Αρχιτεκτονικές καινοτομίες:
* chiplets: Αντί για μία μονολιθική μήτρα, οι επεξεργαστές κατασκευάζονται από πολλαπλές μικρότερες μήτρες (chiplets) που συνδέονται μέσω διασυνδέσεων υψηλού ζώνη. Αυτό επιτρέπει την ευκολότερη κατασκευή, την κλιμάκωση σε μεγαλύτερες μετρήσεις πυρήνα και την ανάμειξη διαφορετικών τύπων chiplets (π.χ. CPU, GPU, επιταχυντή AI). Ο Ryzen και ο Foveros της AMD είναι παραδείγματα.
* Ετερογενής ενσωμάτωση: Οι επεξεργαστές κτιρίων από διάφορα εξαρτήματα πέρα από τους πυρήνες CPU, συμπεριλαμβανομένων των εξειδικευμένων επιταχυντών υλικού για AI (όπως οι πυρήνες Tensor σε NVIDIA GPU ή πυρήνες μήτρας σε GPU AMD), μηχανική μάθηση και άλλα καθήκοντα. Αυτό επιτρέπει βελτιστοποιημένη απόδοση σε συγκεκριμένους φόρτους εργασίας.
* Advanced Cache Architectures: Μεγαλύτερα, πιο εξελιγμένα συστήματα προσωρινής μνήμης με βελτιωμένες τεχνικές διαχείρισης δεδομένων και προειδοποίησης για τη μείωση της καθυστέρησης πρόσβασης μνήμης. Αυτό περιλαμβάνει τεχνικές όπως η κοινή χρήση της προσωρινής μνήμης τελευταίου επιπέδου (LLC) μεταξύ των πυρήνων και οι ευφυείς αλγόριθμοι προσωρινής αποθήκευσης για την πρόβλεψη των αναγκών δεδομένων.
* Ενισχυμένη πρόβλεψη κλάδου: Πιο ακριβείς και εξελιγμένες μονάδες πρόβλεψης υποκαταστημάτων για την ελαχιστοποίηση των πάγκων των αγωγών και τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας εκτέλεσης διδασκαλίας. Αυτά χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης για να μάθουν τη συμπεριφορά του προγράμματος.
* Βελτιώσεις εκτέλεσης εκτός σειράς: Οι εκλεπτυσμένοι αλγόριθμοι και το υλικό για την αναδιάταξη των οδηγιών δυναμικά κατά το χρόνο εκτέλεσης για να μεγιστοποιήσουν τον παραλληλισμό και να μειώσουν τους αδρανούς κύκλους.
* Αρχιτεκτονικά επίκεντρο δεδομένων: Οι αρχιτεκτονικές βελτιστοποιημένες για την αποτελεσματική μετακίνηση και επεξεργασία δεδομένων, χρησιμοποιώντας συχνά εξειδικευμένα υποσυστήματα υλικού και μνήμης. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για εφαρμογές έντασης δεδομένων όπως το AI και τα μεγάλα δεδομένα.
Κατασκευή και υλικά:
* EUV Lithography (Extreme Ultraviolet): Επιτρέπει τη δημιουργία απίστευτα μικρών τρανζίστορ, επιτρέποντας υψηλότερη πυκνότητα τρανζίστορ και χαμηλότερη κατανάλωση ενέργειας. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την ώθηση του νόμου του Moore.
* Τρανζίστορ Finfet και Gaafet: Οι αρχιτεκτονικές 3D τρανζίστορ (FINFETs αντικαθίστανται σταδιακά από FETs-all-around-Gaafets) που προσφέρουν βελτιωμένο έλεγχο της τρέχουσας ροής, μειωμένη διαρροή και υψηλότερη απόδοση σε χαμηλότερη ισχύς.
* Προηγμένες τεχνικές συσκευασίας: Τεχνικές πέρα από τα chiplets, συμπεριλαμβανομένης της 3D στοίβαξης των πεθαίνουν, για την περαιτέρω αύξηση της πυκνότητας και της απόδοσης. Παραδείγματα περιλαμβάνουν τεχνολογία Foveros και TSV (μέσω του Silicon Vias).
Διαχείριση ενέργειας:
* προσαρμοστική τάση και κλίμακα συχνότητας (AVFS): Δυναμική προσαρμογή της τάσης και της συχνότητας των διαφορετικών εξαρτημάτων του επεξεργαστή με βάση τον φόρτο εργασίας, μεγιστοποιώντας την απόδοση, ελαχιστοποιώντας την κατανάλωση ενέργειας.
* Power Gating: Τελειώνοντας πλήρως τα ανενεργά μέρη του τσιπ για εξοικονόμηση ενέργειας.
* Έξυπνες δηλώσεις εξουσίας: Η εκλεπτυσμένη διαχείριση ενέργειας αναφέρει ότι η εξισορρόπηση της απόδοσης και της κατανάλωσης ενέργειας με βάση τα πρότυπα χρήσης.
Λογισμικό και συν-σχεδιασμό υλικού:
* Βοηθούμενη από υλικό εικονικοποίηση: Ενισχυμένη υποστήριξη για τεχνολογίες εικονικοποίησης, επιτρέποντας την αποτελεσματική εκτέλεση πολλαπλών εικονικών μηχανών ταυτόχρονα.
* Χαρακτηριστικά ασφαλείας στο επίπεδο υλικού: Ολοκληρωμένα χαρακτηριστικά ασφαλείας, όπως τα αξιόπιστα περιβάλλοντα εκτέλεσης (TEES), για την προστασία ευαίσθητων δεδομένων από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.
Αυτές είναι μερικές από τις σημαντικότερες εξελίξεις. Οι συγκεκριμένες τεχνικές που χρησιμοποιούνται ποικίλλουν ανάλογα με τον κατασκευαστή, την αγορά-στόχο (π.χ. υπολογιστική υψηλής απόδοσης, κινητές συσκευές) και τους συγκεκριμένους στόχους σχεδιασμού του επεξεργαστή. Το πεδίο εξελίσσεται συνεχώς, με νέες ανακαλύψεις που εμφανίζονται τακτικά.
Πνευματικά δικαιώματα © Γνώση Υπολογιστών Όλα τα δικαιώματα κατοχυρωμένα