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在最近一次RISC-V 峰會上，谷歌數(shù)據(jù)中心性能工程總監(jiān) Martin Dixon 發(fā)表了一場精彩的演講。他以谷歌成功過渡到基于 ARM 的服務(wù)器為例，帶領(lǐng)聽眾進行了一次“公路旅行”，探討了谷歌將 RISC-V 集成到其龐大的倉庫級計算基礎(chǔ)設(shè)施中的愿景。Dixon 概述了將 RISC-V 應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心規(guī)模所面臨的機遇、挑戰(zhàn)和必要條件。

谷歌的異構(gòu)計算之旅始于其基于通用 x86 平臺的早期階段，并在不斷變化的需求中迎來了 27 周年紀念。2010 年代中期，該公司開始嘗試 ARM 架構(gòu)，并遵循了 2014 年發(fā)布的 ARM 服務(wù)器規(guī)范。這促成了 2022 年 Tau T2A ARM 實例的推出，以及最近推出的定制 Axion ARM 處理器。如今，谷歌的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)混合部署了 x86、ARM 和新興架構(gòu)，包括早期的 RISC-V 組件。Dixon強調(diào)，異構(gòu)性和專業(yè)化對于克服摩爾定律放緩至關(guān)重要，能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；叩男屎托阅?。

RISC-V 的開放性和定制潛力令人興奮，但 Dixon 也警告說，如果沒有標準，它就是一把“雙刃劍”。他強調(diào)，需要像 RVA23 規(guī)范和即將發(fā)布的 RISC-V 服務(wù)器平臺規(guī)范這樣的基準，以確保倉庫級部署的兼容性。

Dixon以公路旅行為例，概述了成功的關(guān)鍵“要素”：

• 路線圖——標準化規(guī)范，強制功能包括分支記錄（類似于英特爾的 LBR 或 ARM 的 BRBE）、側(cè)信道加固加密和 MMU 支持等，以確保安全。

• 一款酷炫的汽車——高性能服務(wù)器級SoC，至少有64個核心，每個核心支持4GB以上的內(nèi)存，優(yōu)先考慮性能、可靠性和可維護性。

• 碧昂絲——這是對谷歌內(nèi)部“碧昂絲法則”（出自碧昂絲的歌曲《Single Ladies》：“如果你喜歡它，就應(yīng)該測試它”）的幽默致敬。Dixon強調(diào)，關(guān)鍵功能必須經(jīng)過全面的測試，以簡化多架構(gòu)移植。

• 朋友們——強大的社區(qū)協(xié)作，打造“開箱即用、編譯運行”的強大軟件生態(tài)系統(tǒng)。

回顧移植到 ARM 架構(gòu)的經(jīng)驗，Dixon 分享道，谷歌的主要工作負載（包括 YouTube、Spanner 和 BigQuery）幾乎占其計算資源的一半。移植不僅僅關(guān)乎大型服務(wù)——調(diào)度器需要大小作業(yè)混合打包才能實現(xiàn)高效運行。谷歌通過集中協(xié)作、自動化和 AI 生成的變更，移植了超過 3 萬個軟件包，從而為大量工作負載提供了自助服務(wù)。

開發(fā)者們對工具鏈崩潰的擔(dān)憂最終被證明是多余的；問題大多是一些“瑣碎”的小問題，例如配置文件、構(gòu)建路徑和不穩(wěn)定的測試。少數(shù)小問題包括浮點精度差異（已通過標準化為 float128 解決）和一些極少的內(nèi)存排序錯誤。總的來說，過渡過程比預(yù)期的要順利得多。

展望未來，谷歌正通過 RISC-V 國際組織參與 QoS 和 RVA23 等標準的制定，并作為 RISE 的創(chuàng)始成員，加速 Linux 和 LLVM 的上游開發(fā)。為了實現(xiàn)流程的“自動化”，谷歌將其 Gemini AI 模型應(yīng)用于 4 萬個 ARM 移植修改，并對其進行分類，以便未來自動執(zhí)行更改。現(xiàn)在，AI 代理負責(zé)安全、漸進地進行部署，團隊往往難以察覺。

對于 RISC-V，Dixon呼吁批準服務(wù)器規(guī)范、交付功能強大的片上系統(tǒng) (SoC)、擴大測試覆蓋范圍并擁抱人工智能。谷歌通過 RISE 和 RISC-V International，利用 Gemini 計劃的資助金資助學(xué)術(shù)界人士推進人工智能驅(qū)動的移植工作。

Dixon樂觀地引用杰克·凱魯亞克的名言結(jié)束了演講：讓我們“滿懷熱情地迎接下一個挑戰(zhàn)”，利用RISC-V實現(xiàn)倉庫級規(guī)模的計算。他的演講凸顯了谷歌對開放架構(gòu)的承諾，并將RISC-V定位為未來超大規(guī)模計算的關(guān)鍵支柱。

https://semiwiki.com/ip/risc-v/364961-googles-road-trip-to-risc-v-at-warehouse-scale-insights-from-googles-martin-dixon/

（來源：編譯自semiwiki）

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