多核革命 AMD首席技術官幫你解密CPU[圖]

● 多核心處理器當前和短期內需要面對的問題

◎ 功耗問題

    功耗與性能一樣，比我們最初假設的情況更加多元化。在基於高性能微處理器南低郴肪持校?#8220;功耗問題』包括：

     • 通過眾多超細針腳/焊點傳送到芯片的大量電流。（注意：即使在同樣的功耗水平下，隨著電壓下降，電流上昇，針腳/焊點內的熱阻也將昇高。）

    • 消除大量熱量，以防止Die溫度超過閾值，明顯縮短產品壽命。

    • 『熱點』問題：芯片局部區域中的功耗密度過高可能將導致局部故障。（注意：若為了保持同樣的功耗水平，將晶圓上的處理器內核尺寸減少一半，同時提高頻率，則內核中的功耗密度將提高一倍。）

    • 為提供這些服務，需要提供大量電力——包括電力成本和用電昇級成本。

    • 消除保有這些服務器的設施所產生的大量熱量——包括電力成本和機房冷卻系統昇級成本。

    • 消除處理器芯片造成的大量熱空氣，這些熱空氣同樣影響其他熱敏組件（如內存、硬盤等）。

    由此可以看出，功耗問題實際上至少與5、6個相互關聯而性質截然不同的技術和經濟問題有關。

◎ 功耗與吞吐量及核心和核心數量的矛盾

    針對以同樣的功耗水平提高性能這一問題，我們著重討論一下如何使用越來越多的核心提供更高的吞吐量。

    如果參數保持不變，功耗通常以CPU時鍾頻率的平方或立方倍率增長。但是，性能的增長速度是低於頻率的線性增長速度的。對於能夠利用多線程的工作負載來說，多核心能夠顯著提高每瓦吞吐量。但是，正如之前所見，這種吞吐量的增長除了等待光刻工藝的提高，使我們能夠在一個芯片上放置更多核心之外，我們還可以創建更小的CPU核心，使其外形更小巧，效能更高。就在前不久這種技術還很少見（除了SunT1處理器芯片），這是因為我們假設單線程性能太重要了，不能犧牲它。

    我們將在『長期預測』章節繼續討論這一問題，但是，之前描述的性能模型的直接應用說明，只要CPU內核功耗下降的速度大於峰值吞吐量的速度，則通過無限數量的極小快速核心，即可獲得最佳吞吐量。顯而易見，這種系統的單線程性能將非常低，從而直接影響對單一指標值的優化。為了解決這一問題，一種方法是可以定義一個可接受的最低單線程性能，然後對芯片進行優化，在面積和大功耗的限制條件下，盡可能加入更多的核心。

    還有一種方法是將核心數量限制到一個合理的數量。在此處使用的單一吞吐量模型中，我們忽略了通信與同步這一因素。若用戶希望在單一的並行/線程應用中使用更多的核心，將需要某種通信/同步，而且對於固定工作負載，還必須要保證通信/同步的開銷將隨著作業中使用的CPU核心數量而單向增長。

    由此產生了對AMDahl定律的簡單修改：

    其中，T為解決問題所需的總時間，Ts是完成串行（非重疊性）工作所需的時間，Tp是完成所有可並行工作所需的時間，N是並行工作使用的處理器數量，To是結合實施該應用所需的通信與同步，每個處理器的開銷。最後這一條件說明，隨著處理器的增多，開銷也將提高，而這是傳統的AMDahl定律公式中所沒有的。

    在標准模型（沒有開銷）中，解決問題所需的總時間隨著N函數單調遞減，逐漸接近Ts。在修改後的公式中，可以明顯看出，隨著N的增加，由於出現通信開銷，解決問題所需的總時間將開始增加。在上述的簡單示例中，可以根據以下公式定義完全並行的應用(Ts=0)所需處理器的最優數量：

    由此，舉例來說，若To是Tp的1%，則可以使用10個處理器獲得最大性能。是否將此作為一個重要設計點，將取決於其他性能與性能價格比指標的相對重要性。