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混合式運算時代來臨

撰文/江之川    

在半導體製造技術進入微米階段後,所生產出來的處理器元件稱微處理器(micro processor)。微處理器元件代表很多意思,其中以CPU最為人熟知,以演算及控制邏輯單元負責執行程式運算;但如果專用在圖像演算的則叫做GPU(graphics processing unit);用於音訊處理的叫做APU(audio processing unit)。



在個人電腦當紅時代,各自掌控這些微處理器元件的半導體製造商,不論是CPU大廠英特爾及AMD、生產GPU的Nvidia、或是生產音效卡的Creative等公司不但非常知名且成功。



只靠CPU已不夠



個人電腦時代的微處理器分野,在高速計算能力的伺服器及超級電腦,以及大量的智慧手機和平板裝置出現後,開始有了很大的變化。首先最大的變化就是:在所謂的「混合式運算」(Hybrid Computing)時代裡,只靠CPU是不夠的。



混合式運算被視為一種介於完全的筆記型電腦與純平板裝置之間的產品,我們現在所用的智慧手機及平板裝置都算在內,在其他領域如超商、醫院、物流、防災等產業,其實也都大量使用這樣的設備。重要的是,它內部的半導體部分設計跟個人電腦已經不同。



在個人電腦時代,CPU的強大功能負擔起複雜的電腦程式處理功能,尤其是在傳統序列運算上。CPU也隨著摩爾定律的實現,每18個月效能就翻新一倍,美國英特爾(Intel)因此成為世界上最成功的CPU半導體設計公司。



然而在混合式運算時代,面對的產品特性如行動裝置及遊戲機等,跟電腦產生差異,不但執行運算的數據量大增,平行運算也變得比傳統序列運算更重要。簡單而言,從今以後不能只有CPU,還需要其他微處理器及新軟體環境共同面對混合式運算的時代。



新觀念:異質性架構設計



進入混合式運算時代,代表的意義和特性有四項:一、它是大量的數據運算;二、所有設備均以電力效率為最優先考慮;三、以多種多核心的微處理器混合進行運算;四、需要新的軟體環境。個人生活中使用的智慧手機及平板電腦、醫院中高精細的醫療設備、或是預知天氣情況或自然災害的設備儀器等,全都需要依賴這四項能力才有辦法發展起來。



換句話說,過去身份單純的個人電腦依賴強大的傳統序列運算,只靠CPU已足夠,然而CPU在增加電晶體時,同時也增加耗能,無法滿足混合式運算的需求。如今需要的是能執行平行運算的微處理器,再加上,混合使用CPU、GPU、DSP等各個微處理器,才能發揮最大的效率。這就是今後半導體廠面對的「異質性架構」微處理器發展方向。



混合使用各種微處理器的異質性架構的設計趨勢,背後的原因在於大型積體電路(LSI)設計的觀念已經改變了。在過去,LSI設計中電晶體佔最大成本,因此重視的是電晶體是否都達到物盡其用。如今已然不同,最佔成本的是電力消耗,因此LSI的設計上充滿著不同特性的回路排列,都是必須考慮如何能達到最高效率的回路。



電力效率為最優先考慮



電力效率成為微處理器設計上必須列為最優先考慮的項目,不管從哪一方面看來都是。包括可攜式電子產品的電池容量及周遭環境的發電量的制約,或者是大型設備的消費電力和需支付的電力費用等等,電力效率都是最重要的考量。



還有一個變化是,影像辨識或模擬等都需要處理大量的數值計算,其他像是醫療用途的影像診斷、海底資源探測或自然災害預測等的各種模擬數據計算需求都在增加。一般來說,進行浮點運算的消耗電力效率,GPU比CPU好,但是如果能將GPU與DSP(數位訊號處理器)共同使用,關於影像及其各種模擬計算的大量數據處理,能更進一步提升電力效率。



CPU與GPU的變化



還有其他的原因存在,就是CPU本身。CPU性能已經很難有大幅度的提升,例如英特爾生產的電腦用微處理器,最近的八年來幾乎都維持著3GHz的最大周波數,也就是說要CPU的周波數已經到臨界了。



GPU的設計能執行平行運算,以繪圖處理器見長的Nvidia在平行運算技術上有掌控之外,另外透過增加核心數的方式,提高運算速度,讓GPU微處理器的能力遠遠超過處理繪圖本身,造就了GPU+CPU這樣強大的運算核心混合趨勢。



微處理器公司跨界發展



在混合式運算的時代,原來生產個人電腦及伺服器用微處理器的美國企業AMD、英特爾、Nvidia等公司,而生產消費性電子產品用系統級單晶片及智財(IP)的英國企業ARM及Imagination Technologies、美商Qualcomm、韓國三星電子公司等半導體製造商原有的地位發生動搖的可能性大增。異質性架構的設計趨勢讓設計生產微處理器的半導體公司身分不再像以前一樣是單純供應一種微處理器的供應商,它們透過收購,跨界其他微處理器領域。



微處理器供應商跨界的比比皆是。例如Nvidia早就有了採用ARM架構來生產功能強大的號稱能執行CPU性能的GPU,繪圖運算處理器企圖涵蓋CPU性能的舉動,讓Nividia和英特爾之間多年來的互相競爭攻擊,早已不是新聞。



相反的例子則是從CPU跨界到GPU。嵌入式處理器IP授權公司ARM,透過收購Mali繪圖處理器,同時取得SoC用的繪圖加速器IP和軟體,成為一家能提供CPU和GPU架構的公司。以前如果說到AMD,毫無疑問是一家跟英特爾拼鬥的CPU公司,但如今已經沒辦法這樣講。2006年AMD併購了繪圖處理器公司ATI震驚業界,AMD大膽挑戰將繪圖核心整合入CPU的架構,讓吵了半天的英特爾及Nvidia得面對另一層壓力。



以圖型晶片PowerVR立足天下的Imagination Technologies,去年宣布收購CPU IP供應商MIPS Technology旗下的專利和工程師,和ARM之間形成對手關係。原本彼此井水不犯河水的微處理器界,現在成了微妙難解的敵友關係。



新軟體環境CUDA



一旦有製造商能同時整合兩種以上微處理器性能,立刻就變身為新的競爭對手。微處理器半導體製造商的版圖變化蠢蠢欲動。



而說到微處理器會進入混合式計算的契機,得要講到Nvidia這家公司。正因為Nvidia早就積極強化GPU性能,他們也同時想到得開發新的軟體環境來因應新的微處理器架構。


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