中国的POWER处理器 三代出师
在本次峰会上,苏州中晟宏芯信息科技有限公司(简称“中晟宏芯”)总经理赵颖女士,亲自介绍了基于OpenPOWER的,中国POWER处理器的研发理念与未来的产品路线图。重头戏当然就是与IBM和OpenPOWER的代表,共同发布第一代中国POWER处理器CP1(CP=China POWER)。
(从左至右)IBM大中华区科技合作总裁及首席战略与联盟官何国伟先生、苏州中晟宏芯信息科技有限公司总经理赵颖女士、代表OpenPOWER基金会的英伟达公司全球副总裁Ashok Pandey先生共同揭幕基于POWER架构的第一款中国POWER芯片CP1,正式投入量产。CP1拥有50亿晶体管,22nm生产工艺,650平方毫米芯片面积 ,4GHz主频,最高12核心96线程,全代码透明可控
按照赵颖女士的说法,中晟宏芯就是为迎接POWER架构授权,做中国POWER处理器而成立的。它的主要职责是消化吸收POWER架构设计、处理器与高端服务器设计流程和工具。之后在此基础上,进行二次CPU内部架构的创新,最终独立设计出中国自己的POWER处理器,并积极推动系统级平台的设计与生态建设。
在中晟宏芯目前的产品规划中,CP系列处理器家族将有三代,第一代CP1已发布,其与IBM标准的POWER8处理器相比,主要的不同在于安全与内存控制模块有所不同,前者保证了中国政府所要求的“安全可控”,实现了全代码透明,而后者主要是为了降低POWER服务器的成本,以推进市场的接纳。
在CP1发布量产的同时(2015年6月),下一代CP2已经进入了产品定义阶段。在我看来,这才是真正的中国自主设计POWER处理器的开始,从总体的规格上看,CP2似乎还不如CP1高端,核心数量最高为8个(CP1与POWER8同为12个),但关键在于在CP2的设计中,来自中国的想法将占据主导地位,也就是说核心指令集架构还是POWER8,但CPU整体架构的设计将有更多的中国智慧在里面。
从某种意义上讲,我认为CP2应该是中国POWER处理器重要的“练兵”阶段,是CP系列得以顺利承上(吸收IBM POWER知识产权)启下(开始真正自主研发基于POWER核心的处理器)的关键环节。因为处理器的指令集架构并不决定具体的核心设计,到底怎样实现从理论上讲是有很大自主权的(比如同样是x86架构,但英特尔与AMD的核心设计就不一样)。而且CPU内部不仅仅CPU核心,还有很多其他单元(俗称UnCore部分)。这就像ARM提供了标准的核心架构设计Cortex,但有能力的厂商(如苹果、NVIDIA等)是可以在兼容ARM指令集(比如64bit的ARM v8)的基础上自行设计CPU核心,整合不同的功能单元。
此外,在CP2阶段,还要解决一个重大的挑战,就是像更高工艺迈进的问题。而在系统级设计方面,从CP2开始,也将向多路高端服务器进发,这其中所用到的直连总线设计已经在中晟宏芯的研发计划当中。
到了第三代,经过了CP1的摸索与CP2的试手,CP3才有可能是中国POWER处理器的集大成之作,相信那时将会转移至POWER9架构(IBM的POWER9处理器将在2017年发布),并做到完全的自主可控。而从规格上看,CP3的能力应该也与当时国际上的顶级处理器相差不大(至少要比CP2强很多),如果一切顺利,中国的POWER之处也将由此真正走上康庄大道。
与CP系列发展路线图相对应的,是中国国产POWER服务器的不断跟进。从某厂商透露的产品路线图来看来,CP1将以双插槽系统为主,这一时期还无法主攻高端平台,这仍然是IBM的天下,而到了CP2阶段,将试水8至16插槽的服务器。也就是说,基于CP系列的国产高端POWER服务器将从CP2开始,2019年正式推出。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。