计算能力的提升需要一场革命

wayne

http://www.cnbeta.com/articles/130033.htm 本报讯据英国《新科学家》12月16日报道，美国全国研究委员会最新公布题为《计算性能的未来：游戏终结还是到更上一层楼》的报告称，几十年来，计算机性 能获得了突飞猛进的提高，但如果软件业没有发生巨大的改变，没有新式芯片推出的话，这种发展势头将戛然而止。对于年产值高达万亿美元、已成为经济增长引擎 的计算机工业来说，不啻为一个坏消息。 在上世纪80年代到90年代之间，微处理器的速度大大提高，但横亘在眼前的两个障碍意味着计算能力的提高在未来10年会碰钉子。随着晶体管变得越来越小，并越来越紧密，微芯片记录数据的速度在2005年就达到3千兆赫，目前已趋向平稳，这是因为速度如此之快的芯片产生的热量太多而无法用于智能手机和个人电脑中。这种稳定水平有可能终结摩尔定律，即集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。 因此，制造商通过在一个芯片上建造两个、4个甚至8个处理器核来解决这个问题，但该研究报告警告说，摩尔定律仍然处于麻烦中：目前晶体管的功效不可能被提高得更多，且计算性能“在10年内也将将囿于能耗所限而无法有很大提高”，解决这个问题需要科学家研发出新的晶体管架构。 更重要的是，多核芯片通过让其处理器分摊任务来获得速度优势，为了让这一点更加有效，研究人员必须设计出能并行执行多任务而不是一个接一个串行执行任务的软件。 这一点听起来似乎很有潜力。全国研究委员会主席、美国模拟器件公司首席技术官塞缪尔·富勒表示，“并行计算提供了一条更加清晰的道路”来维持计算速度的增长，并行计算才是王道。 并行计算能很好地处理很多科学计算，诸如模拟天气和核爆炸等。谷歌公司也研发出了一套并行编程工具映射精简（MapReduce），该模型主要用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。但该报告警告，为串行运算而编写的大量软件转变到能有效地并行工作，是“非常困难的任务”，它要求新的软件工程过程和工具，也要求程序员重新接受培训来使用它们。 不过，目前正在研究并行处理的克雷公司计算机专家雷·艾利斯表示，并行计算并非新想法，“科学家也已取得了一些成绩”。他认为，通向并行计算最简单的道路30年前就已经完成。

wayne

俺感觉电子元器件已经差不多 走到尽头了。很可能革的就是电子元器件的命，比如量子计算机，。。。。

liexi20101117

新的架构是有效的，比如神经网络，比如新的理论原理

wayne

http://www.dailymail.co.uk/scien ... 0-times-faster.html http://tieba.baidu.com/f?kz=965358857

电脑将大换代？超级电脑CPU研发成功 速度变快20倍 科学家研发出超快电脑晶片，速度是当今桌上型电脑的20倍。 　　英国「每日邮报」（Daily Mail）报导，现代电脑拥有双核心、4核心，有时甚至到16核心的处理器，来执行任务。但研究人员研发出的这种中央处理器（CPU ），单一晶片就有1000个核心。 　　对于受够系统跑得缓慢的家庭用户来说，这项研发成果可望在几年内开启高速电脑的新时代。 　　此外，这个新的「超级」电脑也比现代电脑环保，虽然高速运行，但耗电量却少得多。 　　科学家使用一种叫作可程式逻辑闸阵列（FPGA）的晶片，这种晶片就像含有数百万个电晶体的所有微晶片。电晶体是微小开关，是任何电路的基础。 　　不过，FPGA晶片可被使用者设置成特定电路，而不是在工厂中设定的功能。 　　这让研究团队可将晶片中的电晶体分成好几个小组，让每个小组执行不同任务。 　　在FPGA晶片内製造超过1000个迷你电路，研究人员实际上将这个晶片改造成1000核心的处理器，每个核心都依据自己的指令工作。 　　在测试期间，这个晶片每秒大概可以处理5GB的资料，速度约是现代电脑的20倍。 　　研究领导人是英国格拉斯哥大学（University of Glasgow）的万德鲍惠德（Wim Vanderbauwhede）博士，带领美国麻萨诸塞大学罗艾尔分校（University of Massachusetts Lowell）的研究同僚。 　　万德鲍惠德说：「FPGA晶片不适于使用在标准电脑，因为很难编写程式，不过它们的处理能力大，能量消耗却非常少，因为速度太快了，因此也是环保的选项。」

无心人

我怎么感觉是个笑话，每秒5GB还多？？？ 不知道现在的Core i7每秒25GB的算啥？

无心人

不对， AVX还多。 4G * 128 / 8 = 64GB, 并行执行4条，64GB X 4 = 256 GB，

wayne

6# 无心人 我out了

zeroieme

CUDA技术。 各位大大试过吗？

mathe

CUDA主要还是一种新的编程模式，但是好像使用还是不够方便

gxqcn

我对长整数的整型操作指令比较感兴趣，估计CUDA主要优点集中在浮点的并行上。