最近、イノベーションに対する障壁を取り除くことについて多くの議論が行われています。半導体システムは、ムーアの法則の減速、消費電力の削減、セキュリティと信頼性の強化などの問題に対処できれば、さまざまな形の技術革新を実現する中心となります。しかし、この投稿のテーマである別のかなり大きな障壁があります。これは、プロセッサとメモリのパフォーマンスの劇的な違いです。 CPU と GPU のシステムは驚異的なレベルのパフォーマンスを実現していますが、これらのシステムの重要なデータを管理するメモリは大幅に遅れています。これがメモリの壁の問題であり、Arteris がメモリの壁をどのように打破してイノベーションを起こしているのかを見ていきたいと思います。 メモリウォール.
メモリーウォールとは何ですか？
この投稿の上部の図は、メモリの壁の問題を示しています。青い線で示されているシングルスレッド CPU のパフォーマンスが着実に向上していることがわかります。緑色の線は、GPU のクラスターによってパフォーマンスが指数関数的に向上していることを示しています。 CPU と比較した GPU のパフォーマンスの向上は、100 年間で 10 倍になると推定されており、これは驚くべき統計です。補足として、CPU と GPU の両方のトランジスタ数が同様の直線の周りに集まっていることがわかります。 GPU のパフォーマンスは、より多くのトランジスタを問題に投入するのではなく、より少ないタスクをはるかに高速に実行することで実現されます。
今日の多くのシステムは、広範な管理タスクを実行する多数の CPU と、多くの場合 AI に関連する特定のタスクを実行する多数の GPU を組み合わせたものです。この組み合わせにより、多くの製品で見られる驚くべきスループットが実現します。この調和のとれたアーキテクチャには暗い側面があり、それがグラフの下部に描かれています。ここでは、これらのシステムが処理するすべての情報を提供するさまざまなメモリ テクノロジのパフォーマンス データを確認します。ご覧のとおり、提供されるパフォーマンスは、これらのメモリ システムに依存する CPU や GPU よりも大幅に低くなります。
これがメモリウォールの問題です。 Arteris がこの問題を解決する独自の方法を探ってみましょう。
Arteris アプローチ – 高度に構成可能なキャッシュ コヒーレント NoC
メモリ アクセス速度の低下に対処するための広く受け入れられているアプローチは、必要なデータをプリフェッチしてローカル キャッシュに保存することです。この方法でのデータへのアクセスは、100 CPU サイクルを超えるのに対し、数 CPU サイクルではるかに高速になります。これは素晴らしいアプローチですが、キャッシュからメモリにアクセスし、適切なデータが適切なタイミングで適切な場所に存在し、すべてのキャッシュ間で一貫性があることを保証するために必要なすべてのソフトウェアとハードウェアを実装するのは困難な場合があります。このソリューションを効果的に提供するシステムは次のように呼ばれます。 キャッシュコヒーレント、そしてこの目標を達成するのは簡単ではありません。たとえば、ソフトウェアのみのコヒーレンシ実装は、システム内のすべての CPU サイクルの最大 25% を消費する可能性があり、デバッグが非常に困難です。 SoC 設計者は、代わりに、システム上で実行されているソフトウェアに対して透過的なキャッシュ コヒーレント NoC ハードウェア ソリューションを選択することがよくあります。
最近、私は、製品管理およびマーケティング担当副社長のアンディ ナイチンゲールと話す機会がありました。 アルテリス。アンディは、キャッシュ コヒーレント システムを実装する際の課題と、これらの課題に対処するために Arteris が開発した独自のソリューションについて、素晴らしい説明をしてくれました。
信頼性が高く電力効率の高いキャッシュ コヒーレント アーキテクチャの開発は、システム設計のハードウェアおよびソフトウェアの多くの側面に影響を与えることがわかりました。すべてを確実かつ効率的に機能させ、必要な PPA 目標を達成するのは非常に難しい場合があります。アンディは、このすべての作業にはプロジェクトごとに 50 エンジニアリング年がかかる可能性があると見積もっていました。それは大変な時間と費用がかかります。
良いニュースは、Arteris がこの分野で優れたスキルを持っており、同社がネットワーク オン チップ (NoC) 製品の 1 つに完全なキャッシュ コヒーレント アーキテクチャを構築したことです。 Andy は、Arteris が提供する完全なキャッシュ コヒーレント NoC である Ncore について説明しました。メモリ アクセスの管理は、Arteris で知られるネットワーク オン チップ アーキテクチャ全体によく適合します。 Ncore は、SoC のキャッシュ コヒーレント部分をソフトウェアに対して透過的に管理します。これにより、システム設計者は、CPU とすべての GPU に当面のタスクを実行させることに関連するより高いレベルの課題に集中できるようになります。
Andy は、重要な Ncore 機能のリストを徹底的に調べました。
- 生産的： Arm や RISC-V などの複数の処理要素を接続して、エンジニアリングの生産性を最大化し、市場投入までの時間を短縮し、プロジェクトごとに 50 人年以上を節約します。
- 構成可能： ヘテロジニアス トポロジからメッシュ トポロジまで拡張可能で、CHI-E、CHI-B、ACE コヒーレント、および ACE-Lite IO コヒーレント インターフェイスをサポートします。 Ncore を使用すると、AXI 非コヒーレント エージェントが IO コヒーレント エージェントとして機能することもできます。
- エコシステムの統合: 最新の Arm v9 自動車コアで事前検証されており、以前に発表された Arm とのパートナーシップを実現します。
- セーフ： 自動車安全アプリケーション向けの ASIL B ～ ASIL D 要件をサポートし、ISO26262 認定を取得しています。
- 効率的な： 他の市販の代替品と比較して、設計によりダイ面積が小さく、消費電力が低く、性能が高くなります。
- 市場： 自動車、産業、エンタープライズ コンピューティング、コンシューマー、IoT SoC ソリューションに適しています。
Andy は、消費者向け SoC 設計で得られる利点のいくつかを詳しく説明しました。これには、高度に分散されたアーキテクチャによる合理化されたチップ フロアプランニングが含まれており、リソースの効率的な利用が促進されます。高帯域幅、低遅延のファブリックを備えた Arteris 高性能相互接続により、シームレスなデータ転送が保証され、システム全体のパフォーマンスが向上しました。
さらに詳しく見ると、Ncore は、トランザクション レベルのトレース、パフォーマンスの監視、エラーの検出と修正により、相互接続ファブリックのリアルタイムの可視性も提供します。これらすべての機能により、デバッグが容易になり、製品の品質が向上します。包括的なエコシステムのサポートと AMBA などの業界標準インターフェイスとの互換性により、サードパーティのコンポーネントや EDA ツールとの統合も容易になります。
これは非常に有益な議論でした。 Arteris は、キャッシュ コヒーレント アーキテクチャの実装にかかるオーバーヘッドを大幅に削減したようです。
はこちらから
Arteris が Arm で行っている取り組みについて具体的にいくつか触れました。同社が協力しているパートナーはそれだけだと思わないでください。 Arteris はシステム IP のスイスと呼ばれています。同社は、RISC-V コミュニティとも重要な取り組みを行っています。 こちらの SemiWiki の投稿で詳しく説明されています.
Arteris は最近、Ncore 製品の拡張を発表しました。その方法を読むことができます Arteris は、Ncore キャッシュ コヒーレント インターコネクト IP を拡張して、最先端のエレクトロニクス設計を加速します。。リリースの中で、レオニード・スモリャンスキー博士は次のように述べています。 Mobileye の SoC アーキテクチャ、セキュリティおよび安全性担当上級副社長は次のようなコメントを述べています。
「当社は 2010 年以来、Arteris ネットワーク オン チップ テクノロジーに取り組んでおり、それを高度な自動運転および運転支援テクノロジーに使用しています。 Arteris がその優れたエンジニアリング能力を発揮して、フォールト トレランスと信頼性の高い SoC 設計の問題の解決に貢献したことに興奮しています。」
短いもの（1分強）もあります Ncore が対処する課題を説明するビデオ。このビデオは非常に有益だと思いました。
次のデザインでパフォーマンスの向上が必要な場合は、Arteris が提供するキャッシュ コヒーレント ソリューションをぜひ詳しく検討してください。あなたはできる Ncoreについて詳しくはこちら。そして、そのようにして アルテリス メモリの壁を打ち破ることでイノベーションを解き放ちます。
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- 情報源： https://semiwiki.com/ip/arteris/342991-arteris-is-unleashing-innovation-by-breaking-down-the-memory-wall/
