인텔 테라 스케일

Intel Tera-Scale

Intel Tera-Scale은 인텔의 연구 프로그램으로, 새로운 비주얼 컴퓨팅 애플리케이션의 고유한 병렬화를 이용하는 인텔 프로세서와 플랫폼 개발에 중점을 두고 있습니다.이러한 애플리케이션에서는 테라바이트의 데이터를 [1]신속하게 처리하기 위해 병렬 컴퓨팅 성능의 테라플롭스가 필요합니다.병렬이란 여러 작업을 동시에 수행하는 개념입니다.병렬 처리를 활용하면 컴퓨터 처리 장치(CPU)의 효율성이 높아질 뿐만 아니라 초당 분석되는 데이터의 바이트 수도 증가합니다.병렬 처리를 적절하게 수행하려면 CPU가 여러 스레드를 처리할 수 있어야 하며 CPU가 여러 코어로 구성되어야 합니다.일반 사용자용 컴퓨터의 코어 수는 2~8코어이지만 워크스테이션용 컴퓨터의 코어 수는 이보다 더 많을 수 있습니다.그러나 현재 코어 수조차 테라 FLOPS 성능에서 성능을 발휘할 수 없을 정도로 충분하지 않기 때문에 더 많은 코어를 추가해야 합니다.프로그램의 결과, 기존의 양보다 더 많은 코어를 갖는 것의 타당성을 테스트하기 위해 사용된 두 개의 시제품이 제작되었고 성공적이었습니다.

시제품

Teraflops Research Chip (Polaris)는 인텔이 2007년에 개발한 80코어 시제품 프로세서입니다.이는 테라 스케일 프로세서를 개발하려는 인텔의 첫 번째 공개 시도입니다.TeraFLOP 이름을 유지하려면 Polaris 프로세서를 3.13GHz 및 1V로 실행해야 합니다.최고 성능의 프로세서는 1.28 테라 [2]FLOP를 지원합니다.

싱글칩 클라우드 컴퓨터는 2009년에 인텔이 개발한 또 다른 연구용 프로세서입니다.이 프로세서는 48개의 P54C 코어가 6x4 2D [3]메시로 연결되어 있습니다.

이데올로기

병렬이란 여러 작업을 동시에 수행하는 개념으로, 주어진 작업을 수행하는 데 필요한 시간을 효과적으로 단축합니다.테라스케일 연구 프로그램은 기존보다 훨씬 많은 코어를 활용하여 병렬로 성능을 높인다는 개념에 초점을 맞추고 있습니다.CPU의 코어 수가 증가했던 이전의 경험에 따르면 코어 수를 2배로 늘리면 전력 증가 없이 성능을 2배 가까이 높일 수 있었습니다.코어의 수가 증가하면, 에너지 효율의 향상, 퍼포먼스의 향상, 수명 연장, 및 새로운 기능의 가능성이 있습니다.테라 스케일 프로세서는, 그 시점에서 불필요한 코어를 「휴면」으로 할 수 있기 때문에, 전력 효율을 향상하는 한편, 워크로드를 인텔리전트하게 재배포해, 워크로드를 칩 전체에 균등하게 분산하는 것으로 퍼포먼스를 향상시킵니다.프로세서에서 코어가 고장났을 때 온라인으로 전환될 수 있는 예비 코어가 있기 때문에 테라 스케일 프로세서에서 수명 연장이 가능합니다.마지막으로 그래픽 엔진 등의 전용 하드웨어 엔진을 내장할 [4]수 있기 때문에 프로세서는 새로운 기능과 기능을 얻을 수 있습니다.

하드웨어

인텔 Tera-Scale은 병렬처리를 사용하여 컴퓨팅 퍼포먼스의 테라 FLOPS에 도달할 수 있는 멀티코어 프로세서를 만드는 데 주력하고 있습니다.현재의 프로세서는 매우 복잡한 코어로 구성되어 있습니다만, 현재의 코어는 CPU에 현재보다 많은 코어를 탑재하기 어려운 구조로 되어 있습니다.그 결과 인텔은 현재 고성능 코어가 아닌 다수의 코어를 탑재한 테라 스케일 프로세서를 개발하는 데 주력하고 있습니다.인텔은 CPU 코어를 심플화하기 위해 x86 아키텍처를 사용하는 CPU에서 훨씬 심플한 VLIW 아키텍처로 이행했습니다.VLIW는 데스크톱에서는 흔치 않은 아키텍처이지만 특수한 애플리케이션을 실행하는 컴퓨터에 적합합니다.이 아키텍처는 컴파일러 측의 워크로드 증가를 희생하면서 하드웨어 설계를 단순화합니다.즉, 프로그래밍에 더 많은 작업을 투입해야 합니다.이 단점은 테라스케일 프로세서에서 실행되는 어플리케이션의 수가 적기 때문에 소프트웨어 측에 [2]큰 부담이 되지 않기 때문에 상쇄됩니다.

소프트웨어

2007년에 Polaris 80 코어 프로세서가 출시되었을 때, 사람들은 수십 또는 수백 개의 코어의 필요성에 의문을 제기했습니다.인텔은 인식, 마이닝, 합성(RMS) 애플리케이션이라고 불리는 소프트웨어 카테고리로 대응했습니다.이러한 애플리케이션에는 수십 또는 수백 개의 코어가 탑재되어 있습니다.인식 애플리케이션은 사람의 얼굴과 같은 식별 정보를 기반으로 모델을 만듭니다.마이닝 애플리케이션은 대량의 데이터에서 하나 이상의 인스턴스를 추출합니다.마지막으로, 합성 애플리케이션은 새로운 환경의 예측과 투영을 가능하게 합니다.RMS 및 테라 스케일 프로세서가 필요한 한 가지 예는 스포츠 요약 작성이다.보통 스포츠 요약은 컴퓨터가 스포츠 요약에 표시될 짧은 액션 클립을 찾기 위해 수십만 개의 비디오 프레임을 채굴하는 데 몇 시간이 걸린다.RMS 소프트웨어와 테라 스케일 프로세서를 사용하여 스포츠 이벤트 [1]중에 스포츠 요약을 실시간으로 생성할 수 있습니다.테라 스케일 프로세서는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 프로세서를 필요로 하는 금융 등의 분야에서도 실시간 분석의 가능성을 보여줍니다.인텔은 싱글코어 프로세서에서 멀티코어 프로세서로 진화한 과거부터 병렬화가 미래의 처리 능력을 향상시키는 열쇠라는 것을 배웠습니다.인텔 Tera-Scale 연구 프로그램은 멀티코어 프로세서 개발뿐만 아니라 현재와 미래의 병렬화 애플리케이션 개발에도 중점을 두고 있습니다.병렬 컴퓨팅의 모든 측면에 대한 헌신을 보여주기 위해 인텔은 2000만달러의 예산을 책정하여 병렬 컴퓨팅을 사용하는 [5]새로운 방법을 연구 및 개발하는 센터를 설립하였습니다.

과제들

2005년 초에 인텔은 메모리 대역폭 문제를 처음 겪었습니다.코어가 추가될수록 메모리 대역폭은 크기 제약으로 인해 그대로 유지되며 CPU의 병목현상이 효과적으로 발생합니다.그들은 다이 스태킹이라고 불리는 공정을 통해 이 문제를 극복할 수 있었다.이는 CPU 다이, 플래시 및 DRAM이 서로 겹쳐져 메모리버스 [2]폭이 대폭 증가하는 프로세스입니다.인텔이 직면한 또 다른 과제는 전기 버스의 물리적 한계였습니다.버스 대역폭은 CPU가 외부 세계에 접속하는 것으로, 현재의 버스 대역폭으로는 테라 스케일 프로세서에 의한 테라 FLOPS 성능을 따라갈 수 없습니다.인텔은 실리콘포토닉스 연구를 통해 기존 버스보다 뛰어난 신호 속도와 전력 효율을 제공할 수 있는 기능성 광버스를 생산했다.이러한 광버스는 테라 스케일 [2]프로세서의 버스 대역폭 제한에 대한 이상적인 솔루션입니다.

레퍼런스

  1. ^ a b Held, Jim; Bautista, Jerry; Koehl, Sean (2006). "From a Few Cores to Many: A Tera-scale Computing Research Overview" (PDF). White Paper Research at Intel. Intel Corporation. Retrieved 28 October 2014.
  2. ^ a b c d Shimpi, Anand Lal. "The Era of Tera: Intel Reveals more about 80-core CPU". AnandTech. Retrieved 29 October 2014.
  3. ^ Mattson, Tim. "Using Intel's Single Chip Cloud Computer (SCC)" (PDF). Retrieved 11 November 2014.
  4. ^ "Tera-scale Computing Architectural Overview". Intel. Archived from the original on 2014-11-29. Retrieved 2017-01-02.
  5. ^ Ferguson, Scott. "Microsoft, Intel Earmark $20M for Parallel Computing". eWeek. Retrieved 6 November 2014.