预见·第四代算力革命（二）：三大主流计算平台CPU、GPU和DSA

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编者按

国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系。

当前，算力已成为全球战略竞争新焦点，是国民经济发展的重要引擎，全球各国的算力水平与经济发展水平呈现显著的正相关。在2020年全球算力中，美国占36%，中国占31%，欧洲和日本分别占11%及6%。近年来，美国、欧洲、日本纷纷制定行动计划，不断运用算力助推经济增长。

“数据、算法、算力”是数字经济时代核心的三个要素，其中算力是数字经济的物理承载。这里，我们通过“预见·第四代算力革命”系列文章（共四篇），从微观到宏观，详细分析跟性能和算力相关的各个因素以及主流的算力平台，尽可能地直面当前算力提升面临的诸多挑战和困难，展望面向未来的算力发展趋势。这四篇文章为：

• 预见·第四代算力革命（二）：三大主流计算平台CPU、GPU和DSA；

• 预见·第四代算力革命（三）：面向未来十年的新一代计算架构；

• 预见·第四代算力革命（四）：宏观算力建设。

本文为第二篇，欢迎关注公众号，阅读历史以及后续精彩文章。

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参考文献：

1. https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-31-15，矽说，RISC-V与DSA！计算机架构宗师Patterson与Hennessy 演讲实录

2. A New Golden Age for Computer Architecture，By John L. Hennessy, David A. Patterson, Communications of the ACM, February 2019, Vol. 62

3. Computer Architecture: A Quantitative Approach, Sixth Edition, John L. Hennessy, David A. Patterson, Morgan Kaufmann Publishers, 2019

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1 第一代，CPU，最通用灵活的软件平台

IT行业变化太快，不变的唯有变化。

近年来，云计算、人工智能、自动驾驶、元宇宙等软件新技术层出不穷，并且已有的技术仍在快速迭代。软件技术日新月异，快速演进。然而，目前，支撑这一切的硬件，依然是以CPU计算为主的通用服务器。

1.1 软硬件解耦：硬件性能狂飙，软件生态枝繁叶茂

指令集，是软硬件的媒介。CPU是最灵活的，原因在于运行于CPU指令都是最基本的加减乘除外加一些访存及控制类指令，就像积木块一样，我们可以随意组合出我们想要的各种形态的功能，形成非常复杂并且功能强大的程序（或者称为软件）。

CPU通过标准化的指令集，使得CPU平台的硬件实现和软件编程完全解耦，没有了对方的掣肘，软件和硬件均可以完全的放飞自我：

• 芯片设计工程师不需要关心具体场景，只关注于架构和性能，通过各种优化手段，快速提升CPU性能。从上图中，可以看到，在差不多40年的时间里，CPU的整体性能提升接近50000倍。一方面有赖于半导体工艺的进步，也有赖于处理器架构的翻天覆地变化。

• 软件工程师，不需要关注硬件细节，聚焦于软件开发。软件没有了硬件的“约束”，逐渐发展成了一个超级生态。从各种数百万使用者的高级编程语言/编译器，到广泛使用在云计算数据中心、PC机、手机等终端的操作系统以及各种系统框架/开发库，再到各种专业的数据库、中间件，以及云计算基础的虚拟化、容器等。上述这些软件都是基础的支撑软件，是软件的“冰山一角”，而更多的则是各种应用级的软件。系统级和应用级的软件，共同组成了基于CPU的软件超级生态。

1.2 超大规模复杂计算，灵活性高于性能，CPU成为最佳计算平台

在手机端已经非常成熟的SOC实现，为什么在数据中心端没有大规模应用？为什么直到现，数据中心依然是以CPU为主的计算平台？这是因为，越是复杂的场景，对软件灵活性的要求越高，而只有CPU能够提供云场景所需的灵活性。

超大规模复杂计算场景对硬件灵活性的要求，主要体现在四个方面：

• 硬件的灵活性。硬件处理引擎要能够很好地支持软件的快速迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，可以认为是最适合云计算的处理引擎。

• 硬件的通用性。厂家购买服务器，很难预测服务器会运行哪类任务。最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其通用性，成为云计算场景最优的选择。

• 硬件的利用率。云计算通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。而目前，只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持。

• 硬件的一致性。云计算场景，软硬件相互脱离。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。而CPU，是一致性最好的硬件平台。

1.3 CPU性能瓶颈，制约软件的进一步发展

图 CPU性能提升的五个阶段

上图明确展示了CPU性能发展的五个阶段：

• CISC阶段。上世纪80年代，x86架构为代表的CISC架构开启了CPU性能快速提升的时代，CPU性能每年提升约25%（图中22%数据有误），大约3年性能可以翻倍。

• RISC阶段。CISC指令系统越来越复杂，而RISC证明了“越精简，越高效”。随着RISC架构的CPU开始流行，性能每年可以达到52%，性能翻倍只需要18个月。

• 多核阶段。单核CPU的性能提升越来越困难，通过集成更多CPU核并行的方式来进一步提升性能。这一时期，每年性能提升可以到23%，性能翻倍需要3.5年。

• 多核性能递减阶段。随着CPU核的数量越来越多，阿姆达尔定律证明了处理器数量的增加带来的收益会逐渐递减。这一时期，CPU性能提升每年只有12%，性能翻倍需要6年。

• 性能提升瓶颈阶段。不管是从架构/微架构设计、工艺、多核并行等各种手段都用尽的时候，CPU整体的性能提升达到了一个瓶颈。从2015年之后，CPU性能每年提升只有3%，要想性能翻倍，需要20年。

总之，受边际效应递减的影响，CPU的性能已经达到瓶颈；但是，各类上层应用对算力的需求是无止境的。当前，云计算面临的基本矛盾是：CPU的性能，越来越无法满足上层软件的需要。

2 第二代，GPU，高效的并行计算平台

2.1 GPU，通用的并行计算平台

GPU，Graphics Processing Units，图形处理单元。顾名思义，GPU是主要用于做图形图形处理的专用加速器。GPU内部处理是由很多并行的计算单元支持，如果只是用来做图形图像处理，有点“暴殄天物”，其应用范围太过狭窄。因此把GPU内部的计算单元进行通用化重新设计，GPU变成了GPGPU（本文接下来内容中，如没有特别说明，GPU都指的是GPGPU）。

到2012年，GPU已经发展成为高度并行的众核系统，GPU有强大的并行处理能力和可编程流水线，既可以处理图形数据，也可以处理非图形数据。特别是在面对SIMD类指令，数据处理的运算量远大于数据调度和传输的运算量时，GPU在性能上大大超越了传统的CPU应用程序。现在大家所称呼的GPU通常都指的是GPU。

2.2 GPU为什么比CPU性能好？

站在“指令复杂度”的角度，CPU是标量指令计算，而GPU并行可以看做是SIMD或MIMD的计算。GPU的指令复杂度更高。

从计算资源占比的角度，如图所示，CPU把更多的资源用于控制和Cache，而把更少的资源用于计算，因此计算的性能相对较差。而GPU等非通用处理器则是把更多的资源投入到计算中，因此具有更好的性能。CPU注重的是是单核的高性能，而GPU注重的单核的高效能以及众核的高性能。

2.3 CUDA，NVIDIA GPU成功的关键

2006年NVIDIA推出了CUDA，这是一个通用的并行计算平台和编程模型，利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎，以一种比CPU更高效的方式解决许多复杂的计算问题。CUDA提供了开发者使用C++作为高级编程语言的软件环境。也支持其他语言、应用程序编程接口或基于指令的方法，如FORTRAN、DirectCompute、OpenACC。

从“指令复杂度”的角度，我们可以非常清楚看到，GPU因为“指令”复杂度带来性能提升的好处的同时，其通用灵活性就变得更加困难。因此，CUDA成为NVIDIA GPU成功的关键，它极大地降低了用户基于GPU并行编程的门槛，在此基础上，还针对不同场景构建了功能强大的开发库，逐步建立了GPU+CUDA的强大生态。

2.4 网络处理器NP和GPU的对比

网络处理器（Network Processor，简称NP）跟GPU在技术理念上有很多相似之处：都是通过特定优化的、高效能的小CPU核组成的众核系统，并行的完成计算任务。根据“指令”复杂度，从CPU到ASIC的划分，NP和GPU处于相同的位置。

NP具有如下的一些不足：

• 性能。虽然相比GPU，性能是在同一层级，但相比ASIC/DSA性能不够。

• 场景。顾名思义，NP主要用于网络场景的处理，没有像GPU那样作为通用并行计算，GPU可以用于非常多的高性能场景。

• 开发和生态。GPU由于NVIDIA CUDA的强大生态，框架、工具链、开发库都非常成熟。而NP由于生态的不成熟，以及各家NP之间也基本互不兼容，开发者需要了解非常底层的硬件细节，致使编程难度很大。

NP在网络领域有一定范围的采用，但网络领域更主要的处理引擎是网络ASIC，这些年还兴起了网络数据面可编程的网络DSA，都是相比NP架构具有更极致的性能。正因为NP相比ASIC/DSA的性能不足，以及相比GPU覆盖的场景有限，这样的 “高不成，低不就”，导致其一直没能成为（相比GPU而言）主流的通用计算平台。

3 第三代，DSA，体系结构的黄金年代

3.1 DSA产生的背景

通用CPU处理器演进遇到了瓶颈：

• 工艺角度。半导体工艺进步减缓，Dennard Scaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升。

• 架构角度。单核性能极限，多核架构性能提升也变得越来越慢。

作为计算机体系结构领域的泰山北斗，John Hennessy与David Patterson在获得2017年图灵奖时的获奖演说中指出：“未来十年，将是计算机体系结构的黄金年代”。针对计算机性能瓶颈，两人给出的解决方案是DSA（Domain Specific Architecture，特定领域架构）。意思是说，未来需要面向不同的场景，需要根据场景的特点，去定制芯片。

DSA针对特定应用场景定制处理引擎甚至芯片，支持部分软件可编程。DSA与ASIC在同等晶体管资源下性能接近，两者最大的不同在于是否可软件编程。ASIC由于其功能确定，软件只能通过一些简单的配置控制硬件运行，其功能比较单一。而DSA则支持一些可编程能力，使得其功能覆盖的领域范围相比ASIC要大很多。

DSA，一方面可以实现ASIC一样的极致的性能，另一方面，可以像通用CPU一样执行软件程序。当然了，DSA只会加速某些特定领域的应用程序。例如：用于深度学习的神经网络处理器以及用于SDN的网络可编程处理器。

3.2 为什么不是ASIC？

我们看看网络发展的例子。回顾SDN的发展，背景是这样的：

• 网络芯片是一个紧耦合的ASIC芯片设计，随着支持的网络协议越来越多，其复杂度急剧上升，使用门槛也越来越高。

• 网络芯片提供的众多功能，每个用户能用到的只是一小部分，这反而拖累了ASIC的性能和资源效率。

• 完全硬件ASIC实现，上层的用户对网络没有太多的话语权，只能是在供应商已经定好的设计里修改一些配置参数。用户只能是“User”，难以成为“Developer”。

• 并且，用户要连接到数以千计甚至万计的设备中手动的去配置。

• 并且，这些设备可能来自不同的厂家，其配置接口完全可能大相径庭。

于是，SDN最开始推出了控制面和数据面分离的Openflow标准协议，通过集中决策，再分发到分布式的支持SDN功能的交换机中。更进一步的，还有了支持数据面编程的P4（Programming Protocol-Independent Packet Processors，可编程的协议无关的包处理器）语言以及网络包处理引擎PISA。这样，还可以通过P4软件程序把功能编程到硬件中去。PISA是一种网络领域专用DSA架构处理器，能够在达到ASIC级别性能的基础上仍然具有非常好的编程能力。

许多时候，为了提供最高效的解决方案，我们不得不根据场景做专门的定制。于是陷入了Case by Case永无休止的开发中无法自拔。并且，为了尽可能的扩大产品的覆盖范围，尽可能提高产品的应用范围，我们又不得不做功能超集，这样，之前因为定制积攒的性能和成本优势就变得不是那么明显。

云计算等复杂场景业务更新迭代很快，芯片的周期（3+5，研发+生命周期，长达8年）很长。大部分情况，ASIC都无法满足业务快速发展的需要。在既需要性能又需要灵活性的场景下，DSA和其他灵活处理器引擎混合架构成为比较合适的选择。

简而言之，定制的ASIC不适合灵活多变的云计算等复杂场景。

3.3 AI领域DSA案例，谷歌TPU

DSA架构的第一个经典案例是谷歌的TPU。TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）是Google定制开发的ASIC芯片，用于加速机器学习工作负载。

图 谷歌TPU 1.0结构框图

如上图，TPU指令通过PCIe Gen3 x16总线从Host发送到TPU的指令缓冲区。内部模块通过256字节宽的总线连接在一起。矩阵乘法单元是TPU的核心，它包含256x256 MAC，可以对有符号或无符号整数执行8位乘加，16位乘积收集在矩阵单元下方的4 MB 32位累加器中。

TPU指令设计为CISC（复杂指令集计算机）类型，包括一个重复域。这些CISC类型指令的CPI（Cycles per Instruction，每条指令的平均时钟周期）通常为10到20。总共大约有十二条指令。

图 CPU、GPU和TPU的性能功耗比

如上图，其中的TPU’是使用了GDDR5存储的改进型。可以看到，相比CPU性能提升196倍，相比GPU性能提升68倍。谷歌随后又开发了TPU 2.0、3.0版本。TPU 1.0的性能峰值达到了92Tops，而TPU2.0性能峰值达到180Tflops，TPU3.0更是达到了420Tflops。并且，从TPU 2.0开始，TPU不再是作为一个加速卡应用于通用服务器，而是定制的TPU集群，这样会更大限度地发挥TPU的加速价值。

3.4 网络领域DSA案例，Intel Tofino

P4是一种面向网络数据面编程的高级语言。上图展示了P4和已有的协议接口之间的关系。P4用来配置交换机，告诉它们应该如何处理数据包。已有的协议接口（例如OpenFlow）负责将转发表送入固定功能的交换机。

P4模型将数据包如何在不同的转发设备上（例如以太网交换机、负载均衡器、路由器）被不同的技术（例如固定功能的ASIC交换芯片、NPU、可重配置的交换机、软件交换机、FPGA等）进行处理的问题通用化。这就使得能够用一门通用的语言来描绘通用的P4模型来处理数据包。

上图是PISA架构（Protocol Independent Switch Architecture，协议无关的交换架构），是一种支持P4数据面可编程包处理的流水线引擎，通过可编程的解析器、多阶段的可编程的匹配动作以及可编程的逆解析器组成的流水线，来实现数据面的编程。这样可以通过编写P4程序，下载到处理器流水线，可以非常方便地支持新协议的处理。

Intel （原来的Barefoot，2019年被Intel收购）基于PISA架构的Tofino芯片，是网络领域最典型的DSA，其实现的可编程流水线既能够达到ASIC级别的性能，又能够通过P4对整个包处理数据面进行编程。

在Intel看来，虽然已经存在NP和FPGA，可以修改网络协议和编辑数据包，并为那些知道如何编写微代码或RTL的人员提供适度的可编程性，但是它们跟ASIC的性能不在一个数量级。因此，NPU和FPGA只能在性能不敏感的地方找到用武之地。Intel为网络行业提供两全其美的解决方案：可编程性数据平面协议，并且达到行业最高的速度。Tofino不仅可以做到比传统ASIC还要更快，而且具有的可编程能力，使得网络编程变得更加容易并且通用。

3.5 DSA仍然需要继续优化

DSA提供了比传统ASIC更多的灵活性，但依然难以担当数据中心主力计算平台的重任。主要原因是：

• DSA是面向某个特定的领域定制优化的设计，这就约束了DSA芯片的应用规模和商业价值。大家都知道，一颗先进工艺的大芯片的一次性研发成本都非常的高，这就需要芯片的大规模落地来摊薄单个芯片的成本。而面向特定领域的设计，和大规模落地相互是矛盾的。

• DSA的灵活性具有一定局限。不同用户的场景需求有很大的差别，即使是同一个用户，其场景的应用逻辑和算法仍在快速的迭代。而DSA芯片设计需要3年，芯片生命周期大约5年。8年的周期里，DSA很难支撑众多客户的需求以及客户需求的长期迭代。

• DSA难以成为“宏场景”的整体解决方案。以云计算场景为例，是很多场景组合到一起的宏场景。站在系统的角度，数据中心为了运维管理的需要，需要尽可能少的服务器类型。DSA解决特定问题A，如果有A、B、C等多个问题同时需要解决，该如何办呢？

以AI为例，AI-DSA各家都在按照自己的理解定制芯片，可以说在AI领域，还没有标准的软硬件交互交接口，并且框架以及算法和应用都还没有完全稳定。总之，在AI领域，目前还没有形成足够强大的生态。这样，就进一步限制了AI-DSA的落地规模，也就削弱了AI-DSA作为一个主力算力平台的作用。

4 总结

4.1 定制和通用

ASIC是定制芯片AS-IC，对应的我们可以把其他偏通用的IC称之为GP-IC。

在文章里，我们已经对CPU、GPU和DSA三大平台的优劣势进行了详细的分析。而ASIC是作为反面参考案例的。那么，为什么ASIC没有成为一种主流的计算平台呢？ASIC存在的问题，在前面“为什么不是ASIC？”章节已经进行了说明，这里再做一次总结性的强调。

最开始我们说过，ASIC引擎“指令”复杂度最高也即性能会更极致。大家通常的理解，也是如此。但实际上，受限于很多其他原因，ASIC的表现并不如大家想象的那么优秀：

• ASIC是定制的，没有冗余，理论上是最极致的性能。但因为ASIC是场景跟硬件设计完全耦合，硬件开发的难度很高，难以实现超大规模的ASIC设计。

• 理论上来说ASIC的资源效率是最高的，但由于ASIC覆盖的场景较小，芯片设计为了覆盖尽可能多的场景，不得不实现功能超集。实际的功能利用率和资源效率（相比DSA）反而不高。

• ASIC功能完全确定，难以覆盖复杂计算场景的差异化要求。差异化包含两个方面：横向的不同用户的差异化需求，纵向的单个用户的长期快速迭代。

• 即使同一场景，不同Vendor的ASIC引擎设计依然五花八门，毫无生态可言。

而能够成为主流处理引擎的CPU，GPU和DSA其实都有一个共性的特征，那就是“通用”：

• CPU，中央处理器，其实还有个更加通俗的名字，通用处理器；

• GPU也是因为做到了GP-GPU才开始大放异彩；

• DSA可以看做是定制的AS-IC向通用性的回调，DSA是一种GP-IC（对比AS-IC）。

4.2 CPU、GPU和DSA的优劣势分析

平台	性能	资源效率	灵活性	软件生态
CPU	★☆☆☆☆ 边际效应递减：增加晶体管资源，性能提升有限。性能瓶颈，摩尔定律失效。	★☆☆☆☆ 相比其他硬件加速处理器，CPU效率最低。	★★★★★ CPU指令最简单，是一些最基础的组件。像搭积木一样，编程灵活。	★★★★★ CPU广泛应用，软件生态庞大而成熟。
GPU	★★★☆☆ 性能比CPU大幅提升，比DSA/ASIC有较大差距。未来性能即将瓶颈。	★★★☆☆ 高效率的小核，以及部分加速引擎。与CPU相比，资源效率显著提升。	★★★☆☆ 本质是众核并行，编程具有一定灵活性。同步并行约束，编程相对简单。	★★★★☆ GP-GPU CUDA编程生态比较成熟。
ASIC	★★★★☆ 定制无冗余，理论上极致的性能。受限于设计复杂度，难以超大规模设计。	★★★★☆ 理论上最高的资源效率，但不可避免存在功能超集。	★☆☆☆☆ 功能逻辑完全确定。CSR和可配置表项，通过驱动程序控制硬件运行。	☆☆☆☆☆ 同一领域，不同厂家ASIC实现存在差别，需要特定驱动程序。无生态可言。
DSA	★★★★★ ASIC一样极致的性能。由于一定程度的软硬件解耦，能够实现较大规模设计。总体性能高于ASIC。	★★★★★ 少量可编程的通用性是需要代价的，但功能利用率高于ASIC。	★★☆☆☆ 少量指令，需要强大的编译器，把算法映射到特定DSA架构。相比ASIC，具有一定的可编程性。	★☆☆☆☆ 算法和框架经常更新，难以把主流框架完全并且长期地映射到特定DSA架构。

（正文完）

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