本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介绍了存储与互连总线技术，即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。

目 录

第1章 从TOP500和MLPerf看算力芯片格局 1
1.1 科学算力最前沿TOP500 1
1.1.1 TOP500的测试方式HPL 3
1.1.2 TOP500与算力芯片行业发展 5
1.2 AI算力新标准MLPerf 9
第2章 高性能CPU流水线概览 14
2.1 什么是指令 14
指令集的设计哲学 14
2.2 流水线与MIPS 17
2.2.1 经典5级流水线概述 18
2.2.2 超流水线及其挑战 21
2.3 分支预测 25
2.3.1 先进分支预测之“感知机分支预测器” 29
2.3.2 先进分支预测之“TAGE分支预测器” 31
2.4 指令缓存体系 33
2.5 译码单元 37
2.6 数据缓存 39
2.6.1 多级缓存的数据包含策略 41
2.6.2 缓存映射关系 42
2.6.3 受害者缓存 45
2.6.4 写入策略与一致性协议 47
2.7 TLB（旁路快表缓冲） 49
2.8 乱序执行引擎 52
2.8.1 指令相关的解决方案 53
2.8.2 寄存器重命名 55
2.8.3 指令提交与ROB单元 57
2.8.4 发射队列 59
2.8.5 数据旁路 65
2.9 超线程技术 66
第3章 缓存硬件结构 71
3.1 DRAM与SRAM设计取舍 71
3.2 DRAM读写过程 72
3.3 SRAM读写过程（以6T SRAM为例） 74
3.4 Intel对8T SRAM的探索 76
3.5 不同规格SRAM物理特性 78
3.6 非一致性缓存架构 79
第4章 CPU计算单元设计 82
4.1 计算单元逻辑构成 82
4.2 整数和浮点数的差异 83
4.3 算术逻辑单元 84
4.3.1 ALU加法器与减法器 85
4.3.2 ALU比较单元和位移单元 85
4.3.3 ALU乘法器与除法器 86
4.4 浮点数单元 87
4.4.1 浮点加法器与减法器 88
4.4.2 浮点乘法器与除法器 91
4.5 指令的加载和存储单元 93
4.6 单指令多数据 95
4.6.1 MMX指令集 97
4.6.2 3DNow!指令集 101
4.6.3 SSE指令集及其扩展指令集 102
4.6.4 AVX指令集及其扩展指令集 104
4.6.5 AVX-512指令集与下一代AVX10指令集 105
4.6.6 对AVX指令集的间接实施 112

4.7 矩阵加速指令集 113
4.8 ARM SVE指令集 115
第5章 逻辑拓扑结构 120
5.1 环形拓扑方式 120
5.2 Infinity Fabric拓扑方式 124
5.3 网格拓扑方式 129
5.4 片上网络（NoC） 133
5.4.1 NoC分析重点 135
5.4.2 NoC高速发展的原因 136
5.4.3 常见NoC拓扑结构及特性 136
5.4.4 拓扑结构指标参数 139
5.4.5 拓扑结构改进案例 140
5.4.6 路由器微架构设计 142
5.5 近存计算拓扑特性 144
5.5.1 IPU芯片 145
5.5.2 WSE芯片 147
5.6 单芯片UMA与NUMA 151
第6章 经典算力CPU芯片解读 155
6.1 申威处理器 155
6.1.1 SW26010单芯片设计 155
6.1.2 “神威?太湖之光”系统设计 157
6.1.3 SW26010对比CPU+协处理器方案 158
6.1.4 针对SW26010的OpenCL编译系统设计 159
6.1.5 SW26010后期迭代 161
6.2 富士通A64FX处理器 162
A64FX指令流水线设计 163
6.3 苹果M1处理器 165
6.3.1 SoC模块化设计 166
6.3.2 高性能核心流水线设计 167
6.3.3 计算单元资源 168
6.3.4 UltraFusion芯片扩展 169
6.4 Ampere处理器 171
6.4.1 Ampere Altra 171
6.4.2 AmpereOne 174
6.5 IBM POWER处理器 177
6.5.1 POWER9架构设计 179
6.5.2 POWER9拓扑技术 181
6.5.3 POWER10架构分析 183
6.5.4 POWER10拓扑技术 183
6.5.5 POWER10 SIMD单元改进与MMA加速器 186
6.6 EPYC 9004处理器 187
6.6.1 Zen微架构介绍 187
6.6.2 EPYC处理器设计 200
6.6.3 Zen4c小核心设计策略 202
6.7 Sapphire Rapids微架构Xeon处理器 205
6.7.1 EMIB封装 206
6.7.2 Golden Cove微架构 209
6.7.3 其他硬件加速单元——Intel IAA存内分析加速器 211
6.7.4 其他硬件加速单元——Intel DSA数据流加速器 212
6.7.5 Intel QAT数据保护与压缩加速技术 213
6.7.6 Intel DLB动态负载均衡器 215
6.8 Tesla Dojo超级计算机和D1处理器 217
6.8.1 D1芯片微架构 218
6.8.2 训练瓦片和存储资源 220
6.8.3 丰富的低精度数据类型 221
6.8.4 设计独特性与思考 223
第7章 从图形到计算的GPU架构演进 224
7.1 GPU图形计算发展 224
7.1.1 从三角形开始的几何阶段 224
7.1.2 光栅化衔接3D和2D世界 227
7.1.3 像素着色阶段 228
7.1.4 DirectX API推动GPU演进 229
7.2 GPGPU 指令流水线 233
7.2.1 取指阶段 234
7.2.2 译码阶段 235
7.2.3 发射阶段 238
7.2.4 执行阶段 240
7.2.5 写回阶段 242
第8章 GPGPU存储体系与线程管理 245
8.1 GPGPU多级别存储体系 245
8.1.1 大容量寄存器与倒金字塔结构 248
8.1.2 不同时代NVIDIA GPU片上存储器容量 250
8.1.3 GPGPU存储组织模式之合并访存 253
8.1.4 GPGPU存储组织模式之板块冲突 255
8.2 GPGPU线程管理 258
8.2.1 GPU线程定义 259
8.2.2 线程束宽度 261
8.2.3 线程调度和管理 265
8.2.4 线程块在线程管理中的作用 268
8.2.5 SIMT堆栈与Volta架构对线程管理的改进 270
8.2.6 Cooperative Group 275
8.2.7 Hopper架构对线程管理的改进 278
8.3 通用矩阵乘法与AI类任务 279
8.3.1 利用线程块优化矩阵计算 280
8.3.2 通过流实现任务级并行 281
8.4 VLIW指令结构在GPU中的应用历史 283
第9章 张量处理器设计 287
9.1 张量的定义 287
9.2 脉动阵列计算单元 288
9.2.1 谷歌TPU处理器 291
9.2.2 TPU v4芯片概览 293
9.2.3 自研光学芯片用于TPU节点拓扑 295
9.3 Volta架构引入张量核心 298
9.3.1 张量核心设计细节 298
9.3.2 张量核心数据加载与指令编译 303
9.3.3 矩阵乘法访存优势与数据布局 306
9.3.4 Ampere架构引入稀疏性张量加速 308
9.3.5 Hopper架构改进张量内存加速器 311
9.3.6 低精度性能增益 313
9.4 华为昇腾Ascend 910 NPU芯片 315
9.4.1 达芬奇架构AI Core分析 316
9.4.2 拓扑互连能力 319
9.4.3 CANN与AI框架MindSpore 321
第10章 经典GPU算力芯片解读 324
10.1 NVIDIA GPU芯片 324
10.1.1 G80架构 324
10.1.2 GT200架构 326
10.1.3 Fermi架构 329
10.1.4 Kepler架构 333
10.1.5 Maxwell架构 337
10.1.6 Pascal架构 338
10.1.7 Volta架构 340
10.1.8 Turing架构 343
10.1.9 Ampere架构 345
10.1.10 Hopper架构 351
10.2 AMD GPU芯片 357
10.2.1 TeraScale架构 357
10.2.2 GCN架构 364
10.2.3 RDNA架构 371
10.3 Intel Xe GPU架构 386
10.3.1 x86指令集Larrabee GPGPU 386
10.3.2 Xe-core高端核心与EU低端核心 389
10.3.3 子片和扩展结构 395
10.3.4 超大芯片Ponte Vecchio 396
第11章 存储与互连总线技术 400
11.1 从DDR到HBM 400
11.1.1 为更高带宽持续改进——GDDR 400
11.1.2 新封装方式——HBM 405
11.2 PCI Express总线概况 407
11.2.1 由需求驱动的PCIe总线发展历程 408
11.2.2 PCIe物理和数据链路层技术概览 411
11.3 CXL扩展技术 414
11.3.1 CXL的3个子协议 416
11.3.2 CXL 2.0主要特性：内存池化 417
11.3.3 CXL 3.0主要特性：内存共享、多级拓扑 418
11.3.4 CXL协议细节 419
11.3.5 CXL延迟拆解 421
11.4 NVLink互连技术与GPU超级计算机 424
11.4.1 Pascal架构第一代NVLink 424
11.4.2 Volta架构第二代NVLink 428
11.4.3 Ampere架构第三代NVLink 429
11.4.4 Hopper架构第四代NVLink 429
11.4.5 Grace Hopper超级芯片 432