OSTS’19:不一样的英特尔,不一样的指数级思维

2019.5.17 发布在 云计算 栏目

“Intel不止是‘Intel Inside’,Intel‘无处不在’。”当一位英特尔的重量级合作伙伴在OSTS 2019的舞台上说出这句话时,现场爆发出了热烈的欢呼声。以前,在多数人的印象中贴在英特尔身上的标签更多是晶体管,摩尔定律在过去数十年的时间里把握着计算机产业的发展脉搏。不过随着算力的场景需求越来越多元化,计算环境日趋复杂,只依靠硬件工艺制程的突破似乎变得“举步维艰”。此时,作为半导体领域的先行者和引领者,英特尔提出六大技术支柱——制程&封装、架构、内存&存储、互连、安全、软件,希望以此来迎接智能时代千亿美元的市场红利。在OSTS期间,笔者看到了英特尔在软件领域的发展成果,对六大技术支柱也有了新的认识。

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Intel Open Source Technical Summit 2019

英特尔首席架构师 英特尔公司高级副总裁兼架构、图形与软件部门总经理Raja Koduri曾指出:“对于全新硬件架构的每一个数量级的性能提升潜力,软件能带来超过两个数量级的性能提升。”为了让用户在x86平台上获得更优质的体验,英特尔一直都在致力于软件的创新和优化,而当云计算、人工智能、大数据、物联网这些新技术蜂拥而至,软件算法的职能也在从单一CPU向GPU、FPGA等多核异构的场景偏移。与此同时,开源技术的影响力也达到了前所未有的高度,软硬结合、协作创新变得愈发重要。

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英特尔首席架构师 英特尔公司高级副总裁兼架构、图形与软件部门总经理Raja Koduri

美国当地时间5月14日-16日,英特尔主办的一年一度的开源技术峰会(Intel Open Source Technical Summit,OSTS)在华盛顿州的Skamania举行。这一峰会源自2004年的一次内部会议,从最初只有几十个英特尔工程师参加,扩大到500人参会的规模。2019年的OSTS首次邀请了客户和合作伙伴,阿里巴巴、亚马逊、AT&T、谷歌、华为、京东、微软、MontaVista、红帽、SUSE、风河等企业悉数亮相,与英特尔共同探讨AI、ML、容器等技术如何通过开源的方式赋能云边端的设备和应用。

开源聚生态

英特尔公司副总裁兼系统软件产品部门总经理苏义德(Imad Sousou)谈到:“软件是英特尔的一项重要战略资产,将帮助我们挖掘商业价值,真正释放公司的整体增长潜力。英特尔在整个开源生态系统中协作,我们的贡献和创举正在引领行业推动面向以数据为中心时代的产品和服务创新。”无独有偶,英特尔在前不久的投资者日期间也首次谈到了软件。既然如此,不妨从软件的视角来看看英特尔在OSTS上分享的最新进展:

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英特尔公司副总裁兼系统软件产品部门总经理苏义德(Imad Sousou)

为去除传统BIOS代码,通过设计模块化提高可扩展性和安全性的ModernFW Initiative提供适度代码,引导操作系统内核,以降低安全风险并简化用户管理;携手合作伙伴推出基于rust-vmm的专用型云虚拟机;发布加入应用商店和工具包、集成深度学习与数据分析软件栈并支持英特尔硬件功能的Clear Linux的开发者版本;展示高性能集成开源软件栈Deep Learning Reference Stack与企业分析、分类、识别和数据处理工具Data Analytics Reference Stack,以及Fusion Edge Stacks、Intel Robot SDK在汽车、工业自动化和机器人领域的新用例。

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阿里云与Clear Linux的合作

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Deep Learning Reference Stack和Data Analytics Reference Stack的性能表现

就像Clear Linux初次亮相早在2015年,英特尔在开源领域的贡献更是由来已久。全球三个最流行的开源项目Linux Kernel(最大贡献者,每年修改或编写50万行代码)、ChromiumOS(TOP3贡献者)、OpenStack(TOP10贡献者)中都有英特尔的身影,其还是Linux基金会、OSF的白金会员,Apache基金会、Eclipse基金会、开放结构联盟、开放数据中心联盟的主要支持者,并且是OpenSSH、OpenSSL、Fuzzing、chrony、GnuPG等项目的重要贡献者,近期的热点项目Kata Containers、StarlingX、Airship也是由英特尔联合发起或支持的。

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风河参与了StarlingX项目

“开源的英特尔就像是曼哈顿的中央公园,那里面是一群完全不同的人。”Raja Koduri说。但就是这样的一群人,成就了一个不同的英特尔,为这家公司注入了新的活力。如同3D晶体管、大尺寸硅晶圆、3D XPoint等技术革新的背后,都有英特尔不遗余力的推动。在开源技术渗透到IT产业各个层面的今天,英特尔也在以开放的姿态联手微软、红帽、SUSE、阿里云等合作伙伴影响着世界。

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适应现代工作负载的基础设施和软件栈

软实力着落

“What Andy gives, Bill takes away.”著名的Andy-Bill定律揭示了一个IT行业的规律,无论是x86和Linux还是Arm和Android/iOS,都在顺着这一惯性发展,即硬件和软件的关系是相互依存的,软件总是可以消耗掉硬件的性能,反之硬件的应用体验也可以借助软件来提升。从10亿级的互联网用户到100亿级的设备,再到1000亿级的连接,指数级的增长让人们开始重新思考如何才能定义新的用户价值。继续增加晶体管密度、提高单位性能、降低功耗?恐怕不是长久之计,每瓦性能和频率的增长曲线在逐渐放缓。此时,就要拿出新的思路了。

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智能时代的指数级增长

“如果不作出改变,我们是无法使所有工作负载都快速运行的。(晶体管的运行)速度会逐渐增加,但是想有指数级的增长,那就必须要硬件和软件共同创新。” Raja Koduri表示,“软件社区和硬件社区相互交流,并真正去思考彼此的问题,这比以往任何时候都重要。”在英特尔,拥有超过15000名软件工程师,其软件布局横跨数据中心基础设施、操作系统、产品开发、ISV、工具/SDK、云计算、物联网、AI、HPC、边缘计算等领域,影响着大量的标准组织,提供了高度定制化的服务。

过去的6个月时间里,英特尔在软件领域取得了大量的成果,Raja重点介绍了其中几个有代表性的项目:从JDK8到JDK9,将现有硬件的性能提升6倍;结合内存层级架构,加上软件栈技术,通过傲腾+软件的方式将工作负载的性能提升8倍;利用DL Boost等架构扩展,使得从Skylake升级到Cascade Lake之后,相比上一代硬件提速28倍。这一系列的表现若是从硬件的角度看都是数代的硬件性能提升,类似的案例还有数百个。

在英特尔的软件生态中,活跃着超过1200万名开发者,他们的研发方向紧跟当前的技术热点:云原生、GPU、AI等等。为了让开发者利用通用工具集实现应用性能的指数级扩展,英特尔不仅提供了像OpenVINO这样的专为在边缘部署深度神经网络而设计的软件工具包,还推出了“one API”项目,以简化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各种计算引擎的编程,该项目包括一个全面、统一的开发工具组合,可以将软件匹配到能最大程度加速软件代码的硬件上,从而让英特尔的计算架构释放出更高的性能和效率。“一套标准架构、任意平台开发“,已在内部研发一年多的one API项目预计会在今年第四季度前交付给开发者。

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one API项目

指数级视角

万物云化、智能化的时代,数据量的增长将是指数级的,相对应的可以看到英特尔也将战略方向由以晶体管为中心变成了以数据为中心。如果说过去的英特尔是在一个相对较窄的市场占据非常大的份额,那么如今的芯片巨头则是瞄向了更加多元化的计算市场:CPU、GPU、FPGA、AI、5G、自动驾驶……这些应用场景的架构基础是六大技术支柱,而引领这种创新理念的则是Raja Koduri在OSTS演讲中提到的“Think Exponential(指数级思维)”。

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英特尔六大技术支柱

随时随地产生的数据需要在多个架构和多个层级之间实现计算、互联、存储、处理和分析,这也是英特尔所具有的独特优势,其在某些领域的竞争对手或是缺乏内存、互联策略,或是没有足够壮大的开发者群体。而英特尔正在做的,是让六大技术支柱之间产生更多的化学反应。颇为神秘的独立图形处理器Xe无疑是英特尔的杀手级项目,据了解其结合了one API方案允许用户可以无缝扩展GPU卡,高度集成化使得其保留了原有的兼容性,对开发者也降低了在复杂环境的编码难度。

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架构时代的变化

在介绍六大技术支柱时,Raja Koduri不止一次地谈到“指数级”,这贯穿于应用需求、算力增长、内存层级、安全风险……英特尔为此做足了准备。例如,英特尔发现当内存容量以指数级速率增加时,内存的带宽却呈现次线性增长。“从高速缓存到硬盘,每个级别都应该是10倍的提升。英特尔也在开发封装内存、持久内存和3D NAND等技术,以实现10倍的提升。”Raja Koduri说,“如果不改变相应的软件架构,这些内存层级架构的10倍提升就无法转化为实际的工作负载提升。”

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存储层级体系

诸如此类的例子还有很多。一直以来,人们看到的更多是英特尔在工艺架构领域的故事,对其产品背后软硬结合的差异化优势的了解并不多。归纳起来,英特尔的软件使命主要有三点:第一,简便和可扩展,不仅可以扩展到所有的架构,更可以扩展到所有的操作系统,能够从一个节点扩展到生态系统中的数百万台互联设备;第二是开放性,向所有人开放标准;第三是统一的开发体验。英特尔希望通过实现这三个目标,解决计算异构性的问题。

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“组合拳”打破性能瓶颈

可以说,在产业界还在评论摩尔定律是否已经走到尽头的时候,英特尔已经顺着六大技术支柱找到了更为广阔的天地,包括超异构、微架构在内的技术理念为AI、深度学习等未来5-10年的现代工作负载带来了更多的可能性。正如Raja Koduri在英特尔技术远景中所描述的:“英特尔将提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合,以先进制程技术进行设计,由颠覆性内存层次结构提供支持,通过先进封装集成到系统中,使用光速互连进行超大规模部署,提供统一的软件开发接口以及安全功能。”

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