龍芯、飛騰、華為、兆芯和阿里巴巴等中國公司已經開發了自己的CPU和核心IP
CPU 架構及指令集
讓我們快速描述一下CPU。CPU在設備上運行OS和各種應用程序,處理數據并提供輸出。現在的CPU通常包含多個處理器(內核)。比如雙核,四核,八核等。
要制造一個CPU,設計公司首先要決定的是CPU使用的內核,因此還要選擇指令集體系結構(ISA)。
ISA有兩種基本類型:更快的CISC(復雜指令集)體系結構和更節能的RISC(精簡指令集)體系結構。CISC ISA可以在一條指令中執行多項操作,而RISC ISA可能需要多個不同的指令才能完成同一任務。Arm,MIPS和RISC-V是RISC體系結構,而x86是CISC。
傳統上,如果要構建服務器,則需要更高的性能,一般會選擇CISC。如果要構建移動設備,則選擇RISC。
一旦選定了CISC或RISC,就必須選擇一個特定的處理器內核作為您的設計的基礎,因此也要選擇ISA。選擇內核會將您的CPU投入其兼容工具,應用程序,中間件等的生態系統中,因此,如果您的團隊已經習慣于某種生態系統,則很難進行切換。
Arm
智能手機行業隨著Arm及其生態系統的發展而發展,今天基本上所有手機都使用基于Arm架構的應用處理器。
盡管高通公司連同其中國合資企業華新通公司一起退出了Arm服務器市場,而且關于Arm是否可以在服務器領域取代x86的爭論一直沒有停下來,但仍存在許多西方公司,例如Marvell、Amazon和Ampere 的Arm服務器芯片,而對于中國來說,開發Arm服務器芯片變得更加重要。
在Arm陣營里,擁有華為和飛騰。對于華為,由于美國政府無時不在找華為的麻煩,所以在高性能計算存儲上對英特爾CPU依賴都面臨著被禁用的可能。這加大了華為用其自己的基于Arm的服務器級CPU取代Intel的努力。迄今為止,這些努力的成果是令人印象深刻的鯤鵬920。這個時市場上功能最強大的Arm CPU之一,鯤鵬采用7nm工藝,擁有64個內核,運行于2.6Ghz。該芯片將主要針對華為泰山服服務器系列中的云服務和大數據應用。盡管我相信它以及該芯片的未來幾代人都可以在這個領域取得成功,但它并不能解決華為在高性能計算乃至超級計算等前沿領域所擔心的問題。
另一個基于Arm CPU的是飛騰。該公司與銀河麒麟OS團隊有著良好的關系。飛騰具有一系列臺式PC和服務器CPU,但更多地關注HPC。其最新的Arm芯片也是64核,運行在2.2Ghz左右,并使用16nm工藝。飛騰最出名的當然是它在天河2號這樣的超級計算機上的應用,但實際上這里的大部分處理是由Intel Xeon和Intel Phi CPU完成的,而飛騰主要處理前端任務。盡管由于奧巴馬的禁令導致英特爾Phi禁用,國防科大用其自行開發的128核Matrix-2000處理器代替了它。它當時的性能雖然不如英特爾最新產品強大,但仍比它們要替換的舊版英特爾Phi處理器強大。國防科大和飛騰雖然無法立即替代HPC工作負載,但正朝著這個方向大力發展。
MIPS
MIPS和Arm一樣,都是基于RISC ISA的,由于多種原因及生態問題,沒有在移動電話領域使用,但在中國已有悠久的歷史。
龍芯的CPU指令集就是基于MIPS的,最新的Longsoon CPU運行于2Ghz,并在28nm FD-SOI工藝,具有四個內核,非常適合政府公務員臺式機使用。龍芯的后續計劃是推出16核2.5Ghz 16nm CPU。
除了龍芯,君正也使用MIPS,但用于低功耗專用處理器。
X86
英特爾的x86是CISC的唯一主要選擇,因此主導了筆記本電腦和PC CPU,并在服務器中處于領先地位。
兆芯目前也在使用x86指令集,來自于威盛電子的x86授權。目前兆芯與英特爾和AMD一起可以使用x86 ISA。雖然我看不到該公司在高端市場上與同業競爭,但兆芯在低端服務器,臺式機和筆記本電腦領域顯示出了進步。其最新的KX-6000 16納米、8核、3Ghz CPU 已經與2017年的Intel i5相當,足以讓中國在低端市場保持獨立。兆芯也計劃在2020年推出7nm CPU。
RISC-V
筆者看來基于開放指令集的RISC-V是中國在CPU方面相對自力更生的最佳選擇。雖然目前生態系統還不是太健全,但是隨著中國努力減少對美國出口法規的依賴,其生態系統將不斷發展,并在越來越多的應用中得到證明。
盡管有許多公司致力于基于RISC-V的SoC、MCU和CPU,但阿里巴巴在2019年占據了頭條新聞,當時其新子公司平頭哥宣布了基于RISC-V的C910處理器和基于RISC-V的含光800 AI處理器。C910 CPU和含光NPU幫助阿里巴巴改善其云服務中的AI功能,從而使其不再依賴Nvidia等外國芯片供應商,并通過潛在地出售其CPU或將核心IP許可給第三方來為其提供新的收入來源。
結論
中國正處于低端和中端CPU獨立性的道路上,但是要在高性能計算領域實現獨立自主還需要幾年的時間,但我們相信這是可以實現的。
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