粗粒度的時空計算

　　1985年，Xilinx公司推出了全球第一款FPGA產品XC2064^[7] ，現在28nm工藝的FPGA陣列芯片已經作為應用平臺^[8] ，實現了操作粗粒度的時空計算。但算法是通過硬件描述語言的邏輯設計映射到陣列芯片上的，沒有與TLP/DLP計算模式的軟件設計語言統一起來，抽象層次低，靈活性差，限制了OLP計算模式的應用。

　　陣列語言

　　支持粗粒度時空計算的陣列語言，是能在標量語言(例如，C語言和MATLAB語言)的基礎上統一設計的。

　　首先，陣列數據及其特例(標量數據和向量數據)在MATLAB語言中已有明確的表示^[9] 。陣列數據就是C語言中的Data Array(數據陣列/數組)，是用來表示同一類型的標量數據的集合的。因此，陣列語言的數據表示和類型，可以與C語言的相同而統一的。在陣列語言中，陣列數據采用了與MATLAB或C語言類似的順序描述方法。

　　二是陣列數據的計算，與數學語言的矩陣加減法計算一樣，是對其標量數據元素進行的。計算的操作類型及其表示符號均可以與C語言中的相同而統一的，只需要補充支持實現幾何變換的播送(broadcast)等3個操作及其操作符。　　

 

　　三是由于控制語句是時間一維的，陣列語言的控制語句是可以與標量語言(例如C語言)的控制語句相同而統一的。而計算語句則應由標量語句上升到由不同標量語句元素(statement elements)組成的陣列語句。標量語句元素的設計是可以與C語言的標量語句的設計相同而統一的。陣列語句的描述可以像C語言的Data Array那樣，采用先行后列，并從第一行開始順序描述的程序設計方法。使陣列語言統一了標量語言，繼承順序程序設計的特點，建立了陣列語言的程序設計的確定性。

　　陣列計算機

　　最近，人們分析發現，自1985年以來，計算機體系結構革新與芯片技術進步對計算機性能的貢獻是相當的^[10] 。現在的芯片制造技術，已經可以研制粗粒度計算的二維的陣列處理器(Array Processor)和三維(時間1維+空間2維)的陣列存儲器(Array Memory)。例如，Intel公司80個處理元的TeraScale Processor計劃的系統芯片^[11] 。支持粗粒度時空計算的陣列計算機，可以是由指令存儲器、陣列處理器和陣列存儲器組成的。其實，馮.諾依曼體系結構的Flynn分類，以單指令流多數據流的SIMD(Single Instruction Multiple Data)體系結構，可以在陣列處理器上實現DLP計算模式的數據粗粒度的計算。以多指令流單數據流的MISD(Multiple Instruction Single Data)和多指令流多數據流MIMD(Multiple Instruction Multiple Data)體系結構，可以設計相應的陣列指令(array instruction)，在陣列處理器上實現OLP計算模式的操作粗粒度的計算。

　　陣列語言中順序描述的陣列數據和陣列語句的陣列表示，是通過存儲到陣列存儲器中而自動完成的。存放在陣列存儲器中的陣列數據和陣列指令，是分別由指令存儲器中的操作指令和調用指令控制讀出，在陣列處理器上執行的。從時間上來看，操作指令/調用指令是一條接一條地順序執行的;從空間上來看，陣列存儲器中的陣列數據/陣列指令都是在單指令的控制下，有效地完成數據/操作粗粒度的時空計算。與標量計算機類似，陣列計算機的ISA也是作為更高抽象層次的接口，使陣列語言的程序設計不必了解ISA的實現細節，能從算法解決問題的方式中直覺地產生出來。成為一種確定而可預測的過程，可促進粗粒度時空計算的軟件繁榮。

　　結束語

　　不斷提高計算機的能力是支持數學上的infinite的技術途徑之一。現在已有由十幾萬芯片組成的千萬億次超級計算機，但其功耗就已達到2MW左右，使機房面積比龐然大物的電子管計算機的機房面積還大10倍，約700平米。有專家認為，2017年可能實現的Eflops超級計算機的核心處理器的數量大概在1000萬到1億個之間，這就遭遇到了能源使用問題。

　　計算機的功耗是由芯片的功耗和芯片之間互連線的功耗組成的。為了實現航空航天圖像處理計算機的小型化，早在1987年，休斯公司就開發了圓片級的硅直通技術(TSV， Through Silicon Via)。現在，IBM公司針對超級計算機的能源使用問題，也研發了TSV技術，使芯片之間的距離只有幾微米，縮短了1000倍。甚至有人預測2023年到2062年之間，新型芯片和納米技術將使超級計算機的體積縮小到一塊方糖那么大，再沒有各種電纜，也不需要散熱^[12] 。而粗粒度的陣列計算機的規則性是適合于TSV技術的。

　　參考文獻：
　　[1]Zukav G. The Dancing Wu Li Masters. New York: William Morrow and Company,1979 (中譯本:像物理學家一樣思考.廖世德,譯.海口:海南出版社,2011)
　　[2]Reilly E. Milestones in Computer Science and Information Technology. America: Greenwood Publishing Group, 2003
　　[3]Flynn M J. Very high speed computing systems. Proceeding of IEEE, 1966, 54(12):1901-1909
　　[4]Marowkia A. Back to Thin-Core Massively Parallel Processors. Computer, 2011, 44(12):49-54
　　[5]Kahle J. The Cell Processor Architecture//Proceedings of the 38th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture. Barcelona, Spain, 2005:3
　　[6]Keckler S W, et al. GPUs and the Future of Parallel Computing. IEEE MICRO, 2011, 31(5):7-17

　　[7]Sklyarov V, Skliarova I, Sudnitson A. FPGA-based systems in information and communication//Proceedings of the International Conference on Application of Information and Communication Technologies. Baku, Azerbaijan, 2011:1-5
　　[8]Altera. Achieving One TeraFLOPS with 28-nm FPGAs[R/OL]. http://www.altera.com.cn/literature/wp/wp-01142-teraflops_CN.pdf
　　[9]Chapman S J. MATLAB Programming. 4th Edition. Singapore: Cengage Learning, 2011 (英文影印本.北京: 科學出版社, 2011)
　　[10]Danowitz, et al. CPU DB: Recording Microprocessor History. CACM 2012-04
　　[11]Mattson T G, Wijngaart R V, Frumkin M. Programming the Intel 80-core network-on-a-chip Terascale Processor//Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis. Austin, USA, 2008:1-11
　　[12]美刊預測未來110年科技發展.參考消息,2012-12-19