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重新复习中国芯-中科院代数处理器

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发表于 2020-10-08 12:23 超大游击队员 | 显示全部楼层 |阅读模式

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功耗比可媲美ASIC,思朗科技的MaPU有何神奇?
2018-05-10 08:30   |  来源:互联网
5G 到来的进程正在加速。
https://m.eefocus.com/mcu-dsp/409999/p2

目前,5G 正处于标准确定的关键阶段,今年 6 月,国际标准组织 3GPP 即将完成 5G 第一版本国际标准。同时政策利好也不间断,4 月 24 日,发改委、财政部发布通知,将降低 5G 公众移动通信系统频率占用费标准……


5G 技术不仅能支持包括汽车在内的各类机器人顺畅地互联互通,也将是智能手机、智能家居、人工智能、大数据及云计算等多个领域实现“质”的升级的基础技术。


面对这股迎面而来的 5G 浪潮,中国的芯片行业准备好了吗?虽然道阻且长,但以华为海思为代表的中国智造依然让人期待。目前在基带领域,华为海思是唯一可与高通相比的中国公司,这是华为 30 多年来各种要素积累的结果,也非一蹴而就。


而在创业公司层面,也有一家公司显得尤为特别:脱胎于中科院自动化研究所、原国家专用集成电路设计工程技术研究中心(1992 年组建)的思朗科技,由该中心原主任、原中科院自动化所所长王东琳博士带队,已经研制出高性能领域微处理器 MaPU, MaPU 首次实现了代数算法级全局优化且高度可编程,已于 2015 年流片成功。
MaPU 不仅完全可以实现国际巨头的可编程处理器的性能,而且功耗比可媲美 ASIC。基于 MaPU,思朗科技进一步研制出了三大领域处理器:面向 5G 通信领域的 UCP、面向多媒体领域的 UMP,以及面向超算领域的 HPP。同时,还配备了 AI 领域处理器:深度神经网络引擎 NNE。


近日,在中科院自动化所,投资界采访到了思朗科技创始人兼首席科学家王东琳。王东琳在国际上最早提出代数算法级“全局优化计算”架构,基于此架构设计的 MaPU 在计算能力和性能功耗比方面具有国际领先水平。


思朗科技创始人兼首席科学家王东琳


高性能领域微处理器 MaPU
王东琳介绍,MaPU 最大的特点是计算能力强,功耗低。


当前,市面常用的处理器有几类,一类是可编程的处理器,比如英特尔、TI 的处理器,因为可编程,适应性非常广。但是当执行一个数学算法的时候,它的运算器的利用率一般在 15%左右,高的能到 20%。TI 的处理器,运算器利用率最高也仅可以到 40-50%。就是说这些处理器空有那么高的频率,空有这么多资源,但它的执行效率不高。


还有一种是不用编程的 ASIC 方案,它用硬件把算法流程和对算法的控制都已经写好了。这种实际上就是算法的加速器,因此执行效率会非常高,几乎可以接近 100%。


很明显,可编程处理器和 ASIC 之间在功耗上有着巨大的差别。ASIC 的问题是,效率高,但是算法不可变,算法只要变化一点,这个芯片就不能用了。


而 MaPU 既可以做到接近 ASIC 的效率(计算资源利用率可以达到 90%以上),同时也高度可编程,兼具两者的优势。



以超算芯片为例,MaPU 的性能功耗比全球第一


在王东琳看来,当前主流可编程处理器的核心问题在于它是传统体系结构,指令层次低并试图在运行时刻通过乱序多发射等技术尽可能实现局部并行执行。这造成了芯片中计算资源利用率不高,数据 IO 量大,动态功耗大,整体性能功耗比不高,已经不适应当今社会对微处理器巨大计算能力以及极低功耗的双重渴求。如果能从应用算法整体来考量时间及空间等不同维度并行特性,并利用这些并行特性来进行整体性优化整理,其内核中的运算器的使用率将获得大幅提高。于是王东琳和他的团队经过精密的测算和试验,提出代数算法级全局优化的解决方案。

“一条指令,就可以实现一个代数算法,所以叫做代数指令。传统架构的指令集都是算术运算级的指令。”王东琳介绍说,MaPU 将其升级为代数级算法指令,“MaPU 通过代数指令软流水线来零延时动态重构(与算法相适应的)硬件架构,达到与 ASIC 基本相同的算法架构,实现整个算法的全局优化执行过程。”


简而言之,MaPU 既能支持应用算法级全局优化,又能通过高度可重构的计算架构与存储体系在软件层面实现的这点,可灵活适应领域(5G 通信、多媒体、超算或人工智能)内各种算法,可以说 MaPU 集合了 ASIC、FPGA、CPU 的优势,是几乎可以与 ASIC 的性能功耗比相媲美的“软 ASIC。”


“MaPU- 代数运算微处理器,在并行代数运算、并行存储体系指令系统和硬件架构方面产生重大原始性创新,将微处理器硬件支撑从标量 / 超标量运算提升至代数运算层次,数量级地提升计算密集型领域微处理器能效比。”王东琳如此总结。


那么,具体的性能以及功耗比指标如何,王东琳给出了一组直观的对比数据:


以极光 H1.0 超算芯片为例,芯片内部集成 32 个 HPP 处理核,双精度浮点处理能力将达到 4,659GFLOPS@64,经评估功耗仅为 40W 左右,性能功耗比达到 116GFLOPs@64/W,为全球第一。


因此,MaPU 应用量产之后,它独创的架构优势将有望使我国在微处理器架构上实现重大突破,在同等能耗比下释放巨大计算能力,引领中国电子行业的自主创新发展。


对此,中科院院长白春礼在今年 3 月曾在媒体表示:“在高科技产品研发方面,中科院即将发布一款具有完全自主知识产权的微处理器——MaPU 代数处理器,达到国际领先水平。相信 MaPU 系列处理器问世以后,将在世界计算机、通信等领域以及广大消费电子市场产品中大放异彩。”


“MaPU 的三个孩子”
在 MaPU 的基础上,思朗科技进一步研制出了三款性能强大的领域处理器:5G 通信领域处理器 UCP、多媒体领域处理器 UMP,以及超算领域处理器 HPP。


UCP:全球首次彻底实现软件定义无线电。


UCP 是 MaPU 针对移动通信增强的通用通信处理器是 5G 宏基站基站处理器的芯片内核,UCP 内核每秒可以完成 5.8G 定点复数 FFT,每秒可以完成 55GBPS 的 LDPC 编码以及 2.5GBPS 译码。根据初步测算,一颗含有二十个 UCP 内核的基带处理器就可以满足 64 天线 5G 宏基站全部基带处理需求。


“如果使用 FPGS 搭建 5G 系统,则需要多片互联才能实现系统解决方案,而基于 FPGA 的电路系统主频一般<400-600MHz,片间互联总线带宽受限,运算能力受限,这将成为实现 5G 系统的瓶颈。”王东琳说。


目前 UCP 内核是国际领先的在可接受代价下实现全软件定义 5G 无线传输基带处理系统的处理器内核,王东琳将 UCP 定义为“移动通信领域彻底实现基带处理的软件定义无线电。”


除了基站设备制造商以外,UCP 内核还可以提供给 5G 终端制造商。由于 5G 标准的原因,所有终端都要重新嵌入适应 5G 算法的基带内核(原有的基带内核或者 DSP 内核无法应对 5G 下行接收和上行发送时的大运算量),这也是 UCP 内核的机会。多合一无线通信设备、各领域宽带自组网终端也都是 UCP 通过全软件定义无线电技术施展能力的空间。


UMP:依靠它智能手机、智能电视都可在线升级视听体验,并可为高清摄影、摄像等应用提供超级引擎。


UMP 是 MaPU 的第二个“孩子”,面向智能手机、智能电视的多媒体微处理器内核。


UMP 在 MaPU 基本架构基础上发明了更高效的并行处理架构,使得各类视频处理运算的性能功耗比与 ASIC 相媲美,某些方面甚至胜出,同时还保持了高度可编程特性。


“这种特点可以使家用电视随着电视厂家视音频处理算法演进在线改善视音频体验效果,这是 ASIC 电视芯片无法比拟的。”王东琳表示,“同时也可以通过算法和软件改进快速推出新产品。”


4 个 UMP 内核+1 个 ARM 内核构成的超高清电视引擎芯片(功耗不超过 8 瓦)可以满足 4K 超高清电视的所有视音频处理以及基于安卓系统电视管理的全部需求,视听效果可以媲美索尼与三星最高端电视。14 个 UMP 内核+1 个 ARM 内核构成的超级电视引擎芯片可以满足 8K 超高清电视所有处理与计算需求。


加上思朗研发的 AI 领域深度神经网络引擎 NNE 内核后,不论是智能电视还是智能手机,都可以在高清视频、机器视觉、人机交互方面实现性能大跃升,让国产消费电子产品在较低成本下大幅提高用户使用体验。第一款超级电视引擎芯片将于 2018 年底完成流片,并可以开始面向智能电视制造商进行应用推广。


HPP 内核超算处理器相较于 Intel 最新型处理器性能功耗比提高近一个数量级。


目前,MaPU 的第三个“孩子”HPP 内核已经是一项比较成熟的产品。


“MaPU 通过架构创新获得的核心能力还是高密集度计算。”因此,王东琳一直希望通过 MaPU 针对通用计算领域增强型内核 HPP(高性能处理)构成超算型微处理器,满足高端服务器领域的需求。


从而开发了极光 H1.0——超级计算类 MaPU 微处理器(预计年底完成流片及封测),经设计评估极光 H1.0 的性能功耗比远超国际上其它超算类微处理器,可以作为超算系统及超级服务器的核心处理器。


王东琳给出了一组数据:


基于 HPP 内核的超算处理器极光 H1.0 与 Intel 最新型 Xeon Phi 性能相当,但可 16/32/64/128 位灵活重构,性能功耗比提高近一个数量级:在提供同等 64 位浮点运算能力时极光 H1.0(2x16 个 HPP 内核)功耗是 40W,Intel Xeon Phi 处理器是 300W。


NNE:顶级深度神经网处理
思朗的另一款产品:加速神经网络引擎 NNE 继承并发展了 MaPU 的“同心圆存储体系优化模型”,并针对深度神经网络进行了优化,优点是针对主流神经网络,整网吞吐率高,访存需求及功耗低,与英伟达深度神经网内核性能相当但效率更高。思朗的 NNE 在存储体系和配置深度神经网络时吸收 MaPU 全局优化思想,性能功耗比上优势明显。


“NNE 可以支持深度学习训练,特别支持智能推理,在视频图像识别方面做了专门优化,在目标检测、识别、视频图像结构化方面具有较突出的优势。”。王东琳介绍。


一个可期待的应用场景就是智能驾驶,在这个场景里,UMP 可以高速处理多路摄像头图像并提取待识别目标;NNE 负责理解判断处理路况、车况并提供决策及驾驶控制所需要的关键信息;而 UCP 负责提供极短时延的车联网通信能力。


甘坐冷板凳,坚持研发了近 10 年的科研团队
思朗及其前身团队,从 2009 年就开始部署新指令集体系结构的研究,到研发出完全自主创新的微处理器架构 MaPU 已经经历了 9 年艰苦岁月。研发团队系原国家专用集成电路设计工程技术研究中心的 70 多位核心科研人员。


2017 年二季度开始,团队开始公司化运作。


王东琳是个有技术信仰的人,团队伙伴也是这样。集成电路领域向来人才不足,人员短缺。因为做芯片等硬件太苦,收益又不高,不少优秀学生毕业后更愿意选择金融和互联网业。做芯片就需要有工匠精神,需要顶尖的技术人才愿意沉下心做研发,并能长期承受住研发成功与否的压力。思朗科技的研发团队做到了。


基于 MaPU 的几款增强领域处理器在各自领域各有优势,实际上也可以组合使用,从而落地到各种不同的实际场景中:5G 通信、智能手机、智能家居、超算、智能驾驶、智慧城市、机器人和无人机等等。


“摩尔定律不可能永远适用,芯片性能升级遇到了世界性瓶颈,这刚好是我们追赶的最佳机遇。”王东琳说,“芯片是一个需要耐心的行业,我们已经做了 9 年,基础已经打好,接下来的重点是到实际应用中去调整、去优化。”
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发表于 2020-10-08 14:13 超大游击队员 | 显示全部楼层
新概念多尝试总是好事 上百家创新创业公司里面 总有那么一两家会成长为伟大的公司 即使一地鸡毛 总体上也是值得的
有些人总喜欢盯着地上 说一地鸡毛一地鸡毛 这样的人 眼光是向下的 不值得与之论道
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发表于 2020-10-08 16:35 超大游击队员 | 显示全部楼层
如果确实性价比好 那么大规模商用也是可以预期的
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发表于 2020-10-08 17:59 超大游击队员 | 显示全部楼层

Re.重新复习中国芯-中科院代数处理器

现在杳无音信
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:34 超大游击队员 | 显示全部楼层
育乐佩 发表于 2020-10-08 17:59
现在杳无音信

已经开始商业化运作了,看不到吗???成立了公司
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:35 超大游击队员 | 显示全部楼层
benemorphy 发表于 2020-10-08 16:35
如果确实性价比好 那么大规模商用也是可以预期的

关键是软件定义,可以替代FPGA
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:36 超大游击队员 | 显示全部楼层
中科院一共成立了三个软件定义芯片系列的公司,简直豪华。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:37 超大游击队员 | 显示全部楼层
http://www.stdaily.com/cxzg80/cyzx/2018-10/24/content_723796.shtml   首轮融资即估值过亿,中科驭数用全新专用计算架构让芯片也能“私人订制” 2018-10-24 14:52:06 来源: 北国网 作者: 近日,来自中科院计算所的创业团队、领域专用计算架构研发的开拓者——中科驭数宣布,其已于今年8月以超过一个亿的估值,正式完成了千万级别的天使轮融资,由中科创星领投,久友资本跟投。本轮融资将主要用加速于产品研发、扩大团队规模等。   中科驭数CEO鄢贵海  自因特尔创始人戈登摩尔于1965年提出“摩尔定律”以来,“芯片的运算性能大体上按照每18个月翻一番的速率在增长”已持续了半个世纪,但随着工艺不断细化到逼近一定的物理极限,单个处理器芯核的能效比提升面临着极大的困难。数据显示,近三年来,芯片晶体管密度的年化增长率仅为3.5%。  尽管半导体芯片“摩尔定律”已经接近尾声,但“数据摩尔定律”似乎才刚刚开始。据美国发布《2016-2045年新兴科技趋势》预测,全球数据量自2015年开始每两年翻一番。以人工智能、区块链、边缘计算技术等为代表的热门领域,其算力需求的不断增强随着应用领域的不断创新和数据的指数级增长,且硬件算力的提升已成为促进其发展最重要的因素之一。同时, VPU(视频处理器)、MPU(运动增强处理器)、APU(音频处理器)等大多与多媒体的编码解码相关的协处理器,面对不同行业的数据处理特点,越发暴露出力不从心和匹配不够。显然,摩尔定律放缓的“后摩尔时代”,依靠传统的通用计算已很难有效为继,而专用计算架构则将发挥出巨大的作用。  据中科驭数创始人兼CEO鄢贵海介绍,目前,面向专用计算的体系结构研究仍然处于“百花齐放”的时代,从探讨FPGA、ASIC等具体底层实现到ISA指令集扩展等软硬件架构等均有涉及。专用加速系统的设计方法也还远没有形成统一的定式。可以看到,近几年来几乎所有的互联网巨头们都在补充自己的标准服务器——CPU,以通用处理器结合特定应用加速的协处理器来共同处理海量数据。例如Microsoft利用FPGA来加速其旗下的Bing搜索引擎,Google研发的TPU来加速神经网络推理,阿里巴巴公司也有FPGA硬件的团队来针对具体的计算负载来做加速等等。然而面对应用的多样性和数据的复杂性,“高性能”和“通用性”却始终“不可兼得”。  为了高效解决特定领域的海量数据处理问题,中科驭数从底层核心技术出发,以专用芯片架构为核心,创新性地采用软件定义加速器的技术路线,实现软硬件协同的高效的解决方案。主要业务为各类计算密集性的应用研发专用计算架构,包括芯片、支撑软件、SDK等。其原创技术KPUTM(即核处理器,已提交备案),是专为加速特定领域核心功能计算而设计的一种协处理器。 KPUTM以功能核作为基本单元,直接对应用中的计算密集性应用进行抽象和高层综合,实现以应用为中心的架构“定制” 。一颗KPUTM根据需求可以集成数十至数百个功能核。   核处理器KPUTM  在运行机制上,KPUTM采用“数据驱动并行计算”的架构,运行过程中通过数据流来激活不同的功能核进行相应计算。从而可以实现“功能核”到运算需求的“一对一”服务,保证效率。且不同于FPGA在电路层的改造的性能牺牲,KPUTM的核心技术在功能核层,功能核来自于对于计算模式的抽象,并将其IP化。通过高层次综合,既实现了领域内硬件的统一,降低了规模限制的硬件成本和设计周期,又能通过软件编程实现不同功能的计算;特定需求只需要增删功能核的种类和数量即可。在整体计算效率提升百倍的前提下,仍然具有非常高的可扩展性和灵活性。鄢贵海表示,KPUTM的技术路线的设计初衷,即是突破传统“性能”与“通用性”不可兼得的局限。  日前,中科驭数已经完成了近20项专利申请,并且还在快速的增长。现阶段主要布局计算金融、人工智能、区块链三大领域,以性能、简操作、易落地的特点,用软件定义专用计算架构,为其实现高效加速。产品分别为KPUTM的三个系列,即 CONFLUXTM(功夫TM)、FLEXFLOWTM(福来TM)、TRUSTYTM(信芯TM),建立了金融科技(FinTech)垂直行业基础层赋能架构“FinArch”。  据悉,其产品将从今年11月陆续发布。其中国际首例金融时间序列分析专用芯片“功夫1800(CONFLUX 1800)”,性能比通用GPU高两个数量级,功耗小于10瓦;国际首套实时风控系统 “锐警-A1 (RiskCop-A1)”,全面提升交易市场的风控级别,推进“事后风控”向“事中风控”演进。数据表明,相对于CPU的服务器,中科驭数基于KPUTM的系统性能可以轻易提升2-3个数量级,同时功耗只占原系统的30%。如果将数十甚至数百台的服务器集群都用KPUTM加速器来增强,将是性能的极大提升和运行成本的显著降低。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:43 超大游击队员 | 显示全部楼层
http://www.stdaily.com/zhuanti01/5G/2018-04/24/content_663138.shtml 这是第三个公司,第二个链接和文字被吞了l
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:44 超大游击队员 | 显示全部楼层
“内核是芯片的核心,UCP是针对移动通信领域需求的增强型内核,在同等能耗下可释放出比传统架构大得多的计算能力,可满足新时代对极大计算能力和极低功耗的双重渴求,引领我国在高密集度计算与数据处理领域实现弯道超车。”中国科学院特聘研究员、自动化研究所原所长王东琳表示。  5G时代,万物互联的需求对计算能力提出了新的挑战。王东琳说,无线通信领域对信号处理速度和低功耗要求极高,以往很多高端设备大都采用ASIC(依照特定应用算法设计架构的硬加速电路)和高性能FPGA方案来应对,但这使得设备相对固化,无法适应通信领域信号编码体制、算法不断演进的需求。是否存在一种处理器(芯片的一种)既能保持高度可编程特点又能在性能功耗比上接近ASIC,即真正实现“软件定义无线电”?这一直是无线电业界的一个梦想。  如今,随着UCP内核的研发成功,这一梦想又向前迈进了一步。根据王东琳提供的数据,UCP内核突破了英特尔等传统芯片架构的桎梏,通过架构创新拥有了高密集度计算能力:单核就可以实现每秒2.5GBPS的LDPC(5G标准采用的数据信道编码技术)译码和50GBPS的LDPC编码能力,每秒可以完成4G点16位定点复数FFT运算。  这是什么概念?王东琳解释说:“UCP是目前国际上最强大的5G通信数字基带处理内核,可以用作5G宏基站芯片和手机芯片的核心。同时也是国际领先的、在可接受代价下实现全软件定义5G数字基带处理的芯片内核,这在标准框架下算法细节不断演进的5G时代具有极强的生命力和应用前景。”。  他介绍,除了UCP内核外,我们还研制了多款高性能内核,不仅可以满足移动通信领域应用需求,还可以在超级计算、高性能服务器等国家战略领域以及智慧城市与社会安全、消费类电子如超高清智能电视、超灵敏超高速照相与摄像、智能家居等领域起到服务产业创新的作用。(经济日报-中国经济网记者 沈慧)
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:45 超大游击队员 | 显示全部楼层
为了高效解决特定领域的海量数据处理问题,中科驭数从底层核心技术出发,以专用芯片架构为核心,创新性地采用软件定义加速器的技术路线,实现软硬件协同的高效的解决方案。主要业务为各类计算密集性的应用研发专用计算架构,包括芯片、支撑软件、SDK等。其原创技术KPUTM(即核处理器,已提交备案),是专为加速特定领域核心功能计算而设计的一种协处理器。 KPUTM以功能核作为基本单元,直接对应用中的计算密集性应用进行抽象和高层综合,实现以应用为中心的架构“定制” 。一颗KPUTM根据需求可以集成数十至数百个功能核。   核处理器KPUTM  在运行机制上,KPUTM采用“数据驱动并行计算”的架构,运行过程中通过数据流来激活不同的功能核进行相应计算。从而可以实现“功能核”到运算需求的“一对一”服务,保证效率。且不同于FPGA在电路层的改造的性能牺牲,KPUTM的核心技术在功能核层,功能核来自于对于计算模式的抽象,并将其IP化。通过高层次综合,既实现了领域内硬件的统一,降低了规模限制的硬件成本和设计周期,又能通过软件编程实现不同功能的计算;特定需求只需要增删功能核的种类和数量即可。在整体计算效率提升百倍的前提下,仍然具有非常高的可扩展性和灵活性。鄢贵海表示,KPUTM的技术路线的设计初衷,即是突破传统“性能”与“通用性”不可兼得的局限。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:46 超大游击队员 | 显示全部楼层
软件定义芯片甚至可以看做下一代芯片技术。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:48 超大游击队员 | 显示全部楼层
就是同时具备ASIC和FPGA的优点的一种芯片。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:52 超大游击队员 | 显示全部楼层
软件定义可以实现原来不可能实现的技术,比如跨平台通信,这种在军事上已经开始应用了。而华为今年发布会那个可以让wifi和蓝牙直接互相通信的技术就是软件定义
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:54 超大游击队员 | 显示全部楼层
上面这三个公司都是中科院人下海成立的公司。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 18:57 超大游击队员 | 显示全部楼层
这个代数处理器,按中科院的官网说法是世界领先的。
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 楼主| 发表于 2020-10-08 19:14 超大游击队员 | 显示全部楼层
看院士怎么说  http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/2020-06/27/content_966097.shtml  又一个风口来了?硬件可软件定义,市场规模千亿级 2020-06-27 18:36:14 来源: 科技日报 作者: 乔地 刘强 科技日报记者 乔地  当前,我国新基建如火如荼,数据中心、云计算、高性能计算、无线基站等信息基础设施建设,都要求实时高效地完成多种异构协议之间的融合互连。但在交换与互连方向上是一大技术难点。  国家数字交换系统工程技术研究中心(NDSC)邬江兴院士团队,历经十余年刻苦攻关,原创提出的解决硬件可软件定义的软件定义互连技术,成为信息设备“结构适应应用”“结构决定效能、功能、安全”的核心支撑技术。  专家预计,该技术将在互联网产业链、价值链乃至与网络深度融合的实体经济上下游中,产生巨大带动作用,其市场规模可达千亿元数量级,未来将有30年的产业荣景。  软件定义互连技术运用是大势所趋——行业应用需求前景广阔  邬江兴院士6月26日向科技日报记者介绍,软件定义互连作为交换互连的高级形态,不仅可以实现相同协议数据的交换,也可以实现不同协议数据的交互。比如,可以使通信、人工智能、大数据等信息实现无缝对接、顺畅交互,真正意义上实现了信息系统的谱系化、精简化、可扩展和易维护,成为新一代信息系统的“核心”技术需求。  邬江兴说,从历史发展趋势看,软件定义互连技术越来越成为推动新一轮技术革命的核心驱动力。它在原理上具有普适性,在技术上具有泛在性,在应用上具有自适应性,具有天然的结构增益、普适的应用领域和非对称的战略意义。  他说,软件定义互连技术作为信息网络体系的核心技术,被业界誉为软件定义时代的“柔性骨骼”,是交换与互连技术及产业的未来演进形态,能从架构技术上保证信息系统的高效能与灵活性,具有基础性、通用性、颠覆性和非对称性的特点。在产业领域影响纵深长、涉及面广,将促进软硬件开发、网络基础设施建设等信息产业的升级换代。  早在2017年11月25日,国内顶尖高等院校、科研院所、企业和金融机构等单位,就自愿发起联合成立了我国首个软件定义互连技术与产业联盟,旨在通过前瞻性引领性技术创新,带动信息产业整体升级,服务国家现代化创新体系和经济体系建设。  邬江兴院士称,该技术是我国信息系统技术体系研发实现从“跟踪仿制”到“创新超越”的抓手级技术。成立集产学研于一体的联盟机构,将在世界进入智慧时代的进程中,推动我国提出信息领域“中国方案”、贡献“中国智慧”,形成未来技术先发优势。  解决硬件可软件定义的难题——思维转换启迪创新路径  邬江兴说,万物规律相连互通,看似不搭界的思维范畴,合理转换后就是一把开启科学死锁的钥匙。  从社会工程学看,如果说城市是生命体,那么一个城市的交通网络就像人身体里的血管,它不是单独的一个系统构成,而是由多个复杂系统彼此配合、协调,共同完成良性的运转。  从生物仿生学看,人类的大脑由850亿个神经元和15万亿个连接组成,我们感知外部的不同事物,就会触发相应的神经元。人脑智能的本质就是神经元之间的可塑连接,而发达、灵活、高效、多维的可塑连接直接决定了人脑智能的水平。  从基于复杂性科学的复杂系统看,作为一个复杂系统,要支持结构的演化,核心在于必须有一个支持跨层次、多样化和动态可变的高级互连网络,未来的信息系统更加看重人机交互的智能化和控制操作的自动化,未来的网络必然是一个复杂性系统,其需要的互连技术必然是连接发达、动态触发、随需组网、安全低耗的灵活多变互连网络。  基于以上启迪,经过艰苦攻关积淀,国家数字交换系统工程技术研究中心(NDSC)邬江兴院士团队原创提出解决硬件可软件定义的软件定义互连技术,成为信息设备“结构适应应用”“结构决定效能、功能、安全”的核心支撑技术,并于2013年在世界首台拟态计算机中得到工程验证,是拟态计算机整体效能提升13.6-315倍的重要结构支撑,拟态计算机入选2013年度“中国十大科技进展”。  有别于我们熟知的软件定义网络、软件定义存储等技术,软件定义互连技术将“重心下移”,更加关注网络结构中的基础物理硬件,更加关注网络体系架构方面的核心技术。  有专家称,软件定义互连技术可有效破解当前刚性互连体系结构中存在的效率低下、性能受损、实时性下降等突出问题,实现硬件的可软件定义。  互连技术成为国际竞争新焦点——全球强国纷纷抢滩部署  信息领域正在开启绿色、智能、泛在的崭新时代,互连技术已成为信息领域竞争的制高点。能否在互连技术和战略中谋得先机,直接决定了一个国家在未来的技术竞争中能否取胜。  从世界局势来看,世界各国都在抢先布局互连技术,美国等国家政府部门均发布了互连技术相关战略或规划,彰显国家层面对互连技术的高度重视,国际巨头企业也都纷纷在互连方向进行战略布局。  据公开资料显示,谷歌公司通过开源安卓平台提出了“连接世界战略”;脸谱将“网络连接、人工智能和虚拟现实列为公司的未来战略方向”;腾讯直接将公司的发展战略聚焦到“做世界的连接器”;而全球最大的网络设备公司华为更是提出了“共建美好的全联接世界”战略。  英特尔为了持续巩固和奠定其全球CPU领域的霸主地位,2015年,斥资167亿美元收购Altera(全球第二大FPGA供应商),就是为了在CPU的冯诺依曼体系架构方面引入可重构、可编程特性,打造具有灵活、高效的冯诺依曼结构的新型体系架构,2016年,又以4.08亿美元收购在电路互连方面具有颠覆创新的深度学习初创公司Nervana,未雨绸缪,以期巩固体系架构创新研究方面的先发优势;2016年,美国国防部高级研究计划局(DARPA)在多个方向部署自适应和可重构体系架构的专题研究,并高调宣布在其“电子复兴计划”中启动软件定义硬件研究方向,以持续保持美国在下一代信息系统创新体系架构竞争中的领先地位。  可以预见,各类互连技术将在地面、空中、水面、水下、太空、网络空间以及人的认知空间获得越来越多的应用,深刻改变着信息领域智能互连的技术比重。  软件定义互连技术提出者、中国工程院院士邬江兴表示,“连接的灵活性直接决定了信息系统的智能化程度,CPU、DSP等处理部件性能指标的提升,只能为系统的处理能力和智能化水平带来线性的增益;而交换互连的敏捷性与吞吐量,可为信息系统的处理能力和智能化水平带来非线性提升,因而意义更加重大。”
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发表于 2020-10-09 01:23 | 显示全部楼层
  这个MaPU大概两年前论坛有帖子了,后来网络又爆料其实还是DSP,之后基本没消息了
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发表于 2020-10-09 09:24 超大游击队员 | 显示全部楼层
如果解决不了替代美国芯片的问题,这种“突破”实在是意义有限
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发表于 2020-10-09 12:59 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

flight771 发表于 2020-10-09 01:23
这个MaPU大概两年前论坛有帖子了,后来网络又爆料其实还是DSP,之后基本没消息了

不是DSP ,以前我写过很长的贴子讲这个,后来超大关门,贴子也没了,这个类似clearspeed 数学协处理器 ,实际上fpga做代数加速比这个更合算
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发表于 2020-10-11 08:29 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

hillsboro1 发表于 2020-10-09 12:59
不是DSP ,以前我写过很长的贴子讲这个,后来超大关门,贴子也没了,这个类似clearspeed 数学协处理器 , ...

  这个帖子其他地方还有发过吗?
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 楼主| 发表于 2020-10-11 22:06 超大游击队员 | 显示全部楼层
flight771 发表于 2020-10-09 01:23
这个MaPU大概两年前论坛有帖子了,后来网络又爆料其实还是DSP,之后基本没消息了

本来就是DSP的一种创新啊,只是部分硬件的东西变成了算法软件定义(架构不同),你说没消息了就很搞笑上面已经告诉你了,已经开公司商用了提供解决方案。
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 楼主| 发表于 2020-10-11 22:10 超大游击队员 | 显示全部楼层
flight771 发表于 2020-10-09 01:23
这个MaPU大概两年前论坛有帖子了,后来网络又爆料其实还是DSP,之后基本没消息了

你可以去思朗科技的官网看看
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发表于 2020-10-11 22:21 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

军事与科技粉 发表于 2020-10-11 22:06
本来就是DSP的一种创新啊,只是部分硬件的东西变成了算法软件定义(架构不同),你说没消息了就很搞笑上 ...

那为何起个新名?怕人家以为是DSP?
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发表于 2020-10-12 12:43 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

军事与科技粉 发表于 2020-10-11 22:10
你可以去思朗科技的官网看看

难道你没发现这官网2017年之后就没更新?
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发表于 2020-10-12 12:46 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

flight771 发表于 2020-10-11 08:29
这个帖子其他地方还有发过吗?

没有,你可以看看clearspeed ,实际上现在clearspeed 也完蛋了,因为有了HDL CODER DSP BUILDER 这样的工具,尤其XILINX的SYSTEM GENERATOR   结合matlab ,秒杀一切数学处理的asic
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发表于 2020-10-17 20:22 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

hillsboro1 发表于 2020-10-12 12:46
没有,你可以看看clearspeed ,实际上现在clearspeed 也完蛋了,因为有了HDL CODER DSP BUILDER 这样的工 ...

  FPGA和数学ASIC都是硬连线的吧,为何前者能依靠工具干掉后者?看过文章,FPGA比较适合大规模的并行运算,但自身的原因频率没办法提得很高
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发表于 2020-10-17 22:15 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

flight771 发表于 2020-10-17 20:22
FPGA和数学ASIC都是硬连线的吧,为何前者能依靠工具干掉后者?看过文章,FPGA比较适合大规模的并行运算 ...

数学asic 用量太少了,做成asic 根本卖不了几片 ,成本贵死了,clearspeed 幻想的HPC desktop时代根本就是伪需求,所以他就没做起来
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发表于 2020-10-17 22:29 | 显示全部楼层

RE: 重新复习中国芯-中科院代数处理器

flight771 发表于 2020-10-17 20:22
FPGA和数学ASIC都是硬连线的吧,为何前者能依靠工具干掉后者?看过文章,FPGA比较适合大规模的并行运算 ...

2009年高性能计算领域有很多动作:向GPU计算的飞跃、云计算向高性能计算领域的扩展以及继续推崇多核技术,等等。但是纵观2009年最重要的新闻都是关于高性能计算厂商不景气所带来的影响。整个高性能计算行业的薪酬大幅度缩水,企业重组变得和产品发布一样稀松平常。  

但是这场衰退最明显且持续的结果就是厂商整合的发生。在2009年,高性能计算领域有11家厂商要么被收购,要么破产。其中不少厂商(包括Sun和SGI)已陷入岌岌可危的境地,并且被不断恶化的经济形势逼到了边缘。还有一些前景光明的初创厂商只是在创建用户群之前缺乏足够的现金和风投支持。本文中我们也会谈到所有这些厂商。

从金钱的角度来看,2009年与高性能计算相关的最大一笔交易是Oracle收购Sun。但是这一价值74亿美元的“联姻”最终却变成了一次“漫长的约会”。欧盟反垄断监管部门担心,甲骨文收购Sun将对后者的开源数据库业务MySQL造成不利影响。假设这个问题解决的话,那么对于高性能计算用户来说,合并之后Oracle是否会支持Sun的高性能计算产品仍然是个未知数——尽管Larry Ellison已经承诺会保留Sun的产品系列。

自从2006年破产重组之后,SGI一直没有能够实现盈利,并且在2009年4月再次陷入要递交“破产法第十一章”保护申请的境地。去年5月,Rackable Systems宣布以4250万美元收购SGI,为了拯救这家公司,Rackable管理层决定保留SGI的名称和产品集(至少暂时是这样的)。但是在去年8月,重生之后的SGI放弃了虚拟化部门和相关的VUE软件产品集。最近,在波特兰召开的超级计算机大会上,SGI公布了令人期待已久的Ultraviolet共享内存平台。究竟这些举动是否能够帮助SGI实现盈利将在2010年见分晓。

在去年6月,FPGA处理器加速产品制造商DRC Computer被自己的用户——数据安全公司Security First——所收购。与很多IT厂商一样,DRC在2009年并没有找到额外的风投资金来持续业务运营,因此最终不得不接受“联姻”。Security First吸纳了DRC大约20多名员工,以及DRC首席执行官兼共同创始人Larry Laurich。被收购之后DRC将作为一个独立子公司运作,Laurich担任总裁一职。

去年8月是Intel收购行动的一个小高潮,相继将软件厂商Cilk Arts和RapidMind收入囊中。这两家公司都提供了用于多核处理器的并行变成工具集,这项技术也是Intel开发工作的一个兴趣点,原因显而易见。目前,Intel仍然继续提供SDK for Cilk++和RapidMind Multi-core Development Platform,但是从长期来看,芯片制造商Intel的主要兴趣还是在将这项技术集成到自己的并行变成工具集上。尤其是RapidMind技术,将被集成到Intel数据并行的高级语言Ct中。

与此同时,微软在去年9月收购了Interactive Supercomputing (ISC)。通过这次收购,微软获得了Star-P编程环境,这种环境允许MATLAB和Python编程员在标准高性能计算集群中互动地运行他们的代码。与Intel一样,微软也将继续向这款软件的现有用户提供支持,但是最终目的是将这项技术集成到微软的Windows产品中。


以上这些都是2009年中以皆大欢喜收场的高性能计算业务整合,至少其中一些技术和员工找到了自己的归宿。而其他一些厂商就不那么幸运了。

去年5月,Linux集群制造商SiCortex由于没有从第二轮风投中振作起来而宣布停止运营。SiCortex基于MIPS的架构和超低功耗集群设计吸引来不少早期采用者。SiCortex曾经在2009年第一季度报告了突破纪录的收入结果,但是这并不足以让他们维持业务平稳运营。后来Cray从SiCortex那里收购了PathScale编译器技术资产(和工程师),并将其设立为一家独立公司。

在SiCortex宣布停止运营的同一周,Woven Systems也关门大吉了。该公司主要面向企业级数据中心和高性能应用提供高性能、适应性路由的10Gb以太网交换机。在去年8月,网络安全厂商Fortinet收购了一部分Woven的资产和知识产权。该公司表示,他们将继续出售特定的一部分Woven产品,但是长期计划是将Woven交换机技术集成到他们的FortiGate-5000系列机架安全解决方案中。

一场经济危机打破了平静的湖面。英国厂商ClearSpeed和Quadrics都遭受了经济衰退的冲击。

ClearSpeed虽然没有正式宣布破产,但是已经退出了伦敦证券交易所,并且解雇了大多数员工。虽然该公司的网站还在,但是现在只能通过增值净销售购买到他们的产品了。ClearSpeed的CSX700处理器提供了也许是行业内最好的每瓦FP性能,但是随着像GPGPU和Cell处理器这样的通用高性能计算加速器解决方案最近今年流行起来,CSX700处理器的定制化特性却让它成为了一款利基产品。

去年6月,Quadrics悄无声息地停止了运营。作为专有高性能互连技术QSNet的制造商,Quadrics一直抵抗着InfiniBand和10Gb以太网侵蚀他们的市场。目前Quadrics现有产品集支持和相关知识产权已经被Vega UK收购。

最近我们注意到了服务器制造商Verari Systems,这家厂商刚刚公布进行业务重组。大多数员工已经被遣散,留下来的管理层则忙于寻找投资者或者潜在买家来挽救残局。SGI已经宣布将向现有Verari用户提供支持服务。

最残酷的厮杀也许已经结束。IDC和InterSect360 Research都预测说,随着预算解冻和商业订单增加,2010年全球高性能计算开支将有小幅反弹。风投解冻、利率降低以及节约成本盈余都将对整个行业的复苏起到帮助作用,这就是一线希望。

云计算   GPU   HPC
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