Intel Тера-масштаб
Intel Tera-Scale — это исследовательская программа Intel , направленная на разработку процессоров и платформ Intel, использующих присущий параллелизм появляющимся приложениям для визуальных вычислений. Таким приложениям требуется терафлопс производительности параллельных вычислений для быстрой обработки терабайтов данных. [1] Параллелизм — это концепция одновременного выполнения нескольких задач. Использование параллелизма не только повысит эффективность компьютерных процессоров (ЦП), но и увеличит количество байтов данных, анализируемых каждую секунду. Чтобы правильно применять параллелизм, ЦП должен иметь возможность обрабатывать несколько потоков , а для этого ЦП должен состоять из нескольких ядер. Обычное количество ядер в компьютерах потребительского уровня составляет 2–8 ядер, тогда как компьютеры уровня рабочих станций могут иметь еще большее количество. Однако даже нынешнее количество ядер недостаточно для производительности в терафлопс, что приводит к необходимости добавления еще большего количества ядер. В результате программы были изготовлены два прототипа, которые использовались для проверки возможности наличия гораздо большего количества ядер, чем обычно, и оказались успешными.
Прототипы [ править ]
Teraflops Research Chip (Polaris) — это 80-ядерный прототип процессора, разработанный Intel в 2007 году. Он представляет собой первую публичную попытку Intel создать процессор Tera-Scale. Процессор Polaris должен работать на частоте 3,13 ГГц и напряжении 1 В, чтобы сохранить свое терафлопсное название. Максимальная производительность процессора составляет 1,28 терафлопс. [2]
Однокристальный облачный компьютер — еще один исследовательский процессор, разработанный Intel в 2009 году. Этот процессор состоит из 48 ядер P54C, соединенных в 2D-сетку 6x4. [3]
Идеология [ править ]
Параллелизм — это концепция одновременного выполнения нескольких задач, позволяющая эффективно сократить время, необходимое для выполнения данной задачи. Исследовательская программа Tera-Scale сосредоточена на концепции использования гораздо большего количества ядер, чем обычно, для повышения производительности за счет параллелизма. Основываясь на их предыдущем опыте увеличения количества ядер процессоров, удвоение количества ядер позволило почти удвоить производительность без увеличения мощности. Увеличение количества ядер открывает возможности повышения энергоэффективности, производительности, увеличения срока службы и появления новых возможностей. Процессоры Tera-Scale повысят энергоэффективность за счет возможности «усыплять» ядра, которые в данный момент не нужны, и одновременно повышать производительность за счет интеллектуального перераспределения рабочих нагрузок для обеспечения равномерного распределения рабочей нагрузки по кристаллу. Процессоры терамасштабного масштаба также способны продлить срок службы благодаря возможности наличия резервных ядер, которые можно будет подключить к сети в случае сбоя ядра процессора. Наконец, процессоры получат новые возможности и функциональность, поскольку можно будет интегрировать специализированные аппаратные механизмы, например графические. [4]
Аппаратное обеспечение [ править ]
Intel Tera-Scale ориентирована на создание многоядерных процессоров, которые могут использовать параллельную обработку для достижения терафлопс вычислительной производительности. Современные процессоры состоят из очень сложных ядер; однако текущие ядра построены таким образом, что сложно иметь в процессорах больше ядер, чем текущее количество. В результате Intel в настоящее время сосредоточена на создании процессоров Tera-Scale с множеством ядер, а не с высокопроизводительными ядрами. Чтобы упростить ядра ЦП, Intel перешла от ЦП, использующих архитектуру x86, к гораздо более простой архитектуре VLIW . VLIW — необычная архитектура для настольных компьютеров, но она подходит для компьютеров, на которых работают специализированные приложения. Эта архитектура упрощает проектирование аппаратного обеспечения за счет увеличения рабочей нагрузки на стороне компилятора, что означает, что при программировании необходимо приложить больше усилий. Этот недостаток компенсируется тем фактом, что количество приложений, которые будут запускаться на процессоре Tera-Scale, достаточно мало, чтобы не создавать слишком большую нагрузку на программное обеспечение. [2]
Программное обеспечение [ править ]
С выпуском 80-ядерного процессора Polaris в 2007 году люди усомнились в необходимости десятков или сотен ядер. Intel ответила категорией программного обеспечения под названием «Приложения распознавания, майнинга и синтеза» (RMS), которые требуют вычислительной мощности десятков или сотен ядер. Приложения распознавания создают модели на основе того, что они идентифицируют, например лица человека. Приложения для майнинга извлекают один или несколько экземпляров из большого объема данных. Наконец, приложения синтеза позволяют прогнозировать и проектировать новые среды. Примером того, где необходимы RMS и процессоры терамасштаба, является создание спортивных сводок. Обычно для сводок спортивных состязаний компьютеру требуется несколько часов, чтобы просмотреть сотни тысяч видеокадров и найти короткие видеоролики, которые будут показаны в сводках спортивных состязаний. Благодаря программному обеспечению RMS и процессору терамасштаба спортивные сводки можно создавать в режиме реального времени во время спортивных мероприятий. [1] Процессоры Tera-Scale также демонстрируют потенциал для анализа в реальном времени в таких областях, как финансы, где требуется процессор, способный анализировать огромные объемы данных. Благодаря прошлому переходу Intel от одноядерных процессоров к многоядерным процессорам компания Intel поняла, что распараллеливание является ключом к увеличению вычислительной мощности в будущем. Исследовательская программа Intel Tera-Scale сосредоточена не только на создании многоядерных процессоров, но и на приложениях распараллеливания сегодня и в будущем. Чтобы продемонстрировать свою приверженность всем аспектам параллельных вычислений, Intel выделила 20 миллионов долларов на создание центров, которые будут исследовать и разрабатывать новые методы использования параллельных вычислений во многих других приложениях. [5]
Проблемы [ править ]
В начале 2005 года компания Intel впервые столкнулась с проблемой пропускной способности памяти. По мере добавления большего количества ядер пропускная способность памяти остается прежней из-за ограничений размера, что фактически ограничивает ЦП. Им удалось решить проблему с помощью процесса, называемого укладкой кубиков. Это процесс, при котором кристалл ЦП , флэш-память и DRAM размещаются друг над другом, что значительно увеличивает возможную ширину шины памяти. [2] Еще одной проблемой, с которой столкнулась Intel, были физические ограничения электрических шин. Пропускная способность шины — это связь ЦП с внешним миром, и при текущей пропускной способности шины он не сможет справиться с производительностью в терафлопсах, обеспечиваемой процессорами терафлопсного масштаба. Исследования Intel в области кремниевой фотоники позволили создать функциональную оптическую шину, которая может обеспечить более высокую скорость передачи сигналов и энергоэффективность по сравнению с нынешними шинами. Эти оптические шины являются идеальным решением проблемы ограничения пропускной способности шины для процессоров терамасштаба. [2]
Ссылки [ править ]
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Держись, Джим; Баутиста, Джерри; Кёль, Шон (2006). «От нескольких ядер ко многим: обзор исследований в области вычислений в терамасштабе» (PDF) . Официальная книга исследований Intel . Корпорация Интел . Проверено 28 октября 2014 г.
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б с д Шимпи, Ананд Лал. «Эра Tera: Intel раскрывает больше о 80-ядерном процессоре» . АнандТех . Проверено 29 октября 2014 г.
- ^ Мэттсон, Тим. «Использование одночипового облачного компьютера Intel (SCC)» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 20 декабря 2014 года . Проверено 11 ноября 2014 г.
- ^ «Обзор архитектуры тера-вычислений» . Интел. Архивировано из оригинала 29 ноября 2014 г. Проверено 2 января 2017 г.
- ^ Фергюсон, Скотт. «Microsoft и Intel выделяют 20 миллионов долларов на параллельные вычисления» . электронная неделя . Проверено 6 ноября 2014 г.