# 機器：惠普基于憶阻器的新型數據中心規模計算機-一切仍在變化 > 原文： [http://highscalability.com/blog/2014/12/15/the-machine-hps-new-memristor-based-datacenter-scale-compute.html](http://highscalability.com/blog/2014/12/15/the-machine-hps-new-memristor-based-datacenter-scale-compute.html) > 摩爾定律的終結是過去 50 年來計算機發生的最好的事情。 摩爾定律一直是安慰的專制。 您可以放心，您的籌碼會不斷進步。 每個人都知道即將發生什么以及何時發生。 整個半導體行業都被迫遵守摩爾定律。 在整個過程中沒有新的發明。 只需在跑步機上踩一下，然后執行預期的操作即可。 我們終于擺脫了束縛，進入了自 1940 年代后期以來我們看到的最激動人心的計算時代。 最終，我們處于人們可以發明的階段，將嘗試并嘗試這些新事物并找到進入市場的方式。 我們最終將以不同的方式和更聰明的方式做事。 > > - [Stanley Williams](http://en.wikipedia.org/wiki/R._Stanley_Williams) （措辭）  惠普一直在開發一種全新的計算機，其名稱為*機器*（不是 [這臺機器](http://personofinterest.wikia.com/wiki/The_Machine) ）。 該機器可能是惠普歷史上最大的 R & D 項目。 這是對硬件和軟件的徹底重建。 巨大的努力。 惠普希望在兩年內啟動并運行其數據中心規模產品的小版本。 故事始于大約四年前我們在 [中首次遇到惠普的](http://highscalability.com/blog/2010/5/5/how-will-memristors-change-everything.html) [Stanley Williams](http://en.wikipedia.org/wiki/R._Stanley_Williams) ？ 在憶阻器故事的最新一章中，威廉姆斯先生發表了另一篇令人難以置信的演講： [機器：用于計算大數據的 HP 憶阻器解決方案 [](https://mediacosmos.rice.edu/app/plugin/embed.aspx?ID=vVUTzFCE006yZu3TF1sXKg&displayTitle=false&startTime=0&autoPlay=false&hideControls=false&showCaptions=false&width=420&height=236&destinationID=URka-_E5-0-e4girH4pDPQ&contentID=vq2oQtAqPkeAqm5F6uSnqA&pageIndex=1&pageSize=10) ，進一步揭示了機器的工作方式。 機器的目標是**折疊內存/存儲層次結構**。 今天的計算是低能效的。 **消耗了 80％的能量**和大量時間**在硬盤，內存，處理器和多層高速緩存之間移動位**。 客戶最終花在電費上的錢比買機器本身要多。 因此，該計算機沒有硬盤，DRAM 或閃存。 數據保存在高能效憶阻器，基于離子的非易失性存儲器中，數據通過光子網絡移動，這是另一種非常省電的技術。 當一小部分信息離開核心時，它就以光脈沖的形式離開。 在圖形處理基準上，據報道，“機器”基于能效的性能要好 2-3 個數量級，而基于時間的性能要好一個數量級。 這些基準沒有詳細信息，但這就是要點。 **機器首先放置數據** 。 其概念是圍繞非易失性存儲器構建一個系統，在整個存儲器中自由分配處理器。 當您要運行程序時，請 **將程序發送到內存** 附近的處理器，在本地進行計算，然后將結果發送回去。 計算使用了各種各樣的異構多核處理器。 與僅移動 TB 或 PB 的數據相比，僅傳輸程序所需的位和結果可節省大量資金。 機器不針對標準 HPC 工作負載。 這不是 LINPACK 破壞者。 HP 試圖為客戶解決的問題是客戶要執行查詢并通過搜索大量數據來找出答案。 隨著新數據的出現，需要存儲大量數據并進行實時分析的問題 **為什么構建計算機需要非常不同的體系結構？** 計算機系統無法跟上不斷涌入的大量數據。惠普從其客戶那里得知，他們需要能夠處理越來越多的數據的能力。 **與晶體管的制造速度**相比，收集的位數呈指數增長。 另外，信息收集的增長速度快于硬盤的制造速度。 惠普估計，人們真正想做的事有 250 萬億張 DVD 數據。 全世界從未收集過大量數據，甚至從未查看過。 因此，需要一些新的東西。 至少這是惠普的賭注。 盡管很容易對 HP 正在開發的技術感到興奮，但至少在本世紀末之前，這對您和我來說都不是。 這些將在相當長一段時間內都不是商業產品。 惠普打算將它們用于自己的企業產品，在內部消耗所制造的一切。 我們的想法是，我們還處于技術周期的初期，因此首先要構建高成本的系統，然后隨著數量的增長和流程的改進，該技術將可以進行商業部署。 最終，成本將下降到足以出售更小尺寸的產品。 有趣的是，HP 本質上是在構建自己的云基礎架構，但是他們沒有利用商品硬件和軟件，而是在構建自己最好的定制硬件和軟件。 云通常提供大量的內存，磁盤和 CPU 池，這些池圍繞通過快速網絡連接的實例類型進行組織。 最近，有一種將這些資源池視為獨立于基礎實例的方法。 因此，我們看到諸如 [Kubernetes 和 Mesos](https://mesosphere.com/2014/07/10/mesosphere-announces-kubernetes-on-mesos/) 之類的高級調度軟件正在成為行業中的更大力量。 惠普必須自己構建所有這些軟件，以解決許多相同的問題，以及專用芯片提供的機會。 您可以想象程序員對非常專業的應用程序進行編程以從 The Machine 獲得每盎司的性能，但是 HP 更有可能必須創建一個非常復雜的調度系統來優化程序在 The Machine 上的運行方式。 **軟件的下一步是一種全息應用程序體系結構的演進，其中功能在時間和空間上都是流動的，并且身份在運行時由二維結構產生。** 日程安排優化是云上正在探索的下一個領域。 演講分為兩個主要部分：硬件和軟件。 該項目的三分之二是軟件，但威廉姆斯先生是硬件專家，所以硬件占了大部分。 硬件部分基于**優化圍繞**可用的物理原理的各種功能的思想：**電子計算； 離子存儲 光子通信**。 這是我對威廉姆斯先生的發言 [講話](https://mediacosmos.rice.edu/app/plugin/embed.aspx?ID=vVUTzFCE006yZu3TF1sXKg&displayTitle=false&startTime=0&autoPlay=false&hideControls=false&showCaptions=false&width=420&height=236&destinationID=URka-_E5-0-e4girH4pDPQ&contentID=vq2oQtAqPkeAqm5F6uSnqA&pageIndex=1&pageSize=10) 。 像往常一樣，面對如此復雜的主題，可能會錯過很多東西。 另外，威廉姆斯先生在煎餅周圍扔出了很多有趣的主意，因此強烈建議您觀看演講。 但是在那之前，讓我們來看看 HP 認為機器將是計算的未來……。 ## 為什么構建計算機需要不同的體系結構？ 計算架構在 60 年來從未改變。 [Von Neumann 架構](http://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_architecture) 僅打算使用幾年，但我們仍在使用它。 數據必須在內存，處理器和硬盤之間來回移動。 **如今，移動數據的過程已完全主導了計算**。 這就是在數據中心中花費大量時間并消耗大量電力的原因。 摩爾定律即將終結。 我們已經達到了 14 nm（約 50 個原子）的晶體管。 7 nm 被認為是物理極限。 10 納米將在兩年內準備就緒，而 7 納米將在 2020 年之前準備就緒。 這將使計算效率提高 10 個數量級，這是人類技術有史以來最大的改進。 我們如何看待突破摩爾定律范式？ **圍繞可用的**優化物理的各種功能。 50 年來，我們附屬于計算機的東西是電子。 那不會改變。 電子是執行計算過程的理想選擇。 它們很小，很輕，您施加了電壓，移動很快，但是它們的質量足以使它們位于一個很小的空間中，并且相互作用非常強，因此您可以對電子進行邏輯運算。 電子將繼續成為引擎的計算部分。 **我們將使用離子** 而不是使用電子進行存儲。 原因是離子是經典的機械粒子，它們很重，將它們放在某個地方并留在那兒，您可以回到一個世紀后，將離子放在那兒的位置仍然存在。 離子確實是非易失性存儲信息的一種方法。 可以將離子放在小盒子中，然后可以將盒子堆疊起來，與電子相比，可以實現高密度，低成本的存儲。 **數據將使用光子** 移動。 其原因是光子沒有質量，因此它們以光速運動。 可以在同一波導中放置許多不同顏色的光，因此可以節省大量空間和能源。 更高的通信帶寬和更低的功耗。 正在圍繞這些功能中的每一個對機器周圍的硬件進行優化，以便進行計算，存儲和通信。 通過適當地構建它們，存在有利的非線性相互作用。 **通過異構多核芯片的擴散，電子將繼續成為未來** 的計算引擎。 由于摩爾定律的失敗，如今存在多核芯片。 我們之所以擁有多核芯片，是因為一個大而快的芯片的功耗會使其蒸發。 為了解決該問題，將芯片切成小塊。 問題是多核更難編程，但是我們開始弄清楚，人們現在認為多核是一件好事。 并非所有核心都相同，而是核心將有所不同。 代替在芯片上具有相同的 256 個內核，將針對不同類型的功能優化不同的內核。 **挑戰是 Dark Silicon** 。 如果同時點亮一個芯片上的所有內核，則**芯片將被蒸發**。 您實際上從未真正使用過芯片上的所有內核。 與 14nm 相比，在 10nm 下，您必須一次使用一半的內核。 如果內核是特定于功能的，則在不使用內核時將它們變暗是有意義的。 專用加速器是可以超級高效地運行一種類型的計算的核心，但是它只能完成一件事。 對于求解晶體結構，如果您有一個可以在一個時鐘周期內完成傅立葉變換的專用內核，那將非常有幫助。 您不需要龐大的團隊來設計處理器。 有些公司出售處理器設計。 您可以只設計幾個專門的加速器。 這些設計可以招標。 力量的平衡將轉移給設計師，而不是制造商，他們將成為低成本的競標者。 ## **憶阻器是離子盒** **DRAM 本質上吸收電子并將其放入盒子中** 。 隨著盒子的尺寸越來越小，將電子保持在內部的難度越來越大，這意味著 DRAM 必須更頻繁地刷新。 可靠地將電子存儲在 DRAM 或閃存中變得越來越困難。 **解決方案是在存儲介質中使用作為帶電原子的離子代替電子** 。 原子比電子的行為更好，因為它們的質量大得多。 原子是經典的機械粒子，因此即使在 10nm 的盒子中，原子也很高興成為粒子。 將離子放入盒子中，在盒子上施加電壓，離子將在盒子內移動。 關閉電壓，即使在很小的盒子中，離子也將保持原狀，甚至持續數百萬年。 這是非常穩定的非易失性類型的內存。 **可以通過在盒子上施加小電壓并測量電阻**來讀取離子狀態 **。 由于電壓不夠高，離子不會移動。 盒子的電阻取決于離子在里面的位置。 當離子在盒子中均勻分布時，您會得到一個低電阻，您可以將其稱為 1。如果將所有離子推到盒子的一側，則電阻將非常高，您可以將其稱為 0。** **離子盒是憶阻器**。 與 DRAM 憶阻器相比，**因子**慢 4 倍，可以通過并行訪問來緩和。 憶阻器的功率要求要低得多，因為離子不會泄漏，因此無需刷新。 **的位密度要比**高得多，因為可以將盒子堆疊在一起。 芯片**每位**便宜得多。 基于這些想法，他們多年來一直在制造芯片。 在演講中，顯示的芯片使用了 2.5 年，并使用了 50nm 技術，這意味著當前的迭代要好得多，但是他們無法發表評論。 想法是折疊內存/存儲層次結構，并消除在系統中所有層之間移動數據的所有開銷和時間。 今天的計算問題是能源效率低下。 花費了 80％的能量，并花費了大量時間來獲取位，然后將它們從硬盤，內存，處理器，多層高速緩存中移出，然后再向下移出。 大多數操作系統都關心所有這些數據處理的機制。 ## 使用光子進行通信 光子破壞距離。 沒有什么比光速快。 那么為什么我們不像在電信網絡中那樣已經在芯片上使用光子學呢？ 互連的成本將是計算機本身成本的一千倍。 **通過機架移動的數據量大于通過北美電信網絡**的數據量。 **惠普一直在努力降低成本**。 光線是移動數據的一種上乘方式。 它具有高帶寬（單根導線中有多個波長），高能效（無能量損失），低延遲（無中繼器）和空間高效（節省了引腳數）。 他們現在正在使用標準硅工藝在硅晶片上集成光子學。 此技術用于在計算機中創建通信結構。 電腦是一個裝有刀片的盒子。 刀片服務器具有憶阻器存儲芯片和多核處理器。 插入刀片時，刀片會自動重新配置光子網絡，以便一切都能相互通信。 接下來要做的是把盒子拿起來并堆放在一起，形成一個架子。 同樣，網絡會自動進行自我配置。 接下來是能夠組裝一個數據中心的機架，然后將它們全部抬起并正確配置。  ## 軟件-三分之二 到目前為止，所有硬件僅占項目的 1/3。 The Machine 之上必須裝有操作系統。 一個操作系統可能需要數十年的開發時間。 **惠普正在開發精簡版的 Linux** ，該版本非常快，因為處理掉了數據內部移動的所有邏輯都已被剔除。 他們還創建了**開源社區，以構建操作系統**的本機版本，以及所有最重要的應用程序，例如分析，可視化，艾字節級算法和百萬節點管理。 試圖縮短從研究，開發到產品生產的時間范圍。 大量的工作。 這是一個非常冒險的項目。 規模龐大。 雄心勃勃。 巨大的風險。 ## 對任何嘗試進行全新工作的人來說，都是一個重大警告。 **經驗教訓**：他們遇到了無法預料的問題。 然后要做很多工作，以確保可以使用標準制造流程來構建其流程。 如果您嘗試引入真正不同的東西，例如碳納米管或石墨烯，會發生什么？ 他們使用所有標準材料所面臨的挑戰是巨大的。 引入異國情調的東西將需要數十年的時間才能真正通過實際的制造過程進行構建。 如果您打算深入研究并大膽地做，則必須**做一些與現有**盡可能接近的事情。 你離那不可能走得太遠。 ## 相關文章 * [憶阻器將如何改變一切？](http://highscalability.com/blog/2010/5/5/how-will-memristors-change-everything.html) * [我們比光而不是電的超高速計算機更近一步](http://www.fastcolabs.com/3039445/were-one-step-closer-to-superfast-computers-that-run-on-light-instead-of-electricity) * Google 押注 [Quantum Computers](https://plus.google.com/+QuantumAILab/posts) * [圖靈大教堂](http://www.amazon.com/dp/0375422773) -喬治·戴森 * [IT 的新風格](http://www.hipeac.net/system/files/HiPEAC14-faraboschi-pub.pdf)