CCCF专题 | 异构计算系统

本期专题对APPT 2019上的特邀报告进行翻译整理，并邀请中科院计算所研究员包云岗就开源芯片敏捷开发进行综述，介绍计算机体系结构的前沿技术及发展趋势。专题各大文章详见CCF数字图书馆。

关键词：体系结构  异构计算  智能芯片

模型算法、大数据和计算能力普遍被认为是推动人工智能快速发展的三大引擎。纵观人工智能的三次发展浪潮，计算能力起到了关键支撑作用。上世纪60年代的第一次发展浪潮得益于计算机的兴起，80年代的第二次发展浪潮得益于微处理器和DRAM的广泛应用，近年来的第三次发展浪潮则得益于以天河、曙光、神威为代表的超级计算机性能的快速提升。同时，2017和2018年度的图灵奖实至名归地分别颁给了大卫·帕特森(David Patterson)、约翰·轩尼诗(John Hennessy)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、雅恩·乐昆(Yann LeCun)、约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)，是对体系结构与人工智能深度学习方面的重要认可，体系结构和人工智能在未来一段时间仍将相辅相成地快速发展。

异构计算一直是体系结构发展中提升系统性能的主要方式之一，从早期微处理中的数值运算协处理器（包括8087、80287、80387SX、80387DX和80487SX等）以及现在的各种协处理器（包括GPU、TPU、DSP、Xeon Phi、FPGA和Apple Motion Coprocessor等），包括天河1A和天河2号等超级计算机也都采用了CPU-GPU异构体系结构，在很大程度上提高了系统的整体计算性能。协处理器能够与主处理器发挥异构互补优势，在嵌入式系统、微处理器以及超级计算机系统中，异构计算仍然是当今智能时代的主流计算模式。

对于异构计算系统而言，如何提升系统能效比、编程易用性是非常重要的话题，包括但不限于设计适于异构计算系统的指令集、合理划分任务减少数据移动、利用新型器件特性以及定制化开源芯片敏捷设计等方面。基于此，本期专题对第13届先进并行处理技术国际会议(APPT 2019)上的特邀报告进行了翻译整理，并邀请中国科学院计算技术研究所研究员包云岗就开源芯片敏捷开发进行综述，介绍计算机体系结构的前沿技术及发展趋势。顺便介绍一下，APPT是CCF主办、CCF体系结构专委会承办的国际会议，从1995年开始，隔年在国内和国外轮流举办，与中国计算机体系结构学术年会(ACA)一起，已经成为我国计算机体系结构领域的旗舰会议。 

南开大学副教授宫晓利翻译整理了美国加州大学圣迭戈分校计算机科学与工程系Dean Tullsen教授的《异构指令集系统：提升通用计算系统安全性、性能和效率的杠杆》一文，文章详细讲述了一种异构指令集的设计方法，包括不同指令集的性能、能耗、代码和寄存器使用方面的特征，探讨了在同一个计算任务中使用异构指令集可以获得的改进空间以及实现时的各种技术细节。

中国科学技术大学特任研究员李诚翻译整理了美国犹他大学计算机科学与工程系教授P. (Saday) Sadayappan的《后摩尔时代高性能软件开发的挑战》一文，文章详细讲述了大规模集成电路的后摩尔时代编译器和编译技术提高系统性能的方法，尤其针对数据局部性优化这一挑战描述了数据移动的代价以及利用多面体循环优化和特定域优化来提升编译器性能的方法，并给出了几个编译优化的开放问题。

中国科学院深圳先进技术研究院研究员喻之斌翻译整理了瑞士苏黎士联邦理工大学Onur Mutlu教授的《存内计算：在数据所在的位置进行计算》一文，文章详细讲述了一种以数据为中心的节能计算范式——存内计算，从自底向上和自顶向下两个维度给出了对智能内存控制器的需求，并通过代码映射与调度、数据映射与一致性、虚拟内存支持以及数据结构设计等方面探讨了启用存内计算的方法。

上海交通大学教授陈海波亲自整理了《利用非易失性内存构建低延迟可伸缩计算机系统》一文，文章详细讲述了利用非易失性内存提升软件系统性能的方法，包括非易失性内存文件系统构建及其与Java虚拟机的有效结合，并以分布式事务系统构建为例分析了非易失性内存的应用为计算系统带来的性能提升。

中国科学院计算技术研究所研究员包云岗撰写了《处理器芯片开源设计与敏捷开发方法实践》一文，文章详细讲述了降低芯片设计门槛的三大需求，给出了构建开源芯片生态的四个要素以及他们目前的研究进展，对于打造芯片敏捷开发平台、破解中国半导体产业面临的“卡脖子”问题具有重要的参考价值。

国发[2017] 35号发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能成为我国国家发展战略，目前一批新兴的人工智能独角兽企业快速成长，还有一批传统企业也进入了人工智能领域，并且在视频（图像）、语音和文字等方面已经取得重要进展。智能芯片是人工智能应用的重要计算载体，包括华为海思的昇腾系列、寒武纪的MLU系列、比特大陆的BM系列、地平线的旭日和征程、依图的求索、平头哥的含光等，同时它们也都将成为智能异构计算系统更好的协处理器。我们希望通过本期专题，让读者进一步了解当前计算机体系结构领域的前沿技术，进一步展望未来计算机体系结构与人工智能技术结合的发展趋势。

作者介绍

李 涛

CCF杰出会员、CCCF专题栏目编委。南开大学教授。南开大学信息化建设与管理办公室副主任。主要研究方向为异构计算、机器学习、智能物联网等。[e-mail]

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