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服務(wù)器CPU為什么需要幾百個(gè)核心?

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發(fā)表于 2024-11-7 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式

" G! h3 e& M8 l# B8 x點(diǎn)擊上方藍(lán)色字體,關(guān)注我們8 Q0 k/ M3 V8 F: W" X
雖然總線帶寬和內(nèi)存訪問是潛在的瓶頸,但通過提升芯片內(nèi)存、智能緩存調(diào)度、加速芯片互聯(lián)架構(gòu)和處理器與內(nèi)存的高效對(duì)接,服務(wù)器能更高效地處理多核心負(fù)載。: _5 V1 X% A6 Q' g+ x  a

8 E( [, r% y% V1 ]+ J6 x# a2 } , M& j4 i- N* Z1 |: Q* g4 t
多核并不只是一味增加核心數(shù),更在于系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)的進(jìn)步,讓資源利用效率最大化,滿足不同應(yīng)用的特殊需求。
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* G$ y3 ^  e2 W分布式并行計(jì)算需求, \3 |! o% p+ B% U# h, x! x
大規(guī)模并行任務(wù):云計(jì)算、人工智能、數(shù)據(jù)庫處理等應(yīng)用對(duì)高并行度的需求迅速增長。這些應(yīng)用中,大量的線程可以讓服務(wù)器在同一時(shí)刻處理更多的任務(wù),降低等待時(shí)間。8 n1 {9 t. C8 X0 {2 d- r4 z

6 |* Z$ b' _# g( _" Q* X1 o虛擬化和容器化支持:一個(gè)大型服務(wù)器可能需要為成百上千個(gè)虛擬機(jī)或容器提供計(jì)算資源,這就要求能在不同計(jì)算實(shí)例之間快速切換,增加核心數(shù)量可以有效減少搶占時(shí)間,避免處理不同虛擬機(jī)/容器間的延遲。
& H$ Y' _, h. ~" H& d& P6 c2/ c$ E6 A: T" }6 i8 v8 S
內(nèi)存與緩存架構(gòu)的進(jìn)步
& F( J' K) V) r: v+ ~0 C5 A. u8 Y4 y大緩存層級(jí)的幫助:多核心CPU通常配備了多層次的緩存,比如三級(jí)(甚至四級(jí))緩存,能夠高效處理同一核心或相鄰核心需要的數(shù)據(jù),減少對(duì)主內(nèi)存的依賴。這種“非統(tǒng)一存儲(chǔ)架構(gòu)”(NUMA)設(shè)計(jì)使得每組核心訪問各自的本地內(nèi)存塊更快,降低整體瓶頸。
. N( Y: i0 X  g1 ]2 l: F) }: X
3 v) k1 m5 I# D% D/ q+ v緩存一致性協(xié)議的優(yōu)化:多核處理的緩存一致性協(xié)議(如MESI, MOESI等)和處理器間連接協(xié)議不斷優(yōu)化,提升了核心之間的數(shù)據(jù)共享和同步效率,減少了內(nèi)存訪問沖突導(dǎo)致的延遲。9 t7 p7 W9 L" a- y  e
3. z0 h1 A* F) K' }0 Y: F
總線帶寬和互聯(lián)架構(gòu)的進(jìn)步3 \* `) N5 f. N; s6 ~8 i% C
Chiplet和Fabric互聯(lián)架構(gòu):最新的服務(wù)器芯片往往采用Chiplet(芯粒)和高速Fabric(片上網(wǎng)絡(luò))技術(shù),像AMD的Infinity Fabric和Intel的UCIe等,它們?cè)诙嘈酒K(MCM)和多處理器之間提供了更高的帶寬連接,使得幾十甚至幾百個(gè)核心間的數(shù)據(jù)傳輸更加迅速。對(duì)外的總線瓶頸被核心間的超高速互聯(lián)架構(gòu)大幅緩解。
2 I$ H4 E/ i) k& q$ X9 F7 U  u9 E1 _9 f& i
PCIe 5.0/6.0發(fā)展:外部設(shè)備與內(nèi)存的連接速度隨PCIe和CXL標(biāo)準(zhǔn)的推進(jìn)而顯著提升,更多核心可以有效地訪問I/O設(shè)備資源,如高速網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等。* U! x5 E+ V4 b6 ^. S) K8 x5 n
4+ o4 n7 l7 x1 X( Y! x
I/O和內(nèi)存瓶頸的規(guī)避策略
( K8 ?. d; B3 F4 }% N7 a) M. G* a* E工作負(fù)載調(diào)度優(yōu)化:現(xiàn)代多核心服務(wù)器能智能調(diào)度不同核心以適應(yīng)不同的負(fù)載。高I/O需求的任務(wù)可以被安排在接近內(nèi)存的核心,減少數(shù)據(jù)傳輸延遲;計(jì)算密集型任務(wù)則可以分布在核心較遠(yuǎn)的地方,充分利用緩存。
3 V1 @9 B7 S. z; |1 w% q) ^4 F, l. r6 j4 V
內(nèi)存帶寬增長:現(xiàn)代服務(wù)器還配備了高速內(nèi)存模塊,比如DDR5甚至HBM(高帶寬存儲(chǔ))等,可以提供更高的隨機(jī)I/O性能,與處理器之間的帶寬匹配得更好。尤其是HBM,其在芯片附近集成大量的內(nèi)存,大幅降低訪問延遲。% V* t! w, t" Q& o
5* T- E$ Z& D, a/ H- c
為特定行業(yè)需求定制
( N; u- N0 d5 f& v% o4 U2 d5 nAI加速和數(shù)據(jù)中心:特定應(yīng)用領(lǐng)域如深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理,對(duì)并行性要求極高,成百上千的核心使得數(shù)據(jù)吞吐量和浮點(diǎn)計(jì)算能力迅速提升。
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能源和成本效率:多核設(shè)計(jì)讓單個(gè)處理器完成更多任務(wù),節(jié)省物理空間和電力成本,尤其是在大型數(shù)據(jù)中心,減少了設(shè)備散熱和電力的開銷。相比使用多個(gè)CPU和多個(gè)主板來分配任務(wù),多核心的設(shè)計(jì)更高效。( Q+ \, c9 A7 |' `- ~/ `" r3 `
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