David Patterson:现在是发展新的计算机架构的黄金时代!

2018-09-19
14:01:25
来源: 半导体行业观察

 

David Patterson:现在是发展新的计算机架构的黄金时代!

照片来源: UC Berkeley

加州大学教授、 Google 工程师 和 RISC 先驱 David Patterson说,现在是做一名计算机架构师的最好时机。

这是因为摩尔定律 时代已经 结束了,他说 : “如果摩尔定律仍然有效, 我们现在就不会比我们 应该达到的水平 落后 15倍。我们处在后摩尔定律时代。 ”

Patterson对参加上周在圣何塞举行的2018年@Scale会议的工程师们说,“ 我们已经习以为常的 性能扩展 速度现在已经难以为继 。 过去, 性能每隔18个月翻一番, 在性能每次翻番时, 人们就会扔掉那些 还 运行良好的台式 计算机 ,因为 某个 朋友的新电脑要快得多。 ”

但 在 去年,他说,“单个项目 的性能只提升了 3%,所以 要 每20年 才会翻一番 。如果你只是坐在那里等待芯片变得更快,你将不得不等待很长时间。 ”

对于像Patterson这样的计算机架构师来说,这实际上是个好消息。他指出,这对创新软件工程师来说也是好消息。“专为处理特定类型的计算问题而设计 的 革命性的新硬件架构和新软件语言,正 在 等待 着被 开发 出来 , ” 他说 ,“ 如果 有人 愿意致力于这些事情,那么图灵奖就等着 他来 拿 了 。 ”

Patterson 举了 软件方面的一个例子 。他 指出,将Python重写为C可以使性能提高50倍。加上各种优化技术, 性能提升 会 更加 显著。他 表示 ,“ 通过改写 Python ,实现 1000倍的 性能提升也 并 非天方夜谭 。”

在硬件方面,Patterson认为特定领域 架构 (domain-specific architectures)表现更好,他说:“这不是魔术, 那刚好是我们能做的一些事情。 ”例如,并非所有的应用都要求计算达到相同的精确度水平。他说,对于某些 应用 ,你可以使用比常用的IEEE 754标准更低精度的浮点运算。

Patterson说, 目前 应用这 样的 新架构和 新 语言的最大机会 领域 是机器学习。“如果你是做硬件的,”他说,“你会想要迫切需要更多电脑的朋友。”机器学习 “ 对计算 是 贪婪的, 我们爱它这一点 ”。

他说,如今围绕哪种类型的计算机架构最适合机器学习展开了激烈的争论,许多公司都下了注。 Google 有张量 处理器( TPU ) , 它 每个芯片一个核 ,使用 软件控制 的 内存 而非 缓存 ; Nvidia的GPU有80多个核 ;而Microsoft 正在 采用 FPGA 方法 。

他说, Intel“ 正试图 在所有篮子里下注” , 向 机器学习营销传统的 CPU ,收购Altera ( 向 Microsoft 提供FPGA的公司 ) ,以及收购 拥有其专门的神经网络处理器的 Nervana (此处理器 类似于 Google 的TPU ) 。

Patterson 说, 除了这些为机器学习提供不同架构的 大 公司外,至少有45家硬件初创公司正在解决这个问题。他说, 最终将由 市场决定 什么会留下来 。

他说 : “这是计算机架构的黄金时代。”

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