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加速芯片设计流程 谷歌宣称要用SoC取代主板

2021-06-11 15:40:03    来源:雷锋网

最近,谷歌的系统基础设施副总裁阿米特・瓦达特 (Amit Vahdat) 在一篇博客文章中表示,谷歌将会用“位于同一芯片上或一个封装内的多个芯片上的 SoC”,去逐渐替代“组件集成在一块用几英寸长的电线隔开的主板”,“SoC 就是新的主板”,这个方向将是“谷歌的下一步”。

Amit 这么一说,听起来好像谷歌还在用着 20 年多前的计算机,主板上有各种各样的分立功能芯片,谷歌急需提高系统集成度来降低主板上互联电路的成本,提高性能。但实际情况真的是这样吗?

下图是一块几年前的 Intel Xeon 服务器处理器的单 socket 主板,可以很清楚的看到,除了中间占了最大面积的处理器槽位以及网络芯片外,整个主板上只剩下各种物理接口、电源管理、电阻电容等辅助器件。而中央的 Xeon 内部集成了多核处理器、显示控制器(GPU)、PCIE 控制器、DDR Memory 控制器,处理器核也集成了对多媒体、压缩、加密的专用指令模块,几乎所有的纯数字电路逻辑,都已经集成到 Intel 处理器内部。

这难道不是一个 SoC -- System on Chip 吗?无论什么样的 SoC,主板和物理信号接口总还会是存在的,服务器级别的大容量内存目前也很难完全集成到芯片或封装内部,所以我们看到的已经是一个高度集成、基于 SoC 处理器的服务器系统。

很显然,“SoC 就是新的主板”的说法并不准确,而“用 SoC 代替主板上分立的功能组件”是一个早就发生了的事实,那么 Amit 提到的谷歌 SoC 创新到底指什么?

让我们再看看 Amit 的博客文章,他提到了 2015 年开始的谷歌自研 TPU 芯片项目( Tensor Processing Unit ,面向 AI 加速,目前已经发展到第三代),2018 年谷歌的 VCU 项目(Video Coding Unit,面向视频流加速处理),以及 2019 年的 OpenTitan 项目(开源安全芯片,基于 Titan 芯片),从这些项目中诞生的,恰恰是 Amit 所提到的“主板上分立的功能组件”,也就是独立的功能芯片。

谷歌已经从 TPU 等芯片的大规模应用中尝到了甜头,结合谷歌的软件和 AI 算法之后,目前谷歌翻译、谷歌 Colab、谷歌图像、部署在谷歌云上的各类客户应用等都在大规模使用 TPU 芯片。

当这样的功能组件芯片取得大规模应用的成功之后,谷歌下一步要干什么?当然是像过去 20 年业界一再发生的一样,将这些新功能组件集成到处理器 SoC 内部,进一步降低成本和功耗并提高集成度。在通用处理器市场还牢牢掌握在 Intel 等厂商手中的情况下,谷歌必须考虑设计自己的 SoC 处理器来完成它的目标。

这就很清楚了:Amit 所指的 SoC 创新,并不是指简单地用 SoC 电路去替代主板上多个分立功能单元,而是从谷歌的应用需求出发,超越现有的通用服务器 SoC 去定制符合特定应用需求的多样化 SoC 处理器,我们可以称之为“定制 SoC 处理器”。类似的,Nvidia 公司在 2019 年收购的 Mellanox,其长远目标同样是将 Mellanox 公司所创新的 SmartNIC 功能模块集成进自己的新一代 SoC 处理器。同样,亚马逊、微软、阿里巴巴等云厂商也都已经或布局了自己的 SoC 芯片产品和研发团队。

为什么这些系统产品巨头们都把眼光投向了小小的芯片?因为未来的产品创新和竞争都会紧密围绕定制 SoC 芯片展开,在一颗芯片或封装内的完整系统才有最优化的性能和功耗,再加上跟软件系统的紧密配合,会给系统产品厂商带来最大的竞争优势,这里最典型的例子就是芯片、硬件系统、操作系统直到应用系统全面开花的苹果公司。跟我们过去已经习惯看到嵌入式系统领域有大量的定制 SoC 一样,桌面电脑、云计算和服务器领域同样会诞生更多的定制化处理器。

定制 SoC 处理器代表了整个芯片行业的未来:从应用系统需求诞生出创新的功能芯片,然后功能芯片被定制 SoC 处理器吸收进去,甚至新的创新功能被直接集成进 SoC 处理器,这个过程将会一再重复而且周期越来越快。同时,近年来逐渐放慢的通用处理器性能进步,也让业界对定制 SoC 处理器的性能优势要求逐渐放低,类似更贵的石油会推动新能源的发展是同样的道理。但是,定制 SoC 会要求芯片设计周期和设计成本要求不断优化,因为终端产品公司的创新是基于软硬件协同的系统级优化,这种创新带来的成本降低比深度优化芯片设计潜能更大,所以芯片快速、低成本地实现并部署到产品内更加重要。

上面提到的这些需求,对芯片设计和制造产业链提出了更高的要求,对芯片产业链上游的 EDA 厂商也提出了更高的要求。如何大幅改进目前的 EDA 流程,减少对人工投入的依赖,加速芯片设计流程,降低芯片设计成本,这正是中国 EDA 公司的机会。

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