在AI加速器快速发展的时代，通用CPU并没有获得太多关注。“如果你看看一代又一代的CPU，会发现它们的改进都是渐进式的，”位于芬兰的Flow Computing首席执行官兼联合创办人提莫·瓦尔托宁（Timo Valtonen）表示。

瓦尔托宁的目标是将CPU重新放回它应有的“中央”角色。为了达到这个目标，他和他的团队提出了一个新的模式。与其在笔记本中放入16个相同的CPU核心，制造商可以在相同的空间中放置4个标准的CPU核心和64个Flow Computing所谓的平行处理单元（PPU）核心，进而做到高达100倍的性能提升。瓦尔托宁及其合作者在八月份的Hot Chips大会上阐述了他们的论点。

PPU在运算任务可以平行化的情况下，PPU提供了加速，而传统的CPU无法充分利用这种平行性，将任务转交给像GPU这样的设备则成本过高。

“通常我们会说，“只有在工作负载较大时，平行化才是值得的”，因为否则开销会抵消我们大部分的收益，”德国哈根大学并行计算和VLSI专业教授约格·凯勒（Jörg Keller）表示，他并未参与Flow Computing的研究。“而这种情况现在正在向较小的工作负载转变，这意味着有更多的程序代码区块可以应用这种平行化。”

运算任务大致可以分为两类：顺序任务，其中每个步骤都依赖于前一个步骤的结果；另一类是可以独立完成的平行任务。Flow Computing的CTO兼联合创办人马尔蒂·福塞尔（Martti Forsell）表示，单一架构无法同时针对这两种任务进行优化。因此，这个想法是拥有针对每种任务类型进行优化的独立单元。

“当我们的程序代码中有顺序工作负载时，CPU部分将执行它。而当遇到平行部分时，CPU将分配这部分给PPU。这样我们就能拥有两者的最佳性能，”福塞尔表示。

根据福塞尔的说法，优化并行计算的计算机架构有四个主要要求：容忍内存延迟，这意味着在从内存加载下一块数据时，不会空闲等待；具有足够的带宽来实现所谓多线程间的通信，这些多线程是并行运行的处理器指令链；高效的同步，确保程序代码的平行部分以正确的顺序执行；以及低级平行性，即能够同时使用多个功能单元来执行数学和逻辑运算。对于Flow Computing的新方法，“我们从头开始重新设计了适用于并行计算的架构，”福塞尔表示。

为了隐藏内存访问的延迟，PPU实现了多线程：当每个线程请求内存时，另一个线程可以在第一个线程等待回应时开始运行。为了优化带宽，PPU配备了灵活的通信网络，使任何功能单元都可以根据需要与其他单元通信，还能实现低级平行性。为了解决同步延迟问题，它使用了一种名为“波同步”的专有算法，据称其效率比传统同步协议高出多达10,000倍。

为了展示PPU的强大性能，福塞尔和他的合作者构建了一个概念验证的FPGA实现。他们表示，FPGA的表现与他们的模拟器完全一致，证明了PPU的运行如预期。他们还对PPU设计与现有的CPU进行了多项比较研究。“在我们的初步性能比较中，假设Flow PPU的晶体硅体实现与其中一个比较的商用处理器以相同速度运行，并使用我们的微架构，我们达到了最多100倍的提升，”福塞尔说。

目前，该团队正在为PPU开发编译器，并寻找CPU制造领域的合作伙伴。他们希望能有大型CPU制造商对他们的产品感兴趣，这样他们就可以共同设计。他们的PPU可以与任何指令集架构实现，因此任何CPU都有可能进行升级。

“现在确实是这项技术推向市场的时候了，”凯勒说。“因为现在我们需要移动设备中的节能运算，同时我们也需要高运算性能。”