从苹果 M1 到英伟达 Grace，“缝合风”为何在芯片大厂中盛行？

作者 | 马超

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

历史不会简单地重复，但总是惊人地相似。以前在电影、游戏和其他文化领域流行的缝合风似乎是正确的IT界芯片设计师产生了影响。黄仁勋在英伟达最新发布会上发布的Grace CPU Superchip，其实用两块Grace CPU粘在一起形成的爆裂作品。

而苹果春晚上发布的M1 Ultra同样的配方，同样的套路，他们直接把两块M1 Max拼这样，一个新的伟大芯片诞生了。

当然，作者对这种缝合作品没有偏见。毕竟，像原神这样的作品在上市之初也被指责为缝合怪物，但这并不影响米哈游目前的大杀四方，这让来自各国的粉丝疯狂氪金。然而，这种缝合芯片的流行实际上是缺芯浪潮的持续影响，因为科技行业忙于眼前的生存，缺乏创新动力，对新设计和新理念缺乏信心，在这种情况下，考虑到原来的M1 Max它取得了巨大的成功，台积电的制造经验也成熟了。将两个成熟的芯片粘在一起的风险远小于制造新芯片。

事实上，这种缝合风来自苹果的第一代M1开始了，只是初代M1目标是把CPU、GPU、内存缝合在一起，因为使用的是片内存，所以理论上M1系列全族芯片不支持内存扩展，只能更换CPU、GPU一起打包更换。当然，缝合方案的影响不止于此。我们来分析一下这种芯片缝合方案的具体情况。

内存带宽极高，CPU和GPU超强的通信能力

由于内存完全由芯片集成，内存与CPU之间的通信不需要通过主板转手，所以目前我们可以看到英伟达Grace CPU内存带宽可以达到惊人的每秒1TB，而苹果M1 Ultra更不用说让步了，每秒800GB的成绩。这是我们一般主板接入内存的普通X86玩家无法想象的效果，可见甩了主板这个中间商之后，其实内存的速度还是可以打的。

另外由于M1系列缝合芯片内存，GPU都是由CPU统一管理，即共享内存和显存，可以大大提高CPU与GPU提高图像处理和3的通信效率D处理建模等任务的效率。由于英伟达Grace还没有投入生产，具体细节也不多，所以我们继续用苹果来分享这部电影带来的加成效果M以苹果初代为例M只有161显存和内存加在一起G，而M1前一代的Mac Pro内存是128G，光显存就有和M1持平16G，不过搭载M1的入门版Mac在进行图像处理等任务时，但是比上一代顶配Mac要强近一倍。本次发布M1 Max直接将内存带宽提升到初代M1的6位，其性能增强的程度也可想而知。

英伟达最近发布处理器中用到的缝合技术NVlink，事实上，它采用了与苹果类似的想法。英特尔和英特尔和英特尔在未来不会被排除在外AMD也会跟进，未来内存很可能不再是一个单独的组件，集成也将是一种趋势。

AI算力史诗级提升，元宇宙可期

在AI在优化方面，未来似乎是主流Tensor也就是说，矢量的主流格式正在FP32向FP8。在英伟达最新的显卡H在100中，主矢量格式已经明确了FP8了。

不管是AI最基本的计算单元是矢量，无论是元宇宙概念。以深度神经网络为例，神经元可以抽象为信号强度乘积加总，用于输入矢量乘以权重ReLU、Sigmoid应用激活函数调整的本质是将输入数据乘以权重矩阵和激活函数。对于三个输入数据和两个完全连接神经元的单层神经网络，输入和权重需要乘以六次，经典CNN中无论GEMM使用矩阵乘法运算或卷积地乘加计算FP32是用32位字长的数字来表示的。在这种情况下，如果我们能使用它FP8作为输入表示这个过程，其计算量至少可以下降75%。特别是在图像处理场景中，通常是由FP32到FP如果方案得当，8的转换精度损失低于1%。特别是在图像处理场景中，通常是由FP32到FP如果方案得当，8的转换精度损失低于1%。所以是针对FP8类计算加速是业界讨论的话题。

因为英特尔是去年引进到强三代的VNNI已经针对FP8.据笔者所知，我国某大厂实时生成用户3D在头像模型的应用中，VNNI在精度降低1%的支持下，性能也提高了4.23倍。在英伟达的新闻发布会上，黄仁勋的说法也是FP投了关键一票。

RISC自带光环，超级译码器

目前，处理器的装配线一般分为取指、译码、操作数等环节，其中译码是一个非常重要的环节。译码器方面ARM架构精简指令集确实有一定的优势，因为指令是固定的，可以制作高效的多路译码器来提高效率。据作者所知，前一代M1应该是四路译码，目前M1 MAX和Ultra都是6路指令解码器，8μop发射宽度、6路分配、10路执行端口指标。但是英特尔和AMD如果你想使用缝合方案，你需要实现图像M1 Ultra这么强的译码器，但是因为X86指令集变长，所以X86芯片的译码器一般先按短码翻译，遇到错误再返工，在相同的功耗下很难达到很强的译码效率。

未来趋势-打破指令集之间的墙

在英特尔IDM 2.0战略中有一个重要的原则，那就是打开大门，全面接收各种芯片的订单。同时，我们也可以考虑将各种不同指令集的核心集成到同一芯片中，这可能是最终的缝合目标，即英特尔可以在同一芯片中使用CPU当大核，ARM的CPU当小核，AMD的显卡当GPU神奇组合。

去年英特尔发布的这一趋势Alder Lake处理器中搭建的Thread Director端倪已经显现在上面。Thread Director就是这样一个软硬结合的核心调度方案，英特尔的做法是在处理器中集成一个特殊的MCU，用于监控当前处理器内核的运行，可以监控每个线程的特性，如操作什么样的指令集、性能要求等。收集信息后，MCU将收集到的信息反馈给操作系统，再次将这些信息与线程调度信息结合起来，判断线程是否应转移到其他核心。如果与操作系统相结合，一轮调度信息收集只需30微秒，而传统方案调度器可能需要100多毫秒才能判断结论。据了解，Alder Lake上集成的调度使用MCU就是RISC-V核心，一切都是如此美妙。

世界趋势是长期的，所以缝合芯片，也符合芯片行业的发展趋势，但如何在虚拟云环境中缝合处理器，为不同用户提供服务，严格隔离也可能困难，但可以肯定的是英伟达、英特尔和苹果的连续平台，缝合芯片的未来。