산업 컴퓨팅 과 같은 IT는 컴퓨팅 파워에 관련 산업의 다양한있다 : 새로운 기술의 IT 인프라에 대한 강력한 지원을 제공하기 위해 업계를 계산하는 등의 PC, 서버, 스토리지, 운영 체제, 가상화, 데이터베이스, 화웨이의 지능형 컴퓨팅은 우려 방법보다 강력하고 효율적인 힘의 계산 지원을 제공합니다.
산업 발전을 계산
거시적 같이 세 가지 주요 측면이 있다는 개발 과정에서 산출
호출, 최초의 메인 프레임, 미니 컴퓨터 시대, 특별한 계산에서 1.0 계산 , 인텔의 지도력하에, 연령에 X86을, 무어의 법칙에 따라, 일반적인 컴퓨팅 전용에 의해 구동, 대형 데이터 센터는 산업이 현재라고하는 단계입니다 컴퓨팅 나타나기 시작했다 계산 2.0 , 디지털 정도의 가속 발전과 함께, 세계는 점차적으로 계산, 지능형으로 이동 전용 데이터 센터를 제한하지,라고, 전체 스택 전체 장면으로 이동하기 시작했다 연산 3.0 호출 될 수 있도록이 시대의 주요 기능은, "스마트"동안, 시간을 "지능형 컴퓨팅."
프로세서 아키텍처의 다양한 사용
스마트 컴퓨팅의 시대에, 무어의 법칙은 새로운 시대에 적응하기 위해 아래와 같이, 프로세서, 더 많은 구조를 필요로 하드웨어 비용을 증가하는 심각한 도전을 고통
범용 프로세서에서 복잡한 CISC 명령어 세트의 사용을 포함, CPU, 디지털 신호 처리 및 네트워크 장비를위한 GPU, DSP : X86 아키텍처 및 이용한 RISC는 다른 전용 필드의 아키텍처 명령어 세트 ROC 등 ARM, 전원 구조뿐만 아니라, 프로세서 (예를 줄일 전달 NP)
주 1 : 무어의 법칙은 고든 무어 (Gordon Moore) (고든 무어 (Gordon Moore))이 온 (인텔) 인텔 설립자 중 하나에 의해 이루어집니다. 어느 읽는 수용 할 수있는 집적 회로의 구성 요소의 수, 매 18 개월에서 24 개월에 대해이 두 배가 될 때 가격 변경, 성능도 두 배가됩니다. 즉, 우리는 지금 컴퓨터 성능이 모든 18-24개월 이상을 두 배로 살 수있는 4000을 보낸다. 이 법은 정보 기술의 발전의 속도를 알 수있다.
컴퓨팅 산업은 새로운 도전에 직면하고있다
1. 운영자 공급 부족 력 : 칩 설계의 높은 비용뿐만 기술 독점의 위험이있다;
2. 데이터 공동 수 없습니다 구름 에지 데이터 공동 부족, 전력 요구 에지 데이터를 계산 강화;
3. 다양한 배치 시나리오 : 에지 장치 가혹하고 다양한 배포 환경,
4. 전문 기술 부족 : 빌드 및 육성 재능 기술 기능을 제공합니다.
모든 "핵심"전략적 레이아웃 화웨이 A + K
이러한 문제점에 직면하여, 웨이 제안 A + K를 아래와 같이 개발 전략
AI 칩 아키텍처 빈치 나타낸다] (상승 칩) AI, 시스템 온 칩의 RISC K 담당자 계산하는데 사용 범용 컴퓨팅 ROC 프로세서. 이기종 컴퓨팅 : 화웨이의 A + K 전략은 지능형 컴퓨팅에서 중요한 추세를 반영한다.
이기종 컴퓨팅은 무엇입니까
이종 컴퓨팅은 주로 상이한 인스트럭션 세트, 연산, 다른 사업자 력 다양한 서비스 요구에 따라서 응답하는 유닛 및 시스템 구조의 구성 요소를 계산의 사용을 말한다.
칩 아키텍처 (예 : 인공 지능)를 범용 프로세서, 범용 프로세서 아키텍처의 능력을 향상시키는 그러나 일부 지역에서 단일 코어에서 멀티 코어의 진화와 특수 칩의 개발의 관점에서 그렇게 비교 될 수 없다 이기종 컴퓨팅은 미래에 피할 수없는 추세이다.
비교 특성 계산 부
SISD (단일 명령 단일 데이터) 타입 CPU 범용 프로세서, 계산 및 제어 모두 프로세서 시스템으로서.
GPU는 주로 화상 마찬가지의 처리를하고있는 시스템 프로세서 SIMD (단일 명령 복수 데이터) 형태 인, 컴퓨팅 평행한다.
비디오 애플리케이션, 유전자, 및 다른 네트워크의 가속 필드 여러 동시 비정규 집약적 계산 및 프로토콜 분석 처리 시나리오에 더 적합 FPGA. FPGA는 고성능, 저전력 같은 프로그램 가능한 칩을 수행하기위한 특정 알고리즘에 따라 정의 될 수있다.
ASIC 및 FPGA는 MIMD (다중 명령 다중 데이터) 타입 처리기이다. 그것은 소형 계산 효율적인 저전력, 높은 연산 성능을 가진 전용 ASIC 칩이지만, 변화가 알고리즘을 사용하지 못할 수도 일단 알고리즘은 고정된다.
참고 : GPU (그래픽 처리 장치)도 그래픽 프로세서 코어, 비전 프로세서, 그래픽 칩으로 알려져 있습니다, 그것은 개인용 컴퓨터, 워크 스테이션, 게임 콘솔 및 일부 모바일 장치에서 작업을 계산 전문 마이크로 프로세서 실행 이미지입니다.
GPU와 CPU의 하드웨어 로직 아키텍처 대조
은 CPU 캐시, 이하의 구조를 다수 도시 된 바와 같이, 상기 버퍼 구조는 GPU 캐시가 매우 간단하면서 두 캐시, 시간은 많은 전력을 필요로 실행시, 현재의 주류 GPU 칩의 트랜지스터를 많이 소비하며 GPU는 공간을 이용할 수 있으며, CPU의 효율보다 높은 GPU하므로 전력 트랜지스터는, ALU 단위를 만들었다.
GPU 명령 실행 모델
도면으로, 우리는 쉽게 직렬 연산과 병렬 연산의 차이를 이해할 수있다. 전통적인 시리얼 제작 소프트웨어는 다음과 같은 특징이있다 : 하나의 중앙 처리 장치 (CPU)를 갖는 단일 컴퓨터에서 실행 이산 명령 일련 문제, 명령이 하나씩 실행해야 하나 개의 명령을 수 언제든지 실행.
병렬 계산하는 문제가 동시에 해결 될 수 m의 개별 명령들로 분해 될 수있다 각각의 부분은 상기 일련의 명령으로 분할되고, 각 부분의 질문은 다른 프로세서에서 동시에 수행 될 수있다. 이 알고리즘의 처리 속도를 향상시킨다.
SISD (단일 명령 단일 데이터) 타입 CPU 범용 프로세서, 계산 및 제어 모두 프로세서 시스템으로서.
GPU는 주로 화상 마찬가지의 처리를하고있는 시스템 프로세서 SIMD (단일 명령 복수 데이터) 형태 인, 컴퓨팅 평행한다.
ASIC 무엇입니까
기존의 범용 칩은 약간의 차이를 가지고와는 전용 ASIC 칩이다. 일부 특정 요구 사항과 사용자 정의 칩하십시오. 컴퓨팅 파워 및 ASIC 칩의 연산 효율은 알고리즘의 요구에 따라 정의 될 수있다.
장점 : 소형, 저전력, 고성능 컴퓨팅, 높은 계산 효율, 큰 칩의 제조 비용이 낮다.
단점 : 알고리즘 변경이 지원되지 않을 수 있습니다 일단 알고리즘이 고정되어있다.
FPGA 무엇입니까
FPGA (필드 프로그래머블 게이트 어레이)은 PAL, GAL 및 다른 프로그래머블 장치에 기초하여 제품의 발전이다. 그것은 세미 - 커스텀 회로 분야의 발생에 응용 주문형 집적 회로 (ASIC)로서 사용되며, 문제 지정 회로를 해결하고 프로그램 가능한 디바이스 원래 게이트 단점 수가 제한을 극복 아닙니다.
이기종 컴퓨팅 요약
상기 이종 컴퓨팅 각 특성 같이 다음
은 CPU 고주파 한정 감사, 관리 및 스케쥴링 기능 메인 로직 제어;
이상의 GPU 코어 높은 동시성 태스크 컴퓨팅 평행;
FPGA를 세미 관습 이 칩은 개발 및 테스트 칩의 하드웨어 가속 장면 할 수 있습니다;
ASIC 전용 커스텀 칩을 강력한 간주 특정 장면을 위해,하지만 하나의 특징
이전주기에 대한 대답은 CHAP 인증 방법의 상호 작용을 3 개 개의 패킷을 요구 PAP 인증 방법 상호 번 패킷을 필요로한다.
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