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Gran parte de la interesante discusión del procesador ha girado últimamente en torno al uso de diferentes tipos de chips y núcleos, en oposición a los núcleos informáticos de uso general comunes en las CPU convencionales. Hemos visto todo tipo de combinaciones diferentes de chips utilizados para tareas informáticas particulares, incluidas CPU, GPU, DSP, ASICS personalizados y matrices de puertas programables en campo (FPG), y cada vez más vemos aplicaciones que combinan aspectos de todos estos, a veces en un sistema y a veces dentro de un solo chip.
Incluso Intel, que durante mucho tiempo fue el defensor de los núcleos de cómputo de propósito general que duplicaron su velocidad cada dos años, entró en acción con la compra de Altera, uno de los principales fabricantes de FPGA. Recientemente, tuve la oportunidad de hablar con Dan McNamara, gerente general del Grupo de Soluciones Programables de Intel (PSG), lo que una vez se conoció como Altera, quien arrojó algo de luz sobre los planes de Intel en esta área y dio más detalles sobre los planes de la compañía para conectarse diferentes tipos de núcleos y diferentes troqueles juntos en paquetes de chips de alta velocidad.
"El mundo se está volviendo heterogéneo", dijo McNamara, señalando que ahora hay una comprensión común de que no se pueden resolver todos los problemas con núcleos de uso general. Los ASIC personalizados, como las unidades de procesamiento de tensor de Google o las TPU, pueden acelerar ciertos tipos de funciones mucho más allá de las CPUS o GPU tradicionales, pero su creación lleva mucho tiempo. En contraste, dijo, los FPGA permiten un código personalizable que brinda muchos de los beneficios de rendimiento de los ASIC sin esperar dos años para el diseño y la fabricación del chip. Un desarrollador puede cambiar los algoritmos dentro de un FPGA de inmediato, mientras que una CPU, GPU o chip personalizado funciona de manera fija.
McNamara también dijo que los FPGA son de muy baja latencia y pueden ser muy paralelos, con diferentes partes de un chip que trabajan simultáneamente en aplicaciones como el procesamiento de imágenes o la comunicación.
Intel ahora está enviando el Arria 10 FPGA, fabricado en el proceso de 20 nm de TSMC, y ofrece un paquete que combina un procesador Xeon (Broadwell) y el Arria 10. Esto se usa en aplicaciones como búsqueda y análisis a escala web. McNamara dijo que los FPGA podrían acelerar la búsqueda hasta 10 veces y señaló que Microsoft ha sido público sobre el uso de tales FPGA para acelerar la búsqueda.
Una gran área de mejora últimamente ha sido la creación de paquetes de chips múltiples más rápidos que pueden combinar troqueles de chips creados en diferentes procesos y quizás de diferentes fabricantes. Estos incluyen paquetes que contienen una CPU y un FPGA, como la combinación Xeon / Arria; un FPGA con diferentes transceptores, como en el Stratix 10 FPGA de Intel; o incluso diferentes partes de una CPU completa, como Intel describió en su reciente tecnología y día de fabricación.
Intel ha creado una nueva tecnología llamada puente de interconexión de chips múltiples integrado (EMIB) para hacer esto, que debutó en el Stratix 10. En EMIB, la matriz central se crea en el proceso de 14nm de Intel y los transceptores en el proceso de 16nm de TSMC.
En general, McNamara dijo que varias áreas se están moviendo hacia la adopción de más FPGA utilizando dicho empaque. Habló sobre los sitios web de hiper-escala, que están viendo que la demanda cambia rápidamente y donde una combinación de FPGA / CPU puede funcionar bien en áreas como búsqueda, análisis y transmisión de video, así como la transformación de la red, donde las tendencias como las redes definidas por software y la virtualización de funciones de red está impulsando la necesidad de más procesamiento de paquetes. Otras áreas de enfoque incluyen aplicaciones 5G e inalámbricas, conducción autónoma y aplicaciones de inteligencia artificial (IA). En inteligencia artificial, McNamara dijo que los ASIC optimizados y la potencia bruta de la computadora pueden ser lo mejor para el entrenamiento (Intel ha comprado Nervana), pero dijo que los FPGA a menudo son los mejores en inferencia, debido a su flexibilidad y baja latencia, y señaló que ZTE usó Arria 10s para muestra puntajes de reconocimiento de imagen muy impresionantes.
Personalmente, tengo curiosidad por ver si las futuras CPU realmente tomarán diferentes componentes y los combinarán usando EMIB o una tecnología similar para cambiar lo que pensamos como un chip de procesador. Me intriga la idea de que los sistemas del futuro pueden usar muchos núcleos diferentes, algunos programables (FPGA) y otros fijos (una combinación de ASIC personalizados y CPU y GPU tradicionales) para hacer cosas juntos que mejoren cualquier cosa La tecnología puede hacerlo por sí sola.
