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Domain-Specific Architectures(DSA)
在半導(dǎo)體行業(yè)的黃金時代，架構(gòu)師們借助摩爾定律的東風，設(shè)計出能夠?qū)⒑Ａ烤w管轉(zhuǎn)化為卓越性能的創(chuàng)新機制。例如，五級流水線的32位RISC處理器，在1980年代僅需25,000個晶體管，而如今，為了實現(xiàn)加速通用處理器上通用代碼執(zhí)行的功能，其所需的資源增加了十萬倍。這些功能包括：針對那些用C++等高效語言編寫的、規(guī)模龐大的百萬行代碼程序的尖端架構(gòu)設(shè)計，架構(gòu)師們通常將這些代碼視為黑箱，普遍缺乏對其內(nèi)部結(jié)構(gòu)或?qū)嶋H功能的理解。SPEC2017等基準測試程序，僅僅是用于評估和提升性能的工具。編譯器開發(fā)者作為硬件與軟件接口的關(guān)鍵角色，其起源于1980年代的RISC革命，但他們對高級應(yīng)用程序的行為理解有限，這也是為什么編譯器難以在C或C++與GPU架構(gòu)之間架起語義橋梁的原因。
當前更多晶體管的切換直接導(dǎo)致了功耗的增加。在能量預(yù)算保持不變的情況下，我們已經(jīng)通過多個高能效核心取代了單一的低效處理器。面對這種情況，我們似乎已經(jīng)用盡了所有手段，難以在通用計算架構(gòu)的成本效益和能源效率上實現(xiàn)進一步的顯著提升。鑒于能量預(yù)算受到限制——這主要是由于芯片的電遷移、機械和熱力學(xué)極限——如果我們追求更高的性能（即每秒更多的操作次數(shù)），就必須降低每次操作所需的能量消耗。圖2是內(nèi)存和邏輯相對能耗的一種解讀方式，這是按算術(shù)指令的開銷來計算的。考慮到這種開銷，對現(xiàn)有核心的微小調(diào)整可能會帶來10%的性能提升，但如果我們想要在保持可編程性的同時實現(xiàn)數(shù)量級的性能提升，我們需要將每條指令的算術(shù)運算次數(shù)從一次增加到數(shù)百次。為了達到這種效率水平，我們需要從通用核心架構(gòu)進行根本性的改變，轉(zhuǎn)向特定領(lǐng)域架構(gòu)（DSAs）。
因此，就像過去十年由于需求而從單核處理器轉(zhuǎn)向多核處理器一樣，迫切的需要是現(xiàn)在架構(gòu)師致力于DSA的原因。新的常態(tài)是，計算機將由運行傳統(tǒng)大型程序（如操作系統(tǒng)）的標準處理器和僅執(zhí)行狹窄任務(wù)范圍但執(zhí)行得非常好的特定領(lǐng)域處理器組成。因此，這樣的計算機將比過去同質(zhì)的多核芯片更加異構(gòu)化。部分論點認為，過去幾十年利用摩爾定律的架構(gòu)創(chuàng)新（如緩存、亂序執(zhí)行等）可能與某些領(lǐng)域不匹配——特別是在能耗方面——因此它們的資源可以被回收，以使芯片更好地適應(yīng)該領(lǐng)域。例如，緩存對于通用架構(gòu)來說非常出色，但對于DSA來說并非必然；對于具有容易預(yù)測的內(nèi)存訪問模式或像視頻這樣具有大量數(shù)據(jù)集且數(shù)據(jù)重用率低的應(yīng)用程序，多級緩存是過度設(shè)計，占用了本可以更好利用的區(qū)域和能量。因此，DSA的承諾是提高硅片效率和更好的能效，后者通常是今天更重要的屬性。
架構(gòu)師可能不會為像SPEC2017基準測試中那樣的大型C++程序（如編譯器）創(chuàng)建DSA。特定領(lǐng)域的算法幾乎總是針對更大系統(tǒng)中的小型計算密集型核心，例如用于對象識別或語音理解。DSA應(yīng)該專注于子集，而不是計劃運行整個程序。此外，改變基準代碼不再違反規(guī)則；對于DSA來說，它是加速的一個完全有效的來源。因此，如果他們要做出有用的貢獻，對DSA感興趣的架構(gòu)師現(xiàn)在必須擺脫他們的局限性，學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域和算法。除了需要擴大他們的專業(yè)知識領(lǐng)域外，特定領(lǐng)域架構(gòu)師面臨的挑戰(zhàn)是找到一個需求足夠大的目標，以證明在SoC上甚至在定制芯片上分配專用硅片的合理性。定制芯片和支持軟件的（NRE）是按制造的芯片數(shù)量攤銷的，所以如果你只需要1000個芯片，這在經(jīng)濟上是不合理的。
適應(yīng)小批量應(yīng)用的一種方法是使用可重配置芯片，如FPGA，因為它們比定制芯片的NRE更低，而且?guī)讉€不同的應(yīng)用程序可能能夠重用相同的可重配置硬件來攤銷其成本。然而，由于硬件的效率低于定制芯片，F(xiàn)PGA的收益更為有限。另一個DSA挑戰(zhàn)是如何將軟件移植到它上面。熟悉的編程環(huán)境，如C++編程語言和編譯器，很少是DSA的正確工具。
以下是五個原則，它們通常指導(dǎo)特定領(lǐng)域架構(gòu)（DSA）的設(shè)計。這五個指導(dǎo)原則不僅能夠提高面積和能效，它們還提供了兩個寶貴的額外效果。首先，它們導(dǎo)致設(shè)計更為簡化，這降低了DSA的（NRE）成本。其次，對于與DSA常見的用戶面向應(yīng)用而言，遵循這些原則的加速器比傳統(tǒng)處理器的時間變化性能優(yōu)化更能適應(yīng)99%響應(yīng)時間期限。圖3展示了這四種DSA是如何遵循這些指導(dǎo)原則的。
1. 使用專用存儲器以最小化數(shù)據(jù)移動距離。通用微處理器中的多級緩存使用大量區(qū)域和能量來嘗試為程序最優(yōu)地移動數(shù)據(jù)。例如，雙路集合關(guān)聯(lián)緩存消耗的能量是一個等效的軟件控制的暫存存儲器的2.5倍。根據(jù)定義，DSA的編譯器編寫者和程序員理解他們的領(lǐng)域，因此沒有必要讓硬件為他們移動數(shù)據(jù)。相反，通過專為特定領(lǐng)域內(nèi)特定功能定制的軟件控制存儲器來減少數(shù)據(jù)移動。
2. 將放棄高級微架構(gòu)優(yōu)化所節(jié)省的資源投入到更多的算術(shù)單元或更大的存儲器中。架構(gòu)師將摩爾定律的收益轉(zhuǎn)化為CPU和GPU的資源密集型優(yōu)化（亂序執(zhí)行、多線程、多處理、預(yù)取、地址合并等）。鑒于對這些更狹窄領(lǐng)域內(nèi)程序執(zhí)行的更深入了解，這些資源最好用于更多的處理單元或更大的片上存儲器。
3. 使用與領(lǐng)域相匹配的最簡單形式的并行性。DSA的目標領(lǐng)域幾乎總是具有固有的并行性。DSA的關(guān)鍵決策是如何利用這種并行性以及如何將其暴露給軟件。圍繞領(lǐng)域的自然并行粒度設(shè)計DSA，并在編程模型中簡單地暴露這種并行性。例如，關(guān)于數(shù)據(jù)級并行性，如果SIMD在領(lǐng)域內(nèi)有效，對程序員和編譯器編寫者來說肯定比MIMD更容易。同樣，如果VLIW能夠為領(lǐng)域表達指令級并行性，設(shè)計可以比亂序執(zhí)行更小、更節(jié)能。
4. 將數(shù)據(jù)大小和類型簡化為領(lǐng)域所需的最簡形式。正如我們將看到的，許多領(lǐng)域的應(yīng)用程序通常是內(nèi)存受限的，因此通過使用更窄的數(shù)據(jù)類型，您可以增加有效內(nèi)存帶寬和片上存儲器利用率。更窄和更簡單的數(shù)據(jù)還允許您在相同的芯片區(qū)域內(nèi)封裝更多的算術(shù)單元。
5. 使用特定領(lǐng)域的編程語言將代碼移植到DSA。DSA的一個經(jīng)典挑戰(zhàn)是讓應(yīng)用程序在您的新型架構(gòu)上運行。一個長期存在的謬誤是假設(shè)您的新計算機如此吸引人，以至于程序員會僅僅為了您的硬件重寫他們的代碼。幸運的是，即使在架構(gòu)師被迫將注意力轉(zhuǎn)向DSA之前，特定領(lǐng)域的編程語言就已經(jīng)變得流行。例如，Halide用于視覺處理，TensorFlow用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）。這樣的語言使將應(yīng)用程序移植到您的DSA更加可行。如前所述，在某些領(lǐng)域，只有一小部分計算密集型的應(yīng)用程序需要在DSA上運行，也簡化了移植。
Reference from:Computer Architecture A Quantitative Approach Sixth Edition
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