重学计算机组成原理(三)- 进击,更强的性能!

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在上一篇中,我们谈到过

程序的CPU执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle Time

要提升计算机的性能,可以从上面这三方面着手。

通过指令数/CPI,好像都太难了。

因此工程师们,就在CPU上多放晶体管,不断提升CPU的时钟频率,让CPU更快,程序的执行时间就会缩短。

  • 从1978年Intel发布的8086 CPU开始,计算机的主频从5MHz开始,不断攀升
  • 1980年代中期的80386能够跑到40MHz
  • 1989年的486能够跑到100MHz
  • 直到2000年的奔腾4处理器,主频已经到达了1.4GHz

1 功耗:CPU的“人体极限”

奔腾4的CPU主频从来没有达到过10GHz,最终它的主频上限定格在3.8GHz

而且奔腾4的主频虽然高,但是实际性能却配不上同样的主频

想要用在笔记本上的奔腾4 2.4GHz处理器,其性能只和基于奔腾3架构的奔腾M 1.6GHz匹配

于是不仅让Intel的对手AMD获得了喘息之机,更是代表着“主频时代”的终结。

后面几代Intel CPU主频不但没有上升,反而下降了。

到如今,2019年的最高配置Intel i9 CPU,主频也不过是5GHz

相较于1978年到2000年,这20年里300倍的主频提升,从2000年到现在的这19年,CPU的主频大概提高了3倍

  • CPU的主频变化,奔腾4时进入瓶颈期

奔腾4的主频为什么没能超3.8GHz?

就因为功耗.

一个3.8GHz的奔腾4处理器,满载功率是130瓦

130瓦是什么概念呢?机场允许带上飞机的充电宝的容量上限是100瓦时

如果我们把这个CPU安在手机里面,不考虑屏幕内存之类的耗电,这个CPU满载运行45分钟,充电宝里面就没电了

而iPhone X使用ARM架构的CPU,功率则只有4.5瓦左右。

CPU,也称作超大规模集成电路(Very-Large-Scale Integration,VLSI

由一个个晶体管组成

CPU的计算过程,其实就是让晶体管里面的“开关”不断“打开”/“关闭”,组合完成各种运算和功能。

要想算得快

  • 增加密度 在CPU同样的面积,多放晶体管
  • 提升主频 让晶体管“打开”/“关闭”得快点

这两者,都会增加功耗,带来耗电和散热的问题!!!

可以把CPU想象成一个工厂,有很多工人

就如CPU上面的晶体管,互相之间协同工作。

为了工作快点完成,在工厂里多塞一点人

你可能会问,为什么不把工厂造得大点?

这是因为,人和人之间如果离得远了,互相之间走过去需要花的时间就会变长,这也会导致性能下降!

这就如如果CPU的面积大,晶体管之间的距离变大,电信号传输的时间就会变长,运算速度自然就慢了。

除了多塞一点人,还希望每个人动作快点,同样时间就可多干活了

这就相当于提升CPU主频,但是动作快,每个人就要出汗散热

要是太热了,对工厂里面的人来说会休克,对CPU来说就会崩溃出错。

我们会在CPU上面抹硅脂、装风扇,乃至用上水冷或者其他更好的散热设备

就好像在工厂里面装风扇、空调,发冷饮一样

但是同样的空间下,装上风扇空调能够带来的散热效果也是有极限的

因此,在CPU里面,能够放下的晶体管数量和晶体管的“开关”频率也都是有限的。

一个CPU的功率,可以用这样一个公式来表示:

功耗  ≈ 1/2 ×负载电容 × 电压的平方 × 开关频率 × 晶体管数量

为了提升性能,要不断地增加晶体管数量

同样的面积下,想要多放一点晶体管,就要把晶体管造得小一点

这个就是平时我们所说的提升“制程”

从28nm到7nm,相当于晶体管本身变成了原来的1/4大小

这个就相当于我们在工厂里,同样的活儿,我们要找瘦小一点的工人,这样一个工厂里面就可以多一些人

我们还要提升主频,让开关的频率变快,也就是要找手脚更快的工人

但功耗增加过多,CPU散热就跟不上

这时就需要降低电压

这里有一点非常关键,在整个功耗的公式里面,功耗和电压的平方是成正比的

这意味着电压下降到原来的1/5,整个的功耗会变成原来的1/25。

事实上,从5MHz主频的8086到5GHz主频的Intel i9,CPU的电压已经从5V左右下降到了1V左右

这也是为什么我们CPU的主频提升了1000倍,但是功耗只增长了40倍

2 并行优化 - 阿姆达尔定律

虽然制程的优化和电压的下降,在过去的20年里,让CPU性能有所提升

但是从上世纪九十年代到本世纪初,软件工程师们所用的“面向摩尔定律编程”的套路越来越用不下去了

“写程序不考虑性能,等明年CPU性能提升一倍,到时候性能自然就不成问题了”,这种想法已经不可行了。

于是,从奔腾4开始,Intel意识到通过提升主频比较“难”去实现性能提升

开始推出Core Duo这样的多核CPU,通过提升“吞吐率”而不是“响应时间”,来达到目的。

提升响应时间,就好比提升你用的交通工具的速度

原本你是开汽车,现在变成了高铁乃至飞机

但是,在此之上,再想要提升速度就不太容易了

CPU在奔腾4的年代,就好比已经到了飞机这个速度极限

那你可能要问了,接下来该怎么办呢?

相比于给飞机提速,工程师们又想到了新的办法,可以一次同时开2架、4架乃至8架飞机,这就好像我们现在用的2核、4核,乃至8核的CPU。

虽然从上海到北京的时间没有变,但是一次飞8架飞机能够运的东西自然就变多了,也就是所谓的“吞吐率”变大了。所以,不管你有没有需要,现在CPU的性能就是提升了2倍乃至8倍、16倍。

这也是一个最常见的提升性能的方式,通过并行提高性能

这个思想在很多地方都可以使用

举个例子,我们做机器学习程序的时候,需要计算向量的点积,比如向量

$W = [W_0, W_1, W_2, …, W_{15}]$

和向量

$X = [X_0, X_1, X_2, …, X_{15}]$
$W·X = W_0 * X_0 + W_1 * X_1 +$
$W_2 * X_2 + … + W_{15} * X_{15}$

这些式子由16个乘法和1个连加组成。如果你自己一个人用笔来算的话,需要一步一步算16次乘法和15次加法。

如果这个时候我们把这个人物分配给4个人,同时去算$W0~W_3$, $W_4~W_7$, $W_8~W{11}$, $W{12}~W{15}$这样四个部分的结果,再由一个人进行汇总,需要的时间就会缩短。

但并不是所有问题,都可以通过并行提高性能来解决

要使用这种思想,需要满足以下条件:

  • 需要进行的计算,本身可以分解成几个可以并行的任务 好比上面的乘法和加法计算,几个人可以同时进行,不会影响最后的结果。
  • 需要能够分解好问题,并确保几个人的结果能够汇总到一起
  • 在“汇总”这个阶段,是没有办法并行进行的,还是得顺序执行,一步一步来。

这就引出了性能优化中一个经验定律

  • 阿姆达尔定律(Amdahl’s Law) 对于一个程序进行优化之后,处理器并行运算之后效率提升的情况

具体可以用这样一个公式来表示:

优化后的执行时间 = 受优化影响的执行时间/加速倍数+不受影响的执行时间

在刚刚的向量点积例子里,4个人同时计算向量的一小段点积,就是通过并行提高了这部分的计算性能

但是,这4个人的计算结果,最终还是要在一个人那里进行汇总相加

这部分汇总相加的时间,是不能通过并行来优化的,也就是上面的公式里面不受影响的执行时间部分

比如上面的各个向量的一小段

  • 点积,需要100ns
  • 加法需要20ns

总共需要120ns。这里通过并行4个CPU有了4倍的加速度。那么最终优化后,就有了100/4+20=45ns

即使我们增加更多的并行度来提供加速倍数,比如有100个CPU,整个时间也需要100/100+20=21ns。

3 总结

无论是简单地通过提升主频,还是增加更多的CPU核心数量,通过并行提升性能,都会遇到相应的瓶颈

仅靠简单地通过“堆硬件”的方式,在今天已经不能很好地满足我们对于程序性能的期望了。

于是,工程师们需要从其他方面开始下功夫了。

在“摩尔定律”和“并行计算”之外,在整个计算机组成层面,还有这样几个原则性的性能提升方法。

3.1 加速大概率事件

深度学习,整个计算过程中,99%都是向量和矩阵计算

于是,工程师们通过用GPU替代CPU,大幅度提升了深度学习的模型训练过程

本来一个CPU需要跑几小时甚至几天的程序,GPU只需要几分钟就好了

Google更是不满足于GPU的性能,进一步地推出了TPU

通常我们使用 O 表示一个算法的好坏,我们优化一个算法也是基于 big-O 但是 big-O 其实是一个近似值,就好比一个算法时间复杂度是 O(n^2) + O(n) 这里的 O(n^2) 是占大比重的,特别是当 n 很大的时候,通常我们会忽略掉 O(n),着手优化 O(n^2) 的部分

3.2 通过流水线提高性能

现代的工厂里的生产线叫“流水线”。

我们可以把装配iPhone这样的任务拆分成一个个细分的任务,让每个人都只需要处理一道工序,最大化整个工厂的生产效率。

我们的CPU其实就是一个“运算工厂”

我们把CPU指令执行的过程进行拆分,细化运行,也是现代CPU在主频没有办法提升那么多的情况下,性能仍然可以得到提升的重要原因之一

3.3 通过预测提高性能

预测下一步该干什么,而不是等上一步运行结果,提前进行运算,也是让程序跑得更快一点的办法

在一个循环访问数组的时候,凭经验,你也会猜到下一步我们会访问数组的下一项

后面要讲的“分支和冒险”、“局部性原理”这些CPU和存储系统设计方法,其实都是在利用我们对于未来的“预测”,提前进行相应的操作,来提升我们的程序性能。

深度优先搜索算法里面的 “剪枝策略”,防止没有必要的分支搜索,这会大幅度提升算法效率

  • 整个组成乃至体系结构,都是基于冯·诺依曼架构组成的软硬件一体的解决方案
  • 这里面的方方面面的设计和考虑,除了体系结构层面的抽象和通用性之外,核心需要考虑的是“性能”问题

参考

深入浅出计算机组成原理

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