2月24-28日，第24届高性能计算机体系结构会议（HPCA2018）在奥地利首都维也纳召开.在本次计算机体系结构领域学术会议上，中科院计算所高通量中心主任、中科芯董事长范东瑞研究员带队汇报中国重要成果在高通量计算领域的研究达到国际同行水平。“面向数据中心高吞吐量应用处理的众核处理器”受到广泛关注，尤其受到业界好评。同名论文被HPCA2018录用并发表。 》高通量计算（HTC）核心芯片的设计在HPCA等会议上发表，是该研究方向的重要时刻中科院提出的高通量计算.定量基础研究的认可和关注。范东瑞表示，随着数字时代的到来和智能时代的到来，大数据处理对计算的需求正面临着从HPC（高性能计算）到HTC的转变，HTC应用的爆发已经到来，HTC系统将融合AI等新计算特性，推进时代科技方向。大会主席MichaelGschwind、程序委员会主席谢元教授参观SmarCo产品 作为创始人高通量计算技术，中国科学院计算技术研究所所长孙宁辉研究员越来越明确地划分为两大阵营，一类是以传统“高性能计算”为主的产业力量，将继续以改进的方式被动适应新时代高通量应用需求的变化；是最新“高通量处理”的生力军”技术，如中科锐芯与高通合作推出的新型高通量众核处理芯片和高通量处理系统。中科院计算所在这个方向上进行了十年的大规模投入和研发，现在是时候为行业和国民经济做出贡献了。 天生适合“吞噬”海量大数据 》高通量计算的技术核心是‘架构级数据流思维’，强调高通量、强实时、低时延的特点，且易于扩展，天然适合‘吞噬’海量大数据。”范东瑞表示，高吞吐量计算的处理方式适合新兴互联网应用的负载特点，可以在强时间约束下处理高吞吐量请求，表现出一种对数据的“吞噬”。效果”。 人类产生的数据量越来越惊人。根据IDC最新报告，到2025年，人类创造的数据量将达到163ZB（1ZB=1000EB），是2016年的10倍。 》人类将完全淹没在数据中。实时“数据处理对瞬时吞吐量提出了更高的要求。传统的高性能处理器已经不能满足未来数据中心的负载特性。真正解决问题。”范东瑞举例说，谷歌、Facebook等新兴互联网公司需要数据中心能够提供数亿并发请求的访问，同时保证QoS。因此，数据中心应用将从“求快”向“求多”转变，而服务器处理器芯片也将从传统的“快速”追求单个任务转变为单位时间内“处理多个”任务。 相对于传统的高性能处理器，高吞吐量处理器更注重提高单位时间内的任务处理量，特别适合解决数据中心任务相对独立，内存访问率大的问题。在大数据时代，数据处理效率是系统最关键的指标。 根据根据SynergyResearch***的报告，2017年全球超大规模数据中心的数量从300个增加到390个，并且在2018年没有放缓的迹象。此外，绝大多数超大规模数据中心仍位于美国，占全球的44%，中国第二（8%），国内数据中心需求仍将呈现爆发式增长。这从另一个角度说明，我国在大数据处理的核心引擎上还很落后。我国的大部分工作都集中在应用层的模仿和创新上。计算机体系结构核心层的技术努力非常缺乏，核心技术基本上是美国的方案。中科瑞芯李文明博士在会上做了SmarCo报告 高通量芯片设计是高通量计算的核心 高通量计算擅长“数据在流中处理”，这有效避免了重复访问带来的效率损失和能耗损失。中科院计算所副研究员叶小春博士解释说，数据流思维与人脑一样，擅长“并行”和“不规则计算”，从根本上解决了海量数据流问题。数据处理多样性。同时，数据流兼容人工智能的思路也为通用型、高通量人工智能芯片的发展奠定了基础。叶小春介绍，SmarCo是Corecore针对数据中心高吞吐量应用处理而研发的最新一代众核处理器，与传统高性能处理器相比，能效提升了一个数量级。 与GPU相比，高通量芯片在AI、图计算、数据分析、区块链等方面具有显着的性能优势。中科瑞芯将发挥在高通量架构研究领域的优势，设计高通量整体解决方案，为智能时代提供最直接的高通量计算产品和服务。
