“摩尔定律”真的不行了么?

2017-10-09 09:21:00 作者:zhanggl 分类 : 比特网

  近日,“摩尔定律”这条已经有五十年历史的著名定律再次被推上了风口浪尖。

  在刚刚结束的NVIDIA GTC CHINA 2017大会上,一向作风凌厉的黄仁勋直接怼起了摩尔定律:“摩尔定律已经终结,设计人员无法再创造出可以实现更高指令集并行级并行性的CPU ,晶体管数每年增长50%,但CPU的性能每年只增长10%。”

  黄仁勋说,现在晶体管无法变得越来越小,CPU的设计者也无法再通过增加晶体管的数量来增加计算能力,也就无法再进一步推动CPU性能提升了。

  那么,摩尔定律真的不行了么?

  英特尔:摩尔定律依然有效

  在黄仁勋开怼摩尔定律之前,网络上关于“摩尔定律已经失效”的观点已经不绝于耳。对此,英特尔用“老虎不发威,当我是病猫”来回应。

  在9月19日召开的英特尔精尖制造日上,英特尔正式发布了10nm制程。同时,英特尔公司执行副总裁,制造、运营与销售集团总裁Stacy Smith对于“摩尔定律是否会失效”的问题回答得很直接:“答案是肯定不会!”

  曾经担任英特尔十年CFO职位的Stacy Smith从经济学角度对摩尔定律进行了解读:“摩尔定律实际也是一个非常强大的经济学定律:按照特定节奏推动半导体制造能力的进步,我们就可以降低任何依赖于计算的商业模式的成本。”

  从22nm、14nm到10nm,英特尔CPU晶体管在不断缩小,尽管每平方毫米晶体管的成本在提升,但每个晶体管的价格实际是在下降的,特别是最后两个节点,14nm和10nm每个晶体管的成本下降幅度是高于历史趋势的。

  “它证明什么?也就是摩尔定律仍然有效”,Stacy Smith说。

  Stacy Smith并不否认英特尔推出新制程的时间周期在延长,但他强调,其实英特尔每一步迈出的步伐相比过去也在加大,英特尔所凭借的一个重要的技术就是超微缩技术。

  英特尔超微缩技术能够进一步缩小晶片的面积,获得更高的晶体管密度。例如,从45nm到32nm,英特尔处理器晶片面积缩减了38%(也就是新一代晶片面积是上一代的62%),从22nm到14nm缩减了54%(是上一代晶片面积的46%),而从14nm到10nm,晶片面积缩小了57%(是上一代晶片面积的43%)。

  英特尔高级院士、制程架构与集成总监Mark Bohr则指出,英特尔14 nm和10 nm上采用的超微缩技术远远优于传统的微缩技术,这让新工艺的芯片获得了更高的逻辑晶体管密度。

  例如,从32nm到22nm,晶体管密度提升了2.1倍;从22nm到14nm提升了2.5倍,而从14nm到10nm提升了2.7倍——尽管英特尔芯片制程工艺发布的时间跨度在变大,但晶体管密度仍旧在保持每两年提高约一倍。

  “英特尔每一年都在进步,尽管从22nm、14nm、10nm制程技术可能中间的时间更长,但是14nm和10nm的晶体管密度都超过了以往的制程技术,每一代我们迈出的步伐都在加大,这样可以保证摩尔定律为我们指出的历史趋势”,Stacy Smith说。

  从这个角度来看,摩尔定律确实还在发挥着作用。

  据Mark Bohr介绍,从90nm的应变硅技术、45nm的High-K金属栅技术、32nm的自校准通道技术、22nm的FinFET晶体管技术,再到14nm和10nm的超微缩技术,英特尔在重要的制程创新方面领先整个行业至少三年。

  在英特尔精尖制造日,英特尔不仅发布了10nm制程,还介绍了英特尔22FFL功耗和性能的最新细节,揭晓了10纳米FPGA产品计划,并发布了业内首款面向数据中心的64层TLC 3D NAND固态盘。Mark Bohr透露,英特尔对接下来的5nm、3nm制程也开始了前沿研究。

  所以,对于摩尔定律这个已经五十年的“古老”定律,英特尔有信心让它继续保持活力。

  NVIDIA:GPU很强,但不会取代CPU

  再来看NVIDIA方面。

  9月26日,当身着黑色皮衣的黄仁勋登上讲台,欢呼声四起,拥簇者集,这位NVIDIA创始人有着极高的人气。

  当然,开怼摩尔定律并不是黄仁勋的主要目的,他希望传达的是,GPU正在崛起,深度学习、大数据和GPU计算的结合引爆了AI革命。

  “深度学习已经彻底的改变了整个世界。它并不是一种以指令为基础、而是以数据为基础的计算模型。深度神经网络有着数以亿计的神经连接,可以从数据那里学习,来完成一些非常棒的任务,如果再加上大数据,就能够使得我们做出一些新的突破,但是这就需要非常强大的计算能力”,黄仁勋表示,GPU能够弥补CPU的不足,可以加速处理高强度计算负载,这正是GPU崛起的原因。

  黄仁勋在现场举了一些例子:NVIDIA Tesla V100 GPU结合全新发布的TensorRT 3 AI推理软件,在图像分类方面比最快的CPU还要快40倍,在语言翻译方面则快140倍,延迟减少一半。在一个花卉图片分类识别的Demo中,CPU一秒钟能识别4个图片,而TensorRT+GPU则能够识别560张图。

  ——这同时意味着采用GPU进行AI推理要更加省钱。“只需一台8-GPU服务器即可替换160台双CPU服务器或者四个机架,每台V100服务器可节省约50万美元”,黄仁勋反复强调了“省钱、省钱、省钱”,虽然GPU的单价很昂贵,但从加速AI推理的角度来看,它比CPU更能降低成本。

  2016年,NVIDIA这家以图形芯片起家的公司全身心投入了AI这场新的革命,目标成为“世界上伟大的人工智能公司之一”。为此,NVIDIA除了密集发布全线人工智能GPU芯片、系统、软件和服务,还不忘“拉帮结伙”,围绕GPU营造广泛的生态圈

  如今,这个生态圈已经快速繁荣。CUDA开发人员的数量在5年内增长了14倍,已经超过60万;CUDA下载量已经达到180万,仅去年一年的下载量便增加了80万;今年将会有22000人参加世界各地的GTC开发者大会。

  在这届GTC大会,黄仁勋又宣布了一系列与中国厂商的合作:阿里巴巴腾讯百度都已经在各自云服务中使用NVIDIA Volta GPU;华为浪潮联想已经采用NVIDIA基于HGX的GPU服务器;京东由NVIDIA Jetson超级计算平台提供技术支持,且运行TensorRT以实现导航和无人送货,科大讯飞也采用了NVIDIA TensorRT平台。

  此外,NVIDIA还和海康威视、大华、华为、阿里巴巴进行智慧城市方面的合作;NVIDIA DRIVER自动驾驶开放平台已经被145家自动驾驶初创平台采用。

  中国已经被全球视为AI最具潜力的市场,也被视为AI技术最为领先的国家。从中国主要的云服务提供商、服务器厂商、系统集成商到初创公司,NVIDIA对于中国市场给予了足够的重视,不失为扩大GPU生态的明智之举。

  尽管黄仁勋一直炮轰摩尔定律和CPU,极力表现GPU在人工智能领域的绝对优势,黄仁勋并不认为GPU将会取代CPU。

  在GTC会后的媒体沟通会上,黄仁勋表示,在随后的10到15年,GPU不会替代CPU,它是携手和CPU共同工作的,这也是为什么NVIDAI将GPU称之为加速器。“CPU是通用型的,什么场景都可以适用,但是GPU在一些专门的问题上是能量非常大的,它的性能要比CPU超过10倍、50倍甚至百倍。”

  因此,黄仁勋认为,最完美的架构是把万事皆能的CPU再加上在某些重大计算方面非常有能量的GPU。“NVIDIA的决定是什么呢?我们不会做那些每一次好一点点的通用性的处理器,而是要做在一些专门的领域,性能极好的处理器。”

  在对待CPU这件事情上,黄仁勋正如很多人对他的评价一样,好斗,但是理智。

  AI时代,鹿死谁手?

  英特尔和NVIDIA,分别代表着CPU和GPU两大阵营,但两家有着同样的目标,AI。

  两家的方向截然不同。英特尔针对人工智能的离线训练主推的是至强融核,在线推理则主推的是CPU+FPGA。

  但判断未来人工智能的硬件发展方向到底是GPU还是FPGA,现在还言之过早。

  就目前来看,GPU的峰值性能要强于FPGA,但GPU架构是固定的,硬件原生支持的指令也是固定的。而可编程的FPGA就像一张“白纸”,可被灵活的设计成各种解决方案。GPU本身的数据位宽也是固定的,相比GPU,FPGA更适合非标数据位宽的深度学习、金融分析、基因匹配、物联网数据库等领域。

  从能耗上看,GPU功耗远高于FPGA,但如果FPGA架构优化不好,性能远低于GPU,那么要实现和GPU相同的性能,其功耗也未必会低多少。从生态上看,FPGA编程有着一定门槛,制约了生态的发展,而CUDA的应用者如今已经越来越广泛。

  GPU和FPGA,双方各具特点,都有优势,也都不完美,实际目前双方的竞争还不算那么激烈,用户也能够比较容易的根据自身应用做出选择。所以,即便是英特尔和NVIDIA表面上看起来剑拔弩张,却短期内谁也奈何不了谁。

  IT圈儿的竞合关系就是如此微妙,也给我们留下了很多茶余饭后的话题。

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