編者按：

國家發(fā)改委等四部門聯(lián)合發(fā)布《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》，提出在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝以及貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏建設(shè)全國算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點，啟動實施“東數(shù)西算”工程，構(gòu)建國家算力網(wǎng)絡(luò)體系。

當(dāng)前，算力已成為全球戰(zhàn)略競爭新焦點，是國民經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎，全球各國的算力水平與經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)。在2020年全球算力中，美國占36%，中國占31%，歐洲和日本分別占11%及6%。近年來，美國、歐洲、日本紛紛制定行動計劃，不斷運用算力助推經(jīng)濟增長。

“數(shù)據(jù)、算法、算力”是數(shù)字經(jīng)濟時代核心的三個要素，其中算力是數(shù)字經(jīng)濟的物理承載。這里，我們通過“預(yù)見·第四代算力革命”系列文章（共四篇），從微觀到宏觀，詳細(xì)分析跟性能和算力相關(guān)的各個因素以及主流的算力平臺，盡可能地直面當(dāng)前算力提升面臨的諸多挑戰(zhàn)和困難，展望面向未來的算力發(fā)展趨勢。這四篇文章為：

預(yù)見·第四代算力革命（一）：算力綜述；

預(yù)見·第四代算力革命（二）：三大主流計算平臺CPU、GPU和DSA；

預(yù)見·第四代算力革命（三）：面向未來十年的新一代計算架構(gòu)；

預(yù)見·第四代算力革命（四）：宏觀算力建設(shè)。

本文為第二篇，歡迎關(guān)注公眾號，閱讀歷史以及后續(xù)精彩文章。

1 第一代，CPU，最通用靈活的軟件平臺

IT行業(yè)變化太快，不變的唯有變化。

近年來，云計算、人工智能、自動駕駛、元宇宙等軟件新技術(shù)層出不窮，并且已有的技術(shù)仍在快速迭代。軟件技術(shù)日新月異，快速演進(jìn)。然而，目前，支撐這一切的硬件，依然是以CPU計算為主的通用服務(wù)器。

1.1 軟硬件解耦：硬件性能狂飆，軟件生態(tài)枝繁葉茂

指令集，是軟硬件的媒介。CPU是最靈活的，原因在于運行于CPU指令都是最基本的加減乘除外加一些訪存及控制類指令，就像積木塊一樣，我們可以隨意組合出我們想要的各種形態(tài)的功能，形成非常復(fù)雜并且功能強大的程序（或者稱為軟件）。

CPU通過標(biāo)準(zhǔn)化的指令集，使得CPU平臺的硬件實現(xiàn)和軟件編程完全解耦，沒有了對方的掣肘，軟件和硬件均可以完全的放飛自我：

芯片設(shè)計工程師不需要關(guān)心具體場景，只關(guān)注于架構(gòu)和性能，通過各種優(yōu)化手段，快速提升CPU性能。從上圖中，可以看到，在差不多40年的時間里，CPU的整體性能提升接近50000倍。一方面有賴于半導(dǎo)體工藝的進(jìn)步，也有賴于處理器架構(gòu)的翻天覆地變化。

軟件工程師，不需要關(guān)注硬件細(xì)節(jié)，聚焦于軟件開發(fā)。軟件沒有了硬件的“約束”，逐漸發(fā)展成了一個超級生態(tài)。從各種數(shù)百萬使用者的高級編程語言/編譯器，到廣泛使用在云計算數(shù)據(jù)中心、PC機、手機等終端的操作系統(tǒng)以及各種系統(tǒng)框架/開發(fā)庫，再到各種專業(yè)的數(shù)據(jù)庫、中間件，以及云計算基礎(chǔ)的虛擬化、容器等。上述這些軟件都是基礎(chǔ)的支撐軟件，是軟件的“冰山一角”，而更多的則是各種應(yīng)用級的軟件。系統(tǒng)級和應(yīng)用級的軟件，共同組成了基于CPU的軟件超級生態(tài)。

1.2 超大規(guī)模復(fù)雜計算，靈活性高于性能，CPU成為最佳計算平臺

在手機端已經(jīng)非常成熟的SOC實現(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)，數(shù)據(jù)中心依然是以CPU為主的計算平臺？這是因為，越是復(fù)雜的場景，對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)雜計算場景對硬件靈活性的要求，主要體現(xiàn)在四個方面：

硬件的靈活性。硬件處理引擎要能夠很好地支持軟件的快速迭代。CPU因為其靈活的基礎(chǔ)指令編程的特點，可以認(rèn)為是最適合云計算的處理引擎。

硬件的通用性。廠家購買服務(wù)器，很難預(yù)測服務(wù)器會運行哪類任務(wù)。最好的辦法是采用完全通用的服務(wù)器。CPU由于其通用性，成為云計算場景最優(yōu)的選擇。

硬件的利用率。云計算通過虛擬化把資源切分，實現(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)非常友好的硬件級別的虛擬化支持。

硬件的一致性。云計算場景，軟硬件相互脫離。同一個軟件實體會在不同的硬件實體遷移，同一個硬件實體也需要運行不同的軟件實體。而CPU，是一致性最好的硬件平臺。

1.3 CPU性能瓶頸，制約軟件的進(jìn)一步發(fā)展

圖 CPU性能提升的五個階段

上圖明確展示了CPU性能發(fā)展的五個階段：

CISC階段。上世紀(jì)80年代，x86架構(gòu)為代表的CISC架構(gòu)開啟了CPU性能快速提升的時代，CPU性能每年提升約25%（圖中22%數(shù)據(jù)有誤），大約3年性能可以翻倍。

RISC階段。CISC指令系統(tǒng)越來越復(fù)雜，而RISC證明了“越精簡，越高效”。隨著RISC架構(gòu)的CPU開始流行，性能每年可以達(dá)到52%，性能翻倍只需要18個月。

多核階段。單核CPU的性能提升越來越困難，通過集成更多CPU核并行的方式來進(jìn)一步提升性能。這一時期，每年性能提升可以到23%，性能翻倍需要3.5年。

多核性能遞減階段。隨著CPU核的數(shù)量越來越多，阿姆達(dá)爾定律證明了處理器數(shù)量的增加帶來的收益會逐漸遞減。這一時期，CPU性能提升每年只有12%，性能翻倍需要6年。

性能提升瓶頸階段。不管是從架構(gòu)/微架構(gòu)設(shè)計、工藝、多核并行等各種手段都用盡的時候，CPU整體的性能提升達(dá)到了一個瓶頸。從2015年之后，CPU性能每年提升只有3%，要想性能翻倍，需要20年。

總之，受邊際效應(yīng)遞減的影響，CPU的性能已經(jīng)達(dá)到瓶頸；但是，各類上層應(yīng)用對算力的需求是無止境的。當(dāng)前，云計算面臨的基本矛盾是：CPU的性能，越來越無法滿足上層軟件的需要。

2 第二代，GPU，高效的并行計算平臺

2.1 GPU，通用的并行計算平臺

GPU，Graphics Processing Units，圖形處理單元。顧名思義，GPU是主要用于做圖形圖形處理的專用加速器。GPU內(nèi)部處理是由很多并行的計算單元支持，如果只是用來做圖形圖像處理，有點“暴殄天物”，其應(yīng)用范圍太過狹窄。因此把GPU內(nèi)部的計算單元進(jìn)行通用化重新設(shè)計，GPU變成了GPGPU（本文接下來內(nèi)容中，如沒有特別說明，GPU都指的是GPGPU）。

到2012年，GPU已經(jīng)發(fā)展成為高度并行的眾核系統(tǒng)，GPU有強大的并行處理能力和可編程流水線，既可以處理圖形數(shù)據(jù)，也可以處理非圖形數(shù)據(jù)。特別是在面對SIMD類指令，數(shù)據(jù)處理的運算量遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)調(diào)度和傳輸?shù)倪\算量時，GPU在性能上大大超越了傳統(tǒng)的CPU應(yīng)用程序?，F(xiàn)在大家所稱呼的GPU通常都指的是GPU。

2.2 GPU為什么比CPU性能好？

站在“指令復(fù)雜度”的角度，CPU是標(biāo)量指令計算，而GPU并行可以看做是SIMD或MIMD的計算。GPU的指令復(fù)雜度更高。

從計算資源占比的角度，如圖所示，CPU把更多的資源用于控制和Cache，而把更少的資源用于計算，因此計算的性能相對較差。而GPU等非通用處理器則是把更多的資源投入到計算中，因此具有更好的性能。CPU注重的是是單核的高性能，而GPU注重的單核的高效能以及眾核的高性能。

2.3?CUDA，NVIDIA GPU成功的關(guān)鍵

2006年NVIDIA推出了CUDA，這是一個通用的并行計算平臺和編程模型，利用NVIDIA GPU中的并行計算引擎，以一種比CPU更高效的方式解決許多復(fù)雜的計算問題。CUDA提供了開發(fā)者使用C++作為高級編程語言的軟件環(huán)境。也支持其他語言、應(yīng)用程序編程接口或基于指令的方法，如FORTRAN、DirectCompute、OpenACC。

從“指令復(fù)雜度”的角度，我們可以非常清楚看到，GPU因為“指令”復(fù)雜度帶來性能提升的好處的同時，其通用靈活性就變得更加困難。因此，CUDA成為NVIDIA GPU成功的關(guān)鍵，它極大地降低了用戶基于GPU并行編程的門檻，在此基礎(chǔ)上，還針對不同場景構(gòu)建了功能強大的開發(fā)庫，逐步建立了GPU+CUDA的強大生態(tài)。

2.4 網(wǎng)絡(luò)處理器NP和GPU的對比

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，但相比ASIC/DSA性能不夠。

場景。顧名思義，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)者需要了解非常底層的硬件細(xì)節(jié)，致使編程難度很大。

NP在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有一定范圍的采用，但網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域更主要的處理引擎是網(wǎng)絡(luò)ASIC，這些年還興起了網(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。正因為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）主流的通用計算平臺。

3 第三代，DSA，體系結(jié)構(gòu)的黃金年代

3.1 DSA產(chǎn)生的背景

通用CPU處理器演進(jìn)遇到了瓶頸：

工藝角度。半導(dǎo)體工藝進(jìn)步減緩，Dennard Scaling規(guī)律約束，芯片功耗急劇上升，晶體管成本不降反升。

架構(gòu)角度。單核性能極限，多核架構(gòu)性能提升也變得越來越慢。

作為計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的泰山北斗，John Hennessy與David Patterson在獲得2017年圖靈獎時的獲獎演說中指出：“未來十年，將是計算機體系結(jié)構(gòu)的黃金年代”。針對計算機性能瓶頸，兩人給出的解決方案是DSA（Domain Specific Architecture，特定領(lǐng)域架構(gòu)）。意思是說，未來需要面向不同的場景，需要根據(jù)場景的特點，去定制芯片。

DSA針對特定應(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，一方面可以實現(xiàn)ASIC一樣的極致的性能，另一方面，可以像通用CPU一樣執(zhí)行軟件程序。當(dāng)然了，DSA只會加速某些特定領(lǐng)域的應(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的網(wǎng)絡(luò)可編程處理器。

3.2 為什么不是ASIC？

我們看看網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的例子?；仡橲DN的發(fā)展，背景是這樣的：

網(wǎng)絡(luò)芯片是一個緊耦合的ASIC芯片設(shè)計，隨著支持的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議越來越多，其復(fù)雜度急劇上升，使用門檻也越來越高。

網(wǎng)絡(luò)芯片提供的眾多功能，每個用戶能用到的只是一小部分，這反而拖累了ASIC的性能和資源效率。

完全硬件ASIC實現(xiàn)，上層的用戶對網(wǎng)絡(luò)沒有太多的話語權(quán)，只能是在供應(yīng)商已經(jīng)定好的設(shè)計里修改一些配置參數(shù)。用戶只能是“User”，難以成為“Developer”。

并且，用戶要連接到數(shù)以千計甚至萬計的設(shè)備中手動的去配置。

并且，這些設(shè)備可能來自不同的廠家，其配置接口完全可能大相徑庭。

于是，SDN最開始推出了控制面和數(shù)據(jù)面分離的Openflow標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，通過集中決策，再分發(fā)到分布式的支持SDN功能的交換機中。更進(jìn)一步的，還有了支持?jǐn)?shù)據(jù)面編程的P4（Programming Protocol-Independent Packet Processors，可編程的協(xié)議無關(guān)的包處理器）語言以及網(wǎng)絡(luò)包處理引擎PISA。這樣，還可以通過P4軟件程序把功能編程到硬件中去。PISA是一種網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)Ｓ肈SA架構(gòu)處理器，能夠在達(dá)到ASIC級別性能的基礎(chǔ)上仍然具有非常好的編程能力。

許多時候，為了提供最高效的解決方案，我們不得不根據(jù)場景做專門的定制。于是陷入了Case by Case永無休止的開發(fā)中無法自拔。并且，為了盡可能的擴大產(chǎn)品的覆蓋范圍，盡可能提高產(chǎn)品的應(yīng)用范圍，我們又不得不做功能超集，這樣，之前因為定制積攢的性能和成本優(yōu)勢就變得不是那么明顯。

云計算等復(fù)雜場景業(yè)務(wù)更新迭代很快，芯片的周期（3+5，研發(fā)+生命周期，長達(dá)8年）很長。大部分情況，ASIC都無法滿足業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需要。在既需要性能又需要靈活性的場景下，DSA和其他靈活處理器引擎混合架構(gòu)成為比較合適的選擇。

簡而言之，定制的ASIC不適合靈活多變的云計算等復(fù)雜場景。

3.3 AI領(lǐng)域DSA案例，谷歌TPU

DSA架構(gòu)的第一個經(jīng)典案例是谷歌的TPU。TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）是Google定制開發(fā)的ASIC芯片，用于加速機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。

圖 谷歌TPU 1.0結(jié)構(gòu)框圖

如上圖，TPU指令通過PCIe Gen3 x16總線從Host發(fā)送到TPU的指令緩沖區(qū)。內(nèi)部模塊通過256字節(jié)寬的總線連接在一起。矩陣乘法單元是TPU的核心，它包含256x256 MAC，可以對有符號或無符號整數(shù)執(zhí)行8位乘加，16位乘積收集在矩陣單元下方的4 MB 32位累加器中。

TPU指令設(shè)計為CISC（復(fù)雜指令集計算機）類型，包括一個重復(fù)域。這些CISC類型指令的CPI（Cycles per Instruction，每條指令的平均時鐘周期）通常為10到20?？偣泊蠹s有十二條指令。

圖 CPU、GPU和TPU的性能功耗比

如上圖，其中的TPU’是使用了GDDR5存儲的改進(jìn)型?？梢钥吹剑啾菴PU性能提升196倍，相比GPU性能提升68倍。谷歌隨后又開發(fā)了TPU 2.0、3.0版本。TPU 1.0的性能峰值達(dá)到了92Tops，而TPU2.0性能峰值達(dá)到180Tflops，TPU3.0更是達(dá)到了420Tflops。并且，從TPU 2.0開始，TPU不再是作為一個加速卡應(yīng)用于通用服務(wù)器，而是定制的TPU集群，這樣會更大限度地發(fā)揮TPU的加速價值。

3.4 網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域DSA案例，Intel Tofino

P4是一種面向網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)面編程的高級語言。上圖展示了P4和已有的協(xié)議接口之間的關(guān)系。P4用來配置交換機，告訴它們應(yīng)該如何處理數(shù)據(jù)包。已有的協(xié)議接口（例如OpenFlow）負(fù)責(zé)將轉(zhuǎn)發(fā)表送入固定功能的交換機。

P4模型將數(shù)據(jù)包如何在不同的轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備上（例如以太網(wǎng)交換機、負(fù)載均衡器、路由器）被不同的技術(shù)（例如固定功能的ASIC交換芯片、NPU、可重配置的交換機、軟件交換機、FPGA等）進(jìn)行處理的問題通用化。這就使得能夠用一門通用的語言來描繪通用的P4模型來處理數(shù)據(jù)包。

上圖是PISA架構(gòu)（Protocol Independent Switch Architecture，協(xié)議無關(guān)的交換架構(gòu)），是一種支持P4數(shù)據(jù)面可編程包處理的流水線引擎，通過可編程的解析器、多階段的可編程的匹配動作以及可編程的逆解析器組成的流水線，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)面的編程。這樣可以通過編寫P4程序，下載到處理器流水線，可以非常方便地支持新協(xié)議的處理。

Intel （原來的Barefoot，2019年被Intel收購）基于PISA架構(gòu)的Tofino芯片，是網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域最典型的DSA，其實現(xiàn)的可編程流水線既能夠達(dá)到ASIC級別的性能，又能夠通過P4對整個包處理數(shù)據(jù)面進(jìn)行編程。

在Intel看來，雖然已經(jīng)存在NP和FPGA，可以修改網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和編輯數(shù)據(jù)包，并為那些知道如何編寫微代碼或RTL的人員提供適度的可編程性，但是它們跟ASIC的性能不在一個數(shù)量級。因此，NPU和FPGA只能在性能不敏感的地方找到用武之地。Intel為網(wǎng)絡(luò)行業(yè)提供兩全其美的解決方案：可編程性數(shù)據(jù)平面協(xié)議，并且達(dá)到行業(yè)最高的速度。Tofino不僅可以做到比傳統(tǒng)ASIC還要更快，而且具有的可編程能力，使得網(wǎng)絡(luò)編程變得更加容易并且通用。

3.5 DSA仍然需要繼續(xù)優(yōu)化

DSA提供了比傳統(tǒng)ASIC更多的靈活性，但依然難以擔(dān)當(dāng)數(shù)據(jù)中心主力計算平臺的重任。主要原因是：

DSA是面向某個特定的領(lǐng)域定制優(yōu)化的設(shè)計，這就約束了DSA芯片的應(yīng)用規(guī)模和商業(yè)價值。大家都知道，一顆先進(jìn)工藝的大芯片的一次性研發(fā)成本都非常的高，這就需要芯片的大規(guī)模落地來攤薄單個芯片的成本。而面向特定領(lǐng)域的設(shè)計，和大規(guī)模落地相互是矛盾的。

DSA的靈活性具有一定局限。不同用戶的場景需求有很大的差別，即使是同一個用戶，其場景的應(yīng)用邏輯和算法仍在快速的迭代。而DSA芯片設(shè)計需要3年，芯片生命周期大約5年。8年的周期里，DSA很難支撐眾多客戶的需求以及客戶需求的長期迭代。

DSA難以成為“宏場景”的整體解決方案。以云計算場景為例，是很多場景組合到一起的宏場景。站在系統(tǒng)的角度，數(shù)據(jù)中心為了運維管理的需要，需要盡可能少的服務(wù)器類型。DSA解決特定問題A，如果有A、B、C等多個問題同時需要解決，該如何辦呢？

以AI為例，AI-DSA各家都在按照自己的理解定制芯片，可以說在AI領(lǐng)域，還沒有標(biāo)準(zhǔn)的軟硬件交互交接口，并且框架以及算法和應(yīng)用都還沒有完全穩(wěn)定。總之，在AI領(lǐng)域，目前還沒有形成足夠強大的生態(tài)。這樣，就進(jìn)一步限制了AI-DSA的落地規(guī)模，也就削弱了AI-DSA作為一個主力算力平臺的作用。

4 總結(jié)

4.1 定制和通用

ASIC是定制芯片AS-IC，對應(yīng)的我們可以把其他偏通用的IC稱之為GP-IC。

在文章里，我們已經(jīng)對CPU、GPU和DSA三大平臺的優(yōu)劣勢進(jìn)行了詳細(xì)的分析。而ASIC是作為反面參考案例的。那么，為什么ASIC沒有成為一種主流的計算平臺呢？ASIC存在的問題，在前面“為什么不是ASIC？”章節(jié)已經(jīng)進(jìn)行了說明，這里再做一次總結(jié)性的強調(diào)。

最開始我們說過，ASIC引擎“指令”復(fù)雜度最高也即性能會更極致。大家通常的理解，也是如此。但實際上，受限于很多其他原因，ASIC的表現(xiàn)并不如大家想象的那么優(yōu)秀：

ASIC是定制的，沒有冗余，理論上是最極致的性能。但因為ASIC是場景跟硬件設(shè)計完全耦合，硬件開發(fā)的難度很高，難以實現(xiàn)超大規(guī)模的ASIC設(shè)計。

理論上來說ASIC的資源效率是最高的，但由于ASIC覆蓋的場景較小，芯片設(shè)計為了覆蓋盡可能多的場景，不得不實現(xiàn)功能超集。實際的功能利用率和資源效率（相比DSA）反而不高。

ASIC功能完全確定，難以覆蓋復(fù)雜計算場景的差異化要求。差異化包含兩個方面：橫向的不同用戶的差異化需求，縱向的單個用戶的長期快速迭代。

即使同一場景，不同Vendor的ASIC引擎設(shè)計依然五花八門，毫無生態(tài)可言。

而能夠成為主流處理引擎的CPU，GPU和DSA其實都有一個共性的特征，那就是“通用”：

CPU，中央處理器，其實還有個更加通俗的名字，通用處理器；

GPU也是因為做到了GP-GPU才開始大放異彩；

DSA可以看做是定制的AS-IC向通用性的回調(diào)，DSA是一種GP-IC（對比AS-IC）。

4.2 CPU、GPU和DSA的優(yōu)劣勢分析