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[導(dǎo)讀] 據(jù)TechCrunch報道,我們現(xiàn)在正處于計算領(lǐng)域真正的轉(zhuǎn)折點上,我們正在使用的技術(shù)每天都在進(jìn)化。嵌入式傳感器和網(wǎng)絡(luò)接入的快速融入,正將我們使用的大部分電器變成“智能設(shè)備”,它們可對我們的語音指令做出回應(yīng),同時產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)又可在尖端網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)或云端進(jìn)行分析。

 據(jù)TechCrunch報道,我們現(xiàn)在正處于計算領(lǐng)域真正的轉(zhuǎn)折點上,我們正在使用的技術(shù)每天都在進(jìn)化。嵌入式傳感器和網(wǎng)絡(luò)接入的快速融入,正將我們使用的大部分電器變成“智能設(shè)備”,它們可對我們的語音指令做出回應(yīng),同時產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)又可在尖端網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)或云端進(jìn)行分析。

我們看到虛擬現(xiàn)實(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)技術(shù)已經(jīng)被開始采用,這些技術(shù)要求大量計算和圖形處理能力才能為人類提供更真實的生活體驗。加上機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,它可通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練及時提供符合情境的信息,或是接管大量普通任務(wù)。這些新的應(yīng)用都在對計算機(jī)行業(yè)發(fā)起挑戰(zhàn),它需要在改進(jìn)承受水平的情況下提供更多計算能力。

然而,提供更多計算能力存在巨大挑戰(zhàn),因為摩爾定律中半導(dǎo)體更新?lián)Q代的步伐已經(jīng)減緩。所謂摩爾定律,是指通過縮小電路體積、改進(jìn)性能以及能源效率,集成電路上可容納的元器件數(shù)量每2年就會增加一倍。過去,半導(dǎo)體技術(shù)非常依賴下一代計算機(jī)芯片,而這些芯片的價格更便宜,速度也更快。

物理法則是無法被欺騙的,我們已經(jīng)達(dá)到晶體管小型化的物理極限。然而在未來10年中,新的半導(dǎo)體技術(shù)節(jié)點將依然需要顯著小型化和降低功耗,但是成本正在增加,歷史性的改進(jìn)速度也還未實現(xiàn)?,F(xiàn)在我們正面臨這樣的情況:摩爾定律的歷史性進(jìn)步依然緩慢,而新的計算密集型應(yīng)用卻要求更強(qiáng)大的就算能力。這受到永不滿足的消費需求所驅(qū)動,我們渴望更多數(shù)據(jù)、更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、更多實時信息以及更快的服務(wù)等。無人駕駛汽車、無人機(jī)以及機(jī)器等,都要求大量的實時信息處理、推理以及解釋支持。

對于安全故障操作或迅速響應(yīng),計算可能無法全部在云端完成。我們發(fā)現(xiàn)計算需要移出網(wǎng)絡(luò)邊緣,并向用戶靠攏。新興智能電器和AR/VR接口需要高性能的計算能力分配到本地,包括汽車、住宅、企業(yè)或細(xì)胞塔中,同時依然需要連接到云端。

數(shù)以百萬計的“物聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備中普遍存在的傳感器,以及隨著我們工作和個人生活大部分實現(xiàn)數(shù)字化,都會創(chuàng)造數(shù)據(jù)大爆炸。海量數(shù)據(jù)需要新的技術(shù)進(jìn)行實時處理和分析。我們希望以全新的方式利用這些數(shù)據(jù),比如在AR和VR混合環(huán)境中,我們可以在所在空間中看到覆蓋的信息和混合呈現(xiàn)的圖像。從根本上說,這樣的要求改變了我們與技術(shù)互動的方式,要求更高的計算性能。

這種力量能讓虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實渲染逼真的圖像,將符合情境的信息或圖形覆蓋到真實世界的視覺上。英國皇家醫(yī)學(xué)院已經(jīng)在VR中記錄手術(shù),你可以很容易想象AR覆蓋提供的實時信息幫助醫(yī)生更精確地完成手術(shù)。這些都是真正的顛覆性應(yīng)用。如果計算能夠按照當(dāng)前步伐進(jìn)步,這種顛覆將會影響所有行業(yè)??墒?,如何能夠在摩爾定律衰落時保持這種進(jìn)步速度?如何才能提供更多計算能力?

事實證明,工程師們可以操縱更多杠桿以推動未來計算性能提高。這就是我所謂的摩爾定律+(Moore’s Law Plus),它將要求工程師更具創(chuàng)意,進(jìn)行跨學(xué)科、跨行業(yè)協(xié)作。摩爾定律+在四個方面打開了“創(chuàng)新之門”:

1.更小的半導(dǎo)體設(shè)備與更具成本效益的包裝和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,這將使芯片技術(shù)以更新穎的方式靈活結(jié)合。

2.利用計算處理器(CPU和GPU)的異構(gòu)混合以及專門的孵化器,使用來自高級記憶中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些引擎。

3.打造易于編程和利用異構(gòu)計算的開源軟件項目和開發(fā)框架

4.開發(fā)新的軟件應(yīng)用生態(tài)結(jié)構(gòu),即使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析以及VR與AR渲染幫助程序更易于使用。

在摩爾定律+的時代,大學(xué)和行業(yè)將將利用這些杠桿提高性能。在鑄造前沿,遠(yuǎn)紫外光刻將是有效的技術(shù),可以驅(qū)動小型進(jìn)程節(jié)點制造業(yè)向前發(fā)展,進(jìn)而催生更小的新式晶體管。它們將與新的金屬結(jié)構(gòu)連線,以降低電阻。在半導(dǎo)體行業(yè),制造業(yè)將進(jìn)一步發(fā)展。

未來電器也將需要更多內(nèi)存,無論是PC、移動設(shè)備還是服務(wù)器。對于服務(wù)器來說,某些特定工作負(fù)載,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬化應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理等,都對內(nèi)存有著無止境的要求。然而,我們過去每年增加的內(nèi)存密度都在下降。這同樣需要創(chuàng)新拉動,我們可能看到非易失性內(nèi)存或堆棧內(nèi)存誕生。

在我看來,如果你無法輕松規(guī)劃這些新方法,保持摩爾定律+18到24個月的增長率依然是徒勞的。生態(tài)系統(tǒng)中有CPU,但是如果你想利用CPU和其他加速器,你需要開放的方案。有些人采用專門的方案,這很有用,但成本高昂。AMD幫助開發(fā)的Heterogeneous Systems Architecture (HSA) Foundation允許這些不同的技術(shù)協(xié)同工作、分享內(nèi)存以及從系統(tǒng)角度進(jìn)行優(yōu)化,包括CPU、GPU以及FPGA等固定功能加速器。

要想在摩爾定律+的世界保持繼續(xù)進(jìn)步,需要半導(dǎo)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)境的開放標(biāo)準(zhǔn)。這就是我為何相信公司可以添加更多晶體管,并能管理成本曲線的原因。將這一切結(jié)合起來,它真的能夠促進(jìn)計算進(jìn)一步加速。有了摩爾定律+,摩爾定律的前進(jìn)步伐就不會減速,而且會繼續(xù)為顛覆提供動力。

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