Innovazioni architettoniche:
* Chiplit: Invece di un singolo dado monolitico, i processori sono costruiti da più sedi più piccole (chiplit) collegati tramite interconnessioni ad alta larghezza di banda. Ciò consente una produzione più facile, ridimensionamento a conteggi di core più grandi e miscelazione di diversi tipi di chipli (ad es. CPU, GPU, AI Accelerator). I foveros di Ryzen e Intel di AMD sono esempi.
* Integrazione eterogenea: Costruire processori di diversi componenti oltre a soli core della CPU, inclusi acceleratori di hardware specializzati per AI (come i nuclei di tensore nelle GPU NVIDIA o nei nuclei di matrice nelle GPU AMD), l'apprendimento automatico e altre attività. Ciò consente prestazioni ottimizzate in carichi di lavoro specifici.
* Architetture cache avanzate: Sistemi di cache più grandi e più sofisticati con tecniche di gestione dei dati e predetching migliorate per ridurre la latenza di accesso alla memoria. Ciò include tecniche come la condivisione della cache dell'ultimo livello (LLC) tra core e algoritmi di cache intelligenti per prevedere le esigenze di dati.
* Previsione migliorata del ramo: Unità di previsione del ramo più accurate e sofisticate per ridurre al minimo le bancarelle della pipeline e migliorare l'efficienza dell'esecuzione delle istruzioni. Questi usano tecniche di apprendimento automatico per apprendere il comportamento del programma.
* Miglioramenti dell'esecuzione fuori ordine: Algoritmi sofisticati e hardware per riordinare le istruzioni dinamicamente in fase di esecuzione per massimizzare il parallelismo e ridurre i cicli inattivi.
* Architetture incentrate sui dati: Architetture ottimizzate per lo spostamento e l'elaborazione dei dati in modo efficiente, utilizzando spesso sottosistemi hardware e memoria specializzati. Questo è cruciale per applicazioni ad alta intensità di dati come AI e Big Data.
Produzione e materiali:
* Litografia EUV (estrema ultravioletta): Consente la creazione di transistor incredibilmente piccoli, consentendo una maggiore densità di transistor e un minor consumo di energia. Questo è cruciale per spingere la legge di Moore.
* Transistor Finfet e Gafet: Le architetture a transistor 3D (Finfets vengono gradualmente sostituite da FETS-Gafets) che offrono un controllo migliore sul flusso di corrente, una perdita ridotta e prestazioni più elevate a potenza inferiore.
* Tecniche di imballaggio avanzate: Tecniche oltre i chipli, incluso l'impilamento 3D di stampi, per aumentare ulteriormente la densità e le prestazioni. Gli esempi includono la tecnologia FOVEROS di Intel e TSV (Through-Silicon Vias).
Gestione dell'energia:
* Tensione adattativa e ridimensionamento della frequenza (AVFS): Regolando dinamicamente la tensione e la frequenza di diversi componenti del processore in base al carico di lavoro, massimizzando le prestazioni minimizzando al minimo il consumo di energia.
* Power Gating: Spegnere completamente parti inattive del chip per risparmiare energia.
* Stati di potere intelligente: La sofisticata gestione dell'energia afferma che bilancia le prestazioni e il consumo di energia in base ai modelli di utilizzo.
Co-progettazione di software e hardware:
* Virtualizzazione assistita da hardware: Supporto migliorato per le tecnologie di virtualizzazione, consentendo contemporaneamente l'esecuzione efficiente di più macchine virtuali.
* Funzionalità di sicurezza a livello hardware: Funzionalità di sicurezza integrate, come gli ambienti di esecuzione affidati (TEES), per proteggere i dati sensibili dall'accesso non autorizzato.
Questi sono alcuni dei progressi più significativi. Le tecniche specifiche utilizzate variano a seconda del produttore, del mercato target (ad es. Calcolo ad alte prestazioni, dispositivi mobili) e degli obiettivi di progettazione del processore specifici. Il campo è in continua evoluzione, con nuove scoperte che emergono regolarmente.
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