प्रोसेसर कैसे डिज़ाइन और निर्मित होते हैं: कंप्यूटर आर्किटेक्चर का भविष्य

प्रत्येक नई पीढ़ी में निरंतर सुधार और क्रमिक प्रगति के बावजूद, प्रोसेसर उद्योग में मूलभूत परिवर्तन लंबे समय तक नहीं हुए हैं। एक बड़ा कदम था वैक्यूम से ट्रांजिस्टर में संक्रमण, साथ ही साथ व्यक्तिगत घटकों से एकीकृत सर्किट में संक्रमण। हालांकि, उनके बाद, उसी परिमाण के गंभीर प्रतिमान नहीं हुए।

हां, ट्रांजिस्टर छोटे हो गए हैं, तेजी से चिप्स, और प्रदर्शन सैकड़ों गुना बढ़ गए हैं, लेकिन हम ठहराव देखना शुरू कर रहे हैं ...

यह सीपीयू विकास पर लेखों की एक श्रृंखला का चौथा और अंतिम हिस्सा है जो प्रोसेसर के डिजाइन और निर्माण के बारे में बात करता है। उच्च स्तर पर शुरू करते हुए, हमने सीखा कि कंप्यूटर कोड को असेंबली भाषा में कैसे संकलित किया जाता है, और फिर बाइनरी निर्देशों में सीपीयू की व्याख्या होती है। हमने चर्चा की कि प्रोसेसर आर्किटेक्चर कैसे डिज़ाइन किया गया है और वे निर्देशों को संसाधित करते हैं। फिर हमने विभिन्न संरचनाओं को देखा जो प्रोसेसर बनाते हैं।

इस विषय में थोड़ा गहराई से, हमने देखा कि ये संरचनाएं कैसे बनाई जाती हैं, और प्रोसेसर के अंदर अरबों ट्रांजिस्टर एक साथ कैसे काम करते हैं। हमने कच्चे सिलिकॉन से प्रोसेसर के भौतिक निर्माण की प्रक्रिया की जांच की। हमने अर्धचालकों के गुणों के बारे में सीखा और एक चिप के अंदरूनी हिस्से कैसे दिखते हैं। यदि आप किसी भी विषय से चूक गए हैं, तो यहां श्रृंखला में लेखों की एक सूची है:

भाग 1: कंप्यूटर वास्तुकला की मूल बातें (निर्देश सेट आर्किटेक्चर, कैशिंग, पाइपलाइन, हाइपरथ्रेडिंग)
भाग 2: सीपीयू डिज़ाइन प्रक्रिया (इलेक्ट्रिकल सर्किट, ट्रांजिस्टर, लॉजिक एलिमेंट्स, सिंक्रोनाइज़ेशन)
भाग 3: चिप का लेआउट और भौतिक निर्माण (वीएलएसआई और सिलिकॉन निर्माण)
भाग 4: कंप्यूटर आर्किटेक्चर में वर्तमान रुझान और महत्वपूर्ण भविष्य की दिशाएं (त्वरक का समुद्र, तीन आयामी एकीकरण, FPGA, मेमोरी कंप्लायंस के पास)

चौथे भाग पर चलते हैं। विकास कंपनियां जनता के साथ अपने अनुसंधान या आधुनिक प्रौद्योगिकियों के विवरण को साझा नहीं करती हैं, इसलिए हमारे लिए यह स्पष्ट रूप से कल्पना करना मुश्किल है कि वास्तव में कंप्यूटर के सीपीयू के अंदर क्या है। हालांकि, हम आधुनिक अनुसंधान पर एक नज़र डाल सकते हैं और पता लगा सकते हैं कि उद्योग किस दिशा में बढ़ रहा है।

प्रोसेसर उद्योग की प्रसिद्ध छवियों में से एक मूर का नियम है। इसमें कहा गया है कि एक चिप में ट्रांजिस्टर की संख्या हर 18 महीने में दोगुनी हो जाती है। लंबे समय तक, अंगूठे का यह नियम उचित था, लेकिन विकास धीमा होने लगता है। ट्रांजिस्टर इतने छोटे हो जाते हैं कि हम भौतिक रूप से प्राप्त होने योग्य आकारों की सीमा के करीब पहुंचने लगते हैं। एक क्रांतिकारी नई तकनीक के बिना, हमें भविष्य में उत्पादकता वृद्धि के लिए अन्य संभावनाओं का पता लगाना होगा।


120 वर्षों के लिए मूर का कानून। यह ग्राफ और भी दिलचस्प हो जाता है यदि आप सीखते हैं कि अंतिम 7 अंक एनवीडिया जीपीयू से संबंधित हैं, न कि सामान्य प्रयोजन के प्रोसेसर से। स्टीव जेर्वेटसन चित्रण

इस विश्लेषण से एक निष्कर्ष निकलता है: उत्पादकता बढ़ाने के लिए, कंपनियों ने आवृत्ति के बजाय कोर की संख्या में वृद्धि करना शुरू किया। इस कारण से, हम देख रहे हैं कि 10 गीगाहर्ट्ज़ की आवृत्ति के साथ दोहरे कोर प्रोसेसर की बजाय आठ-कोर प्रोसेसर का व्यापक रूप से उपयोग कैसे किया जाता है। हमारे पास विकास के लिए बहुत जगह नहीं बची है, सिवाय नए कोर के।

दूसरी ओर, क्वांटम कंप्यूटिंग का क्षेत्र भविष्य के विकास के लिए एक विशाल स्थान का वादा करता है। मैं एक विशेषज्ञ नहीं हूं, और जब से उसकी प्रौद्योगिकियां अभी भी विकसित हो रही हैं, इस क्षेत्र में अभी भी कुछ वास्तविक "विशेषज्ञ" हैं। मिथकों को दूर करने के लिए, मैं कहूंगा कि क्वांटम कंप्यूटिंग आपको एक यथार्थवादी रेंडर में प्रति सेकंड 1000 फ्रेम प्रदान करने में सक्षम नहीं होगा, या ऐसा कुछ। अब तक, क्वांटम कंप्यूटर का मुख्य लाभ यह है कि वे अधिक जटिल एल्गोरिदम के उपयोग की अनुमति देते हैं जो पहले अप्राप्य थे।


आईबीएम क्वांटम कंप्यूटर के प्रोटोटाइप में से एक है

पारंपरिक कंप्यूटरों में, ट्रांजिस्टर या तो चालू या बंद होता है, जो 0 या 1 से मेल खाता है। एक क्वांटम कंप्यूटर में, सुपरपोजिशन संभव है, अर्थात, राज्यों में थोड़ा एक साथ हो सकता है 0 और 1. इस नई सुविधा के लिए धन्यवाद, वैज्ञानिक नई गणना विधियों को विकसित कर सकते हैं। वे उन समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे जिनके लिए हमारे पास अभी भी पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति नहीं है। यह बिंदु इतना अधिक नहीं है कि क्वांटम कंप्यूटर तेज़ हैं, लेकिन यह एक नया कंप्यूटिंग मॉडल है जो हमें अन्य प्रकार की समस्याओं को हल करने की अनुमति देगा।

इस तकनीक के व्यापक परिचय से पहले अभी भी एक या दो दशक बाकी हैं, इसलिए हम आज वास्तविक प्रोसेसर में क्या रुझान देखना शुरू कर रहे हैं? दर्जनों सक्रिय अनुसंधान चल रहे हैं, लेकिन मैं केवल कुछ क्षेत्रों को स्पर्श करूंगा, जो कि मेरी राय में, सबसे अधिक प्रभाव डालेंगे।

एक बढ़ती प्रवृत्ति विषम कंप्यूटिंग का प्रभाव है। इस तकनीक में कई अलग-अलग कंप्यूटिंग तत्वों को एक सिस्टम में शामिल करना शामिल है। हममें से अधिकांश लोग कंप्यूटर में अलग-अलग जीपीयू के रूप में इस दृष्टिकोण का लाभ उठाते हैं। केंद्रीय प्रोसेसर बहुत लचीला है और एक सभ्य गति के साथ कंप्यूटिंग कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रदर्शन कर सकता है। दूसरी ओर, जीपीयू को विशेष रूप से ग्राफिकल कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि मैट्रिक्स गुणा। वे इसके साथ बहुत अच्छी तरह से सामना करते हैं और इस तरह के निर्देशों में सीपीयू की तुलना में तेजी से परिमाण के आदेश हैं। सीपीयू से जीपीयू में ग्राफिक गणना का हिस्सा स्थानांतरित करके, हम गणना को गति दे सकते हैं। कोई भी प्रोग्रामर एल्गोरिथ्म को बदलकर सॉफ्टवेयर का अनुकूलन कर सकता है, लेकिन उपकरण का अनुकूलन अधिक कठिन है।

लेकिन GPU एकमात्र ऐसा क्षेत्र नहीं है जिसमें त्वरक अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं। अधिकांश स्मार्टफ़ोन में दर्जनों हार्डवेयर एक्सेलेरेटर होते हैं जिन्हें बहुत विशिष्ट कार्यों को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंप्यूटिंग की इस शैली को एक्सेलेरेटर्स का सागर कहा जाता है, इसके उदाहरण क्रिप्टोग्राफिक प्रोसेसर, छवि प्रोसेसर, मशीन सीखने के त्वरक, वीडियो एनकोडर / डिकोडर, बायोमेट्रिक प्रोसेसर और बहुत कुछ हैं।

लोड अधिक से अधिक विशिष्ट होते जा रहे हैं, इसलिए डिजाइनर अपने चिप्स में अधिक त्वरक शामिल कर रहे हैं। क्लाउड सेवा प्रदाता, जैसे कि AWS, ने अपने क्लाउड कंप्यूटिंग में तेजी लाने के लिए FPGA कार्ड के साथ डेवलपर्स प्रदान करना शुरू कर दिया है। सीपीयू और जीपीयू जैसे पारंपरिक कंप्यूटिंग तत्वों के विपरीत, जिनकी एक निश्चित आंतरिक वास्तुकला है, FPGAs लचीले हैं। यह लगभग प्रोग्राम योग्य उपकरण है जिसे कंपनी की आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

अगर किसी को छवि पहचान की आवश्यकता है, तो वह इन एल्गोरिदम को हार्डवेयर में लागू करता है। अगर कोई नए हार्डवेयर आर्किटेक्चर के काम का अनुकरण करना चाहता है, तो निर्माण से पहले FPGA पर परीक्षण किया जा सकता है। FPGA GPU की तुलना में अधिक प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता प्रदान करता है, लेकिन अभी भी ASIC (एप्लिकेशन विशिष्ट एकीकृत सर्किट - एक विशेष उद्देश्य एकीकृत सर्किट) से कम है। अन्य कंपनियां, जैसे कि Google और एनवीडिया, छवि मान्यता और विश्लेषण को गति देने के लिए अलग मशीन लर्निंग ASICs विकसित कर रही हैं।


लोकप्रिय मोबाइल प्रोसेसर के क्रिस्टल शॉट्स उनकी संरचना दिखाते हैं।

आधुनिक प्रोसेसर के सापेक्ष क्रिस्टल छवियों को देखते हुए, आप देख सकते हैं कि कोर वास्तव में सीपीयू क्षेत्र के अधिकांश हिस्से पर कब्जा नहीं करता है। विभिन्न त्वरक एक बड़ा हिस्सा लेते हैं। इससे बहुत विशिष्ट गणनाओं में तेजी लाने में मदद मिली, साथ ही साथ बिजली की खपत में भी काफी कमी आई।

पहले, जब वीडियो प्रोसेसिंग सिस्टम को जोड़ना आवश्यक था, तो डेवलपर्स को इसमें एक नई चिप स्थापित करनी थी। हालांकि, यह ऊर्जा की खपत के मामले में बहुत अक्षम है। हर बार एक सिग्नल को एक भौतिक कंडक्टर के माध्यम से एक चिप से दूसरे चिप से बाहर निकलने की आवश्यकता होती है, प्रति बिट ऊर्जा की एक बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है। जूल का छोटा अंश अपने आप में एक विशेष रूप से बड़ा अपशिष्ट नहीं लगता है, लेकिन चिप के अंदर और बाहर डेटा स्थानांतरित करना अधिक परिमाण के 3-4 ऑर्डर अधिक कुशल हो सकते हैं। सीपीयू के साथ ऐसे त्वरक के एकीकरण के लिए धन्यवाद, हमने हाल ही में अल्ट्रा-कम बिजली की खपत के साथ चिप्स की संख्या में वृद्धि देखी है।

हालांकि, त्वरक आदर्श नहीं हैं। जितना अधिक हम उन्हें सर्किट में जोड़ते हैं, उतनी कम लचीली चिप बन जाती है और हम विशेष प्रकार के कंप्यूटिंग के शिखर प्रदर्शन के पक्ष में समग्र प्रदर्शन का त्याग करना शुरू कर देते हैं। कुछ बिंदु पर, पूरी चिप बस त्वरक के एक सेट में बदल जाती है और एक उपयोगी सीपीयू होना बंद हो जाती है। विशेष कंप्यूटिंग प्रदर्शन और समग्र प्रदर्शन के बीच संतुलन हमेशा बहुत ध्यान से देखते हैं। सामान्य प्रयोजन उपकरण और विशेष भार के बीच की इस विसंगति को विशेषज्ञता अंतराल कहा जाता है।

हालांकि कुछ लोग सोचते हैं। चूँकि हम GPU / मशीन लर्निंग बबल के चरम पर हैं, हम सबसे अधिक उम्मीद कर सकते हैं कि अधिक से अधिक कंप्यूटिंग को विशेष त्वरक में स्थानांतरित किया जाएगा। क्लाउड कंप्यूटिंग और एआई का विकास जारी है, इसलिए GPU आवश्यक वॉल्यूम कंप्यूटिंग के स्तर को प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा समाधान की तरह दिखता है।

एक अन्य क्षेत्र जिसमें डिजाइनर उत्पादकता बढ़ाने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं, वह है मेमोरी। परंपरागत रूप से, पढ़ना और लिखना हमेशा प्रोसेसर में सबसे गंभीर बाधाओं में से एक रहा है। तेज और बड़े कैश हमारी मदद कर सकते हैं, लेकिन रैम या एसएसडी से पढ़ना दसियों हजार घड़ी चक्र ले सकता है। इसलिए, इंजीनियर अक्सर गणनाओं की तुलना में मेमोरी एक्सेस को खुद से अधिक महंगा देखते हैं। यदि प्रोसेसर दो नंबर जोड़ना चाहता है, तो उसे पहले मेमोरी पतों की गणना करने की आवश्यकता होती है, जिसके द्वारा संख्याओं को संग्रहीत किया जाता है, यह पता लगाएं कि मेमोरी पदानुक्रम के किस स्तर पर है, यह डेटा है, रजिस्टरों में डेटा पढ़ें, गणना करें, रिसीवर के पते की गणना करें और सही जगह पर मान लिखें। सरल निर्देशों के लिए, जिसमें एक से दो चक्र लग सकते हैं, यह बेहद अक्षम है।

एक नया विचार जो सक्रिय रूप से खोजा जा रहा है वह एक तकनीक है जिसे नियर मेमोरी कम्प्यूटिंग कहा जाता है। स्मृति से डेटा के छोटे टुकड़ों को पुनर्प्राप्त करने और उन्हें तेज प्रोसेसर के साथ कंप्यूटिंग करने के बजाय, शोधकर्ता काम को उल्टा कर देते हैं। वे रैम या एसएसडी मेमोरी कंट्रोलरों में सीधे छोटे प्रोसेसर बनाने के साथ प्रयोग करते हैं। इस तथ्य के कारण कि गणना स्मृति के करीब हो रही है, ऊर्जा और समय में भारी बचत की संभावना है, क्योंकि डेटा को अब इतनी बार प्रसारित करने की आवश्यकता नहीं है। कम्प्यूटिंग मॉड्यूल में उनकी ज़रूरत के डेटा तक सीधी पहुंच होती है, क्योंकि वे सीधे मेमोरी में होते हैं। यह विचार अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन परिणाम आशाजनक दिखते हैं।

मेमोरी कंप्यूटिंग के लिए दूर करने के लिए बाधाओं में से एक विनिर्माण प्रक्रिया की सीमाएं हैं। जैसा कि तीसरे भाग में कहा गया है, सिलिकॉन उत्पादन प्रक्रिया बहुत जटिल है और इसमें दर्जनों चरण शामिल हैं। इन प्रक्रियाओं को आमतौर पर या तो तेजी से तर्क तत्वों या घनी जगह भंडारण तत्वों के निर्माण के लिए विशेष किया जाता है। यदि आप कंप्यूटिंग के लिए अनुकूलित एक विनिर्माण प्रक्रिया का उपयोग करके मेमोरी चिप बनाने की कोशिश करते हैं, तो आपको तत्वों की बेहद कम घनत्व वाली चिप मिलती है। यदि हम ड्राइव निर्माण प्रक्रिया का उपयोग करके एक प्रोसेसर बनाने की कोशिश करते हैं, तो हमें बहुत कम प्रदर्शन और बड़े समय मिलते हैं।


ट्रांजिस्टर परतों के बीच ऊर्ध्वाधर कनेक्शन दिखाते हुए 3 डी एकीकरण उदाहरण।

इस समस्या का एक संभावित समाधान 3 डी एकीकरण है । पारंपरिक प्रोसेसर में ट्रांजिस्टर की एक बहुत विस्तृत परत होती है, लेकिन इसकी सीमाएं होती हैं। जैसा कि नाम से पता चलता है, तीन आयामी एकीकरण घनत्व को बढ़ाने और देरी को कम करने के लिए एक दूसरे के ऊपर ट्रांजिस्टर की कई परतों को व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। विभिन्न विनिर्माण प्रक्रियाओं में उत्पादित ऊर्ध्वाधर कॉलम का उपयोग इंटर-लेयर जॉइनिंग के लिए किया जा सकता है। इस विचार को बहुत पहले प्रस्तावित किया गया था, लेकिन इसके कार्यान्वयन में गंभीर कठिनाइयों के कारण उद्योग ने इसमें रुचि खो दी है। हाल ही में, हम 3 डी नंद भंडारण प्रौद्योगिकी के उद्भव और अनुसंधान के इस क्षेत्र के पुनरुद्धार के साक्षी रहे हैं।

भौतिक और स्थापत्य परिवर्तनों के अलावा, एक और प्रवृत्ति पूरी तरह से पूरे अर्धचालक उद्योग को प्रभावित करेगी - सुरक्षा पर अधिक जोर। कुछ समय पहले तक, प्रोसेसर सुरक्षा के बारे में अंतिम समय में सोचा गया था। यह इंटरनेट, ई-मेल और कई अन्य प्रणालियों के समान है जो आज हम सक्रिय रूप से उपयोग करते हैं, सुरक्षा के संबंध में लगभग विकसित हुए थे। सभी मौजूदा सुरक्षात्मक उपायों को "खराब कर दिया गया" जैसा कि घटनाएं हुईं, ताकि हम सुरक्षित महसूस करें। प्रोसेसर के क्षेत्र में, इस तरह की रणनीति ने कंपनियों और विशेष रूप से इंटेल को चोट पहुंचाई है।

बग्स स्पेक्टर और मेल्टडाउन शायद सबसे प्रसिद्ध उदाहरण हैं कि कैसे डिजाइनर उन विशेषताओं को जोड़ते हैं जो प्रोसेसर को तेज करते हैं, इससे जुड़े सुरक्षा जोखिमों के बारे में पूरी तरह से नहीं जानते हैं। आधुनिक प्रोसेसर के विकास में, वास्तुकला के प्रमुख भाग के रूप में सुरक्षा पर अधिक ध्यान दिया जाता है। जब सुरक्षा में सुधार होता है, तो प्रदर्शन अक्सर पीड़ित होता है, लेकिन इस नुकसान को देखते हुए कि गंभीर सुरक्षा कीड़े पैदा कर सकते हैं, यह सुरक्षित रूप से कहा जा सकता है कि प्रदर्शन पर सुरक्षा पर उसी हद तक ध्यान देना बेहतर है।

श्रृंखला के पिछले हिस्सों में, हमने उच्च-स्तरीय संश्लेषण जैसी तकनीकों को छुआ, जो डिजाइनरों को पहले उच्च-स्तरीय भाषा में संरचना का वर्णन करने की अनुमति देता है, और फिर फ़ंक्शन के लिए इष्टतम हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन को निर्धारित करने के लिए जटिल एल्गोरिदम की अनुमति देता है। प्रत्येक पीढ़ी के साथ, डिजाइन चक्र अधिक महंगे हो रहे हैं, इसलिए इंजीनियर विकास में तेजी लाने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। यह उम्मीद की जानी चाहिए कि भविष्य में सॉफ्टवेयर के साथ हार्डवेयर डिजाइन में यह प्रवृत्ति केवल तेज होगी।

बेशक, हम भविष्य की भविष्यवाणी करने में सक्षम नहीं हैं, लेकिन लेख में हमारे द्वारा विचार किए गए अनुसंधान के अभिनव विचार और क्षेत्र भविष्य के प्रोसेसर के डिजाइन में उम्मीदों के लिए दिशानिर्देश के रूप में काम कर सकते हैं। हम विश्वास के साथ कह सकते हैं कि हम विनिर्माण प्रक्रिया में सामान्य सुधारों की समाप्ति कर रहे हैं। प्रत्येक पीढ़ी में उत्पादकता में वृद्धि जारी रखने के लिए, इंजीनियरों को और भी जटिल समाधानों का आविष्कार करना होगा।

हमें उम्मीद है कि चार लेखों की हमारी श्रृंखला ने प्रोसेसर के डिजाइन, सत्यापन और उत्पादन का अध्ययन करने में आपकी रुचि को प्रभावित किया है। इस विषय पर सामग्री की एक अनंत संख्या है, और अगर हमने उन सभी को प्रकट करने का प्रयास किया, तो प्रत्येक लेख पूरे विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रम में विकसित हो सकता है। मुझे आशा है कि आपने कुछ नया सीखा है और अब आप बेहतर ढंग से समझते हैं कि प्रत्येक स्तर पर कंप्यूटर कितने परिष्कृत हैं।