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大家能用智能手机得感谢 这两位大神

Fri Mar 23 2018 10:47:58 GMT-0700 (Pacific Daylight Time)

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  最新一届的图灵奖得主公布了。

  22日,国际计算机学会(Association for Computing Machinary,ACM)提名斯坦福大学前校长约翰・L・轩尼诗( John L. Hennessy)以及加州大学伯克利分校退休教授大卫・A・帕特森(David A. Patterson)为2017年度ACM图灵奖获得者,以表彰两人开创了一种系统的、定量的方法来设计和评价计算机体系结构,并对微处理器行业产生了持久的影响。

  而他们两位目前都供职于谷歌。也将平分这次由谷歌赞助的100万美元的图灵奖奖金。

  先来介绍一下图灵奖(A.M. Turing Award)。

  图灵奖设立于1966年,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。这个奖项取名自计算机科学的先驱、英国科学家图灵(Alan M. Turing)。有“计算机界的诺贝尔奖”之称 。

  截至目前,获得图灵奖的华人学者仅有清华大学交叉信息研究院的创建者姚期智一人。

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  那这次获奖的轩尼诗和帕特森究竟做出了怎样的卓越贡献呢?

  一套方法

  今天,全世界每年生产的超过160亿个微处理器中,有99%是RISC处理器,它们被用于几乎所有智能手机、平板电脑和数以亿计的嵌入式设备中,这些设备组成了物联网(IOT)。

  而这个RISC就是轩尼诗和帕特森所提出的,全称是精简指令集计算机(reduced instruction set computer)。这种微处理器与之前的相比,速度更快、功耗更低。

  RISC方法与当时流行的复杂指令集(CISC)计算机不同,它只需要一组简单的、通用的指令从而减少了晶体管使用量以及计算机必须执行的计算量。

  帕特森在加州大学伯克利分校领导的团队创造了RISC这个术语。1982年,他们建成并演示了第一台RISC-1处理器。这款处理器拥有44000个晶体管,性能却超过了使用100000个晶体管的传统CISC设计。随后RISC-1被Sun Microsystems选中,用来制作SPARC处理器。

  1984年,几乎在同一时间,在斯坦福任教的轩尼诗联合创立了MIPS计算机系统公司开始探索RISC结构,并且将其变成了真正的设备,主要针对高端计算机工作站、游戏机、飞行器、网络设备生产芯片。

  尽管许多计算机架构的设计师最初对RISC持怀疑态度,但MIPS和SPARC的成功,RISC设计成本低,以及研究进展增多等因素,使得RISC被广泛接受。到20世纪90年代中期,RISC微处理器在整个行业占据了主导地位。

  一本书

  这本书就是轩尼诗和帕特森合著的《计算机体系结构:量化研究方法》(Computer Architecture: A Quantitative Approach)。

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  约翰・轩尼诗(左)和大卫・帕特森(右)拿着合著的《计算机体系结构:量化研究方法》

  这本1990年出版的书籍将二人的RISC理念散播到了学术界和产业界。直到现在这本书依然是编程人员、计算机工程师和处理器设计师必读的一本书。

  这本书引导了芯片设计界的一股潮流,让人们不再单纯地追求性能提升,而是转向设计体系结构,充分考虑到微处理器的能耗、散热以及片外通信等问题。

  这也是是第一本提供分析和科学框架的著作,为工程师和设计人员评估微处理器设计提供了重要方法和评估工具。

  一家公司

  这两位大神是怎么到谷歌的呢?

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  2000年,48岁的轩尼诗出任斯坦福大学校长一职。作为美国最有号召力的募捐者之一,在轩尼诗任职校长期间,斯坦福大学筹募到将近170亿美元的资金。在这段时间内,斯坦福完成了从一个地区性教育机构到世界顶级大学的蜕变,斯坦福外围的硅谷也成为了世界创新的引擎,而轩尼诗则成为公认的“硅谷教父”。

  轩尼诗在谷歌拥有着举足轻重的影响力。

  作为斯坦福的前校长,谷歌的两位创始人都是斯坦福的毕业生。

  轩尼诗本人是谷歌的早期用户和测试人员。

  2004年,谷歌上市前几个月,轩尼诗加入谷歌(后来的Alphabet公司)董事会,并于2007年担任独立董事。

  2018年2月,Alphabet公司(Google 的母公司)宣布66岁的轩尼诗为 第三任董事长。

  此前轩尼诗曾回忆说,Google来源于当时研究室的一个项目――“数字图书馆该如何搜索”,了解交叉搜索的来源,根据重要性、权威性、网络结构及个人创造的连接。

  “当我看到Google时的心情,跟初见雅虎的时候一样,终生难忘。”

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  2016年,轩尼诗卸任斯坦福校长,而69岁的帕特森则宣布从加州大学伯克利分校退休。

  一年之后,帕特森宣布自己加入谷歌TPU团队,谷歌的TPU论文中也有他的署名。TPU是Google自己开发的一款AI专用芯片,主要用于提高人工智能计算任务的执行效率。

  在去年4月的一篇论文中,Google团队对TPU进行了分析:与同期的CPU和GPU相比,可以提供15-30倍的性能提升,以及30-80倍的效率(性能/瓦特)提升。

  AlphaGo背后就是TPU的强力计算支撑。

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  如今,这两位身在谷歌的大神携手获得了谷歌提供的100万美元的奖金。

  真正的赢家是谷歌吧。



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