(fā)成本。性能提升，成本降低，一里一外的優(yōu)勢，確保芯片核心競爭力。

并且，通過算力提升，以及成本和功耗降低，可以降低算力使用門檻，使得更多用戶能夠享受算力的便捷。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)世界里，大家共享技術(shù)發(fā)展帶來價(jià)值紅利。

建設(shè)宏觀經(jīng)濟(jì)，首先需要的是IT基礎(chǔ)設(shè)施。藍(lán)海大腦作為中國領(lǐng)先的IT基礎(chǔ)設(shè)施提供商，可以提供服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、5G云網(wǎng)融合產(chǎn)品等IT基礎(chǔ)設(shè)施。

審核編輯：湯梓紅