近日，美國(guó)普林斯頓大學(xué)研究人員推出了一款新型計(jì)算機(jī)芯片，其運(yùn)行速度是傳統(tǒng)芯片的百倍。有媒體稱其采用了“內(nèi)存計(jì)算”技術(shù)，使計(jì)算效率得到大幅提升。

這一神奇的技術(shù)到底是什么？它為何能顯著提高芯片性能？科技日?qǐng)?bào)記者就此采訪了相關(guān)專家。

高度集成，把計(jì)算與存儲(chǔ)功能合二為一

對(duì)于我們常用的計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，存儲(chǔ)器可分為內(nèi)部存儲(chǔ)器和外部存儲(chǔ)器。內(nèi)部存儲(chǔ)器，即“內(nèi)存”，是電腦的主存儲(chǔ)器。它的存取速度快，但只能儲(chǔ)存臨時(shí)或少量的數(shù)據(jù)和程序。

外部存儲(chǔ)器，通常被稱為“外存”，它包括硬盤、軟盤、光盤、U盤等，通?？捎谰么鎯?chǔ)大量數(shù)據(jù)，如操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序等。當(dāng)運(yùn)行某一程序時(shí)，處理器（CPU）會(huì)先從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，而后將一部分結(jié)果寫入內(nèi)存，并選擇性地將另一部分結(jié)果寫入外存進(jìn)行永久保存。

也就是說(shuō)，通常情況下，內(nèi)存只能存儲(chǔ)少量數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)中大部分?jǐn)?shù)據(jù)都“住”在外存。當(dāng)CPU運(yùn)行程序時(shí)就需要調(diào)取數(shù)據(jù)，若調(diào)取“住”在內(nèi)存的數(shù)據(jù)，則用時(shí)較少；若調(diào)取“住”在外存的數(shù)據(jù)，則可能要費(fèi)些周折。

因此科學(xué)家就想，能否把數(shù)據(jù)都存在內(nèi)存里呢？于是，內(nèi)存計(jì)算技術(shù)出現(xiàn)了。

“內(nèi)存計(jì)算技術(shù)是伴隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的興起而興盛起來(lái)的。在處理大數(shù)據(jù)過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)量極大，處理數(shù)據(jù)時(shí)頻繁訪問(wèn)硬盤這些外存會(huì)降低運(yùn)算速度。隨著大容量?jī)?nèi)存技術(shù)的興起，專家開始提出在初始階段就把數(shù)據(jù)全部加載到內(nèi)存中，而后可直接把數(shù)據(jù)從內(nèi)存中調(diào)取出來(lái)，再由處理器進(jìn)行計(jì)算。這樣可以省去外存與內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)調(diào)入／調(diào)出過(guò)程，從而大大提升計(jì)算速度?！北本┖娇蘸教齑髮W(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、中德聯(lián)合軟件研究所所長(zhǎng)劉軼告訴科技日?qǐng)?bào)記者。

“但普林斯頓大學(xué)研發(fā)團(tuán)隊(duì)采用的‘內(nèi)存計(jì)算’技術(shù)與上述概念中所指的內(nèi)存計(jì)算并不完全相同?！眲⑤W說(shuō)，普林斯頓大學(xué)所采用的技術(shù)其實(shí)是PIM（Process in－memory），通常被翻譯為“存內(nèi)計(jì)算”“存算一體”或“計(jì)算存儲(chǔ)一體化”。

“PIM技術(shù)是指直接在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)，而不是把數(shù)據(jù)從內(nèi)存讀取到處理器中進(jìn)行處理?！眲⑤W指出，PIM的技術(shù)概念在1990年就已被提出，雖然相關(guān)研究論文早已發(fā)表出來(lái)，但相關(guān)技術(shù)始終難以落地。

劉軼認(rèn)為“難落地”的主要原因在于，PIM技術(shù)尚難以達(dá)到傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的靈活性和通用性水平?！澳壳?，學(xué)界所提出的PIM技術(shù)，只能做某些類別的應(yīng)用，難以實(shí)現(xiàn)靈活編程?！彼f(shuō)。

可解決“存儲(chǔ)墻”問(wèn)題，大幅提升性能

在劉軼看來(lái)，PIM技術(shù)的重要價(jià)值在于，其能解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)存在的“存儲(chǔ)墻”問(wèn)題。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)采用的馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，需要CPU從內(nèi)存中取出指令并且執(zhí)行，某些指令又需要從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再將結(jié)果寫回內(nèi)存。由于處理器所執(zhí)行的程序和待處理的數(shù)據(jù)都被存在內(nèi)存中，這樣處理器在運(yùn)行過(guò)程中需要頻繁訪問(wèn)內(nèi)存。隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，處理器性能的進(jìn)步速度逐漸快于內(nèi)存性能。

近30年來(lái)，處理器性能每年提升55％，而內(nèi)存訪問(wèn)速度每年僅提升7％。這使得處理器的處理速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于內(nèi)存的讀取速度，直接導(dǎo)致了“存儲(chǔ)墻”的出現(xiàn)，嚴(yán)重拖慢了程序執(zhí)行速度。

“這好比一個(gè)人消化能力很強(qiáng)，飯桌上也有很多食物，但這個(gè)人的嗓子眼兒很細(xì)，咽不下去。這就使得強(qiáng)大的消化能力‘無(wú)用武之地’，也限制了這個(gè)人吃東西的速度?！眲⑤W說(shuō)。

“近年來(lái)深度學(xué)習(xí)等新型算法的興起，對(duì)推倒‘存儲(chǔ)墻’提出了更迫切的需求?！眲⑤W指出，新型算法訪問(wèn)內(nèi)存的模式跟傳統(tǒng)模式不太相同，刷臉、圖片識(shí)別、機(jī)器翻譯等新型算法往往以類似于人腦的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理。由于這類算法涉及的神經(jīng)元數(shù)量多、訓(xùn)練樣本量大，這導(dǎo)致在通用計(jì)算機(jī)上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算的效率比較低。

為了提高效率，科研人員開發(fā)了各種加速部件和專用的深度學(xué)習(xí)處理器，前者的典型代表是圖形處理器（GPU），后者的典型代表有谷歌公司的張量處理器（TPU）、國(guó)內(nèi)的寒武紀(jì)處理器等。

“CPU、GPU等處理器通過(guò)總線與內(nèi)存相連，總線的傳輸速度決定了計(jì)算的效率。”中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)混合智能專業(yè)委員會(huì)副主任、復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授張軍平告訴科技日?qǐng)?bào)記者，人們正在嘗試通過(guò)改進(jìn)，減少數(shù)據(jù)在總線上的傳輸次數(shù)，提高計(jì)算效率。例如，科研人員讓CPU具備部分的GPU功能，或使GPU具備一些CPU的功能等。

劉軼表示，上述改進(jìn)措施仍然屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，不能從根本上解決“存儲(chǔ)墻”問(wèn)題。相比之下，PIM技術(shù)在解決“存儲(chǔ)墻”問(wèn)題上更具優(yōu)勢(shì)。首先，它的計(jì)算模式更適合深度學(xué)習(xí)等新型計(jì)算模式；其次，PIM技術(shù)避免了馮·諾依曼結(jié)構(gòu)處理器頻繁訪問(wèn)內(nèi)存這一問(wèn)題，減少了數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)，降低了功耗。

具有發(fā)展?jié)摿?，但尚難取代通用處理器

記者通過(guò)查閱資料發(fā)現(xiàn)，PIM技術(shù)應(yīng)用最大的難點(diǎn)在于制造工藝。

PIM技術(shù)需要利用先進(jìn)的半導(dǎo)體工藝將處理器和存儲(chǔ)器集成在同一芯片內(nèi)，使之通過(guò)片上網(wǎng)絡(luò)相互連接。但由于目前處理器與存儲(chǔ)器的制造工藝不同，若要在處理器上實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)器的功能，則可能會(huì)降低存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)密度；若要在存儲(chǔ)器上實(shí)現(xiàn)處理器的功能，則可能會(huì)影響處理器的運(yùn)行速度。

張軍平指出，現(xiàn)階段內(nèi)存本身不具備計(jì)算功能，因此若想實(shí)現(xiàn)內(nèi)存計(jì)算或PIM技術(shù)都需要對(duì)內(nèi)存進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。

“普林斯頓大學(xué)不是專業(yè)的芯片公司，其推出的新型芯片可能只是一種技術(shù)上的探索，離真正的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還有相當(dāng)長(zhǎng)的距離?！睆堒娖秸J(rèn)為，隨著固態(tài)硬盤等技術(shù)的發(fā)展，如果硬盤讀寫速度足以媲美內(nèi)存，內(nèi)存與外存可能被集成為新型大容量高速存儲(chǔ)器。未來(lái)最理想的情況是，CPU、GPU等多種處理器與大容量高速存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)一體化高度集成。

劉軼強(qiáng)調(diào)，普林斯頓大學(xué)設(shè)計(jì)的這種處理器是一種專用處理器，它只針對(duì)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，無(wú)法取代傳統(tǒng)的通用處理器。

“正如華為、蘋果等公司推出的高端手機(jī)上大多配置了深度學(xué)習(xí)處理器，但只作為附屬部件，核心的計(jì)算和處理仍然由通用處理器來(lái)完成，只是把特定的任務(wù)和計(jì)算模塊交由深度學(xué)習(xí)處理器來(lái)進(jìn)行計(jì)算，而且是在通用處理器的控制之下完成的?！眲⑤W說(shuō)。

“短期來(lái)看，PIM技術(shù)只能被用于特定類別的應(yīng)用場(chǎng)景，難以取代通用處理器?！眲⑤W認(rèn)為，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，如果半導(dǎo)體材料和器件技術(shù)無(wú)法取得突破，集成電路的摩爾定律將在不久的未來(lái)失效，即集成電路芯片內(nèi)的晶體管數(shù)量將停止增長(zhǎng)。這會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)乃至計(jì)算機(jī)硬件和軟件產(chǎn)業(yè)造成巨大的影響，由此也很可能引發(fā)重大的技術(shù)變革。當(dāng)新的計(jì)算結(jié)構(gòu)出現(xiàn)時(shí)，高度集成化的系統(tǒng)可能會(huì)對(duì)PIM技術(shù)有更多需求，但該技術(shù)能否成為主流仍有待觀察。