無論是x86、Arm還是新秀RISC-V,大家談及基于這些架構的處理器時,除了對比性能、功耗以外,不免會說到造就當下處理器差異化的另一大因素,那就是制造工藝。臺積電、中芯國際、三星還有英特爾,隨著如今幾乎所有代工廠都參與到RISC-V的制造中來,我們不妨挑幾個用上了先進工藝的RISC-V處理器看看。
臺積電5nm+HBM3的RISC-V處理器
去年,SiFive旗下的OpenFive,一個用差異化IP提供定制方案的業務部門宣布正式流片了基于臺積電5nm工藝的RISC-V處理器,該處理器集成的IP方案主要面向高性能計算/AI、網絡與存儲應用。
E76核心框圖/ SiFive
這款SoC用到了OpenFive的HBM3 IP子系統和D2D I/O,CPU核心則選用了SiFive的E76,8級流水線的32位RISC-V核心。其HBM3接口給到了7.2Gbps的速度,足以滿足任何計算密集型應用特定領域加速器的帶寬需求。在D2D接口技術的支持下,該SoC可以通過2.5D封裝實現更高的性能、更低的功耗與延遲。當然了,更重要的還是E76這個5.69CoreMark/Hz的RISC-V CPU核心。
不難看出,SiFive在高性能計算上有著自己的野心,哪怕目前Alphawave已經收購了SiFive的OpenFive業務部門。從SiFive和英特爾的關系來看,雙方未來也會和繼續合作,借助英特爾的IFS代工業務,為RISC-V處理器提供更先進的制造工藝,正如下面我們要提到的這款RISC-V處理器一樣。
以Intel4打造的近緩存計算RISC-V處理器
在我們已經看到的不少RISC-V處理器中,除了低功耗的以外,也有不少高性能的處理器,尤其是與AI/ML相關的。深度學習激發了一批數據并行的工作負載,而傳統的SIMD處理器雖然解決了更多通用算力的問題,但其內存帶寬還是無法這類應用的要求,這也是為何GPU和一眾加速器在AI/ML上更受歡迎的原因。
在今年的VLSI22上,英特爾的研究工程師們帶來了一個新的演示分享,一個全新的8核64位RISC-V處理器,代號Vela。該芯片完全基于Intel4的CMOS工藝打造。在這一先進工藝的助力下,這個頻率為1.15GHz的處理器僅僅占用了1.92mm2的面積,同時集成了512kB的共享LLC,每個核心分配了64kB SRAM。最關鍵的是Vela應用了近緩存計算(CNC)技術,使得該處理器在深度學習負載上展現了極佳的性能。
CNC不僅實現了高帶寬的訪問,也實現了在大容量片上SRAM中直接進行本地計算。而Vela將虛擬尋址,連貫性和一致性一并擴張到了CNC上,實現了可允許在Linux下的多核操作。與此同時,這個倒轉芯片封裝設計的處理器與一個FPGA相連,作為一個用于訪問DRAM和IO的芯片組。
英特爾在分享中展示了CNC LLC的數據路徑、CNC ISA規范以及編程模型,實際工作負載演示則為DNN提供了視覺化輸入與輸出。與將數據從LLC移動到核心內不同,CNC將成績累加運算搬到了LLC上,就地處理數據。如此一來避免了片上網絡的帶寬瓶頸,同時減少全局數據的移動,增加了吞吐量提高了能效。英特爾的研究員也給出了具體提升數據,與標量處理相比,其吞吐量提升了46倍;通過減少數據移動,其整體功耗降低了11%,推理功耗降低至52分之一;在MLPerf的異常檢測測試中,Vela將延遲降低了4.25倍,低至40μs。
不少人猜測這會不會是SiFive與英特爾打造的HorseCreek平臺,畢竟該平臺用到的也是英特爾的7nm工藝(Intel4)。不過在英特爾和SiFive雙方去年的聲明中,都提到了HorseCreek將使用SiFive的P550核心,一個13級流水線三發射的高性能RISC-V核心。但從其1.15GHz的頻率和1.92mm2的面積來看,很可能不是,至少不會是完整的HorseCreek。
結語
其實要說現在RISC-V處理器所用的工藝,還是7nm和之前的成熟工藝居多,畢竟RISC-V現在軟硬件生態都還在高速發展中,并沒有選擇與Arm或x86在通用CPU和手機SoC上硬碰硬。也許RISC-V不像Arm的公版核心一樣,有那么清晰的定位,但可以預見RISC-V未來覆蓋的市場很快就會與Arm重合,所用工藝的差距也將縮小,屆時觀察各大半導體廠商的選擇才更有趣。
臺積電5nm+HBM3的RISC-V處理器
去年,SiFive旗下的OpenFive,一個用差異化IP提供定制方案的業務部門宣布正式流片了基于臺積電5nm工藝的RISC-V處理器,該處理器集成的IP方案主要面向高性能計算/AI、網絡與存儲應用。
E76核心框圖/ SiFive
這款SoC用到了OpenFive的HBM3 IP子系統和D2D I/O,CPU核心則選用了SiFive的E76,8級流水線的32位RISC-V核心。其HBM3接口給到了7.2Gbps的速度,足以滿足任何計算密集型應用特定領域加速器的帶寬需求。在D2D接口技術的支持下,該SoC可以通過2.5D封裝實現更高的性能、更低的功耗與延遲。當然了,更重要的還是E76這個5.69CoreMark/Hz的RISC-V CPU核心。
不難看出,SiFive在高性能計算上有著自己的野心,哪怕目前Alphawave已經收購了SiFive的OpenFive業務部門。從SiFive和英特爾的關系來看,雙方未來也會和繼續合作,借助英特爾的IFS代工業務,為RISC-V處理器提供更先進的制造工藝,正如下面我們要提到的這款RISC-V處理器一樣。
以Intel4打造的近緩存計算RISC-V處理器
在我們已經看到的不少RISC-V處理器中,除了低功耗的以外,也有不少高性能的處理器,尤其是與AI/ML相關的。深度學習激發了一批數據并行的工作負載,而傳統的SIMD處理器雖然解決了更多通用算力的問題,但其內存帶寬還是無法這類應用的要求,這也是為何GPU和一眾加速器在AI/ML上更受歡迎的原因。
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Intel4 RISC-V處理器樣片/ 英特爾
Intel4 RISC-V處理器樣片/ 英特爾
在今年的VLSI22上,英特爾的研究工程師們帶來了一個新的演示分享,一個全新的8核64位RISC-V處理器,代號Vela。該芯片完全基于Intel4的CMOS工藝打造。在這一先進工藝的助力下,這個頻率為1.15GHz的處理器僅僅占用了1.92mm2的面積,同時集成了512kB的共享LLC,每個核心分配了64kB SRAM。最關鍵的是Vela應用了近緩存計算(CNC)技術,使得該處理器在深度學習負載上展現了極佳的性能。
CNC不僅實現了高帶寬的訪問,也實現了在大容量片上SRAM中直接進行本地計算。而Vela將虛擬尋址,連貫性和一致性一并擴張到了CNC上,實現了可允許在Linux下的多核操作。與此同時,這個倒轉芯片封裝設計的處理器與一個FPGA相連,作為一個用于訪問DRAM和IO的芯片組。
英特爾在分享中展示了CNC LLC的數據路徑、CNC ISA規范以及編程模型,實際工作負載演示則為DNN提供了視覺化輸入與輸出。與將數據從LLC移動到核心內不同,CNC將成績累加運算搬到了LLC上,就地處理數據。如此一來避免了片上網絡的帶寬瓶頸,同時減少全局數據的移動,增加了吞吐量提高了能效。英特爾的研究員也給出了具體提升數據,與標量處理相比,其吞吐量提升了46倍;通過減少數據移動,其整體功耗降低了11%,推理功耗降低至52分之一;在MLPerf的異常檢測測試中,Vela將延遲降低了4.25倍,低至40μs。
不少人猜測這會不會是SiFive與英特爾打造的HorseCreek平臺,畢竟該平臺用到的也是英特爾的7nm工藝(Intel4)。不過在英特爾和SiFive雙方去年的聲明中,都提到了HorseCreek將使用SiFive的P550核心,一個13級流水線三發射的高性能RISC-V核心。但從其1.15GHz的頻率和1.92mm2的面積來看,很可能不是,至少不會是完整的HorseCreek。
結語
其實要說現在RISC-V處理器所用的工藝,還是7nm和之前的成熟工藝居多,畢竟RISC-V現在軟硬件生態都還在高速發展中,并沒有選擇與Arm或x86在通用CPU和手機SoC上硬碰硬。也許RISC-V不像Arm的公版核心一樣,有那么清晰的定位,但可以預見RISC-V未來覆蓋的市場很快就會與Arm重合,所用工藝的差距也將縮小,屆時觀察各大半導體廠商的選擇才更有趣。
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縮寫
[###]
用于標識處理器位寬,取值[32, 64,128],也就是處理器的寄存器位寬
[abc...xyz]
標識該處理器支持的指令模塊集合
比如:RV64IMAC, 表示6
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