根據(jù)IDC的預(yù)測，到2023年，中國的人工智能芯片出貨量將達到133.5萬片，同比增長22.5%。這一預(yù)測得到了11月29日在北京舉行的2023人工智能計算大會的證實。

會上，與大模型和生成式人工智能的發(fā)展相關(guān)的智能算力市場的增長被強調(diào)，智能算力規(guī)模增速快于通用算力，預(yù)計2022年至2027年中國智能算力規(guī)模年均復(fù)合增長率將達到33.9%，而同期通用算力規(guī)模年均復(fù)合增長率僅為16.6%。 業(yè)內(nèi)人士指出，打造異構(gòu)算力、建立開放生態(tài)、突破高性能算力瓶頸已成為共識。目前，許多大模型企業(yè)都愿意主動適配國產(chǎn)芯片，這將為國產(chǎn)芯片帶來新的發(fā)展機遇。

“通用”與“專用”相向而行

從20世紀60年代的字符終端時代到如今的智能計算時代，數(shù)據(jù)的量和質(zhì)都發(fā)生了顯著的變化。以文本、圖表為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例不斷下降，融媒體數(shù)據(jù)、實時處理的傳感級數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及深度學習的元數(shù)據(jù)的持續(xù)激增，將越來越多種類、精度的數(shù)據(jù)以更快的速度進行傳輸和處理，并成為智能計算的剛需。

作為通用處理器的代表型廠商，英特爾已經(jīng)將異構(gòu)計算作為應(yīng)對AI時代算力挑戰(zhàn)的關(guān)鍵戰(zhàn)略。如果將數(shù)據(jù)看作食材，CPU就相當于“瑞士軍刀”，適用于一切食材，卻不一定能將所有食材處理得又快又好。GPU、FPGA、DSP等專用處理器的加入，讓計算架構(gòu)能更有效地應(yīng)對場景化數(shù)據(jù)。

“異構(gòu)計算的產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)的爆炸式增長，這其實是我們發(fā)展異構(gòu)計算的主要驅(qū)動力。”英特爾架構(gòu)、圖形和軟件集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理謝曉清在接受《中國電子報》采訪時指出，“CPU提供的是通用型計算的能力，解決的問題很廣義。但是GPU、FPGA，或者AI加速芯片解決的是特定領(lǐng)域的問題。現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)的產(chǎn)生都有一定的特點，以至于在CPU上的運算效果不一定是最理想的，在GPU或者其他并行計算能力高的芯片上會跑得更好，這是異構(gòu)計算的主要驅(qū)動力。”

作為專用處理器廠商，賽靈思從器件向異構(gòu)平臺的轉(zhuǎn)變也已開始。賽靈思大中華區(qū)核心市場業(yè)務(wù)發(fā)展總監(jiān)酆毅向《中國電子報》記者指出，智能駕駛正在從ADAS逐漸向全面自動駕駛持續(xù)演進，傳感器數(shù)量的增多勢必會帶來爆炸式的數(shù)據(jù)增長，這就需要汽車具備強大的異構(gòu)計算平臺。在工業(yè)視覺領(lǐng)域，機器人技術(shù)、工業(yè)PC、I/O的模塊、智能傳感器、人機界面等都在產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)。在專業(yè)音視頻和廣播領(lǐng)域，從內(nèi)容采集到內(nèi)容消費的全部過程也需要遠程管理不同的服務(wù)器和計算平臺。

“單獨的計算架構(gòu)，無法滿足越來越多樣的開發(fā)需求，因此，異構(gòu)計算是未來的發(fā)展之路。”酆毅指出，“伴隨工藝的進步，F(xiàn)PGA也打破了傳統(tǒng)的應(yīng)用邊界，進入到AI、數(shù)據(jù)中心、視頻處理、自動駕駛、5G等新興領(lǐng)域中。而FPGA也通過集成標量處理引擎、自適應(yīng)硬件引擎和智能引擎，完成了從器件到異構(gòu)平臺的轉(zhuǎn)變。”

三大廠商引領(lǐng)異構(gòu)計算

現(xiàn)在隨著5G、AI、云計算等新興領(lǐng)域?qū)τ嬎懔康男枨螅呀?jīng)超過了通用CPU的發(fā)展速度，僅通過提升CPU時鐘頻率和內(nèi)核數(shù)量而提高計算能力的傳統(tǒng)方式遇到了散熱和能耗瓶頸，所以需要GPU、FPGA、DSP，現(xiàn)在還多了DPU，這些計算單元去配合CPU進行并行計算，大家分工協(xié)作，“專人干專事”，以此來很好的滿足這些計算需求。

而英特爾、AMD、英偉達三大廠商最近的一些列集中的動作更是把異構(gòu)計算推上了風口浪尖：


英特爾CPU+GPU新架構(gòu)Falcon Shores

英特爾在最近的投資者會議中提出了一個新架構(gòu)——Falcon Shores。這是一款將X86和Xe GPU 整合到一個Xeon插槽中的新架構(gòu)。該架構(gòu)將利用英特爾埃米時代工藝技術(shù)、下一代封裝、英特爾正在開發(fā)的新型超帶寬共享內(nèi)存以及領(lǐng)先的I/O技術(shù)。他們預(yù)計，相對于當前平臺，F(xiàn)alcon Shores將提供超過5倍的每瓦性能、超過5倍的計算密度增加以及超過5倍的內(nèi)存容量和帶寬提升。


英偉達Grace CPU

2021年4月，英偉達公布了其首款代號為Grace的CPU產(chǎn)品，這是專為人工智能和超算使用需求打造的。該產(chǎn)品采用下一代Arm Neoverse內(nèi)核，在NVIDIA放出的設(shè)計示圖中，Grace CPU是以MCM（Multi-Chip Module，多芯片模組）形式構(gòu)成，包括CPU、GPU、DPU和帶有ECC的LPDDR5x的新型高帶寬內(nèi)存子系統(tǒng)，輔以使用 NVLink 通道技術(shù)。可以說是專為連接英偉達GPU所設(shè)計。據(jù)悉，Grace預(yù)計在2023年發(fā)布。

對于英偉達來說，Grace CPU的研發(fā)將對其意義深遠，使其不必完全受制于AMD和英特爾在CPU上的的合作關(guān)系，可以說是自立自強的一個表現(xiàn)。因為即使GPU的并行能力不斷提高，但GPU終究在加速運算中扮演資料運算，仍需搭配CPU執(zhí)行基本的系統(tǒng)，以及由CPU 發(fā)號運算的命令，所以GPU和CPU之間的溝通很重要。而x86架構(gòu)的CPU又受限PCIe頻寬的影響，GPU與CPU之間溝通效率很低，無法滿足巨量數(shù)據(jù)傳輸處理效率需求，此前英偉達為了解決這個問題，研發(fā)了高速通道技術(shù)NVLink，但合作伙伴只有較冷門的IBM Power，而市場占有率較大的英特爾和AMD都有自身的加速器，自然也不會加入英偉達的支援陣列。


AMD收購賽靈思，補齊FPGA產(chǎn)品線

近日AMD完成了對賽靈思的收購，AMD的CPU和賽靈思的FPGA，未來也將走向CPU+FPGA的異構(gòu)整合中。因為，這條路英特爾已經(jīng)趟過，收購了Altera之后，F(xiàn)PGA產(chǎn)品線在英特爾中發(fā)揮的不錯，2018 年，英特爾宣布將“Skylake”至強SP處理器 Arria 10 FPGA 混合在一個封裝中的產(chǎn)品。FPGA在現(xiàn)成CPU 上運行的編程語言和用于實現(xiàn)某些功能或軟件堆棧的定制ASIC之間的邊界仍然具有吸引力。

總之，收購賽靈思之后，AMD 設(shè)計的每個計算設(shè)備，無論是單芯片還是封裝中的Chiplet集合，都可以在 AMD 認為合適的時候添加一些可編程邏輯。

英特爾向GPU擴展的動作很大，英偉達研究CPU自立自強的決心也很大，氣勢正旺的AMD有了FPGA也如虎添翼。隨著三大廠商逐漸補齊產(chǎn)品線，異構(gòu)計算或?qū)⑦M入全面爆發(fā)。未來，異構(gòu)計算會越來越多的取代原來通用計算不擅長的部分。


國內(nèi)芯片廠商跟進

不同于國際大廠在各方面實力雄厚，國內(nèi)廠商難以在短時間內(nèi)形成如此全的產(chǎn)品線，但是國產(chǎn)芯片廠商現(xiàn)在已經(jīng)漸漸開始選擇通過投資和合作的方式埋下異構(gòu)的種子。

2021年11月，GPU芯片企業(yè)壁仞科技，與IDG資本、字節(jié)跳動等共同參與了國產(chǎn)DPU初創(chuàng)企業(yè)云脈芯聯(lián)數(shù)億元的天使輪投資。據(jù)壁仞科技創(chuàng)始人、董事長、CEO張文透露，除了DPU之外，從布局整體計算產(chǎn)業(yè)出發(fā)，壁仞科技正在密切關(guān)注國產(chǎn)CPU的最新發(fā)展，未來形成CPU+GPU+DPU的全國產(chǎn)系統(tǒng)級解決方案。

日前，DPU芯片廠商云豹智能與AI芯片廠商燧原科技達成了戰(zhàn)略合作，共同研發(fā)和提供大規(guī)模高性能AI算力平臺解決方案。基于云豹智能云霄DPU和燧原科技云燧T20率先推出了DataDirectPathStorage解決方案，為AI訓練儲存訪問提供更高效的解決方案。在傳統(tǒng)解決方案中，云燧T20訪問存儲時，需要將數(shù)據(jù)先搬移到系統(tǒng)內(nèi)存，再由系統(tǒng)內(nèi)存搬移到目標設(shè)備。而基于DataDirectPath Storage技術(shù)，云燧T20可通過DPU直接獲得數(shù)據(jù)，從而繞過系統(tǒng)內(nèi)存和CPU，讓數(shù)據(jù)訪問速度更快，訪問延遲更短，系統(tǒng)開銷更小。

此外，國內(nèi)還有異構(gòu)處理器IP提供商華夏芯，通過自主設(shè)計的Unity統(tǒng)一指令集架構(gòu)和基于此架構(gòu)的CPU、DSP、GPU、AI專用處理器系列IP與SoC，在提升性能價格比的同時，顯著降低計算芯片研發(fā)成本和研發(fā)復(fù)雜度，同時縮短研發(fā)周期，減少開發(fā)人員工作量和降低開發(fā)門檻。據(jù)悉，華夏芯的Unity和英特爾的OneAPI都是為了簡化編程環(huán)境，但不同的是，OneAPI是面向不同體系架構(gòu)的統(tǒng)一編程環(huán)境，Unity是面向不同微架構(gòu)的統(tǒng)一體系架構(gòu)和統(tǒng)一編程環(huán)境。


RISC-V架構(gòu)與異構(gòu)計算相當適配

在異構(gòu)計算的框架下，RISC-V可謂是如有得水，其提供了遠超x86架構(gòu)和ARM架構(gòu)的靈活性，并因為是后起架構(gòu)，沒有歷史包袱，創(chuàng)新限制更少，因此RISC-V在異構(gòu)計算時代擁有廣闊的應(yīng)用前景。

RISC-V在異構(gòu)計算領(lǐng)域的發(fā)展前景是極好的，當然所面對的挑戰(zhàn)也不小。我們都知道，對于RISC-V而言，其在異構(gòu)計算方面的進展和在高性能方面的進展是同步，異構(gòu)計算可以被看作是RISC-V沖擊高性能計算市場的重要抓手，那么面臨的挑戰(zhàn)其實和基于RISC-V實現(xiàn)高性能計算便較為一致，當然也會有一些挑戰(zhàn)是從異構(gòu)計算理念出發(fā)的。

實際上，電子發(fā)燒友網(wǎng)此前的報道有過此方面的表述，相關(guān)言論來自中國科學院軟件研究所總工程師武延軍研究員。對于RISC-V在高性能領(lǐng)域的硬件發(fā)展，他表示，“當RISC-V生態(tài)發(fā)展到一定程度后，將不會再籠統(tǒng)地說一個處理器有多少個核，主頻多少，算力多少。而是講一個處理器中有多少種類型的核心，每一個核心有怎樣的定制能力。這些不同類型的核心集中在一個平臺上，能夠滿足豐富的應(yīng)用場景需求。”

很顯然，RISC-V想要在異構(gòu)計算領(lǐng)域有所作為，產(chǎn)品的豐富度和定制性要能夠完美展現(xiàn)，比如目前異構(gòu)計算延伸出了“XPU”的概念，RISC-V對此都要進行實現(xiàn)。并且，XPU理念現(xiàn)階段還是以ARM架構(gòu)為主導，RISC-V需要先模仿后超越，全面釋放自己的模塊化和靈活性優(yōu)勢。在此過程中，基于RISC-V打造的計算芯片還需要滿足通用標準，未來也主導通用互聯(lián)標準。

武延軍研究員也在軟件層面講到了RISC-V后續(xù)需要強化的點，“往高性能去發(fā)展，對于上面的軟件生態(tài)是一個非常大的挑戰(zhàn)。可以看到目前還有很多核心的基礎(chǔ)軟件沒有很好地跑在RISC-V平臺上。這里可能會有指令集規(guī)范還不成熟的問題，但更多的是這些基礎(chǔ)軟件包之前都是在x86和ARM平臺上面跑，從維護者、社區(qū)的角度，還沒有把RISC-V當成Tier-1或者First-Class-Citizen去對待。這里面有理念問題，有投入問題，也有商業(yè)利益回報問題。”他對此講到。

因此，RISC-V做異構(gòu)計算其實并不只是單純豐富芯片種類，提升芯片性能，也需要完善軟件生態(tài)，這個難度可能比硬件更大。但無論前路如何充滿荊棘，異構(gòu)計算都是RISC-V必須把握好的一個產(chǎn)業(yè)大趨勢，在處理器架構(gòu)方面，RISC-V要想實現(xiàn)和x86架構(gòu)以及ARM架構(gòu)三分天下，不能一直靠模仿ARM，而異構(gòu)計算有足夠的市場容量和市場廣度讓RISC-V走出自己的路，這是至關(guān)重要的。