美國國防部資助英特爾、高通等方研製全新的非傳統馮·諾依曼處理器，將有力解決大數據處理問題

近日，美國國防先期研究計劃局（DARPA）宣布資助研究一種全新的非傳統馮·諾依曼處理器，稱為HIVE（Hierarchical Identify Verify Exploit），總金額8000萬美元，為期4年。美國英特爾和高通公司、太平洋西北國家實驗室、喬治亞理工學院和諾·格公司共同承研。

太平洋西北國家實驗室和喬治亞理工學院主要參與研製該處理器所需的軟體工具，諾·格將在美國巴爾的摩市建立一個中心，為該世界首個圖形解析處理器（GAP）實現國防部關於圖形分析的需求。

圖 HIVE處理器採用以多層圖形代表的數據開始進行圖形分析處理，識別數據或者各層圖形之間的關係

DARPA的微系統技術局（MTO）項目經理Trung Tra表示，「我們今天看到的電腦架構使用了在20世紀40年代發明的馮·諾依曼架構，CPU和GPU並行，但每個核心仍然是馮·諾依曼處理器。」

Trave說：「HIVE並不是馮·諾依曼架構，因為它的數據稀疏，並且能夠同時在不同的存儲區域執行不同的程序。這種非馮·諾依曼方法允許許多處理器訪問數據，每個處理器都使用自己的本地存儲器（local scratch-pad memory），同時在全局存儲器上執行分散和採集操作（scatter-and-gather）。」

現在並沒有這種圖形解析處理器（GPA），理論上GPA的很多關鍵點都與CPU和GPU不同。首先，GPA被優化用於處理稀疏的圖形元素。由於這些圖形稀疏的位於全局存儲器中，所以GPA還涉及一種新的存儲器架構，可以以超高速（高達TB/s）訪問隨機放置的存儲器位置。

現在的內存晶元經過優化，可以訪問一個很長的地址連續的存儲空間（以彌補緩存的不足）的最高速度為GB/s，遠低於TB/s。另一方面，HIVE將以最高速度從全局存儲器隨機訪問8比特數據，然後使用其專用的臨時存儲器來獨立處理這些數據。該架構也設計為可擴展的，必要時可以使用更多的HIVE處理器來執行特定的圖形演算法。

Trave說：「現在收集的所有數據中，只有約20%數據時有用的，所以說它們是稀疏的。這就使得8比特稀疏化方法對於處理大數據問題有更高的效率。」

圖 實時圖形分析需要千兆遍歷邊緣每秒每瓦，比當前最快的GPU（藍色）或CPU（紅色）快1000倍

項目內容-HIVE處理器

HIVE項目將開發一個單獨的處理器，能夠實時高效檢測具有多達十億個頂點的圖形。當前的單個CPU/GPU無法實時處理大的圖形。而大數據中心需要克服這些處理器的限制。

由DARPA定義的針對圖形分析進行了優化的新演算法處理單元（APU，arithmetic-processing-unit）加上新的內存架構晶元，使用的功耗比當今超級計算機低1000倍。參與者，特別是英特爾和高通，也將有權將他們發明的處理器和內存架構商業化，以創建一個HIVE。

DARPA表示，圖形分析處理器對於解決大數據問題非常重要。這些問題通常涉及多對多的關係（many to many），而不是目前處理器所面對的多對一或一對一的關係。如從亞馬遜購物的人映射到他們購買的所有商品，這就是一種多對多的關係。

Trave說：「對於非常稀疏的數據點之間的關係而言，回歸分析方法不是很有效。我們發現CPU和GPU在問題的規模和結果的豐富性之間存在很大不足，而圖形理論能夠填補這一不足，也完美契合當前的新興商業市場。」

項目內容-軟體工具

除HIVE處理器晶元外，該任務還將開發軟體工具，來幫助實現針對新架構的變成。DARPA稱，如果該圖形解析處理器能夠成功研製，將能夠識別和確定許多常規CPU和GPU難以處理的問題。

項目內容-巴爾的摩中心

諾·格將獲得1100萬美元資助，以建立巴爾的摩中心，用於分析國防部對於圖形解析的所有需求，並確保軟體和硬體合同商能夠滿足這些需求。

任務設置

任務周期為四年半。

第一年，英特爾和高通將競爭進行晶元架構設計，喬治亞理工學院和太平洋西北國家實驗室將競爭設計軟體工具。

一年後，DARPA將從四家中選擇一個硬體設計和一個軟體設計。DARPA將為硬體設計優勝者提供5000萬美元的資金，同時該公司也需自籌5000萬美元，將為軟體設計優勝者提供700萬美元資助。

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