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本文轉(zhuǎn)自微信公號(hào)“芯潮”（ID：aichip001） 文 | 心緣

芯潮10月17日消息，今日，清華大學(xué)微電子所魏少軍、劉雷波團(tuán)隊(duì)獲計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)頂級(jí)會(huì)議MICRO最佳論文提名！該團(tuán)隊(duì)提出新型并發(fā)控制算法，能將事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)性能提升至英特爾處理器內(nèi)置TSX指令集的8倍以上。

這是亞洲高校及科研機(jī)構(gòu)在MICRO 52年歷史上第二次獲得最佳論文提名，論文的第一作者是李兆石博士，通訊作者是劉雷波教授。

智東西第一時(shí)間聯(lián)系采訪了劉雷波教授， 他告訴智東西，在主流的英特爾至強(qiáng)系列處理器中，TSX （Transactional Synchronization Extension， 事務(wù)同步擴(kuò)展）指令集就是基于本文在研究的事務(wù)內(nèi)存模型的。本文的研究成果可以解決現(xiàn)有英特爾處理器中TSX指令級(jí)的實(shí)現(xiàn)中，為了確保高并發(fā)場(chǎng)景下事務(wù)同步的正確性帶來(lái)的性能代價(jià)過(guò)大的問(wèn)題。

他表示，本研究提出的算法對(duì)硬件平臺(tái)無(wú)限制，也可以以專(zhuān)用邏輯設(shè)計(jì)的方法，集成到現(xiàn)有的處理器設(shè)計(jì)中。

除這篇論文外，另有五篇論文獲最佳論文提名。最終，《Simba：基于多芯片模塊架構(gòu)的擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)推理（Simba：Scaling Deep-Learning Inference with Multi-Chip-Module-Based Architecture）》和《STT：對(duì)投機(jī)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的全面保護(hù)（Speculative Taint Tracking (STT): A Comprehensive Protection for Speculatively Accessed Data）》獲得最佳論文。

01 解決現(xiàn)有事務(wù)內(nèi)存的性能和訪問(wèn)撤銷(xiāo)痛點(diǎn)

國(guó)際微架構(gòu)大會(huì)MICRO（International Symposium on Microarchitecture），是計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的重要會(huì)議，與ISCA、HPCA、ASPLOS并列計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)四大頂級(jí)會(huì)議，論文錄取率通常在21%左右。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器、專(zhuān)用加速器結(jié)構(gòu)、DRAM、持久性?xún)?nèi)存、GPU加速器、近內(nèi)存加速器等，都在MICRO上被首次提出。

第52屆國(guó)際微架構(gòu)會(huì)議MICRO在美國(guó)俄亥俄州哥倫布市舉辦。會(huì)議期間，清華大學(xué)魏少軍教授、劉雷波教授團(tuán)隊(duì)在會(huì)上做了題為《應(yīng)用于事務(wù)內(nèi)存的樂(lè)觀并發(fā)控制算法的FPGA加速（FPGA-Accelerated Optimistic Concurrency Control for Transactional Memory）》的報(bào)告。

▲清華大學(xué)李兆石博士在MICRO 2019上作報(bào)告

劉海波教授還通俗地介紹了該算法和應(yīng)用意義，事務(wù)內(nèi)存模型將多筆內(nèi)存的讀寫(xiě)請(qǐng)求打包成一個(gè)事務(wù)。事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)將各個(gè)事務(wù)獨(dú)立地（Isolation）、整體地（Atomicity）進(jìn)行處理。因?yàn)槭聞?wù)內(nèi)存為并行程序開(kāi)發(fā)提供了一種高層次的同步方法，所以它被廣泛用于幫助程序員表達(dá)并行性、設(shè)計(jì)并發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、確保非揮發(fā)內(nèi)存（non-volatile memory）的數(shù)據(jù)持久性（Durability）等應(yīng)用下。

事務(wù)內(nèi)存（TM）被認(rèn)為是解決現(xiàn)有多任務(wù)并行時(shí)線(xiàn)程間同步問(wèn)題的一種有前景的替代方法，在編程社區(qū)和體系結(jié)構(gòu)社區(qū)中都吸引了廣泛的關(guān)注，而現(xiàn)有同步操作常常是釋放應(yīng)用程序并行性的最大絆腳石。

清華團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)在高并發(fā)場(chǎng)景下，由于判斷算法的簡(jiǎn)化和不精確，引起許多不必要的訪問(wèn)撤銷(xiāo)，導(dǎo)致性能受限。

為了解決上述缺陷，該研究團(tuán)隊(duì)利用數(shù)學(xué)的序關(guān)系理論分析了常見(jiàn)的事務(wù)內(nèi)存一致性模型，然后為了解決上述固有缺陷，降低訪問(wèn)撤銷(xiāo)率及性能開(kāi)銷(xiāo)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了立足于并行編程使用的事務(wù)內(nèi)存方法（ROCoCoTM），并利用可重構(gòu)架構(gòu)的空間計(jì)算特性加速該算法。

▲該研究提出的新型并發(fā)控制算法在可重構(gòu)架構(gòu)上的實(shí)現(xiàn)

如圖所示，事務(wù)之間的讀寫(xiě)依賴(lài)關(guān)系在可重構(gòu)架構(gòu)上的Manager模塊以矩陣的形式在空間上平鋪開(kāi)來(lái)，以此更高效地檢索并更新事務(wù)間讀寫(xiě)依賴(lài)關(guān)系。之后在CPU-FPGA異構(gòu)可重構(gòu)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了基于該算法的高性能的事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)的原型系統(tǒng)。

與綜合基準(zhǔn)測(cè)試中的2PL和TOCC算法相比，ROCoCo算法最多可將訪問(wèn)撤銷(xiāo)率降低56.2％和20.2％。

整個(gè)系統(tǒng)在英特爾的HARP2平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，并使用STAMP測(cè)試集進(jìn)行事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)性能評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)顯示，該算法相比英特爾處理器內(nèi)置的TSX（Transactional Synchronization Extension，事務(wù)同步擴(kuò)展）指令集獲得了8.05倍的性能提升。

鑒于商用CPU-FPGA平臺(tái)的部署快速普及，ROCoCoTM算法有望軟件程序員鋪平了道路，使他們可以借助高級(jí)事務(wù)抽象來(lái)利用異構(gòu)計(jì)算資源。

該研究分析一致性模型的方法不僅限于事務(wù)內(nèi)存系統(tǒng)，還可推廣到分布式系統(tǒng)、多處理器緩存一致性等問(wèn)題的研究中。 02 十余年可重構(gòu)計(jì)算研發(fā)，AI芯片和CPU均已出爐

這一論文的合著作者匯集了魏少軍、劉雷波、尹首一、鄧仰東等多位清華學(xué)術(shù)大牛。

過(guò)去10余年，清華大學(xué)魏少軍、劉雷波、尹首一團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期聚焦可重構(gòu)芯片及其在芯片、硬件安全、密碼技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)研究，從“十一五”到“十三五”連續(xù)獲得國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、863計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目和其他國(guó)家重大專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目的支持，在可重構(gòu)芯片領(lǐng)域取得了多項(xiàng)重大技術(shù)突破。

清華大學(xué)微電子所所長(zhǎng)、中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)、IC設(shè)計(jì)分會(huì)理事長(zhǎng)魏少軍教授是國(guó)內(nèi)集成電路產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍人物，曾主導(dǎo)編寫(xiě)了《人工智能芯片技術(shù)白皮書(shū)（2018）》，從定義、脈絡(luò)、標(biāo)準(zhǔn)以及發(fā)展趨勢(shì)等方面對(duì)AI芯片進(jìn)行了深入而專(zhuān)業(yè)的研究報(bào)告，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白。

魏少軍教授曾多次作為全球AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)（GTIC）演講嘉賓，詳細(xì)解讀清華大學(xué)微電子所研究的可重構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu)。

清華大學(xué)微納電子系Thinker團(tuán)隊(duì)自2016年以來(lái)基于可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)了數(shù)款Thinker系列低功耗終端AI芯片（Thinker I，Thinker II，Thinker S），受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。清華大學(xué)微電子所副所長(zhǎng)、CAD技術(shù)研究室主任尹首一任Thinker芯片團(tuán)隊(duì)帶頭人。

去年7月成立的AI芯片創(chuàng)企清微智能，即是從Thinker團(tuán)隊(duì)脫胎而出，尹首一任清微智能首席科學(xué)家，清華大學(xué)博士、Thinker芯片主架構(gòu)師歐陽(yáng)鵬任清微智能CTO。

過(guò)去4個(gè)月間，清微智能先后推出其首款可重構(gòu)超低功耗語(yǔ)音人工智能（AI）芯片TX210和首款多模態(tài)智能計(jì)算芯片TX510。（ 清華創(chuàng)新架構(gòu)芯片量產(chǎn)！ 全球首款可重構(gòu)超低功耗語(yǔ)音AI芯片 ）（ 全球首款多模態(tài)智能計(jì)算芯片來(lái)了！ 基于清華可重構(gòu)架構(gòu)，同時(shí)支持視覺(jué)和語(yǔ)音處理 ）。

此前在2016年1月，清華大學(xué)和英特爾宣布聯(lián)合研發(fā)“融合清華可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)和英特爾X86架構(gòu)的新型通用CPU”津逮CPU，即是結(jié)合清華可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)與x86架構(gòu)。

去年年底，瀾起科技完成第一臺(tái)津逮服務(wù)器平臺(tái)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，于今年上半年進(jìn)行市場(chǎng)推廣，已具備批量供貨能力。聯(lián)想、長(zhǎng)城等數(shù)家服務(wù)器OEM廠商已采納津逮CPU及其系統(tǒng)解決方案，研發(fā)出了系列高性能且具有安全監(jiān)控功能的服務(wù)器機(jī)型。