其次是牧本定律 ， 它认为半导体产品的发展 ， 总是在标准化和定制化之间左右摇摆 ， 大概每隔10年波动一次 。牧本定律的背后 ， 则是性能、功耗和开发效率之间的平衡 。
更具体一些来说的话 ， 对于性能功耗比和开发效率 ， 是两个难以同时满足的目标 ， 性能功耗比高的产品 ， 其开发效率一定不高 ， 毕竟它的架构更偏向于专用 。反过来 ， 对通用效率很高的架构来说 ， 性能功耗比肯定表现远不如专一架构那么高 ， 毕竟有大量的逻辑部分、多余的计算部分需要支撑非特定计算外的通用计算 。因此 ， 对大部分厂商而言 ， 是不断地在性能功耗和开发效率之间摇摆 ， 随着工艺水平增加 ， 性能功耗提升 ， 通用处理器的性能会得到大幅度提高 ， 但是在工艺水平维持的阶段 ， 专用处理器由于其极高的能耗比又会得到厂商和业内的青睐 。
从目前的发展情况来看 ， 厂商会选择尽可能在满足通用性的情况下 ， 加强整个系统的专用计算效能 。比如英特尔和AMD选择将CPU和GPU利用Chiplet技术制作在一张硅片上 ， 以实现更高的性能功耗比 ， 尤其针对AI计算等新型应用 。对超级计算机而言 ， 同样的趋势也正在发生 ， 目前超算也在逐渐摆动至向DSA化发展的过程中 。
在大趋势的指引下 ， 无论是英特尔、英伟达还是AMD ， 都在不断努力尝试 ， 无论是一个整体的芯片或采用Chiplet链接多个芯片 ， 这些厂商都在通过不断加入更多的DSA化定制模块的方式来提高处理器的效能或性能 。具体到产品上 ， 英伟达为GPU的传统CUDA流处理器模块之外 ， 又加入了张量核心模块 ， 此外还推出了专门的训练计算卡以及DPU这类专用的数据处理芯片 。英特尔甚至开始为全新的第四代至强可扩展系列处理器增加专用的DSA ， 比如面向5G计算、面向加解和面向解压缩等不同场合的DSA模块 ， 并且通过不同的搭配和数量配置 ， 向拥有不同需求的企业收费 ， 开创了x86处理器收费运营的新模式 。
英特尔全新的第四代至强可扩展处理带来了大量的加速单元
最后是贝尔定律 。贝尔定律是指每隔10年 ， 就会出现新一类的计算机（或者编程平台、新的网络连接、新的用户接口等） ， 形成新的产业 。无论是DPU、XPU的诞生 ， 还是AIoT时代的到来 ， 都彰显着这种趋势 。未来的计算将面对集成了不同的传感器、不同的加速器的碎片化需求 ， 因此不同领域和不同需求的行业 ， 对芯片的需求是不同的 。因此就有了英特尔对企业的定制化配置 ， 以及AMD针对不同应用需求开发不同的架构比如RDNA和CDNA ， 去配合不同的CPU和GPU搭配、总线和缓存搭配等 。
变化正在发生
【国家超算中心排名 超算排行榜2023最新排名】超算市场的DSA化发展是当前最显著的一个变化趋势 ， 厂商在不断加强CPU、GPU之间互联的性能 ， 同时通过对编程模型和硬件统一内存架构方面的优化与加强等方式 ， 不断增强整个系统的性能 。此外 ， 在CPU或者GPU的模块内部 ， 整个系统还在不断地通过增加特色加速模块的方式提高那些常见且所需算力巨大的计算模式的效率 。实际上我们也看到 ， 随着DSA模块的加入 ， 的确大幅度提升了超算实际应用的性能 ， 在目前的工艺和应用条件下 ， 多芯并举的趋势还将继续发展下去 ， 直到下一次变革的到来 。
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