インテルテクノロジー：トランジスタを無駄にしない方法とは？| インテルキーノート

目录

1. 引言
2. 掌握编译器的核心
   • 2.1 优化和代码生成
   • 2.2 编译器的设计目标
   • 2.3 编译器的挑战和技术突破
3. Moore定律的挑战与机遇
   • 3.1 Moore定律的背景
   • 3.2 计算需求的不断增长
   • 3.3 智能化时代的硬件和软件需求
4. 使用异构架构解决性能需求
   • 4.1 异构架构的定义和应用
   • 4.2 充分利用现有架构的性能
   • 4.3 新型架构对性能的提升
5. 突破内存墙的挑战
   • 5.1 内存墙的概念和影响
   • 5.2 满足人工智能领域对内存需求的创新
   • 5.3 新一代内存层次结构的发展方向
6. 下一代硬件和软件的合作
   • 6.1 构建稳定的硬件-软件协同体系的重要性
   • 6.2 打破硬件-软件壁垒的挑战和机遇
   • 6.3 具有良好抽象层的未来计算系统
7. 结论

引言

最近，我们失去了 Francis Allen，她是编译器优化和代码生成领域的先驱。她在优化编译器的研究中推动了技术的发展，并取得了重要的突破。在本次演讲中，我将回顾她的工作，并展望未来硬件和软件技术的发展方向。

掌握编译器的核心

2.1 优化和代码生成

编译器的核心任务之一是通过优化和代码生成来提高程序的性能。优化是对程序进行分析和转换，以减少其执行时间和资源消耗。而代码生成则是将高级语言代码翻译成机器代码，以便计算机能够执行。

在我所管理的 Stretch Harvest 编译器中，我负责处理编译器的核心部分，这是一项旨在实现优化和代码生成的工作。编译器的任务是将三种源语言翻译成两种目标机器的代码，并通过一个中间层来实现这一过程。

2.2 编译器的设计目标

编译器的设计目标是在软件创建的便捷性和硬件执行的速度之间取得微妙的平衡。这个理念由 Francis Allen 提出，并且在几十年后仍然被广泛应用。在设计硬件之前，我们首先要了解如何提供机器的性能，这是在实践需求的推动下逐渐形成的。

正是编译器本身的发展证明了这个理念的可行性。我们使技术发展到了一个令人难以置信的高度，能够在一台非常复杂的机器上比手写代码效果更好。

2.3 编译器的挑战和技术突破

然而，实现机器性能的追求并不容易。我们的计算需求正在呈现爆炸性增长，尤其在人工智能领域。我们面临着两个关键挑战：性能和通用性。

首先，性能需求的呈指数增长使我们的计算能力需要远远超过摩尔定律所能提供的水平。这让我们不得不不断寻找新的解决方案，以满足计算需求的增长。

其次，人工智能所需的计算能力不仅需要高性能，还需要具备通用性，这是一个更大的挑战。人工智能的发展需要支持各种计算架构，而这些架构的通用性与性能的平衡是一个难题。

为了应对这些挑战，我们将不断努力寻找创新解决方案，并在硬件和软件方面进行密切合作。

Moore定律的挑战与机遇

3.1 Moore定律的背景

几十年来，摩尔定律一直是计算机行业最重要的基准之一。它预测了集成电路上晶体管数量的指数增长，同时也代表了计算能力的快速增长。

然而，摩尔定律在过去的几年里面临着巨大的挑战。我们已经接近了硅晶体管的物理极限，无法继续以相同的速度增加晶体管的数量。

3.2 计算需求的不断增长

与此同时，计算需求却在以指数级的速度增长。特别是在人工智能领域，我们需要更多的计算能力来处理海量的数据和复杂的算法。

人工智能的发展对计算能力的需求超过了摩尔定律的增长速度，这让我们不得不寻求新的解决方案。

3.3 智能化时代的硬件和软件需求

在这个智能化的时代，我们需要能够处理庞大数据量的计算能力，同时还需要足够的通用性来支持各种应用领域。

这不仅需要硬件方面的创新，也需要软件方面的创新。我们需要构建稳定的硬件-软件协同体系，使得硬件的性能和软件的通用性能够充分结合。

使用异构架构解决性能需求

4.1 异构架构的定义和应用

为了满足不断增长的计算需求，我们不得不寻求异构计算架构的发展。异构架构利用不同类型的处理器和加速器来解决不同领域的计算需求。

通过充分利用现有架构的性能，并结合新型架构的创新，我们能够提供更高效的计算能力。这种创新可以在不同的应用领域中发挥重要作用，特别是在人工智能领域。

4.2 充分利用现有架构的性能

在过去的几年里，我们不断增加了对异构计算的支持。通过添加各种向量扩展，我们成功地将异构计算的性能提升了超过150倍。

尽管在整个软件生态系统中广泛采用新的异构扩展需要花费时间，但我们已经取得了很大的进展。高性能计算、游戏和人工智能等关键领域已经广泛采用了这些异构扩展。

4.3 新型架构对性能的提升

异构架构的发展还需要关注新型架构对性能的提升。特别是在人工智能领域，我们需要更高性能的硬件来满足计算需求。

我们已经在实验室中研制出了新一代的硬件架构，例如基于光缆的互联和三维堆叠技术。这些创新的硬件技术将为未来的计算能力发展提供重要支持。

突破内存墙的挑战

5.1 内存墙的概念和影响

内存墙是指计算机系统中存储器和处理器之间的速度差异导致的性能瓶颈。随着计算需求的增长，内存墙的问题变得越来越突出。

人工智能领域对内存的需求非常高，这加剧了内存墙的问题。我们需要在更快的速度下处理更多的数据，因此内存的性能和容量成为一个关键问题。

5.2 满足人工智能领域对内存需求的创新

为了满足人工智能领域对内存需求的增长，我们需要创新的解决方案。例如，我们可以利用新一代的存储技术，如QLC和3D交叉点，来提供更高的存储性能。

另外，我们还可以通过改进内存层次结构，将存储器更接近处理器，以实现更低的延迟和更高的带宽。

5.3 新一代内存层次结构的发展方向

在未来，我们需要构建新一代的内存层次结构，以解决内存墙问题。这一新的层次结构将具有更高的容量、更低的延迟和更低的功耗。

我们已经在这个领域的研究中取得了一些进展，并在实验室中进行了相关的技术验证。这些技术的发展将为未来的人工智能应用提供重要支持。

下一代硬件和软件的合作

6.1 构建稳定的硬件-软件协同体系的重要性

为了实现性能的提升，硬件和软件需要密切合作。构建稳定的硬件-软件协同体系对于解决复杂性能问题非常重要。

在过去的几年里，我们已经开始在硬件和软件之间建立更紧密的联系。例如，我们的OneAPI项目旨在提供统一的软件抽象层，使得不同架构的硬件能够更好地支持多样化的应用需求。

6.2 打破硬件-软件壁垒的挑战和机遇

然而，打破硬件-软件壁垒并不容易。我们需要解决许多技术和工程挑战，以实现硬件和软件之间的无缝协作。

这需要我们共同努力，推动硬件和软件的创新，并寻求新的解决方案。只有当硬件和软件真正融合时，才能充分发挥计算系统的性能潜力。

6.3 具有良好抽象层的未来计算系统

在未来的计算系统中，我们需要具有良好抽象层的硬件和软件。这些抽象层将隐藏底层的复杂性，使得开发人员可以更加专注于应用开发。

我们需要寻求创新的解决方案，以满足不断增长的计算需求，并且使得硬件和软件的协同开发变得更加高效。

结论

通过满足性能需求、提升硬件和软件协同效率以及创新解决内存墙等问题，我们将为下一代计算系统打下坚实的基础。

未来的计算系统将充分利用异构架构的优势，通过创新的硬件和软件方案来推动计算能力的发展。

作为计算机行业的从业者，我们需要保持乐观的态度，并坚信创新是发展的关键。只有通过不懈的努力和积极的乐观精神，我们才能推动计算技术迈向更美好的未来。

议程中提到的一些资源：Intel OneAPI 项目，摩尔定律图表，请参考文末资源部分。