谷歌：产业需要更强悍的芯片
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摩尔定律跟不上年轻又活力十足的云端应用需求？
Google的一位主管在日前于美国举行的年度产业策略高峰会(Industry Strategy Symposium)上对与会企业高层表示，摩尔定律(Moore’s law)并未跟上仍然“年轻”的云端服务市场之脚步，他呼吁产业界推动资料中心专用处理器、存储器、互连与封装等技术的创新。
“摩尔定律速度趋缓以及云端服务的成长，已经把我们带到了一个反曲点(inflection point)；”负责资料中心硬体采购的Google资深营运总监Prasad Sabada表示：“游戏规则又一次改变，我们需要产业界以有意义的方式来回应。”
具体来说，他呼吁推动处理器的最佳化，降低本文切换(context switching)以及其他对Google实际工作负载十分关键的运作之延迟：“我们已经看到许多处理器针对Spec性能评测基准进行最佳化，但是在Google，我们的工作负载与Spec大不相同。”
Google引述斯坦福大学(Stanford)制作的图表，表示处理器性能进展停滞
（来源：Google）
Google也想要更低延迟的记忆体芯片，“我们能从降低记忆体延迟取得很大的进展，就像处理器的性能提升那样；”Sabada所指的是新一代记忆体架构的潜力表现。
在近一年前，Google的竞争对手Facebook开始支援英特尔(Intel)的3D XPoint记忆体，这种新一代记忆体在许多方面的表现号称优于今日的NAND快闪记忆体；英特尔已经在去年底开始限量提供该记忆体芯片样品。
在互连方面，Sabada表示，今日的典型处理器汇流排有许多针对I/O与加速器元件的overhead存取，并不适合新兴的记忆体架构；此外，需要光学介面例如矽光子(silicon photonics)技术，来连结资料中心里的伺服器。
Sabada指出IBM的OpenCAPI介面就是Google支持的技术之一，但他并未提到另两个在去年发表的技术CCIX与GenZ，分别是开放性加速器介面，以及储存级(storage-class)记忆体。
Google寻求更低成本的2.5D芯片堆叠
在封装技术方面，Sabada表示将逻辑、记忆体、数位与类比裸晶结合在同一片基板上的2.5D芯片堆叠技术“令人振奋”，是一种实现异质芯片的“酷方法”；不过他也指出，该类技术的大量生产良率与成本还未达到令人满意的程度。
AMD的绘图处理器部门首席架构师最近也表达了类似的挫折(参考原文)，该公司同样正尝试将芯片堆叠技术推向主流市场。
Sabada请求芯片产业高层加速各领域技术的创新，但他也理解，设计与生产先进芯片的复杂度与成本越来越高。“我们已经遭遇障碍，频率的提升不是我们习惯的，基本上我们看到了单核心处理器性能的限制；”他指出，种种挑战推动了往多核心处理器的转移，但：“这在云端环境中会是一个挑战。”
Google在去年发表了张量处理单元(Tensorflow processing unit，TPU)，将之视为未来潮流；Sabada表示：“我们已经迈入加速器时代…TPU只是你们将在接下来看到的这类元件案例之一。”他并指出，机器学习将会是云端运算的关键驱动力，那是一个利用人工智能的强大应用案例，也是Google许多云端产品支援的能力。
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