之前的幾篇基本都是在講，復(fù)興的深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓內(nèi)存和計(jì)算單元之間的GAP變得更大了，這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)從傳統(tǒng)的Memory Wall的討論打了PIM的時(shí)代。說(shuō)道PIM， Porcessor in Memory, 筆者在2014年的時(shí)候參加過(guò)一個(gè)Intel的高逼格的會(huì)議，當(dāng)時(shí)3DXP已經(jīng)在開(kāi)發(fā)，Intel的同學(xué)講，未來(lái)的CPU會(huì)坐在一個(gè)巨大的內(nèi)存結(jié)構(gòu)上，當(dāng)時(shí)剛剛普及的NAND Flash技術(shù)只是個(gè)臨時(shí)方案。因?yàn)镹AND Flash和CPU之間的連接總是有一種，茶壺倒餃子的感覺(jué)。2014年的時(shí)候，深度學(xué)習(xí)應(yīng)該是剛剛開(kāi)始，大家都在糾結(jié)如何把數(shù)據(jù)從CPU傳遞到GPU，（其實(shí)，現(xiàn)在大家還在糾結(jié)）。

之后，借著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的東風(fēng)，PIM一下子流行起來(lái)。其實(shí)，PIM并不是一個(gè)新概念， 每一個(gè)很靠譜的PIM的綜述文章都會(huì)講那個(gè)開(kāi)始-The Berkeley IRAM Project。

和他的親兄弟RISC-V不一樣，IRAM的命運(yùn)不濟(jì)，沒(méi)有走到工業(yè)化這條路上。對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目，David Patterson 大神在他的《Microprocessors in 2020》都講過(guò)這個(gè)。大神就是大神，如果你現(xiàn)在看看這篇文章，會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)世界上的預(yù)言并不總像《滬市一萬(wàn)點(diǎn)不是夢(mèng)》一樣不靠譜。

文章的內(nèi)容總結(jié)如下：

1.  晶體管的集成度是驚人的，他們之前在1980年的預(yù)測(cè)過(guò)于保守，按那時(shí)的預(yù)測(cè)，在1995年，他們已經(jīng)用上了2000年的電腦。

2. 馮氏體系的優(yōu)點(diǎn)是比較適合通用計(jì)算，但是未來(lái)更需要SIMD和并行的支持。

3. 從1995年來(lái)看，2020年的電腦并不會(huì)有多大的不同。

4. 最后，他安利了IRAM這個(gè)項(xiàng)目，認(rèn)為計(jì)算和存儲(chǔ)的結(jié)合會(huì)帶來(lái)架構(gòu)上的收益.

一句話，IRAM并沒(méi)有像大神的RISC和RAID一樣被工業(yè)屆買單，但是Intel目前對(duì)于DeepLearning的看家吃法的家伙AVX-512就是加專用向量處理器的例子。【1】

另一個(gè)比較有代表意義的就是寒武紀(jì)的大電腦了。上一節(jié)的IRAM只是加了一個(gè)向量處理器在哪里，當(dāng)時(shí)主要的想法是做并行計(jì)算，但是一直到現(xiàn)在，并行計(jì)算依然對(duì)于廣大的程序猿來(lái)講還是比較困難的。在IRAM的指令集的角度上，對(duì)比了標(biāo)量和向量實(shí)現(xiàn)并行的對(duì)比。

看到這個(gè)，做芯片的同學(xué)是不是想到了SPARC，'While slower then recent Intel offerings, architecturally UltraSparc remains a very interesting microprocessor with unique (and very compiler friendly) organization of registers.  And as we mentioned before it is a big Endean microprocessor, which is actually the only right way to build microprocessors :-).'[2]

因此，DaDianNao的創(chuàng)新就在從計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的角度，把一個(gè)NFU和內(nèi)存結(jié)合。如何說(shuō)IRAM是一個(gè)通用方案的話，Dadiannao就是一個(gè)專用的方案了。要知道，在2014年，大部分用戶還在忙著調(diào)整GPGPU的參數(shù)，而DaDiannao類似于一個(gè)AI加速器的開(kāi)山祖師，創(chuàng)建了RAM+NFU的流派。

SSDFans的同學(xué)們都知道，早在1985年，Toshiba就發(fā)明了NAND Flash，最近幾年NAND Flash的大事就是蓋樓，從平面到了立體，本來(lái)大家在15nm（1Y）之后，還要接著想辦法挖溝。用了3D技術(shù)之后，一下子回到了40nm的幸福時(shí)光，每家都在大干快上，最高記錄目前是512層。[3]

其實(shí)，DRAM也在搞同樣的事情，和NAND Flash不同，NAND Flash是摩天大樓，而DRAM則是6層的板樓。

對(duì)的，HMC和HBM所用的Memory還是普通的DRAM芯片，只是用新的芯片封裝工藝和計(jì)算芯片集成。HBM的使用和DRAM的使用并沒(méi)有大的區(qū)別。這個(gè)和最新的AMD的ZEN2 Rome的CPU類似，7nm的計(jì)算die和14nm的IOdie合封。目前在hyerpscale，特別是OCP里面，一個(gè)chiplet的概念特別流行chiplet[4]. 這里不得不說(shuō)一下我的老東家Avago就特立獨(dú)行。人家整了一個(gè)比V100還大的獨(dú)立片子[5]，21，000,000,000的晶體管，7nm一句話，俺能賣出去，管什么良率問(wèn)題。

因此，很自然，通過(guò)牛逼的工藝，把memory和計(jì)算單元合體，大家都在做，包括筆者供職的Xilinx也在搞AICore和HBM。現(xiàn)在的AI芯片，如果沒(méi)有HBM的配置，估計(jì)都不好意思出門(mén)了。

不知道為什么，段教授選了一個(gè)這個(gè)例子。

如果有懂行的同學(xué)可以評(píng)論一下。好了，這個(gè)段落主要是將講了在DRAM上的各種嘗試，2D和3D都有，但是基本上memory和xPU之間的界限還是明顯的，雖然在一張床上，還是沒(méi)有水乳交融。比較關(guān)心業(yè)界動(dòng)態(tài)的，這一節(jié)基本上是靠譜的技術(shù)，都可以實(shí)現(xiàn)的。下一節(jié)應(yīng)該都是腦洞了。

[1] https://software.intel.com/en-us/articles/intel-advanced-vector-extensions-512-intel-avx-512-new-vector-neural-network-instruction

[2] http://www./Articles/Linux_vs_Solaris/sparc_vs_x86.shtml

[3]https:///3d-nand-flash-wars-begin/

[4]https://www./news/article/Chiplet-Ecosystem-Gathering-Momentum

[5]https://www./2019/06/24/bringing-big-bandwidth-to-large-enterprises/ 

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