那是尋找七龍珠的故事（1）

最近參加海思設計驗證大賽有點頹……我打算寫點噁心的東西傳播一下我的心情（ ｰ̀εｰ́ ）

我曾經回答過PTG的ARM晶片的一些猜測，在其後聽到的一些傳言也證實了我的猜測，ARM公版方案的多核scale-up可能是有些問題的|ω・）

其實很多人並不知道，多核scale-up的技術，和光刻機一樣，是屬於美國禁止出口中國範疇的。當然，掌握這個技術的公司（能做到可商用）並不多，IBM是所有人的老師，然後就是AMD和intel，其中intel的QPI和UPI最為著名，而nvidia的nvlink都算不得scale-up技術的。你說你有錢，想買QPI的技術？ 不行的，對中國禁售，不是錢的事，ARM公版的技術方案你別嫌差，也是市面唯一能買到的了。

但為什麼scale-up的技術大家都不太關注呢？ 因為他並不炫，它的本質，是體系結構的吃喝拉撒睡、是柴米油鹽醬醋茶。在這個萬眾創新、顛覆為王的時代，就如李敖所講，風花雪月的世界哪容得下美人便秘…………

ps：當年制定某司scale-up協議的五個人，兩人流失海外，一人轉崗，一人去了PTG，經歷過一切歷史的就還就剩下我了，如果這些下里巴人的故事沒人想聽，那再過個幾年，有些principle大致也就該消逝了。

體系結構中的重要一環就是load/store，這是圖靈機的一個重大特徵，它實質上代表了計算過程中的狀態擴充套件，計算隨著不斷的L/S像一個生命一樣不斷迴圈，直至結束……

load和store是不等價的，而我喜歡把load比喻為吃，把store比喻為拉。

不過這裡需要額外更噁心地形容一下，絕大多數同學學習體系結構的時候，都把store當做一種耿直的一捅到底地A寫到B的行為，實際上呢，除非是有特殊的語義，例如寫暫存器或者noncacheable的某些行為，99%的store都是posted的，也就是逐級一節一節地進行的。想想也是嘛，誰拉屎是從頭到尾完整一長條的，都是一節一節的嘛。posted write通常都基於cache或者buffer進行，最終表達為shitback，哦，copyback。其中每個POS都會提前反饋response，以提升拉屎的CPU的效能，即通常CPU並不存在write latency bound這個說法。

為什麼要這麼惡趣味地比擬呢，因為處理器和人是一樣的，得不停吃東西才能工作，否則得餓死，當然稍微餓一下倒不一定馬上死。

但拉屎那是真不一樣，想象一下菊花被堵住，拉不出來的感覺，那是不是很酸爽？ 拉不出屎，那就得憋死。

一個CPU，當他想吃的時候，一定是他有胃口的時候，他一定是吃得下的，如果喂得快呢，那麼就是CPU效率高一點，喂得慢了，也就是稍微餓一下，一般來講，並不存在撐死這種情況，但拉屎不一樣，人有三急，要拉就必須得拉，如果因為一直吃吃吃，導致了拉不出去，晶片內部能夠存放的空間是有限的，就如人的肚子一樣，裝滿了，還吃，得炸。

當我們面對一個多核系統時，如果你把系統看成各個獨立的個體的時候，其實也沒那麼難，因為若干個獨立的個體，只要是生活能夠自理的，你想吃就吃，想拉就拉，最多也就是搶食堂搶廁所罷了，大機率死不了人。

但是scaleup不一樣，此時整個系統需要成為一個統一的整體，所有的吃喝拉撒，都做得像是一個人在吃，一個人在拉。也就是說，人與人不同的的吃和拉之間，存在了耦合關係。有人得等著另一個人拉完才能吃 _（：3」∠❀）_

嗯，再進一步說，所謂的cache coherence，用非常直白的一句話來表達，就是所有人的吃和拉，都必須被記錄在案，嚴格按照有跡可查的方式執行。你吃下去的所有東西，都打上了標籤，而標籤具有和資料完全不同的生滅狀態。獨立自由世界允許一個人吃完拉褲子上，或者不知道吃了啥就拉，反正也沒記錄，但scale-up的世界，吃進去的一粒米，最後變成了米田共，都必須是精確記錄在案的（當然某些一致性協議有一定的放鬆）。這些記錄是萬萬不能出錯的，要一個不小心出了錯，就會導致某個下游的CPU發現……

其實我講到這裡，真正懂得做scale-up的人，他就該理解我在說什麼了。不能懂得這個梗的，包括我在公司內培訓，很多人聽著看著一臉懵逼的的樣子，入不了門的話，帶不動也是沒辦法。

做一個處理器scale-up的系統，一個非常非常重要的技術點，就是要解決多核、多DIE、多晶片之間，如何順暢拉屎的問題。是的，

七顆龍珠的其中一顆，在屎裡

。呵呵，PTG或其他cpu startup，想要超越ARM解決scaleup的問題，這個 問題你避不過，不要嫌髒，這裡就是沒有仙女飄飄，只有吃喝拉撒。想當年吧，以我做scaleup的經驗，有40%左右的scaleup功能的致命級bug，都是屎拉不出來憋死的。

到此為止還不是最惡趣味的……

因為單die或者單SOC的情況下，這個問題不算特別難，真正難的是多die和多晶片之間，特別是存在類似daisy chain菊花鏈（當年誰起名這麼騷的）的topology的時候，問題難度指數上升。

曾經有一個非常經典的電影表達過類似的境況。。

嗯，你知道我在指什麼。

《人體蜈蚣》

我不敢貼成品的效果圖，我怕被舉報。

〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz〇rz

但事實上，如果要在通用2P之上更進一步，解決記憶體資料庫級別、小型機級別的scaleup，你就得完整地完成一個蜈蚣實驗，並且量產！ 它的難度在於，每個DIE/chip不僅僅要為本地的CPU拉屎留空間，作為B，還得為上游A拉出來要給到下游C的屎留足夠的胃口，必須吃得下，拉得出。

其實到這個級別，我也沒做得太好，這個級別還是IBM老師厲害，我還是太單純不夠變態（/ω＼）

寫了半天，感覺上除了噁心啥都沒講？ 嘿嘿，也算是吧，相當於加密了，但其實這是計算機體系結構中，書本上不會講，但真實存在也非常重要的大糞坑！