There’s plenty of room at the Top: What will drive computer performance after Moore’s law?

https://www.researchgate.net/publication/341939320_There's_plenty_of_room_at_the_Top_What_will_drive_computer_performance_after_Moore's_law

后摩尔定律的时代,来自底层半导体技术的性能改进空间已经非常小了,但是在上层进行性能改进的空间依然非常大。在上层进行性能改进的有三个方面:分别是Softwre, Algorithm, Hardware Arch.

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软件方面:使用执行效率更高的语言比如C/C++,优化好cache locality以及使用好SIMD技术

算法方面:1)算法改进,尤其是针对一些新问题,老问题因为被研究时间长改进空间更小 2) 结合分布式在扩展性上做改进 3)结合硬件做改进(RDMA,SIMD,cache locality)

硬件架构:未来趋势是CPU设计上会更加简单,类似RISC这种思路。此外来会刻意地通过降低频率和功耗,来提高芯片上集成的核数,在并行性上做文章。另外就是针对领域涉及出硬件,比如针对FPGA和TPU.

硬件上会不断地通过抽象实际软件遇到的问题,将某些基本运算放在硬件中实现,可能是CPU也可能是专有硬件。而软件的工作则是充分用好硬件提供的功能,另外就是想办法利用好并行性。

最后作者提到了云平台和Big Components(可以认为就是由一个或者是少数机构控制的大规模系统),他们预测未来在云平台和Big Components上性能改进的空间是最大的。性能优化通常需要比较高的成本,这些成本只有在大规模系统上才能平摊出去。云平台可以将用户需求集中起来,使用规模化的方式来解决问题。Big Components除了云平台这个特点外,因为是少数机构控制的,所以决策和实验的周期会更短。