還記得摩爾定律嗎？如果摩爾定律失效后怎么辦？1965年，作為Intel創始人之一的Gordon Moore做出了預言：價格不變時，半導體芯片中可容納的元器件數目約每兩年會翻一倍，其性能也會同比提升。經過后來多年數據論證，這個時間周期實際在18個月上下。

　　幾十年來，隨著半導體芯片制程工藝發展，晶體管尺寸在不斷逼近物理極限，摩爾定律也在被質疑和自我證明間徘徊。對于此，2017年圖靈獎得主、加州伯克利大學計算機科學教授、谷歌杰出工程師David Patterson表示：“現在，摩爾定律真的結束了，計算機體系結構將迎來下一個黃金時代。”

　　作為計算機體系結構宗師，David Patterson曾帶領伯克利團隊起草了精簡數據集RISC-1，奠定RISC架構基礎，該架構后來被當時的巨頭太陽微電子（Sun Microsystem，后來被甲骨文收購）選中用來制作Sparc處理器。他與斯坦福大學前校長、Google母公司Alphabet現董事長John Hennessey合作的《計算機體系結構：量化研究方法》開創性地提供了體系結構的分析和科學框架，至今都是該領域的經典教材。2016年從伯克利退休后加入Google Brain團隊，為兩代TPU研發做出卓越貢獻。

　　2018年3月，David Patterson與John Hennessey共同獲得2017年度ACM圖靈獎，以表彰他們在計算機體系結構的設計和評估方面開創了一套系統的、量化的方法，并對微處理器行業產生了深遠的影響。

　　親歷計算機體系結構發展50年，這個領域都發生了哪些變化？后摩爾定律時代會有哪些機遇和挑戰？AI芯片創業熱潮下，芯片架構會朝哪個方向走？

　　上世紀八十年代，計算機體系架構的第一個黃金時代

　　回顧計算機體系結構發展歷程，Patterson教授提到三個關鍵節點：

　　20世紀60年代，IBM有四個不兼容的計算機系列和四個不同的指令集，這意味著有四種完全不同的計算機語言和軟件棧。面對這一問題，IBM想到“直接用單個指令集統一一切”，因此基于Maurice Wilkes提到的“設計處理器單元”這一概念推出了IMB 360。

　　IBM這一舉措引領了微處理器的發展，人們發現原來不需要那么多芯片，只用一個就夠了。在這種情況下，Intel為了占得市場空間，被迫啟動了新項目，推出了Intel 8086微處理器，在當時獲得了超過1億美金銷售額，被認為是“芯片的未來”。

　　下一個階段則是將指令集由繁至簡，也就是從CISC（復雜指令集 Complex Instruction Set Computing）到RISC （精簡指令集 Reduced Instruction Set Computing）。在20世紀80年代，諸如RISC、超量標處理器、多層緩存、預測技術、編譯優化等體系結構創新頻頻推出，計算機性能在每年能夠提升約60%，迎來了第一個黃金時代。

　　后摩爾定律時代，挑戰與機遇

　　黃金時代并沒有延續，自上世紀90年代到21世紀初，計算機體系結構創新開始放緩。與此同時，摩爾定律和登納德縮放比例定律（Dennard Scaling 1974年Dennar發布預測，說晶體管尺寸變小則功耗會同比變小） 也在放緩和接近停滯。在Patterson教授看來，這帶來了兩個挑戰：

　　性能提升減緩：單處理器的核心性能每年提升率已經下降到3%；

　　安全性問題：之前一直以軟件和系統來提升安全性而忽略對硬件安全性的把控，由于計算機體系結構的設計漏洞，Spectre和Meltdown這類病毒也有了可乘之機。

　　面對后摩爾時代困境，Patterson教授認為這到了計算機體系結構下一個黃金時代，在軟硬件協同設計、計算機體系結構安全性，以及芯片設計開發流程等方面都存在著創新機會：

　　軟硬件協同設計：對于神經網絡、圖計算等需要高性能計算的領域，可以用專用體系結構和語言來提升芯片速度和性能；

　　安全性：在防信息泄露和邊道攻擊等安全性問題上，需要從體系結構角度進行優化；

　　開源體系結構設計：對計算機體系結構進行開源，特別是指令集架構進行開源；

　　芯片開發流程： 用敏捷開發（Agile Development）的方式縮短芯片開發時間并降低成本，反復迭代以流片（tape-out）驗證有價值的芯片設計方案。

　　說到開源體系結構設計，Patterson教授特別提到了RISC-V。這是一個基于RISC原則的開源指令集架構，于2010年由David Patterson和他的同事Krste Asanovic還有學生們共同創立。

　　該指令集以精簡、高效、低能耗、模塊化、可拓展、免費開放等為發展目標。2015年，RISC-V成立了基金會，發展至今，成員企業不乏Google、IBM、Oracle等巨頭。Patterson告訴36氪，當前，RISC-V基金會中有約50%的成員企業來自中國，目前大概有200余家公司和團隊在基于RISC-V架構進行芯片開發。

　　RISC-V Foundation的部分合作成員企業

　　提及RISC-V的商業價值，Patterson教授表示：RISC-V最早的成功應用應該會在物聯網上。該指令集的設計可以適用于現代計算設備，同時能耗也較低，無論是智能手機還是其他微小的嵌入式系統都可應用。作為開源指令集架構，未來3-5年，RISC-V會為更多芯片開發者使用，且會在各種設備中得到應用。接下來，芯片運算和采集收集到的數據將匯集為數據中心，這也為未來邊緣計算方面的應用提供積累。

　　45家創業公司入局，機器學習的計算機架構要讓市場決定

　　Patterson教授之前在多個場合中都提到：對新的計算機體系架構和語言來說，對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。

　　然而，不管是在中國還是美國，諸多公司都在針對機器學習進行架構研發。硅谷大公司里有像谷歌的張量處理單元（TPU）、英偉達的GPU等，國內的華為、地平線、寒武紀、深鑒也紛紛入局。據Patterson所知，在這個領域至少有45家硬件公司在進行角逐。

　　對于機器學習計算機架構的未來走向，Patterson教授認為應該交由市場去解答。在他看來，像Google這樣的大公司是把TPU作為Google Cloud上的一項服務進行售賣，和觸達核心技術的架構或者芯片是絕對不會外流的。在當下，機器學習對于新計算機體系架構需求越發旺盛，創業公司自己研發架構，并推出芯片是不錯的創新機會。

　　2017年圖靈獎得主：（左）前斯坦福大學校長、Google母公司Alphabet董事長John L. Hennessy，（右）David Patterson

　　2017年之前，圖靈獎多授予在軟件、系統層面有建樹的教授和學者，然而這一次卻頒給了硬件，這是否標志著未來技術發展趨勢會“從軟變硬”呢？Patterson教授表示：

　　未來一定是軟硬協同開發并行的。從前，人們認為做軟件很酷，少有人兩者都涉獵，硬件創業公司也屈指可數。然而近年來無論是從業者還是投資人都會發現，無論是做機器學習還是之后深度學習、強化學習，只做軟件或者硬件都是不夠的。體系結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等，更需要了解編譯器和編程語言，軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。（36氪）