摩爾定律跟不上年輕又活力十足的云端應用需求？

“摩爾定律速度趨緩以及云端服務的成長，已經(jīng)把我們帶到了一個反曲點(inflection point)；”負責數(shù)據(jù)中心硬件采購的谷歌資深營運總監(jiān)Prasad Sabada表示：“游戲規(guī)則又一次改變，我們需要產(chǎn)業(yè)界以有意義的方式來響應。”

具體來說，他呼吁推動處理器的優(yōu)化，降低本文切換(context switching)以及其他對谷歌實際工作負載十分關鍵的運作之延遲：“我們已經(jīng)看到許多處理器針對Spec性能評測基準進行優(yōu)化，但是在谷歌，我們的工作負載與Spec大不相同。”谷歌引述史丹佛大學(Stanford)制作的圖表，表示處理器性能進展停滯（來源：谷歌）

谷歌也想要更低延遲的內(nèi)存芯片，“我們能從降低內(nèi)存延遲取得很大的進展，就像處理器的性能提升那樣；”Sabada所指的是新一代內(nèi)存架構(gòu)的潛力表現(xiàn)。

在近一年前，谷歌的競爭對手Facebook開始支持英特爾(Intel)的3D XPoint內(nèi)存，這種新一代內(nèi)存在許多方面的表現(xiàn)號稱優(yōu)于今日的NAND閃存；英特爾已經(jīng)在去年底開始限量提供該內(nèi)存芯片樣品。

在互連方面，Sabada表示，今日的典型處理器總線有許多針對I/O與加速器組件的overhead存取，并不適合新興的內(nèi)存架構(gòu)；此外，需要光學接口例如硅光子(silicon photonics)技術，來連結(jié)數(shù)據(jù)中心里的服務器。

Sabada指出IBM的OpenCAPI接口就是谷歌支持的技術之一，但他并未提到另兩個在去年發(fā)表的技術CCIX與GenZ，分別是開放性加速器接口，以及儲存級(storage-class)內(nèi)存。

谷歌尋求更低成本的2.5D芯片堆棧

在封裝技術方面，Sabada表示將邏輯、內(nèi)存、數(shù)字與模擬裸晶結(jié)合在同一片基板上的2.5D芯片堆棧技術“令人振奮”，是一種實現(xiàn)異質(zhì)芯片的“酷方法”；不過他也

指出，該類技術的大量生產(chǎn)良率與成本還未達到令人滿意的程度。

AMD的繪圖處理器部門首席架構(gòu)師最近也表達了類似的挫折，該公司同樣正嘗試將芯片堆棧技術推向主流市場。

Sabada請求芯片產(chǎn)業(yè)高層加速各領域技術的創(chuàng)新，但他也理解，設計與生產(chǎn)先進芯片的復雜度與成本越來越高。“我們已經(jīng)遭遇障礙，頻率的提升不是我們習慣的，基本上我們看到了單核心處理器性能的限制；”他指出，種種挑戰(zhàn)推動了往多核心處理器的轉(zhuǎn)移，但：“這在云端環(huán)境中會是一個挑戰(zhàn)。”

谷歌在去年發(fā)表了張量處理單元(Tensorflow processing unit，TPU)，將之視為未來潮流；Sabada表示：“我們已經(jīng)邁入加速器時代…TPU只是你們將在接下來看到的這類組件案例之一。”他并指出，機器學習將會是云端運算的關鍵驅(qū)動力，那是一個利用人工智能的強大應用案例，也是谷歌許多云端產(chǎn)品支持的能力。