从 2017 年 Hot Chips 29 一窥晶片业界现况与趋势

从 2017 年 Hot Chips 29 一窥晶片业界现况与趋势

长期关注半导体产业及处理器技术的最新发展,不可能不知道以下 4 场历史悠久、与 IEEE(电子电机工程学会)息息相关的 4 场研讨会。

其中相对「平易近人」的 Hot Chips,堪称是处理器业界现况与趋势的风向球。

Hot Chips 29 的趋势:人工智慧满天下
    相较于 2016 年的 Hot Chips 28,「人工智慧概念股」完全爆炸性的成长,而各类型「人工智慧晶片」,从 GPU、超级多核 CPU、FPGA、专用晶片,甚至吸引众人目光的 Google TPU,均倾巢而出。拜自驾车风潮之所赐,自动驾驶相关技术也是变得异常热门。以可程式化为首的 FPGA 也要开始「包山包海」,要能接无线网路,也要提供高频宽记忆体。但更重要的是,微软、Amazon 和百度高谈他们是怎样利用 FPGA 加速运算。传统伺服器处理器的玩家还是那几个,但这次 Qualcomm 杀进来了。P4 编程语言的实用化,象徵着软体定义网路(SDN)应用的深化。做为网路设备心脏的高阶网路处理器,规格还是一如往常的暴力。

Hot Chips 也按照惯例,在 12 月中对未参加者,开放下载完整的议程简报和线上视讯,所以特此简述今年 Hot Chips 的重点,如读者想进一步了解细节,可自行阅读网站上提供的丰富文件,外行看热闹,内行看门道,以下依序简介重点。

Keynote(主题演讲):还是聚焦在人工智慧。

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Tutorial(特别议程):SDN(软体定义网路)应用的「P4」封包编程语言的实用化,资料中心网路管理或 ISP 从业人士相信特别有感。

Background on Software Defined Networking (Netronome)

重点:SDN 也需要资料阶层的封包处理编程语言。

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P4 Language and Applications(Barefoot Networks、Xilinx)

重点:独立于通讯协定之外的交换器架构。

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Overview of the P4 tools(Cisco)

重点:Cisco 教你怎幺撰写 P4 程式。

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P4 Hardware Implementations(硬体实做)

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Future Directions: Research Problems, Getting Involved, and Resources(Cisco)

重点:P4 生态圈誓师大会。

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Tutorial(特别议程):nVidia 大谈自动驾驶顺便推销晶片。

An Overview of NVIDIAs Autonomous Vehicles Platform(NVIDIA)

重点:94% 的交通事故都是三宝等人为因素,所以大家就不要自己开车吧。

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Deep Neural Networks Autonomous Vehicle Landscape(NVIDIA)

重点:从后端深度学习一路到前端车用系统,请大家爱用 nVidia 的晶片。

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GPU and Gaming:nVidia「Volta」大战 AMD「Vega10」,然后 AMD 再度昭告天下通吃游戏机市场。

AMD’s Radeon Next Generation GPU(AMD)

重点:AMD Vega 很强很厉害,不过只和自己前代比。

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NVIDIA’s Volta GPU: Programmability and Performance for GPU Computing(nVidia)

重点:nVidia 终于在比较正式的场合,公开了大量技术细节,包含 SM 内的运算单元结构。

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The Xbox One X Scorpio Engine(Microsoft)

重点:新世代 Xbox One 各方面的性能都是前代的好几倍,但跟系出同源的 PS4 越来越像。

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IOT / Embedded:计算机结构大师 Patterson 创造的 RISC-V 再度登上舞台,只是可能没太多人记得。

SiFive Freedom SoCs: Industry’s First Open-Source RISC-V Chips(SiFive)

重点:RISC 指令集的上古神兽,然后很多东西都不会收你钱。

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Self-timed ARM M3 Microcontroller for Energy Harvested Applications(ETA Compute)

重点:要到处乱洒并不倚赖电池为动力的微控制器,时脉一定是高不起来的。

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Processors:大家就拚命加速深度学习和资料处理吧。

XPU: A programmable FPGA Accelerator for diverse workloads(百度)

重点:连百度都在设法用 FPGA 加速其实际的「业务」,「反观」台湾。

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Knights Mil: Intel Xeon Phi Processor for Machine Learning(Intel)

重点:Intel 新款 Xeon Phi 针对深度学习,最佳化低精度运算的效能。

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Celerity: An Open Source RISC-V Tiered Accelerator Fabric(密西根大学)

重点:用大量的通用 RISC-V 核心,堆叠出适合不同运算的多核心架构。

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Graph Streaming Processor(GSP)A Next-Generation Computing Architecture(ThinCI)

重点:追求 Task Graph 工作平行化的运算架构。

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Automotive:继续谈自动驾驶。

R-Car Gen3: Computing Platform for Autonomous Driving Era(Renesas)

重点:瑞萨的新型自动驾驶运算平台,与未来迈向 Level 4 的简略时程。

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Localization for Next Generation Autonomous Vehicles(Swift Navigation)

重点:自驾车的导航系统,也需要配合不同的应用环境「在地化」。

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FPGA:这年头的可程式化逻辑阵列要能包山包海。

Xilinx RFSoC: Monolithic Integration of RF Data Converters with All Programmable SoC in 16nm FinFET for Digital-RF Communications(Xilinx)

重点:FPGA 要做无线应用,也需要整合 RF 资料转换器。

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Stratix 10: Intel’s 14nm Heterogeneous FPGA System-in-Package(SiP)Platform(Altera / Intel)

重点:Intel 继续宣传「高级胶水技术」EMIB 在 FGPA 的优势。

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Xilinx 16nm Datacenter Device Family with In-Package HBM and CCIX Interconnect(Xilinx)

重点:这年头不只 GPU,连 FPGA 都需要整合 HBM 因应高频宽需求,世道真的不同了。

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FPGA Accelerated Computing Using AWS F1 Instances(Amazon)

重点:不只百度,连 Amazon 也引进 FGPA 加速运算了。

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Neural Net:类神经网路与深度学习真的很热闹。

A Dataflow Processing Chip for Training Deep Neural Networks(Wave Computing)

重点:针对深度学习而量身订做的资料流处理晶片,顺便「暗示」当下 CPU 加上 GPU 的问题。

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Accelerating Persistent Neural Networks at Datacenter Scale(Microsoft)

重点:微软终于告诉大家,他们是怎如何在资料中心使用 FPGA 加速深度学习了。

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DNN ENGINE: A 16nm Sub-uJ Deep Neural Network Inference Accelerator for the Embedded Masses(哈佛大学/ARM)

重点:哈佛大学研究的深度学习最佳化晶片微架构。

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DNPU: An Energy-Efficient Deep Neural Network Processor with On-Chip Stereo Matching(南韩科学技术院)

重点:连南韩的研究机构也在自行打造深度学习晶片了。

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Evaluation of the Tensor Processing Unit: A Deep Neural Network Accelerator for the Datacenter(Google)

重点:各位,欢呼吧,Google 公布 TPU 架构细节啦。

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Architecture:Cisco 的恐龙化网路处理器与 ARM 继续炒作动态处理器分配技术。

A 400Gbps Multi-Core Network Processor(Cisco)

重点:Cisco 新一代 672 核心网路处理器。

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ARM DynamIQ: Intelligent Solutions using Cluster Based Multi-Processing(ARM)

重点:ARM 介绍 DynamIQ 的细节。

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Server:IBM、Intel、AMD 大乱斗,加上 Qualcomm 插一脚。

The Next Generation IBM Z Systems Processor(IBM)

重点:源自 S/360 的 IBM 大型主机,到现在还活得好好的,还是蓝色巨人真正的金鸡母,地球上「伺服器」的万王之王。

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The Next Generation AMD Enterprise Server Product Architecture(AMD)

重点:EPYC 的多晶片封装,製造成本不到单晶片设计的六成。

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The New Intel Xeon Processor Scalable Family(Formerly Skylake-SP)(Intel)

重点:感觉是有点为了宣传而宣传,勉为其难的介绍产品阶层很像直销组织的 Skylake-SP。

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Qualcomm Centriq 2400 Processor(Qualcomm)

重点:Qualcomm 终于投入 ARM 伺服器市场,而且还是「纯 64 位元」微架构。

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会场的海报:连做硬碟的厂商都要告诉大家他们想在未来的 SSD 做啥好事,不过就请届时下载慢慢看吧。

Using Texture Compression Hardware for Neural Network Inference(乔治亚理工/ARM)

重点:类神经网路的推论工作也需要材质压缩。

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SoundTracing: Real-time Sound Propagation Hardware Accelerator(世宗大学)

重点:为了 AR 应用,透过硬体加速的声音追蹤技术。

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A Memory-Efficient Persistent Key-value Store on eNVM SSDs(Western Digital)

重点:减少未来新型 SSD 的 KVS(Key Value Store)控制器的 CPU 与记忆体消耗。

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Accelerating Big Data Workloads with FPGAs(Bigstream)

重点:将 FPGA 应用于大数据处理。

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Loom: A Precision Exploiting Neural Network Accelerator(多伦多大学)

重点:「探寻权重与激活值精度以加速卷积神经网路」的人工智慧晶片。

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EPIPHANY-V: A TFLOPS scale 16nm 1024-core 64-bit RISC Array Processor(Adapteva)

重点:美国国防部高等研究计画署(DARPA)加持的 1024 核心 RISC 处理器,有点吓人。

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Fully-Integrated Surround Vision and Mirror Replacement SoC for ADAS/Automated Driving(TI)

重点:TI 针对自驾车周围视野与后照镜的方案。

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GRVI Phalanx On Xilinx Virtex UltraScale+: A 1680-core, 26 MB RISC-V FPGA Parallel Processor Overlay(Gray Research LLC)

重点:1,680 核心看起来好像很恐怖。

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