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Google引述史丹佛大學(Stanford)製作的圖表，表示處理器性能進展停滯
（來源：Google）

Google的一位主管在日前於美國舉行的年度產業策略高峰會(Industry Strategy Symposium)上對與會企業高層表示，摩爾定律(Moore’s law)並未跟上仍然「年輕」的雲端服務市場之腳步，他呼籲產業界推動資料中心專用處理器、記憶體、互連與封裝等技術的創新。

「摩爾定律速度趨緩以及雲端服務的成長，已經把我們帶到了一個反曲點(inflection point)；」負責資料中心硬體採購的Google資深營運總監Prasad Sabada表示：「遊戲規則又一次改變，我們需要產業界以有意義的方式來回應。」

具體來說，他呼籲推動處理器的最佳化，降低本文切換(context switching)以及其他對Google實際工作負載十分關鍵的運作之延遲：「我們已經看到許多處理器針對Spec性能評測基準進行最佳化，但是在Google，我們的工作負載與Spec大不相同。」

Google也想要更低延遲的記憶體晶片，「我們能從降低記憶體延遲取得很大的進展，就像處理器的性能提升那樣；」Sabada所指的是新一代記憶體架構的潛力表現。

在近一年前，Google的競爭對手Facebook開始支援英特爾(Intel)的3D XPoint記憶體，這種新一代記憶體在許多方面的表現號稱優於今日的NAND快閃記憶體；英特爾已經在去年底開始限量提供該記憶體晶片樣品。

在互連方面，Sabada表示，今日的典型處理器匯流排有許多針對I/O與加速器元件的overhead存取，並不適合新興的記憶體架構；此外，需要光學介面例如矽光子(silicon photonics)技術，來連結資料中心裡的伺服器。

Sabada指出IBM的OpenCAPI介面就是Google支持的技術之一，但他並未提到另兩個在去年發表的技術CCIX與GenZ，分別是開放性加速器介面，以及儲存級(storage-class)記憶體。

Google尋求更低成本的2.5D晶片堆疊

在封裝技術方面，Sabada表示將邏輯、記憶體、數位與類比裸晶結合在同一片基板上的2.5D晶片堆疊技術「令人振奮」，是一種實現異質晶片的「酷方法」；不過他也指出，該類技術的大量生產良率與成本還未達到令人滿意的程度。

AMD的繪圖處理器部門首席架構師最近也表達了類似的挫折(參考原文)，該公司同樣正嘗試將晶片堆疊技術推向主流市場。

Sabada請求晶片產業高層加速各領域技術的創新，但他也理解，設計與生產先進晶片的複雜度與成本越來越高。「我們已經遭遇障礙，頻率的提升不是我們習慣的，基本上我們看到了單核心處理器性能的限制；」他指出，種種挑戰推動了往多核心處理器的轉移，但：「這在雲端環境中會是一個挑戰。」

Google在去年發表了張量處理單元(Tensorflow processing unit，TPU)，將之視為未來潮流；Sabada表示：「我們已經邁入加速器時代…TPU只是你們將在接下來看到的這類元件案例之一。」他並指出，機器學習將會是雲端運算的關鍵驅動力，那是一個利用人工智慧的強大應用案例，也是Google許多雲端產品支援的能力。

編譯：Judith Cheng

(參考原文：Google Searches for Better Silicon，by Rick Merritt)

Source:EETimes