Alder Lake会是英特尔的救世主吗?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Alder Lake会是英特尔的救世主吗?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这次的博客我们继续来聊芯片的话题,目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容,传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了,而云计算成了各大巨头的兵家必争之地,这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤,国芯路在何方》已经有过详细论述了。

在行业整体突飞猛进的基础上,技术之魂帕特.基辛格从Vmware回归以后,英特尔便开始了史无前例的颠覆式革新,最近他们拿出了一款从头到脚本全面升级的重磅产品Alder Lake,可以说Alder Lake的发布不但告慰了葛洛夫、欧德宁等前任CEO的在天之灵,同时也宣告英特尔戏彻底摘掉了“牙膏厂”的帽子。

Alder Lake是一款从上到下全面升级的处理器,采用大小核设计,其小核拥有拥有5000个条目的分支目标缓存区,实现更准确的分支预测;并将指令缓存扩冲到64K;簇乱序执行解码器,可在保持能效的同时,每周期解码多达6条指令并支持AVX指令集

 

大核的升级则更加明显,指令解码器由4个增至6个,发射宽度由6µop增加到8µop,分配由5路增至6路,执行端口由10个增至12个提高了分支预测准确度

Alder Lake几乎是对前代X86架构芯片从上到下的全面升级,其颠覆效应非常明显,个人认为以下方面非常的升级非常令人惊喜。

牙膏的配方都换在哪了

大小核入云值得期待:big.LITTLE大小核架构是ARM在移动SOC领域引入的概念,虽然本次英特尔将其命名为能效核与性能核,但其本质上就是大小核,从直观感受来看能效核、性能核的叫法,听起来不如大小核那么容易理解。简单来说大小核就是让小核去处理那些对算力要求比较低的问题,大核则专注于处理计算密集型的任务。在手机上这个概念非常容易理解,在手机熄屏待机时用小核工作,而当用户进行游戏或者观看视频时则启动大核。

之前英特尔一般使用睿频技术,也就是通过调节主频来进行能耗的优化。没有引入大小核来解决问题的主要原因在于一般来说小核不支持AVX等SIMD矩阵加速的指令集,但SIMD对于云计算应用领域几乎是无处不在的,也就是说支持AVX512的大核几乎没有休息的可能性。不过这次英特尔的能效核直接支持了AVX指令集,并且还能在性能保持一样的情况下,将能耗控制在前代的40%,这样大小核的设计引入云计算领域就变得颇为合理了。

在AI训练等云计算的典型领域中,在初始的数据清洗、数据整理、以及前20%的神经网络结构建立过程中对于算力的要求都不是很高,这时候支持一定矩阵加速的小核完全可以应对,这同时也给大核以休整的机会,大小核的协同作战的确给了云计算领域增加了不小的可能性。

AMX打开AI云的新天地:虽然目前我没还没有真实感受过AMX的威力,但是其上一代技术AVX-512和VNNI都是业界口碑极佳的技术,比如在TensorFlow跑ResNet,那么英特尔的AVX512优化版就是你不二的选择,因为相较于默认版来说,英特尔的AVX-512优化版本,速度提升了10倍。

在经典神经网络中常使用FP32也就是32位的数据来作为输入,但是很多研究表示,如果使用int8类型做为输入,计算量至少可以下降75%。但精度损失却可以低于1%的。而VNNI则致力于FP32到int8的加速过程,从我掌握的情况看腾讯通过VNNI技术实现了一个可以实时生成用户3D头像的模型,在精度降低1%的情况下,性能还提升了4.23倍。另外英特尔和阿里云在Ice Lake上也针对自然语言处理的Transformer模型进行了深度优化,通过VNNI的加速实现了3倍的性能提升。

根据目前英特尔关于AMX的资料上看,这项技术可以在每个周期内进行2000次 INT8运算和1000次 BFP16运算,与之前的AVX-512 VNNI指令的相同微基准测试版本相比,使用新的英特尔AMX指令集扩展优化的内部矩阵乘法微基准测试的运行速度提高了7倍以上,如果这个性能指标是准确的话,那么AMX也是相当值得期待。

融合计算平台,未来演进方向:从近几年形势看,CPU,GPU,FPGA,ASICs等芯片共同构成了IT技术栈的算力底层,每种结构的芯片似乎都不能单独承担重任。从目前的资料上看,Alder Lake更像是CPU,GPU,FPGA,ASICs的多架构融合体系,是CPU、GPU与协处理器的混合体,堪称融合式计算平台的典范。

当然这种程度的颠覆升级难免会出现这样或者那样的问题,这里我个人也对英特尔有一些建议。

哪些方面的牙膏还得再挤狠一点

Thread Director需要加快与Linux的融合大小核虽然是一项比较成熟的技术,但是在X86架构的处理器中还是首次引入,我们知道在ARM刚刚引入大小核设计时经常会出现一核有难,八核围观的现象,为解决调度难题,Intel在Alder Lake处理器中引入了Thread Director的软、硬结合技术,他在处理中集成了一个专用的MCU,用来监控当前处理器内核的运行情况,能够监测到每个线程的特征,比如它运行什么样的指令集、它的性能需求如何等等。在收集完信息之后,它会将收集到的信息反馈给操作系统操作将会把这些信息与自己线程调度器相结合,判断是否应该将线程转移到别的核心上。如果与操作系统结合的好,那么一轮信息采集工作仅需要30微秒就能完成,而传统的调度器可能需要100多毫秒才能判断出结论。

从目前的情况看Thread Director已经与Windows 11进行了结合优化,但是在云服务器领域Windows的份额几乎可以忽略不计,Linux内核的操作系统才是主力军,不过我目前还没有看到有关Thread Director的优化被Merge到Linux的主分支上。如果没有Linux的优化加持那么Alder Lake的大小核在云计算市场上的表现很可能不会尽如人意,因此与Linux的结合优化需要提速了。

CPU和GPU的通信能力需要加强:CPU和GPU通信速度的重要性,可以用苹果M1的例子来加以说明,我们知道苹果M1显卡与内存加在一起只有16个G,对比上一代MAC PRO内存128G,光是显存都有16G,不过搭载M1的入门版MAC在进行图像处理等需要CPU与GPU进行协同的运算任务时,至少比上一代顶配的MAC性能高出近一倍。其中的秘决就是将内存与显卡进行统一管理,从而大大提高了CPU与GPU的通信效率。类似于DMA控制器在磁盘与内存之间搭建了一条快速通道一样,英伟达之前发布的Grace处理器也采用了和M1比较类似的思路,但是在Alder Lake中似乎并没有借鉴这项设计,建议后续可以考虑。


加大生态建设方面的投入:我们知道英伟达之所以能在AI及区块链方面有着如此出彩的表现,高性能计算框架CUDA绝对是居功至伟,正是在CUDA的帮助下英伟尔的GPU进可以AI训练、区块链挖矿;退可以玩大型游戏,爽得不亦乐乎。英特尔其实在软件生态方面的贡献做得不少,比如在机器学习领域使用最多的开源框架Scikit-Learn方面,通过英特尔的优化工作,也让这个使用程度最广泛的机器学习框架获得了100倍的提升,而且这次也推出了oneAPI的整合框架,基于oneAPI开发你的软件,无需考虑是CPU还是GPU还是TPU的问题,oneAPI会自动让你的代码在最适合的设备上运行。

不过问题还是在于生态方面,用得人不多,再好的技术效果也出不来,因此建议英特尔加强针对oneAPI框架的专项优化,只要oneAPI的生态能建立起来,再加Alder Lake这样的融合计算平台,英特尔的未来值得期待。

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