在邊緣計算、chiplet、人工智能與機器學習、CaaS（計算即服務）以及可持續(xù)性需求等其他趨勢的推動下，HPC（高性能計算）正在變得日益重要。

無論是在嚴格定義方面，還是在更為重要的應用領域和使用方法方面，HPC概念在過去幾年中均得到了發(fā)展。如今，HPC不再局限于大型數(shù)據(jù)中心、研究實驗室和超級計算機，而是被廣泛應用在各種行業(yè)中，如產(chǎn)品設計、財務建模、天氣預報等。它為我們所依賴并樂享的居家、辦公和汽車體驗帶來了更加強大的計算能力，讓各種應用更加貼近我們的日常生活。

HPC得以發(fā)展壯大的根本原因可以歸結為一個詞：數(shù)據(jù)，更具體的來說是因為人們需要比以往更快地處理、分析和傳輸各種數(shù)據(jù)。不管是我們居家時刷短視頻的習慣，還是日益互聯(lián)的汽車，亦或是我們在完成工作、監(jiān)測健康狀況或管理財務時所需的大量信息，這些過程中都會不斷有數(shù)據(jù)產(chǎn)生、提供和消費，而HPC便是為這種無盡的數(shù)據(jù)循環(huán)問題而生。

隨著人們對HPC需求的不斷增加，對更快、更強、更高效的半導體芯片的需求也在同步增長。事實上，盡管芯片業(yè)務總體上有起有伏，但在HPC領域卻表現(xiàn)出一貫的持續(xù)增長。

作為HPC背后關鍵半導體技術的推動者，新思科技對HPC不斷變化的需求和新的用途有著全面的了解。那么，2023年HPC的前景如何呢？

01

邊緣（分布式）計算不斷發(fā)展

毫無疑問，邊緣計算是從總體上改變計算環(huán)境的一個關鍵趨勢，但它似乎與傳統(tǒng)HPC恰恰相反。HPC往往與大型集中式計算和存儲資源相關聯(lián)，而這些資源實際上是遠程云計算的主干。相比之下，邊緣計算則專注于在網(wǎng)絡邊緣或附近處理數(shù)據(jù)，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送回中心位置。這樣一來，它便可以提供較低的延遲，并且在許多情況下具有更安全的操作特性。

但是，這兩個領域正在走向融合：邊緣計算常常也是HPC，只是可能位于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心之外的其他地方。導致出現(xiàn)這種情況的原因是數(shù)據(jù)的大爆炸。在萬物智能需求的推動下，邊緣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在數(shù)量和復雜性方面呈指數(shù)級增長（這其中還包括大量的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備）。邊緣計算的重要性主要體現(xiàn)在延遲和內容交付上，因為不斷往返于云端/集中化數(shù)據(jù)中心無法滿足所需的響應時間。在某些情況下，文件可能太大，無法發(fā)送到云端進行處理甚至存儲。這其中可能包括城市交通管理和相關的自動駕駛系統(tǒng)、精準醫(yī)療、欺詐檢測、商業(yè)智能、智慧城市開發(fā)等。

我們認為，邊緣計算將對HPC系統(tǒng)供應商、云服務提供商、網(wǎng)絡供應商和存儲供應商產(chǎn)生重大影響，因為這些組織希望將遠程HPC功能與本地生成和處理的數(shù)據(jù)策略結合在一起。在此過程中，我們預計還會看到HPC的物理足跡從集中式交付模型擴展到更加分散的分布式模型，其中包含的一些位置靠近那些會生成大量數(shù)據(jù)的邊緣位置。

從芯片設計的角度來看，盡管邊緣計算仍要求具有出色的功耗、性能和面積（PPA），但它還要兼顧另一個關鍵優(yōu)先事項：減少這些設備在處理和傳輸數(shù)據(jù)時的延遲。設計策略必須優(yōu)先考慮這類芯片中的數(shù)據(jù)傳輸速度和效率，例如下面小芯片架構中討論的那些芯片。當然，芯片設計解決方案必須考慮PPA權衡方案的各個方面，并提供一些高級功能來針對任何給定的應用需求設計和分析優(yōu)化的芯片。這其中包括強大的仿真和驗證工具、功耗和熱分析功能、設計布局的智能實施，以及一系列關鍵功能和接口的認證IP模塊。未來，從數(shù)據(jù)中心到由電池供電的物聯(lián)網(wǎng)設備，市場對能夠降低功耗的設計解決方案的需求會不斷增加。

02

Chiplets走向成熟

HPC的最新趨勢之一是Multi-Die系統(tǒng)的使用。由于器件的物理特性和制造傳統(tǒng)單體架構芯片所面臨的經(jīng)濟挑戰(zhàn)，摩爾定律的加倍效應已經(jīng)開始放緩。為了應對這一情況，Multi-Die系統(tǒng)得到了高性能計算領域的青睞。簡單來說，傳統(tǒng)的單個片上系統(tǒng)（SoC）變得太大，生產(chǎn)成本太高，無法進行先進設計，而且收益風險也會隨著設計尺寸而增加。作為擴展摩爾定律PPA優(yōu)勢的一種可行方式，Multi-Die方案非常具有吸引力。該方案可以提供更強大的處理能力，而又無需增加芯片面積或功耗。它還支持異質混合和匹配方法，可最大限度實現(xiàn)目標應用優(yōu)化的工藝技術。將SoC組件分解，分別制造，然后將這些不同的功能匯集到單個封裝中，不僅可以減少浪費，同時還提供一種方法來快速打造具有優(yōu)化系統(tǒng)功耗和性能的新產(chǎn)品型號。

雖然Multi-Die系統(tǒng)已經(jīng)成為HPC發(fā)展的基本推動力，但設計方法必須不斷發(fā)展以應對新的挑戰(zhàn)。例如，支持高帶寬、低延遲、低功耗和無差錯工作的die-to-die接口對于快速、可靠的數(shù)據(jù)傳輸至關重要。而要處理這種Multi-Die方案中的異構集成、互連和封裝問題，就需要增強的工具、方法和IP。另外，為了推動創(chuàng)新和設計效率達到新水平，還必須具備先進封裝和硅光子學等領域的專業(yè)知識和技術。

03

人工智能與機器學習方興未艾

另一個貫穿HPC各個方面的重要趨勢是人工智能（AI）和機器學習（ML）的興起。該領域與HPC存在著共生關系。

一方面，高性能計算機需要處理AI工作負載。在當今這個自動化數(shù)據(jù)密集的世界中，AI工作負載可謂無處不在。對于HPC供應商來說，這是一個快速增長的領域，幾乎每個有計算需求的地方都存在新的機遇。但是，為了支持AI工作負載，計算平臺要求底層硬件不斷提高性能，這就給芯片開發(fā)者帶來了持續(xù)創(chuàng)新的壓力。在這里，人工智能本身也發(fā)揮著作用。現(xiàn)在，借助AI設計工具，開發(fā)者可以優(yōu)化繁瑣或過于詳盡的任務（經(jīng)過訓練的AI算法可以很好地接手這些任務），據(jù)此處理前沿芯片設計中的復雜性和規(guī)模性問題。這不僅提高了整體開發(fā)效率，還讓開發(fā)者可以專注于更加注重創(chuàng)新的工作。

另一方面，HPC依賴人工智能本身來高效、安全地運行數(shù)據(jù)中心。無論是監(jiān)控存儲、服務器和網(wǎng)絡設備的健康狀況與安全性，確保配置正確，預測設備故障，還是篩查數(shù)據(jù)來排查惡意軟件，人工智能為HPC用戶提供了新的洞察力，并將預測性維護提升到新水平。人工智能還可用于通過優(yōu)化供暖和冷卻系統(tǒng)來降低用電量和提高效率，這些是數(shù)據(jù)中心運營商最關心的關鍵可持續(xù)性問題（下文會做更深入的介紹）。

04

HPCaaS得以推進

隨著業(yè)務各個方面所需的計算能力大幅增長，各家公司都在積極探索“即服務”模式的價值，以滿足其周期性計算需求?！癏PC即服務”（HPCaaS）便應運而生。除了峰值工作負載效率外，此類模式還為那些內部不具備相關知識、資源或基礎設施來通過云技術使用HPC的公司提供相關服務和支持。HPCaaS使得HPC易于部署和擴展，并且從成本的角度更加可預測。

芯片設計領域對該模式表現(xiàn)出了極大的興趣，希望能夠通過它來獲取執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型芯片設計任務所需的計算資源。由多核架構組成的復雜HPC芯片設計便是一個主要例證。這類設計在設計和開發(fā)期間要求具備更高的計算、存儲和處理能力，并且通常需要并行處理大量數(shù)據(jù)，以便實現(xiàn)設計與驗證的融合。這種托管模式正在為大型半導體公司和開發(fā)高性能的HPC芯片的初創(chuàng)公司所使用。這是一種有趣的共生關系：HPC的推動者也依賴于HPC能力。

與其他HPCaaS企業(yè)用例一樣，基于云的EDA在芯片開發(fā)過程中提供了可擴展性、靈活性、效率和安全性。各家公司可以根據(jù)具體的使用需求、高峰設計時間和分布式工作結構來調整HPC的使用，而無需員工具備專門的資源管理專業(yè)知識。所有這些優(yōu)勢都是建立在性能吞吐量優(yōu)勢的基礎之上，而這正是EDA工具的一個關鍵需求。

05

可持續(xù)發(fā)展成為焦點

隨著HPC的快速發(fā)展，我們在生活中諸多方面受益匪淺，但與此同時我們也為之付出了一些代價，即這些高能耗系統(tǒng)造成的環(huán)境影響。一些專家預測，到2030年，僅數(shù)據(jù)中心的用電量就將占到全球總用電量的3%至7%。在地方層面上，由于用水和用電量問題，許多數(shù)據(jù)中心都遭到人們強烈抵制，甚至出現(xiàn)難以獲得新施工許可的情況。這些大型計算平臺的供電和冷卻問題已經(jīng)成為可持續(xù)發(fā)展的討論熱點，電源使用效率（PUE）和碳排放等指標已經(jīng)成了大家首要考慮的問題。

通過可再生能源（水力、太陽能、風能）為數(shù)據(jù)中心供電的根本性轉變正逐漸成為大家的共識。一些新的方法同樣具有巨大的潛力，例如沉浸冷卻或液冷技術（包括水下數(shù)據(jù)中心），將數(shù)據(jù)中心消耗的能源和水重新分配并回收用于其他用途（如樓宇供暖），以及在供應鏈生態(tài)系統(tǒng)中使用更環(huán)保的組件、材料和制造方法。前文所述的HPCaaS模式本質上也是一種更高效地利用資源的方法。

對于新思科技而言，我們能做的是在芯片級別提高能耗和散熱效率。例如，通過使用先進的低功耗設計方法和功率優(yōu)化的IP核，可以更好地對HPC芯片設計進行功耗優(yōu)化，從而降低芯片和整個系統(tǒng)的總體能耗。

小芯片趨勢為降低功耗提供了另一個重要的潛在途徑。對功耗更為敏感的數(shù)據(jù)傳輸方法（例如高帶寬內存（HBM））也可以讓芯片及其支持的系統(tǒng)更加節(jié)能。CXL、UCIe和OCP等標準和開源工作也在助力這些目標的實現(xiàn)。

總之，HPC行業(yè)正在不斷發(fā)展壯大，每天都在為我們的生活帶來新的氣象。但是，這種發(fā)展是一把雙刃劍，因為它在為數(shù)據(jù)創(chuàng)建和消費方面帶來持續(xù)、高效增長的同時，也可能對環(huán)境造成有害的影響。應對這些挑戰(zhàn)的解決方案還在不斷改進中，新思科技期待發(fā)揮自己的作用，讓HPC保持可持續(xù)、可擴展的發(fā)展道路。

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