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このチップは22ナノメートルのプロセステクノロジーに従って製造され、672個のコアがあり、それぞれが最大4つのスレッドを処理します。 ネットワークプロセッサ（NPU）には、92億個のトランジスタと353 MBのSRAMが含まれています。 SRAMはL0キャッシュとして機能し、各スレッドの命令とデータを保存します。 16コアのクラスター用のL1キャッシュもあります。
NPUには42個のコアクラスターがあり、L2コマンドキャッシュを介してL2命令キャッシュに接続されています。 また、さまざまなレベルのキャッシュ、データパケットストレージ、アクセラレータ、組み込みおよび動的メモリを単一の「ネットワーク」に統合します。 このネットワークは1 GHzの周波数で動作し、9 Tb / s以上の帯域幅を持っています。
チップブロック図
シスコは、NPUで使用される命令セットについては話しませんでした。 ただし、専門家は、これがネットワーク、ARM、MIPS、Power、またはX86ではなく、ネットワークを操作するために特別に設計されたカスタムセットであると仮定しました。
NPUコアストリームは、チップ内の「寿命」全体にわたってデータパケット処理を提供します。 これにより、コア間のアイドルまたは「ジャグリング」パケットが排除されます。 したがって、2688パケットを同時に処理できます。 パケットはDRAMにオフチップで保存されますが、SRAMでリアルタイムに処理されます。 さらに、SRAMオリジナルで動作するコアに関係なく、アクセラレータはDRAMコピーにアクセスできます。
パッケージごとに特性が異なるため、最大の効率を確保するためにすべてのコアのパフォーマンスが異なります。 同時に、Cisco NPUは通常のプログラミング方法（Cまたはアセンブラー）をサポートします。
ネットワークプロセッサは、800 Gb / s、または全二重モードで400 Gb / sでパケットを処理します。 同様に、SERDESインターフェイスのスループットは6.5 Tb / sです。 ほとんどの接続は、DRAMとTCAMの接続に使用されます。後者はアクセスリスト（ACL）を保存します。 また、パケットのバッファリングにも使用されるため、十分ではない場合があります-データの一部はDRAMに保存されます。
NPUロジックのほとんどは、760 MHzまたは1 GHzで実行されます。 MACインターフェイスは、10〜100 Gb / sの速度でポートをサポートします。
ネットワークプロセッサには、統合されたトラフィックマネージャが装備されており、同時に256千のリクエストを管理し、半兆のオブジェクトの負荷に耐えることができます。 アクセラレータは、IPv4およびIPv6プレフィックスの処理、IP範囲の圧縮とハッシュ、パケットの配信、および統計の収集を行います。
外部DRAMには、12.5 Gb / sで動作する28のSERDESラインがあります。 SERDESは、独自のシリアルプロトコルを使用してメモリにアクセスします-1秒あたり最大10億のランダムアクセスを実行でき、最大300 Gb / sの速度でデータ転送をサポートします。
ロジックは、パラレルI / Oインターフェイスを介してDRAMに接続されます-最大速度は1250 Mb / sです。 興味深いことに、22ナノメートルのプロセステクノロジではプロセッサのみが実装されています。 DRAMは30 nmプロセステクノロジを使用して実行され、SERDESおよびBISTは28 nmで実行されました。
「このようなデバイスで通常実行される操作を決定し、ランダム操作で高速に動作するようにチップを最適化しました。 読み取りの数がレコードの数と等しくなるバッファとして、また更新の数がそれほど多くないときにデータベース内のデータを検索するためのバッファとして使用できます」
ネットワークプロセッサの「内部」のデモンストレーションは、独特の現象ではなく、まれな現象です。 通常、製造業者はそのような情報を開示しませんが、例外は発生します。 1月、Barefoot NetworksはTofinoチップの機能、3月のInnovium- 7月のTeralynxおよびMellanox Technologies -Spectrum-2について説明しました。
ホットチップについて
Hot Chipsは、高性能プロセッサに関するシンポジウムです。 1989年に初めて開催されました。 今年、シスコに加えて、このイベントには多くの大手メーカーが参加しました。 特に、Microsoftは拡張現実の分野での成果を発表し、Xbox One X Scorpioのプロセッサについて話しました。 中国企業Baiduのスピーチは拡張現実に捧げられ 、Googleの代表者はニューラルネットワーク用の鉄の最適化について話しました 。
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