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本文轉自微信公號“芯潮”（ID：aichip001） 文 | 心緣

芯潮10月17日消息，今日，清華大學微電子所魏少軍、劉雷波團隊獲計算機體系結構頂級會議MICRO最佳論文提名！該團隊提出新型并發(fā)控制算法，能將事務內存系統(tǒng)性能提升至英特爾處理器內置TSX指令集的8倍以上。

這是亞洲高校及科研機構在MICRO 52年歷史上第二次獲得最佳論文提名，論文的第一作者是李兆石博士，通訊作者是劉雷波教授。

智東西第一時間聯(lián)系采訪了劉雷波教授， 他告訴智東西，在主流的英特爾至強系列處理器中，TSX （Transactional Synchronization Extension， 事務同步擴展）指令集就是基于本文在研究的事務內存模型的。本文的研究成果可以解決現(xiàn)有英特爾處理器中TSX指令級的實現(xiàn)中，為了確保高并發(fā)場景下事務同步的正確性帶來的性能代價過大的問題。

他表示，本研究提出的算法對硬件平臺無限制，也可以以專用邏輯設計的方法，集成到現(xiàn)有的處理器設計中。

除這篇論文外，另有五篇論文獲最佳論文提名。最終，《Simba：基于多芯片模塊架構的擴展深度學習推理（Simba：Scaling Deep-Learning Inference with Multi-Chip-Module-Based Architecture）》和《STT：對投機訪問數(shù)據的全面保護（Speculative Taint Tracking (STT): A Comprehensive Protection for Speculatively Accessed Data）》獲得最佳論文。

01 解決現(xiàn)有事務內存的性能和訪問撤銷痛點

國際微架構大會MICRO（International Symposium on Microarchitecture），是計算機體系結構領域的重要會議，與ISCA、HPCA、ASPLOS并列計算機體系結構四大頂級會議，論文錄取率通常在21%左右。

神經網絡加速器、專用加速器結構、DRAM、持久性內存、GPU加速器、近內存加速器等，都在MICRO上被首次提出。

第52屆國際微架構會議MICRO在美國俄亥俄州哥倫布市舉辦。會議期間，清華大學魏少軍教授、劉雷波教授團隊在會上做了題為《應用于事務內存的樂觀并發(fā)控制算法的FPGA加速（FPGA-Accelerated Optimistic Concurrency Control for Transactional Memory）》的報告。

▲清華大學李兆石博士在MICRO 2019上作報告

劉海波教授還通俗地介紹了該算法和應用意義，事務內存模型將多筆內存的讀寫請求打包成一個事務。事務內存系統(tǒng)將各個事務獨立地（Isolation）、整體地（Atomicity）進行處理。因為事務內存為并行程序開發(fā)提供了一種高層次的同步方法，所以它被廣泛用于幫助程序員表達并行性、設計并發(fā)數(shù)據結構、確保非揮發(fā)內存（non-volatile memory）的數(shù)據持久性（Durability）等應用下。

事務內存（TM）被認為是解決現(xiàn)有多任務并行時線程間同步問題的一種有前景的替代方法，在編程社區(qū)和體系結構社區(qū)中都吸引了廣泛的關注，而現(xiàn)有同步操作常常是釋放應用程序并行性的最大絆腳石。

清華團隊發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有事務內存系統(tǒng)在高并發(fā)場景下，由于判斷算法的簡化和不精確，引起許多不必要的訪問撤銷，導致性能受限。

為了解決上述缺陷，該研究團隊利用數(shù)學的序關系理論分析了常見的事務內存一致性模型，然后為了解決上述固有缺陷，降低訪問撤銷率及性能開銷，研究團隊設計了立足于并行編程使用的事務內存方法（ROCoCoTM），并利用可重構架構的空間計算特性加速該算法。

▲該研究提出的新型并發(fā)控制算法在可重構架構上的實現(xiàn)

如圖所示，事務之間的讀寫依賴關系在可重構架構上的Manager模塊以矩陣的形式在空間上平鋪開來，以此更高效地檢索并更新事務間讀寫依賴關系。之后在CPU-FPGA異構可重構系統(tǒng)上實現(xiàn)了基于該算法的高性能的事務內存系統(tǒng)的原型系統(tǒng)。

與綜合基準測試中的2PL和TOCC算法相比，ROCoCo算法最多可將訪問撤銷率降低56.2％和20.2％。

整個系統(tǒng)在英特爾的HARP2平臺上實現(xiàn)，并使用STAMP測試集進行事務內存系統(tǒng)性能評估。

實驗顯示，該算法相比英特爾處理器內置的TSX（Transactional Synchronization Extension，事務同步擴展）指令集獲得了8.05倍的性能提升。

鑒于商用CPU-FPGA平臺的部署快速普及，ROCoCoTM算法有望軟件程序員鋪平了道路，使他們可以借助高級事務抽象來利用異構計算資源。

該研究分析一致性模型的方法不僅限于事務內存系統(tǒng)，還可推廣到分布式系統(tǒng)、多處理器緩存一致性等問題的研究中。 02 十余年可重構計算研發(fā)，AI芯片和CPU均已出爐

這一論文的合著作者匯集了魏少軍、劉雷波、尹首一、鄧仰東等多位清華學術大牛。

過去10余年，清華大學魏少軍、劉雷波、尹首一團隊長期聚焦可重構芯片及其在芯片、硬件安全、密碼技術等關鍵技術研究，從“十一五”到“十三五”連續(xù)獲得國家自然科學基金項目、863計劃重點項目和其他國家重大專項項目的支持，在可重構芯片領域取得了多項重大技術突破。

清華大學微電子所所長、中國半導體行業(yè)協(xié)會、IC設計分會理事長魏少軍教授是國內集成電路產業(yè)的領軍人物，曾主導編寫了《人工智能芯片技術白皮書（2018）》，從定義、脈絡、標準以及發(fā)展趨勢等方面對AI芯片進行了深入而專業(yè)的研究報告，填補了國內空白。

魏少軍教授曾多次作為全球AI芯片創(chuàng)新峰會（GTIC）演講嘉賓，詳細解讀清華大學微電子所研究的可重構神經網絡計算架構。

清華大學微納電子系Thinker團隊自2016年以來基于可重構計算架構設計了數(shù)款Thinker系列低功耗終端AI芯片（Thinker I，Thinker II，Thinker S），受到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。清華大學微電子所副所長、CAD技術研究室主任尹首一任Thinker芯片團隊帶頭人。

去年7月成立的AI芯片創(chuàng)企清微智能，即是從Thinker團隊脫胎而出，尹首一任清微智能首席科學家，清華大學博士、Thinker芯片主架構師歐陽鵬任清微智能CTO。

過去4個月間，清微智能先后推出其首款可重構超低功耗語音人工智能（AI）芯片TX210和首款多模態(tài)智能計算芯片TX510。（ 清華創(chuàng)新架構芯片量產！ 全球首款可重構超低功耗語音AI芯片 ）（ 全球首款多模態(tài)智能計算芯片來了！ 基于清華可重構架構，同時支持視覺和語音處理 ）。

此前在2016年1月，清華大學和英特爾宣布聯(lián)合研發(fā)“融合清華可重構計算技術和英特爾X86架構的新型通用CPU”津逮CPU，即是結合清華可重構計算技術與x86架構。

去年年底，瀾起科技完成第一臺津逮服務器平臺產品的開發(fā)，于今年上半年進行市場推廣，已具備批量供貨能力。聯(lián)想、長城等數(shù)家服務器OEM廠商已采納津逮CPU及其系統(tǒng)解決方案，研發(fā)出了系列高性能且具有安全監(jiān)控功能的服務器機型。