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[導(dǎo)讀]雖然摩爾定律在放緩,但集成度仍然不斷增加,消費類產(chǎn)品旗艦設(shè)備所用的處理器動輒集成數(shù)十億晶體管,如果對處理器及其系統(tǒng)實現(xiàn)沒有深入了解,工程師將很難讓這數(shù)十億晶體管完全發(fā)揮出效力。在PC時代之后,計算設(shè)備的形態(tài)越來越多樣化。小到電池供電的物聯(lián)網(wǎng)終端,大到數(shù)據(jù)中心與超級計算機,介于二者之間的中等規(guī)模計算系統(tǒng)更是數(shù)不勝數(shù)。計算架構(gòu)上也是百花齊放,傳統(tǒng)CPU是標(biāo)量(Scalar)計算,GPU是向量(Vector)計算的代表,現(xiàn)在的AI加速器多是矩陣(Matrix)計算,F(xiàn)PGA則可被視為空間(Spatial)計算。設(shè)備形態(tài)與計算架構(gòu)的多樣化,給軟件工程師的工作帶來了極大挑戰(zhàn)。

雖然摩爾定律在放緩,但集成度仍然不斷增加,消費類產(chǎn)品旗艦設(shè)備所用的處理器動輒集成數(shù)十億晶體管,如果對處理器及其系統(tǒng)實現(xiàn)沒有深入了解,工程師將很難讓這數(shù)十億晶體管完全發(fā)揮出效力。在PC時代之后,計算設(shè)備的形態(tài)越來越多樣化。小到電池供電的物聯(lián)網(wǎng)終端,大到數(shù)據(jù)中心與超級計算機,介于二者之間的中等規(guī)模計算系統(tǒng)更是數(shù)不勝數(shù)。計算架構(gòu)上也是百花齊放,傳統(tǒng)CPU是標(biāo)量(Scalar)計算,GPU是向量(Vector)計算的代表,現(xiàn)在的AI加速器多是矩陣(Matrix)計算,F(xiàn)PGA則可被視為空間(Spatial)計算。設(shè)備形態(tài)與計算架構(gòu)的多樣化,給軟件工程師的工作帶來了極大挑戰(zhàn)。

為碼農(nóng)工作的碼農(nóng)

被俗稱為“碼農(nóng)”的軟件工程師群體素以學(xué)習(xí)能力強著稱,但對大多數(shù)軟件工程師而言,能夠精通一種架構(gòu)已經(jīng)不易,跨平臺開發(fā)通常難以達到很好的效果,而且如今技術(shù)演進速度太快,如果每一種新架構(gòu)都要去學(xué)習(xí),將讓多數(shù)工程師不堪重負(fù)?!叭绻岄_發(fā)者都直接針對SVMS(即標(biāo)量、向量、矩陣和空間)架構(gòu)編程,每出一個新技術(shù)都要跟上,大家學(xué)也學(xué)不及,趕也趕不及?!庇⑻貭枡C器學(xué)習(xí)首席工程師林曉東就這樣解釋軟件工程師所面臨的困境。

英特爾亞太研發(fā)中心總經(jīng)理盧炬也表示,我們正在進入一個以數(shù)據(jù)為中心、計算多元化的時代,計算架構(gòu)在從CPU向xPU擴展。因為不再是單一的CPU架構(gòu),就需要工程師把不同的計算架構(gòu),與不同應(yīng)用場景的工作負(fù)載整合到一起,軟硬結(jié)合以發(fā)揮系統(tǒng)配置在具體應(yīng)用場景的最佳性能,最終實現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo),這其中“軟件起了最關(guān)鍵的橋梁作用”。


英特爾軟件工程師的首要工作是為應(yīng)用軟件工程師提供最完整的開發(fā)環(huán)境,即林曉東所謂的“‘碼農(nóng)’中的碼農(nóng)”,以固件/BIOS、操作系統(tǒng)、虛擬化技術(shù)、編配組件,以及中間件和框架組件等多層次軟件技術(shù),為應(yīng)用英特爾硬件系統(tǒng)的軟件開發(fā)者提供全面的幫助與引導(dǎo),這些軟件技術(shù)把硬件系統(tǒng)層層抽象,最終讓應(yīng)用軟件工程師無需深入了解硬件實現(xiàn)細(xì)節(jié),就能有效地在英特爾平臺上進行開發(fā)。


英特爾軟件產(chǎn)品覆蓋層級(藍(lán)色)

來源:英特爾


英特爾新近推出的oneAPI是一個跨平臺生產(chǎn)力工具的例子。oneAPI 包含兩部分,第一部分是跨架構(gòu)編程語言Data Parallel C++(簡稱 DPC++),不同架構(gòu)處理器和廠商都可以使用;第二部分是滿足不同應(yīng)用需求的跨架構(gòu)庫集合。英特爾英特爾架構(gòu)、圖形與軟件部副總裁Bill Savage曾表示,oneAPI 既是一個開放的行業(yè)規(guī)范,同時也是一個產(chǎn)品。對于軟件開發(fā)者而言,oneAPI 的好處是使開發(fā)者使用同一份代碼,即應(yīng)用于不同架構(gòu)和廠商的計算系統(tǒng),更多地重復(fù)利用代碼,可以有效地降低開發(fā)成本。


OpenVINO是另一個例子,英特爾視覺計算軟件合作部亞洲區(qū)總經(jīng)理高源表示,在實現(xiàn)了高性能計算機視覺和深度學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用方面,英特爾雖然有不同的硬件架構(gòu)和硬件平臺,但是軟件編程工具是統(tǒng)一的,就是OpenVINO?!安恍枰_發(fā)者獨立去了解不同硬件應(yīng)該如何去做,OpenVINO為大家提供了一個統(tǒng)一接口,方便在不同架構(gòu)之間做開發(fā)和遷移?!?


開源與合作


Wintel聯(lián)盟是PC時代勝出的基礎(chǔ)之一,但世易時移,在后移動計算時代,開源與合作逐漸成為業(yè)界主流,連微軟都開始主動投入開源運動。所以是否參與開源運動已經(jīng)不是問題,擺在這些大廠商前面的問題是如何在開源運動中占據(jù)一席之地。


英特爾亞太研發(fā)中心開源首席科學(xué)家馮曉焰,向探索科技(techsugar)介紹了英特爾在開源軟件方面的歷史。馮曉焰表示,在上世紀(jì)90年代,英特爾已經(jīng)在開始進行Linux內(nèi)核相關(guān)的開發(fā)工作,英特爾的工程師和Linux內(nèi)核維護者定期舉行會議,2001年左右,馮曉焰所在的團隊開始開發(fā)“電信級Linux”,之后在Linux上的投入越來越多,2005年1月,時任英特爾首席執(zhí)行官安迪格魯夫做過一個承諾,即英特爾在為微軟開發(fā)驅(qū)動的同時,也將為每一款英特爾硬件開發(fā)Linux驅(qū)動軟件,這標(biāo)志著英特爾全面擁抱開源軟件。


馮曉焰介紹,在上述英特爾多層次軟件產(chǎn)品中,開源軟件在每一層都有代表作。固件層次的UEFI Framework是開源軟件;在虛擬化層次上,則有KVM、ACRN、XEN等開源產(chǎn)品;在操作系統(tǒng)層次,英特爾有專為英特爾平臺優(yōu)化的Clear Linux,針對IA平臺開放的安卓操作系統(tǒng)的參考實現(xiàn)Celadon,針對特別小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備要用到的操作系統(tǒng)內(nèi)核Zephyr,以及開源的機器人操作系統(tǒng)ROS等。“英特爾很多的核心技術(shù),都是在開源軟件上首先實現(xiàn)的?!?


“在國內(nèi),OpenStack遠(yuǎn)遠(yuǎn)比在國外更活躍。OpenStack在國內(nèi)更活躍的重要原因,其實是因為英特爾在國內(nèi)有專門做OpenStack的團隊,而且英特爾在國內(nèi)做了很多推廣,包括社區(qū)的推廣,也支持各種OpenStack廠商基于OpenStack做的整體解決方案?!?馮曉焰特別強調(diào)了英特爾在OpenStack發(fā)展中的作用,他認(rèn)為英特爾和產(chǎn)業(yè)鏈伙伴勠力同心,才推動了整個OpenStack在社區(qū)的活躍和廣泛應(yīng)用?!白罱鼛啄闛penStack技術(shù)峰會都會評選‘超級用戶’,‘超級用戶’有非常嚴(yán)格的選擇標(biāo)準(zhǔn),中國移動、騰訊,都得到過‘超級用戶’,英特爾一直在和OpenStack‘超級用戶’密切合作,為其提供了很多支持?!?


讓每個晶體管物盡其用


顯然,英特爾軟件部門是英特爾硬件的“超級用戶”。在英特爾發(fā)布每一款硬件之前,其軟件工程師都已經(jīng)將新硬件玩熟。雖然摩爾定律在放緩,但集成度仍然不斷增加,消費類產(chǎn)品旗艦設(shè)備所用的處理器動輒集成數(shù)十億晶體管,如果對處理器及其系統(tǒng)實現(xiàn)沒有深入了解,工程師將很難讓這數(shù)十億晶體管完全發(fā)揮出效力。


英特爾的軟件工程師成為了在英特爾系統(tǒng)做開發(fā)的工程師們的“守夜人”,他們要確保這些工程師能夠簡便、高效、安全地在英特爾平臺上做開發(fā)。


英偉達的CUDA是其在人工智能應(yīng)用中搶得先機的法寶,英特爾的oneAPI與OpenVINO等產(chǎn)品或也將在數(shù)據(jù)時代中引領(lǐng)潮流。


“英特爾做軟件,就是為了使能和優(yōu)化,我們做的事情,是讓英特爾所有硬件的每一個晶體管的能力,都能充分發(fā)揮起來。這就是英特爾做軟件的目的,使得開發(fā)者能夠非常容易地把我們的軟件和硬件充分用起來。”軟件與硬件結(jié)合,才能最終把硬件威力發(fā)揮出來,林曉東舉了機器學(xué)習(xí)的例子,從Broadwell到Skylake,軟硬件結(jié)合帶來了高達277倍的機器學(xué)習(xí)性能提升;從Skylake到Cascade Lake 增長了28倍,其中軟件優(yōu)化對性能增長的貢獻,遠(yuǎn)超硬件改進。

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