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近日，珠海市芯動力科技有限公司團隊攜手帝國理工、劍橋大學、清華大學、中山大學等頂尖學府的計算機架構團隊，共同撰寫的論文《Circular Reconfigurable Parallel Processor for Edge Computing》（RPP芯片架構）成功被第51屆計算機體系結構國際研討會（ISCA 2024）的Industry Track收錄。此外，我們榮幸地受邀在阿根廷布宜諾斯艾利斯舉行的ISCA 2024會議上發表演講，與Intel、AMD等國際知名企業同臺交流。 本屆ISCA共收到來自全球423篇高質量論文投稿，經過嚴謹的評審流程，僅有83篇論文脫穎而出，總體接收率低至19.6%。其中，Industry Track的錄取難度尤為突出，接收率僅為15.3%。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]作為計算機體系結構領域的頂級學術盛會，ISCA由ACM SIGARCH與IEEE TCCA聯合舉辦，自1973年創辦以來，始終是推動計算機系統結構領域進步的先鋒力量。其廣泛的影響力和卓越的貢獻，使其成為谷歌、英特爾、英偉達等行業巨頭競相展示前沿研究成果的高端平臺。ISCA與MICRO、HPCA、ASPLOS并稱為四大頂級會議，而ISCA更是其中的佼佼者，論文錄取率常年保持在18%左右。多年來，眾多在ISCA上發表的研究成果已成為推動半導體和計算機行業發展的關鍵動力。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]本次入選的論文提出了一款創新型可重構并行處理器（RPP），為邊緣計算領域注入了強勁動力。RPP是并行處理器的設計，特別適宜應對大模型并行邊緣計算的挑戰。該設計允許程序指令在空間上展開，形成數據流經每個計算單元的流水線處理。這意味著無限長的代碼可以被循環地放置在有限的處理單元中，通過循環使用gasket memory，實現任意長度的編程代碼，而不需要編程人員了解底層的硬件細節。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]為進一步提升RPP的實用性，研究團隊還開創性地提出了一種近存計算，旨在滿足不同應用對內存訪問的多樣化需求，有效減少數據在計算單元間的傳輸，從而顯著降低功耗，提升計算效率。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]為了發揮RPP的最大潛力，團隊還開發了一套完整的軟件堆棧，包括編譯器、運行時環境及各類RPP庫，且從指令級別兼容CUDA語言，為其廣泛應用打下堅實基礎。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]實驗結果充分證實，作為一款并行邊緣計算的硬件平臺，RPP的性能全面超越當前市場上的GPU，特別是在對延遲、功耗和體積有著極高要求的應用場景中表現尤為出色。 [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]隨著并行計算在計算機科學領域的日益崛起，RPP無疑為邊緣計算的發展開辟了新的道路，我們有理由期待它在未來能夠展現出更加耀眼的光芒。同時我們也期待在ISCA 2024上，芯動力團隊能為全球計算機體系結構領域的研究和應用帶來新的突破和啟示。 |
