David Patterson：摩爾定律終結(jié)，計算機體系結(jié)構(gòu)正迎來下一個黃金時代 - 全文

計算機體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、軟硬協(xié)作引領(lǐng)應(yīng)用技術(shù)新突破。

1965年，作為Intel創(chuàng)始人之一的Gordon Moore做出了預言：價格不變時，半導體芯片中可容納的元器件數(shù)目約每兩年會翻一倍，其性能也會同比提升。經(jīng)過后來多年數(shù)據(jù)論證，這個時間周期實際在18個月上下。

幾十年來，隨著半導體芯片制程工藝發(fā)展，晶體管尺寸在不斷逼近物理極限，摩爾定律也在被質(zhì)疑和自我證明間徘徊。對于此，2017年圖靈獎得主、加州伯克利大學計算機科學教授、谷歌杰出工程師David Patterson表示：“現(xiàn)在，摩爾定律真的結(jié)束了，計算機體系結(jié)構(gòu)將迎來下一個黃金時代?！?/p>

作為計算機體系結(jié)構(gòu)宗師，David Patterson曾帶領(lǐng)伯克利團隊起草了精簡數(shù)據(jù)集RISC-1，奠定RISC架構(gòu)基礎(chǔ)，該架構(gòu)后來被當時的巨頭“太陽微電子”（Sun Microsystem，后來被甲骨文收購）選中用來制作Sparc處理器。他與斯坦福大學前校長、Google母公司Alphabet現(xiàn)董事長John Hennessey合作的《計算機體系結(jié)構(gòu)：量化研究方法》開創(chuàng)性地提供了體系結(jié)構(gòu)的分析和科學框架，至今都是該領(lǐng)域的經(jīng)典教材。2016年從伯克利退休后，David Patterson以杰出工程師身份加入Google Brain團隊，為兩代TPU研發(fā)做出了卓越貢獻。

2018年3月，David Patterson與John Hennessey共同獲得2017年度ACM圖靈獎，以表彰他們在計算機體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計和評估方面開創(chuàng)了一套系統(tǒng)的、量化的方法，并對微處理器行業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。

親歷計算機體系結(jié)構(gòu)發(fā)展50年，這個領(lǐng)域都發(fā)生了哪些變化？后摩爾定律時代會有哪些機遇和挑戰(zhàn)？AI芯片創(chuàng)業(yè)熱潮下，芯片架構(gòu)會朝哪個方向走？

近日，David Patterson在清華大學就《計算機體系結(jié)構(gòu)，下一個黃金時代》這一主題進行了演講。36氪也圍繞上述問題，對Patterson教授進行了專訪。

上世紀八十年代，計算機體系架構(gòu)的第一個黃金時代

回顧計算機體系結(jié)構(gòu)發(fā)展歷程，Patterson教授提到三個關(guān)鍵節(jié)點：

20世紀60年代，IBM有四個不兼容的計算機系列和四個不同的指令集，這意味著有四種完全不同的計算機語言和軟件棧。面對這一問題，IBM想到“直接用單個指令集統(tǒng)一一切”，因此基于Maurice Wilkes提到的“設(shè)計處理器單元”這一概念推出了IMB 360。

IBM這一舉措引領(lǐng)了微處理器的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)原來不需要那么多芯片，只用一個就夠了。在這種情況下，Intel為了占得市場空間，被迫啟動了新項目，推出了Intel 8086微處理器，在當時獲得了超過1億美金銷售額，被認為是“芯片的未來”。

下一個階段則是將指令集由繁至簡，也就是從CISC（復雜指令集 Complex Instruction Set Computing)到RISC (精簡指令集 Reduced Instruction Set Computing)。在20世紀80年代，諸如RISC、超量標處理器、多層緩存、預測技術(shù)、編譯優(yōu)化等體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新頻頻推出，計算機性能在每年能夠提升約60%，迎來了第一個黃金時代。

后摩爾定律時代，挑戰(zhàn)與機遇

黃金時代并沒有延續(xù)，自上世紀90年代到21世紀初，計算機體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新開始放緩。與此同時，摩爾定律和登納德縮放比例定律（Dennard Scaling 1974年Dennar發(fā)布預測，說晶體管尺寸變小則功耗會同比變小) 也在放緩和接近停滯。在Patterson教授看來，這帶來了兩個挑戰(zhàn)：

性能提升減緩：單處理器的核心性能每年提升率已經(jīng)下降到3%；

安全性問題：之前一直以軟件和系統(tǒng)來提升安全性而忽略對硬件安全性的把控，由于計算機體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計漏洞，Spectre和Meltdown這類病毒也有了可乘之機。

面對后摩爾時代困境，Patterson教授認為這到了計算機體系結(jié)構(gòu)下一個黃金時代，在軟硬件協(xié)同設(shè)計、計算機體系結(jié)構(gòu)安全性，以及芯片設(shè)計開發(fā)流程等方面都存在著創(chuàng)新機會：

軟硬件協(xié)同設(shè)計：對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖計算等需要高性能計算的領(lǐng)域，可以用專用體系結(jié)構(gòu)和語言來提升芯片速度和性能；

安全性：在防信息泄露和邊道攻擊等安全性問題上，需要從體系結(jié)構(gòu)角度進行優(yōu)化；

開源體系結(jié)構(gòu)設(shè)計：對計算機體系結(jié)構(gòu)進行開源，特別是指令集架構(gòu)進行開源；

芯片開發(fā)流程： 用敏捷開發(fā)(Agile Development)的方式縮短芯片開發(fā)時間并降低成本，反復迭代以流片（tape-out)驗證有價值的芯片設(shè)計方案。

說到開源體系結(jié)構(gòu)設(shè)計，Patterson教授特別提到了RISC-V。這是一個基于RISC原則的開源指令集架構(gòu)，于2010年由David Patterson和他的同事Krste Asanovic還有學生們共同創(chuàng)立。

該指令集以精簡、高效、低能耗、模塊化、可拓展、免費開放等為發(fā)展目標。2015年，RISC-V成立了基金會，發(fā)展至今，除了Intel和ARM外，幾乎所有知名大公司都參與其中。Patterson告訴36氪，當前，RISC-V基金會中有約15%的成員企業(yè)來自中國，目前大概有100余家公司和團隊在基于RISC-V架構(gòu)進行芯片開發(fā)。

RISC-V Foundation的部分合作成員企業(yè)

提及RISC-V的商業(yè)價值，Patterson教授表示：RISC-V最早的成功應(yīng)用應(yīng)該會在物聯(lián)網(wǎng)上。該指令集的設(shè)計可以適用于現(xiàn)代計算設(shè)備，同時能耗也較低，無論是智能手機還是其他微小的嵌入式系統(tǒng)都可應(yīng)用。作為開源指令集架構(gòu)，未來3-5年，RISC-V會為更多企業(yè)或芯片開發(fā)者使用，更多設(shè)備也將搭載基于RISC-V架構(gòu)的芯片。接下來，芯片運算和采集收集到的數(shù)據(jù)將匯集為數(shù)據(jù)中心，這也為未來邊緣計算方面的應(yīng)用提供積累。

45家創(chuàng)業(yè)公司入局，機器學習的計算機架構(gòu)要讓市場決定

Patterson教授之前在多個場合中都提到：對新的計算機體系架構(gòu)和語言來說，對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應(yīng)用場景。

然而，不管是在中國還是美國，諸多公司都在針對機器學習進行架構(gòu)研發(fā)。硅谷大公司里有像谷歌的張量處理單元（TPU）、英偉達的GPU等，國內(nèi)的華為、地平線、寒武紀、深鑒也紛紛入局。據(jù)Patterson所知，在這個領(lǐng)域至少有45家硬件公司在進行角逐。

對于機器學習計算機架構(gòu)的未來走向，Patterson教授認為應(yīng)該交由市場去解答。在他看來，像Google這樣的大公司是把TPU作為Google Cloud上的一項服務(wù)進行售賣，而觸達核心技術(shù)的架構(gòu)或者芯片則絕不外流。在當下，機器學習對于新計算機體系架構(gòu)需求越發(fā)旺盛，創(chuàng)業(yè)公司自己研發(fā)架構(gòu)，并推出芯片是不錯的創(chuàng)新機會。

2017年圖靈獎得主：（左）前斯坦福大學校長、Google母公司Alphabet董事長John L. Hennessy，（右）David Patterson

2017年之前，圖靈獎多授予在軟件、系統(tǒng)層面有建樹的教授和學者，然而這一次卻頒給了硬件，這是否標志著未來技術(shù)發(fā)展趨勢會“從軟變硬”呢？Patterson教授表示：

未來一定是軟硬協(xié)同開發(fā)并行的。從前，人們認為做軟件很酷，少有人兩者都涉獵，硬件創(chuàng)業(yè)公司也屈指可數(shù)。然而近年來從業(yè)者和投資人們都發(fā)現(xiàn)，無論是做機器學習還是之后深度學習、強化學習，只做軟件或者硬件都是不夠的。體系結(jié)構(gòu)設(shè)計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等，更需要了解編譯器和編程語言，軟硬結(jié)合才是后摩爾時代適用的新方法。