本文来源： 电子工程专辑

原文作者： 黄烨锋

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　　虽然我们此前就多番探讨过现阶段RISC-V尝试入侵高性能计算市场的可能性，但起码现在提到RISC-V，大部分人的第一反应仍然是嵌入式应用。

　　其实RISC-V在高性能市场的探索，能够列举的例证还是比较多样的，不仅是这个市场前一阵比较热的Veteran。这次我们来看看另外一家准备在RISC-V高性能计算领域一展拳脚、而且算是含着金汤匙出生的企业Tenstorrent。

　　这家公司现在的CEO是鼎鼎大名的Jim Keller;另外很多人应该知道，前一阵Raja Koduri从Intel离职后准备搞自己的初创公司，但与此同时他也是Tenstorrent的董事会成员之一;是不是感觉这公司还挺有花头的?借着Tenstorrent的芯片路线图及技术规划，我们也能更进一步搞清楚RISC-V未来在HPC市场的可能性，以及AI芯片的发展趋势。

　　01　RISC-V核的超宽微架构

　　最早听说Tenstorrent，我们普遍说这是个做AI芯片的公司，但在去年的RISC-V Summit峰会上，Tenstorrent的CPU首席架构师Wei-han Lien特别谈到了自家在做的CPU产品，核心代号Ascalon。这是个基于RISC-V指令集、乱序执行超标量CPU，着力于AI与服务器的高性能市场。

　　其实能看到这家公司出现包括Wei-han Lien和Jim Keller在内的名字，应该就很容易想见，CPU甚至已经是Tenstorrent的重头戏了。Jim Keller暂且不提，Wei-han Lien曾经在AMD、PA-Semi、苹果都扮演芯片设计的重要角色。Tom's Hardware在报道文章中说，此人参与了苹果A6、A7，甚至是M1 CPU微架构设计工作。

　　有兴趣的同学可以去油管看一看Wei-han Lien在去年RISC-V Summit峰会上的主题演讲。他谈到两个点给我们留下了比较深刻的印象，其一是推出CPU的出发点应当在于辅助AI芯片(所谓companion CPU)。所以Tenstorrent的自研架构CPU最重要职能就是“CPU for AI Computation”。

　　原因也很简单，“很多人可能并没有意识到在AI计算中，CPU扮演着非常非常重要的角色，尤其是在训练(training)方面。”Lien说，“有人知道数据中心AI训练过程中，CPU功耗多少吗?不是10%，也不是20%，时间和功耗都超过了50%，包括CPU对数据的预处理和后处理。”后文会谈到，Tenstorrent将Ascalon CPU核心集成到AI芯片上的方案。

　　其二是Lien谈了为什么在指令集上选了RISC-V，而不是Arm。他说在2021年加入公司时，对ML处理器的companion CPU做评估，他去找了Arm询问能否支持某种特定的数据类型，Arm的答复是不行。据说Arm对于这种程度的支持需要2年时间的内部讨论和与合作伙伴之间的磋商。所以RISC-V很快成为新选择——Tenstorrent的AI芯片选择的companion CPU IP就来自SiFive。

　　后续Tenstorrent又需要性能更高的CPU，于是就决定自己设计，也就有了Ascalon。HWcooling前不久发布的评论文章认为，Ascalon的超宽架构设计和苹果芯片很像。我们来看看Ascalon的一些设计大方向。

　　Tenstorrent的Ascalon核心具体为64bit的RV64ACDHFMV指令集架构，也就是说支持矢量指令集扩展——这在RISC-V世界来得算是比较迟的。

　　整体微架构前端8-wide解码(之前在谈Veteran的RISC-V超宽微架构时我们就提到了，其RISC-V核前端选配了8-wide取指)，每周期能处理8个RISC-V指令——这个宽度和苹果Firestorm的设计就类似了。

　　另外Ascalon架构有6个整数ALU，2个分支执行单元;而load/store三条管线还是比苹果现行方案少了1个的(load/store分配情况未知)，load/store队列深度比较深，但具体是多少未知;

　　核心有2条FPU管线，用于浮点运算，并同时用作SIMD矢量单元——位宽256bit。其实就这个数字来看，SIMD吞吐仍未达到x86服务器平台竞品的程度——虽然光看纸面位宽和管线数字并不可靠。

　　国外媒体还提到Tenstorrent采用了“先进的TAGE分支预测器”;cache容量情况未知，但“L1显然会和苹果的128KB, 8-way associativity类似”;“从指令cache取指应当为32bytes/cycle”;还有一些关键信息未知，例如ROB深度，有一定概率与苹果芯片的思路相似，即比较高的乱序度。则核心的IPC理论上就会很理想，不需要太高的频率。

　　演讲中，Lien提到目前工程师已经在搞RTL和物理设计，右下角那张图就是die photo。下面两张图给出了核心设计的难度、模块化方案、如何做性能建模等等...本文不再做展开，有兴趣的可以去看看演讲视频。

　　02. 128核心的集群组成chiplet

　　实际上，根据decode解码宽度，Tenstorrent准备了5个不同的CPU IP，面向不同的应用：是同一方案的不同规模实施。按照解码宽度和性能，做了如下切分：

　　从2-wide解码，到8-wide解码，达成不同的PPA目标，也就面向不同的应用：涵盖了边缘设备、客户端PC、HPC高性能计算等，似乎还有一些更基础的应用。其实就核心层面就做这么多种设计，多少就有点IP公司的意思了——授权IP的确也是这家公司的盈利模式之一，后文会谈到。

　　当Ascalon核心组成集群(cluster)，多核方案形如上图所示——一个集群可以配8个Ascalon核心(也就是最大8-wide的那个核心);集群内12MB共享集群cache;此外走向集群外部fabric的CHI coherency bus带宽230GB/s;也有non-coherency bus，230GB/s，面向加速单元。

　　Lien特别提到，共享集群cache和scratchpad memory相关的存储一致性方案，“不仅让Ascalon核心非常适用于常规服务器的高性能核心，而且很适合用于AI计算”。

　　基于核心集群可以构成128个核心的设计(AEGIS Chiplet系统架构)，作为AI的companion CPU集群。整个系统切分成了4块，每一块都是cc-NUMA(cache coherency non-uniform memory access)结构，Lien的原话是“fully coherency system”。

　　整颗chiplet本身配有die-to-die接口，ppt上只提到了针对可扩展性达成“充足的带宽”。后面Lien在介绍Black Hole系统的时候，似乎有提到双芯(dual-chip)的2TB/s die-to-die带宽。

　　上述方案以IP的方式对外提供授权(包括RTL、hard macro，甚至GDS(Graphic Data Stream));另外从国外媒体的报道来看，Tenstorrent也出售chiplet、机器学习加速卡，或者包含CPU和ML加速单元的解决方案，而且还卖服务器系统。

　　就说这个业务模式还真是多样化，作为IP供应商，又自己卖chiplet、卖芯片，还做系统，那是和不同层级的客户达成了竞争关系的。不过这也不是咱要讨论的重点。

　　实际上，就Tenstorrent出售的芯片和系统，上述CPU核心主要还是为AI服务的。

　　03. 用作AI芯片的companion CPU

　　所以接下来我们谈谈Tenstorrent的AI芯片。过去2年，这家公司分别推出过Grayskull和Wormhole，详细配置情况如下图所示。这两款AI处理器很自然地需要搭配主CPU，系统层面产品形态是作为板卡插在Tenstorrent自己的服务器里面的。在Wormhole这代产品上，4U的Nebula服务器内有32块Wormhole板卡，6KW功率达成Int8的12 PFLOP算力。

　　不过这两颗芯片不是我们要关注的重点，上图中的Black Hole是这家公司的首款“CPU+ML解决方案”。注意看图中，除了标记“T”的加速单元(名为Tensix)，右边还有标记为绿色“C”的CPU核心——这部分就是companion CPU。

　　不过Black Hole所用的14个CPU核心，用的是SiFive的X280——外围的8通道GDDR6、1200Gb/s以太网连接、32 lane PCIe Gen 5就不多谈了。今年Tenstorrent最新的PPT似乎更新了时间线，即上述所有产品均延后一年，所以Black Hole对应于2023年，Grendel对应于2024年。

　　规划中的Grendel就会用上前文提到的来自Tenstorrent自己的Ascalon核心，也就是自研RISC-V CPU，前端8-wide解码那个。这颗芯片的AI和CPU chiplet都会选择3nm工艺——这可能是目前已知最早的应用尖端制造工艺的RISC-V芯片。

　　这张示意图画得还是挺有趣，AI加速单元是基于2D torus NoC互联，连接DDR内存(不支持HBM)，连接RISC-V CPU，以太网用于扩展，当然还有PCIe连接。值得一提的是，因为Tenstorrent的角色定位，可能最终产品选择不同IP是存在灵活性的，比如说DRAM控制器、PHY之类的选配，据说Tenstorrent未来准备开发自己的内存控制器，现在用的还是三方的方案。

　　从今年Tenstorrent公布的框图来看，多chiplet方案的确让Grendel看起来就是个大规模芯片。Tom's Hardware在文章中说，实则基于业务需求以及经济性考量，这颗芯片的AI chiplet部分(也就是那一堆Tensix单元)可以用3nm工艺，或者也可以用Black Hole的chiplet，甚至也可能CPU部分就继续用SiFive X280。chiplet之间通讯如前所述可达成2TB/s的带宽。

　　最后来谈一下Ascalon或者其他RISC-V CPU用在这样的AI芯片里，具体要干什么。实际上，Tenstorrent的CPU并不是单纯用于AI流程控制的，而是可以替代x86的主CPU。其职能涵盖了虚拟化、安全、系统管理、计算内核调度设置。

　　在用作辅助AI计算时，价值自然就包括了数据预处理，预防训练数据overfeeding之类的问题;还有当CPU的矢量单元比较强悍时，对于整个处理器适配未来的算法会很有价值，或者说CPU是整颗芯片弹性化的体现方式之一。另外两者之间的协同，也体现在了包括互连通讯与存储等的CPU微架构设计里，那么compiler要在加速器和CPU之间做计算迁移也会很容易。这都是Tenstorrent自己要做CPU，且基于RISC-V的原因所在。

　　软件栈，以及系统搭建为服务器产品的部分这里就不谈了，毕竟我们这篇文章其实就是看一看当RISC-V指令集用于HPC时，CPU架构大概会长什么样的。不过其实在系统层面，Tenstorrent还考虑到大规模集群计算，需要做数据迁移势必要用到DPU的问题——毕竟这已经是个共识了;Tenstorrent就说RISC-V在此也成为相当棒的选择...

　　整体上，看一遍Tenstorrent的RISC-V CPU设计，仍有种对于具体应用而言，技术层面究竟选择何种“指令集”都不是什么重点，而在于设计和实施方案的感觉。而阻断x86和Arm成为其选择的原因并不在于指令集本身，而在于RISC-V开源体现出的灵活性。这大概也更便于Jim Keller这类人去施展拳脚。虽然就外围存储、互联的堆料看来，可能还是不能直接与英伟达硬碰硬，但灵活性和成本可能会是重要优势项。

　　当然Grendel这颗3nm AI芯片毕竟也还没有做出来，目前也还不清楚CPU的IP授权业务开展情况如何——其实就像前文提到的Tenstorrent的业务模式比较奇特，他们的上游供应商和下游客户又同时是竞争对手。比如SiFive既为其CPU提供IP，同时后代产品又直接形成了竞争对手关系。所以业务开展如何还有待观察。

　　不过那么多大佬入局，还是让Tenstorrent这家公司在开局成为了惹人注目的焦点。起码RISC-V未来成为市场竞争的主要角色之一已经不会再有疑问，而且绝对不光是低功耗和嵌入市场。