原创 40个GPU的晶圆级计算机

 2019-2-27 11:04  2049 19 19 分类: 处理器与DSP

ISU教授疯狂实验：搭建40个GPU晶圆级计算机

比40台基于GPU的服务器更牛的是什么？一台有40个GPU的服务器！伊利诺伊州立大学计算机工程副教授及其团队将于2月，为包含多达40个GPU的晶圆级计算机提供案例。这个多处理器“怪物”将计算速度提高了近19倍，并将能耗和信号延迟的总和降低了140倍以上。搭载40个GPU的服务器，就问你怕不怕！
早在20世纪80年代，并行计算先驱Gene Amdahl就策划了一项加速大型机计算的计划：一种硅晶片大小的处理器。通过将大部分数据保存在处理器本身，而不是将其通过电路板传输到内存和其他芯片上，计算速度会更快，能源效率也会更高。
Amdahl从风投那里获得了2.3亿美元的投资，这在当时是最多的。而后他创立了Trilogy Systems公司，将自己的梦想变成了现实。
这是“晶圆级集成”的首次商业尝试，结果成了一场灾难。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和加州大学洛杉矶分校的工程师们认为，现在是时候再尝试一次了。
在2月即将举行的IEEE高性能计算机体系结构国际研讨会上，伊利诺伊州立大学计算机工程副教授Rakesh Kumar及其合将为包含多达40个GPU的晶圆级计算机提供案例。
这个多处理器“怪物”将计算速度提高了近19倍，并将能耗和信号延迟的总和降低了140倍以上。
Kumar表示：“我们试图解决的一个大问题是计算单元之间的通信开销。”
基于保证质量的普通尺寸芯片，寻找连接技术是关键
超级计算机通常将应用程序分布在数百个GPU上，这些GPU位于不同的印刷电路板上，并通过长途数据链路进行通信。
与芯片本身内部的互连相比，这些链路吸收能量并且速度慢。更重要的是，由于芯片和印刷电路板的机械特性之间不匹配，处理器必须保存在严格限制其可以使用的输入和输出数量的封装中。
因此，将数据从一个GPU转移到另一个GPU需要大量的开销。
所需要的是GPU模块之间的连接，这些连接与芯片上的互连一样快，低能耗且丰富。如此快速的连接将把这40个GPU集成到一起，成为一个巨大的GPU。
一种解决方案是：使用标准的芯片制造技术在同一块硅片上构建所有40个GPU，并在它们之间添加互连。
但正是这种思路扼杀了Amdahl在20世纪80年代的尝试。
当你在制作一个芯片时，总是有出现缺陷的可能性，而出现缺陷的可能性会随着芯片的大小而增加。如果你的芯片大小与餐盘一样大小，几乎可以保证在它上面有一个系统“杀戮”的缺陷。
因此，从已经通过质量测试的普通尺寸的GPU芯片开始，寻找一种更好地连接它们的技术，是更有意义的。
这个团队相信他们的silicon interconnect fabric(SiIF)的技术，用硅代替电路板，芯片与电路板之间没有机械上的不匹配，因此不需要芯片封装。

SiIF晶圆上有一层或多层2微米宽的铜互连，间距最小可达4微米。这相当于芯片上最高级别的互连。
在要插入GPU的点中，硅片上的铜柱间距约为5微米。GPU在这些上方对齐，按下并加热。
这种成熟的工艺称为热压结合(thermal compression bonding)，使铜柱与GPU的铜互连线融合。伊利诺斯州和加州大学洛杉矶分校的研究人员表示，窄小的互连和紧密的间距意味着你可以在一块芯片上压缩至少25倍的输入和输出。
Kumar和他的同事在设计晶圆级GPU时，必须考虑许多限制因素，包括可以从晶圆上移除多少热量、晶圆处理器如何能够最快速地相互通信，以及如何在整个晶圆上传输电力。

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