题目:展望计算机体系结构的未来发展方向

学生姓名:XXX
学 号:XXXXXXX
专业班级:计算机科学与技术
指导老师:XXXXX

2020年5月21日

展望计算机体系结构的未来发展方向

摘 要
目前,随着CPU(中央处理器)的发展,CPU工艺已达7nm,我们可以在不远的将来遇见cpu工艺达到硅介质的极限。而且CPU运算的速度过快,CPU计算速度与内存和高速缓存速度逐渐拉开差距,冯诺依曼体系结构的瓶颈在IO读取上,不仅如此CPU处理绝大部分计算工作,这样的中心处理架构限制了计算的进一步发展。本文针对该问题对国内外研究的计算机体系结构进行分析,并给出计算机体系结构的未来发展方向。

关键字:分布式计算;模拟神经元结构;量子计算机

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第1章 引言

本文主要研究分析了当前经典的冯诺依曼架构的发展瓶颈,列出并解释这些瓶颈,并且针对国内外新的计算机体系结构进行了研究,例如AI-CTX团队基于仿生神经网络设计的芯片、IBM TrueNorth、Intel和sumsung研发的新型芯片。

第2章 经典冯诺依曼体系发展现状

CPU的性能在不断升级,超线程,多核各种技术的运用;CPU的制程也从2000年发布的奔腾三G620(130nm)制程不断地升级至今天的三代锐龙3990X(7nm),而在CPU架构方面intel(英特尔公司)则是从奔腾采用的Tualatin架构逐步升级至今天十代酷睿所采用的Comet Lake-S/Skylake-X架构;随着制造工艺和架构的不断进步,我们CPU的计算能力也在不断翻倍。但是随着CPU的发展,在看得到的未来即将触碰到物理极限。CPU发展迅速,但是对于内存和大容量储存设备(HDD和SSD)而言,已经有点跟不上CPU的发展速度了,虽然人类通过各种其他办法试图解决或者缓解这个问题,但是在冯诺依曼体系下,冯诺依曼瓶颈是一个无法避免的问题。而且这种计算机体系结构,可能不足以应对未来的需求。
目前CPU过于中心化处理,从历史的长河来看,在以前是没有独立显卡这一说法的,计算机的图像处理由CPU完成。知道后面图像需求增加,由开始的纯文字显示,到后来的简单的单色图,彩色图等2d图形,显示图形分辨率及刷新率的不断提高(目前已有10k分辨率10240×5400),各种3D模型的计算,以及最近几年热门的光线追踪技术。越来越大的需求,很显然不能够集中在CPU一个部件上进行处理,而是由各种专门的部件GPU负责CPU的这一份工作。从整体的趋势来看,cpu的工作应该是独立化,专业化。但是现有的冯诺依曼结构体系CPU是采用中心化的结构,如同北京这样一座超级城市,周围的城市都是为其服务的,过于中心化导致内部与外界沟通“塞车”。
对于提高计算机的算力,我们通常使用“堆CPU技术”,比如我国的超级计算机,就是由成千上万个CPU一起共同工作,共同计算,得以计算复杂的问题。
通过研究可以发现,随着CPU的数量增加,在冯诺依曼经典结构下,CPU之间的沟通是愈发困难的,整个计算机的算力也会因此收到限制。为了使超级计算机的算力达到国内要求,我们只能够通过叠加CPU的数量来满足算力,但是由于美国在高尖端技术方面的限制,限制向我们出口专业的CPU,使得我国在同样算力的条件下,需要更多的CPU进行组合,中国的神威太湖之光处理器数量10649600个,峰值速度达到125436TFlop,而美国的Summit超级计算机,峰值速度可达187659TFlop,但处理器仅用了2282544个。[1]处理器数量过多在冯诺依曼结构体系架构下,在数据交换I/O口会有瓶颈,CPU之间的通信效率会降低。
天河二号的运算速度虽然很快,但是因为采用intel的处理芯片,但是效率只有61.7%,在超级计算机里面算是比较低的水平。
对于个人电脑而言,目前的CPU计算的速度很快,但是存储和内存与CPU的速度越拉越大。HDD(机械硬盘)的随机读写速度对于现在的标准而言已经有点落伍了。
综上所述,未来计算机的计算效率突破点在于改变计算机的结构体系,或者是CPU材料方面的重大突破。

第3章 国内外新架构研究现状

国内的AI-CTX团队,他们的模型基于亿万个可以相互连接的仿生神经元,每个神经元都具有跟人脑神经元类似的电学特性与动态参数,具有简单的运算与存储功能,这些神经元像大脑神经元一样,通过脉冲相互沟通。[2]这个团队除了计算的快,还采取了不同的计算机结构体系,运用特殊的布线方式,使芯片之间的交流可以突破以往冯诺依曼结构体系的限制,可以扩充无限的芯片,而不是随着芯片数量的扩充而降低运算效率。
IBM 研发的TrueNorth,以及Intel和三星研发的加速类产品。众多国外公司也在同步进行相关方面的研究。
量子计算机、光计算机、生物计算机也是一种新型的计算机结构体系。

第4章 对于发展方向的猜想

当然计算机何必一定是“干”的呢?经过数十年的发展,传统的电脑回路可能已经发展到了极致。与李世石、柯洁对战的Alpha Go下一场需要耗电几千瓦,但是人类的大脑仅消耗几十瓦,这就是生物计算的未来。当然相关的伦理问题以及技术实现在此不讨论。

致谢

首先,要感谢我们的汇编语言XX老师,感谢他布置了这项作业,让我能够对这个问题进行较为深入的研究,扩宽了自己的知识面。

参考文献

[1]全球超级计算机排行榜 http://www.chinastor.com/hpc-top500/
[2]昊鹭.严肃 著 冯诺依曼体系的经典计算机的发展瓶颈和未来?https://www.zhihu.com/question/25979825