摩尔定律未跟上云端市场脚步 Google给我们更厉害芯片
摩尔定律跟不上年轻又活力十足的云端应用需求？
google的一位主管在日前于美国举行的年度产业策略高峰会（industry strategy symposium）上对与会企业高层表示，摩尔定律（moore’s law）并未跟上仍然「年轻」的云端服务市场之脚步，他呼吁产业界推动数据中心专用处理器、内存、互连与封装等技术的创新。
「摩尔定律速度趋缓以及云端服务的成长，已经把我们带到了一个反曲点（inflection point）；」负责数据中心硬件采购的google资深营运总监prasad sabada表示：「游戏规则又一次改变，我们需要产业界以有意义的方式来响应。」
具体来说，他呼吁推动处理器的优化，降低本文切换（context switching）以及其他对google实际工作负载十分关键的运作之延迟：「我们已经看到许多处理器针对spec性能评测基准进行优化，但是在google，我们的工作负载与spec大不相同。」
google引述史丹佛大学（stanford）制作的图表，表示处理器性能进展停滞（来源：google）
google也想要更低延迟的内存芯片，「我们能从降低内存延迟取得很大的进展，就像处理器的性能提升那样；」sabada所指的是新一代内存架构的潜力表现。
在近一年前，google的竞争对手facebook开始支持英特尔（intel）的3d xpoint内存，这种新一代内存在许多方面的表现号称优于今日的nand闪存；英特尔已经在去年底开始限量提供该内存芯片样品。
在互连方面，sabada表示，今日的典型处理器总线有许多针对i/o与加速器组件的overhead存取，并不适合新兴的内存架构；此外，需要光学接口例如硅光子（silicon photonics）技术，来连结数据中心里的服务器。
sabada指出ibm的opencapi接口就是google支持的技术之一，但他并未提到另两个在去年发表的技术ccix与genz，分别是开放性加速器接口，以及储存级（storage-class）内存。
google寻求更低成本的2.5d芯片堆栈 在封装技术方面，sabada表示将逻辑、内存、数字与模拟裸晶结合在同一片基板上的2.5d芯片堆栈技术「令人振奋」，是一种实现异质芯片的「酷方法」；不过他也指出，该类技术的大量生产良率与成本还未达到令人满意的程度。
amd的绘图处理器部门首席架构师最近也表达了类似的挫折，该公司同样正尝试将芯片堆栈技术推向主流市场。
sabada请求芯片产业高层加速各领域技术的创新，但他也理解，设计与生产先进芯片的复杂度与成本越来越高。「我们已经遭遇障碍，频率的提升不是我们习惯的，基本上我们看到了单核心处理器性能的限制；」他指出，种种挑战推动了往多核心处理器的转移，但：「这在云端环境中会是一个挑战。」
google在去年发表了张量处理单元（tensorflow processing unit，tpu），将之视为未来潮流；sabada表示：「我们已经迈入加速器时代…tpu只是你们将在接下来看到的这类组件案例之一。」他并指出，机器学习将会是云端运算的关键驱动力，那是一个利用人工智能的强大应用案例，也是google许多云端产品支持的能力。
编译：judith cheng
（参考原文：google searches for better silicon，by rick merritt）
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google在去年发表了张量处理单元（tensorflow processing unit，tpu），将之视为未来潮流；sabada表示：「我们已经迈入加速器时代…tpu只是你们将在接下来看到的这类组件案例之一。」他并指出，机器学习将会是云端运算的关键驱动力，那是一个利用人工智能的强大应用案例，也是google许多云端产品支持的能力。
编译：judith cheng
（参考原文：google searches for better silicon，by rick merritt）
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