十问Chris Rowen：听微处理器大师讲SoC设计的前世今生

倍的宽带需求，因此就有了300倍的宽带要求。而系统的每 个层面都需要满足这种需求。对于无线基础设施制造商来说，他们的机会是巨大的。譬如华为。但是制造商是没可能赢得300倍收入的。有可能获得更多的收入， 但不是三百倍以上。因此，他们必须在得到大幅增加带宽的同时，大幅降低资金成本（Capital Cost）和经营成本（Operate Cost）。

3、那么接下来在SoC设计上会有什么事情发生？

Chris Rowen ：你可以看下无线基站作为例子。传统意义而言，它们是昂贵的。你可以找些通用芯片、通用DSP、通用FPGA。可是今天，为了满足对带宽的要求，您需要更 多的高度定制的SOC，芯片平台和软件的需求也上升很快。所以这将使集成度更高，每块芯片上集成更多的DSP，而每块DSP上嵌入更多的软件程序，甚至是 软件内容的爆炸性发展。

有趣的是，每部分网络基础设施（Network Infrastructure）的功耗都是巨大的。那么即便为绿色节能考虑，减少为更加紧密集成的系统都是异常重要的。基站将明显变小，这意味着整个基站 都可变成塔顶的一个小盒子，而不是……装在塔顶可是简单很多。

当然在系统层面，你一旦降低成本以后降低功耗也就水到渠成。所以这两者之间是一个非常良性的关系。关键是硅晶圆的集成。这也是Tensilica会 如此迅速成长成为世界领先的DSP内核供应商之一的原因。

甚至可以看到这种变化体现到了云计算上。因为现在你需要300倍的带宽，也就相应地对视频服务、视频压缩、互联网数据库搜索、社会网络，如此等等， 都提出了更高的需求。而所有这些事情，真的都是很复杂的应用程序呢。

不过有趣的是，他们都是些并行的应用程序。这是个好消息。因为在计算机业已经发生的一件事情便是，单个微处理器的速度已经很难再提高了。Intel 在1990年，戏剧性地发现了单处理器性能呈指数增长的改善。但是他们也旋即发现当处理器频率达到约3.5到4GHz的时候，功率密度（Power Density）遇到了瓶颈。于是，他们开始尝试多核技术。

还好人民群众想做的事，基本都是天然就可以并行处理的。所以，你在做互联网数据库检索（Internet Database Search）的时候，确实可以设置多内核、多芯片，甚至多系统。因为你的查询请求通常将被发往多个地点。所以在互联网云计算的领域，运用多核的机会无比 广阔。

而且确实存在是一个问题，就是你如何在有效的MIPS指令内获得足够低的功耗。或者说，如何在设计电池寿命最长的移动设备，和最可扩展的服务器之间 取得关联？因为所有都和功耗有关，而非峰值的性能。

4、那么Tensilica是如何来克服在功耗上的挑战的？和竞争对手比起来又有何区别？

Chris Rowen ：举个例子。Tensilica赞同为特定的任务去优化处理器。优化流水线（Pipeline），优化接口，优化设计层面，然后把多个内核放在一起，以建 立一个多核系统。这种优化的能力将产生巨大的影响。我会在今天下午的会上谈到这个称作Turbo解码器的专用（Specialized）处理器。 Turbo是一种特殊的算法，可以从嘈杂的噪声中提取有用信息，在一个工作循环（cycle）内，这个解码器可以执行大约3万次，哦对的没错3万次 RISK指令。是的，通用的压缩（Compression）处理器只能执行一次指令，而这个专用处理器可以执行3万次。当然这是一个极端的例子，只是想表 明当你知道你的问题在哪里，你就可以做出很多令人难以置信的事情。并行，并因此难以置信的高效率。

同样的原则可以适用于各个层面，适用于各种其他门类的专用DSP、无线接收器，适用于基带和音频的通用DSP，也适用于客户意欲进行视频处理或其他 图形压缩、安全操作、网络协议处理，以及广泛应用于射频的深嵌入式控制（Deeply Embedded Control）。

Tensilica特别集中精力于那些能够专门优化的能力，以及真正方便使用多核的能力。而因此，我们从那些传统的CPU老家伙们中区别了出来。譬 如Intel、ARM、MIPS，或者其他什么人。他们都面临一个相同的物理问题，摩尔定律在给了他们更多的晶体管之后，却没有给他们更好的功率控制，对 不对？

他们很少去考虑并行的问题。而与之相反，我们在应用层面非常努力地工作，以期寻找到解决方案。在云计算那段，我们确实可以将任务分割成很多子任务， 但是当我在这里玩游戏（Chris又一次拿起手里iPhone开始演示），我真的被限制了。你看，一个手指只能玩一样东西哈。因此在应用处理器的层面，你 真的无法得到啥好处。MIPS、ARM，甚至还有Intel，都面对着这样一个无法在当前硅科技下有效完成多任务的问题。而那是我们擅长的。

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