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英特爾與谷歌開始為RISC-V進軍數據中心鋪路

E4Life ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:周凱揚 ? 2022-10-09 07:39 ? 次閱讀
電子發燒友網報道(文/周凱揚)數據中心作為CPU、GPU和加速器廠商最為關注的市場,自然也少不了RISC-V這個新架構來摻和一腳。我們在之前的文章中也對RISC-V在數據中心的進展做了一些介紹,RISC-V雖然在服務器通用CPU上發力跡象不明顯,但要說AI加速器這類產品,很有可能會是RISC-V打入數據中心市場的最佳方向。

谷歌的RISC-V戰略

自己設計芯片的服務器廠商之一,谷歌,似乎也開始打算用上RISC-V。在今年9月美國的AI硬件峰會上,SiFive首席架構師和谷歌的TPU芯片架構師展示了他們的合作方案。谷歌的TPU是谷歌設計專用于機器學習的加速器,用于在數據中心上運行TensorFlow、Pytorch和JAX等機器學習框架。

而TPU的主要計算單元就是矩陣乘法打算(MXU),由脈動陣列中的128x128乘法/累積器組成,在最小配置v4版TPU中包含4個TPU芯片,每個TPU芯片都有8個MXU,是TPU v3版的兩倍,而且每個MXU都能使用BF16執行每周期16K的乘積累加運算。

然而,谷歌發現雖然TPU的機器學習算力雖然夠用,但客戶在利用這類大型AI加速器時,往往無法用它來完成其他的復雜計算負載,所以谷歌的做法是將SiFive的X280處理器核心,作為TPU的協處理器,用來提供維護和運行代碼,跑加速器沒法運行的內核。
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雖然SiFive的X280主打的是加速AI/ML計算,但主要是針對邊緣端,比如AR/VR數碼相機等等,并非用于數據中心的大型AI加速器。但在與谷歌等廠商的合作下,SiFive推出了一個名為矢量定制協處理器接口(VCIX)的技術,可以讓大型AI加速器直接與X280的32x512位矢量寄存器文件高速通信。

這相比其他方案來說,矢量寄存器層級上的訪問不僅可以提供更大的帶寬、比PCIe更低延遲,還能簡化軟件棧、省下更多的硬件資源。X280和TPU核心分工合作,前者負責運行完整的Linux系統和虛擬機管理程序,后者負責密集的機器學習運算。

英特爾HorseCreek初見端倪

早在去年,英特爾就宣布將會用到SiFive的P550高性能RISC-V核心,以及自己的7nm工藝(即現在的Intel4工藝)來打造一款RISC-V SoC,代號名為HorseCreek。雖然到了2022年,SiFive最高性能的核心已經成了P650。但作為一個十三級流水線、三發射、亂序的64位RISC-V核心,P550的性能仍然是相當能打的,SiFive給到的定位也是對標ARM的Cortex-A75,同時只需不到一半的面積。

不過消息公布后,英特爾雖然又開展了一系列與RISC-V相關的行動,比如加入RISC-V國際基金會、IFS支持RISC-V芯片代工和推出RISC-V的FPGA開發平臺等等,但HorseCreek卻始終不見蹤影。
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而在今年的IntelInnovation大會上,英特爾的不少合作伙伴都在現場搭建了展臺,也有參會者終于在現場看到了HorseCreek的真面目。在Intel4工藝的加持下,HorseCreek將4個2.2GHz的SiFiveP550核心、DDR5和PCIe5集成到了4mmx4mm的單個裸片上,連英特爾CEO PatGelsinger本人也親自來展臺查看HorseCreek的開發平臺。

根據展臺上公開的數據,HorseCreek配備了三級緩存,包括私有二級緩存和通用三級緩存。DDR5這塊集成了英特爾的DDR PHY、DFI接口與Cadence的DDR內存控制器,支持到5600頻率的DDR5內存,PCIe5.0部分集成了英特爾的PCIePhy和新思的PCIeRootHub控制器。除了英特爾提供的PLL、內存編譯器、標準單元等數模IP以外,HorseCreek還用到了其他的IP,比如西門子的DFT和新思的NOC Fabric。
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從以上數據可以看出,HorseCreek是一個集SiFive、英特爾和EDA廠商IP大成的SoC。如此強大的SoC加上豐富的接口支持,完全可以用于數據中心里。不過,HorseCreek的首個終端產品形態應該是SiFive的下一代HiFive開發板。上一代的HiFive Unmatched開發板已經售罄了,在疫情相關的供應鏈問題下,SiFive已經放棄了補貨的打算,轉而全力去打造下一代基于HorseCreek的HiFive開發板。


又一個千核RISC-V芯片

在戴爾的HPC社區大會上,來自美國的初創半導體公司InspireSemiconductor公布了他們為數據中心提供的RISC-V加速器方案,同時還給出了另一個有趣的說法,那就是現有的高性能計算方案已經“不夠好”了。

在他們看來,目前的主流數據中心CPU都太慢了,無論有無加速器的輔助都是如此,而在有了加速器以后,90%的高性能計算都是由加速器負責了。再者就是GPU和FPGA的方案,InspireSemiconductor指出這兩者的編程太復雜了,不僅鎖定了軟件棧,而且需要特定的技能才能獲得足夠好的計算結果。而ASIC和AI加速器的風險又太高了,從成本、時間上看都是如此。

為此,InspireSemiconductor推出了他們的RISC-V加速器方案,Thunderbird。Thunderbird在單芯片上集成了2560個64位的CPU核心,單個PCIe加速卡上的核心數量更是超過5000個。InspireSemiconductor稱他們用到了創新的高速互聯方案,在高效利用這么多核心的同時,最高可以組成256個芯片的陣列。
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相較其他加速器和GPU方案,Thunderbird加速器也有著功耗上的優勢,單芯片的功耗在175W左右,同時他們給出了20W/Tflops的能效比,看來Thunderbird的峰值算力大概就在8.75Tflops左右了。雖然會上InspireSemiconductor也展示了谷歌、聯想和IBM等客戶或合作伙伴的一些反饋,但這些不少是客套話,是否已經用于這些公司的數據中心方案中還不好說。

InspireSemiconductor同時承諾了一個對開發者友好的軟件生態系統,但他們并沒有給出自己的軟件方案,而是指出Thunderbird將充分利用RISC-V已有的豐富軟件生態系統,比如OneAPI等,所以不必像競品芯片那樣去開發一次性的軟件棧。如此一來更適合那些喜歡標準CPU編程模型的開發者,無需像GPU那樣去學習CUDA、OpenCL,而是可以用Pragma和MPI這樣的標準編譯器方案。

AI編程上也是如此,InspireSemiconductor指出流行的AI框架,諸如TensorFlow、Pytorch和Glow等都已有了對RISC-V的支持,Linux也在操作系統支持的行列中。如此看來,InspireSemiconductor目前應該只提供了純硬件方案,而這樣的產品是否能在市面上取得成功,目前看來完全取決于英特爾Codeplay那邊的OneAPI軟件生態了。
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