如果说 RISC 的性能不如 CISC，那为什么很多超算是 RISC 架构的？
这个问题问得非常到位，确实，在很多人的认知里，似乎“精简指令集”（RISC）就意味着性能“精简”，而“复杂指令集”（CISC）则代表着更强的处理能力。然而，当我们放眼高性能计算领域，特别是那些叱咤风云的超级计算机时，却惊奇地发现，RISC架构的身影随处可见。这背后的逻辑，并非简单的“不如”或“优越”，而是涉及到计算机设计理念、技术演进以及应用场景的深刻考量。
要理解为什么很多超算选择RISC，我们需要先放下“RISC不如CISC”这个过于简化的标签，深入剖析两者的核心差异及其在现代高性能计算中的体现。
RISC vs. CISC：一场关于指令集的哲学辩论
首先，我们得回到RISC和CISC最根本的设计哲学上。
CISC (Complex Instruction Set Computer)： 字面意思就是“复杂指令集计算机”。它的核心思想是，用一条指令就能完成大量复杂的工作。想象一下，你不需要一步一步地搬砖、搅拌水泥、砌墙，而是可以直接下达一个“建造一堵墙”的指令，CPU内部会自动帮你完成所有复杂的步骤。CISC指令集通常包含大量的指令，有些指令可能非常庞大且功能繁多，它们的设计初衷是为了让软件开发者更方便，能够用更少的指令完成任务，从而节省内存（在早期，内存非常昂贵）。
RISC (Reduced Instruction Set Computer)： 顾名思义，是“精简指令集计算机”。它的哲学恰恰相反：只保留最基本、最常用、最简单的指令，并确保每条指令都在一个时钟周期内完成。这意味着完成一个复杂任务，需要编译器将它分解成一系列简单的RISC指令来执行。这就好比，你不能直接说“建造一堵墙”，而是需要一条条地下达“搬一块砖”、“放置砖块”、“涂抹水泥”等指令。RISC的设计目标是简化CPU硬件设计，提高指令的执行速度和效率，并将复杂性转移到编译器上。
“RISC不如CISC”的误区与现实
那么，为什么会有“RISC不如CISC”的说法呢？这主要源于早期对指令集数量和复杂度的直观感受。
1. 早期对比的局限性： 在RISC刚出现时，CISC（尤其是x86架构）因为其成熟的生态系统和丰富的功能指令，在很多应用场景下，确实能用更少的代码行数完成任务。这在内存受限的时代是一种优势。
2. 表面上的性能差异： 如果单纯比较CPU的峰值频率或者某条特定复杂指令的执行速度，CISC在某些方面可能显得“更强力”。
然而，随着技术的发展，尤其是在现代高性能计算领域，这个比较变得越来越复杂，也越来越不公平。原因如下：
编译器的巨大作用： RISC的强大之处在于它将复杂性“外包”给了编译器。现代编译器是极其复杂的软件工程成果。它们能够深入分析程序代码，将高层语言指令智能地翻译成最高效的RISC指令序列。编译器会进行指令调度、流水线优化、寄存器分配等一系列复杂操作，以确保RISC指令能够以最高效率执行。
硬件设计的优化： RISC的精简指令集使得CPU内部的逻辑电路更加简洁，设计难度降低。这带来了几个关键优势：
更少的晶体管数量： 允许将更多的晶体管用于实现其他功能，例如更宽的执行单元、更大的缓存、更先进的乱序执行和分支预测技术。
更高的时钟频率： 简洁的电路设计通常更容易实现更高的运行频率。
更低的功耗： 同样的工作量下，由于执行的指令更简单、更有效率，通常能耗更低。
流水线和并行执行： RISC指令由于长度固定且操作简单，非常适合高度流水线化的执行。CPU可以同时处理多条指令的不同阶段（取指、译码、执行、写回），极大地提高了指令吞吐量。同时，现代RISC处理器普遍支持乱序执行（OutofOrder Execution），这意味着CPU不再严格按照程序顺序执行指令，而是根据指令之间的依赖关系，在可用资源允许的情况下，提前执行可以执行的指令，然后再将结果按序提交。这极大地掩盖了指令的顺序执行带来的延迟，提升了实际性能。
多核和众核的趋势： 超级计算机追求的不仅仅是单核的极致性能，更是整体的并行计算能力。RISC架构在设计上更容易实现高集成度的多核甚至众核处理器。同时，由于其较低的功耗和较高的能效比，可以在有限的空间和电力预算下集成更多的处理器核心，从而构建出强大的并行处理能力。
为什么超级计算机偏爱RISC？
现在，我们回到核心问题：为什么很多超级计算机（如NVIDIA的Grace CPU、IBM的POWER系列、以及过去流行的SPARC）都基于RISC架构？
1. 极致的能效比（Performance per Watt）： 这是超级计算机设计中最核心的考量之一。超级计算机的功耗是巨大的，占地面积、散热成本、电力供应都是严峻的挑战。RISC架构通过其简洁的指令集和高效的执行机制，能够以更低的功耗完成更多的计算任务。能效比高意味着在同等的电力和散热条件下，可以部署更多的计算能力。这是RISC在超级计算领域立足的关键。
2. 出色的可扩展性与并行性： 超级计算机的本质是海量数据的并行处理。RISC架构的设计哲学天然契合了这种需求：
易于多核化： 简洁的硬件设计使得集成大量高性能核心成为可能。
高效的指令吞吐量： 通过流水线和乱序执行，RISC核心能够高效地吞吐大量的计算任务。
与加速器协同设计： 许多现代超级计算机并非纯CPU构成，而是CPU与GPU（图形处理器）等加速器协同工作。RISC架构在与这些加速器的数据传输和指令协调方面，也展现出良好的设计灵活性和效率。例如，NVIDIA的Grace CPU就是一个典型的例子，它与NVIDIA的GPU协同，旨在为AI和高性能计算提供极致的性能和能效。
3. 定制化与优化空间： 对于专门为高性能计算设计的RISC处理器（如服务器级CPU），厂商有更多的空间进行定制化设计，针对性的优化指令集、缓存结构、内存控制器等，以满足特定的科学计算、模拟仿真或大数据分析的需求。而CISC架构（尤其是X86）因为其庞大的用户基础和兼容性要求，在指令集的扩展和底层硬件优化上可能面临更多限制。
4. 历史与生态的演进： 尽管x86架构（CISC）在个人电脑和许多服务器领域占据主导地位，但在高性能计算领域，RISC（如SPARC, MIPS, POWER）长期以来都有着重要的地位。IBM的POWER架构尤其在大型机和高性能计算领域积累了丰富的经验和技术。随着技术的发展，这些原有的RISC生态也在不断演进，并且NVIDIA等新玩家的加入，进一步巩固了RISC在超算领域的优势。
总结一下：
认为“RISC性能不如CISC”是一种过时的、过于简化的看法。在现代高性能计算领域，RISC架构之所以能成为许多超级计算机的核心，并非因为它的指令集“简单”，而是因为它：
极致的能效比： 在功耗和散热的严格限制下，提供更高的计算密度。
卓越的并行处理能力： 易于多核化，高效的指令执行流水线和乱序执行技术。
良好的可扩展性和定制化潜力： 能够根据高性能计算的特定需求进行深度优化。
与加速器协同工作的优势： 在构建CPU+GPU异构计算平台时展现出更好的集成度和效率。
可以说，超级计算机的建造者们，是在权衡了功耗、性能、可扩展性、成本等一系列复杂因素后，选择了更适合大规模并行计算需求的RISC架构。这并非对CISC的否定，而是对不同技术路线在不同应用场景下优势的体现。当我们将目光投向那些驱动科学突破、模拟宇宙奥秘的庞大机器时，RISC所展现出的优雅与强大，正是对这一选择最好的证明。
要理解为什么很多超算选择RISC，我们需要先放下“RISC不如CISC”这个过于简化的标签，深入剖析两者的核心差异及其在现代高性能计算中的体现。
RISC vs. CISC：一场关于指令集的哲学辩论
首先，我们得回到RISC和CISC最根本的设计哲学上。
CISC (Complex Instruction Set Computer)： 字面意思就是“复杂指令集计算机”。它的核心思想是，用一条指令就能完成大量复杂的工作。想象一下，你不需要一步一步地搬砖、搅拌水泥、砌墙，而是可以直接下达一个“建造一堵墙”的指令，CPU内部会自动帮你完成所有复杂的步骤。CISC指令集通常包含大量的指令，有些指令可能非常庞大且功能繁多，它们的设计初衷是为了让软件开发者更方便，能够用更少的指令完成任务，从而节省内存（在早期，内存非常昂贵）。
RISC (Reduced Instruction Set Computer)： 顾名思义，是“精简指令集计算机”。它的哲学恰恰相反：只保留最基本、最常用、最简单的指令，并确保每条指令都在一个时钟周期内完成。这意味着完成一个复杂任务，需要编译器将它分解成一系列简单的RISC指令来执行。这就好比，你不能直接说“建造一堵墙”，而是需要一条条地下达“搬一块砖”、“放置砖块”、“涂抹水泥”等指令。RISC的设计目标是简化CPU硬件设计，提高指令的执行速度和效率，并将复杂性转移到编译器上。
“RISC不如CISC”的误区与现实
那么，为什么会有“RISC不如CISC”的说法呢？这主要源于早期对指令集数量和复杂度的直观感受。
1. 早期对比的局限性： 在RISC刚出现时，CISC（尤其是x86架构）因为其成熟的生态系统和丰富的功能指令，在很多应用场景下，确实能用更少的代码行数完成任务。这在内存受限的时代是一种优势。
2. 表面上的性能差异： 如果单纯比较CPU的峰值频率或者某条特定复杂指令的执行速度，CISC在某些方面可能显得“更强力”。
然而，随着技术的发展，尤其是在现代高性能计算领域，这个比较变得越来越复杂，也越来越不公平。原因如下：
编译器的巨大作用： RISC的强大之处在于它将复杂性“外包”给了编译器。现代编译器是极其复杂的软件工程成果。它们能够深入分析程序代码，将高层语言指令智能地翻译成最高效的RISC指令序列。编译器会进行指令调度、流水线优化、寄存器分配等一系列复杂操作，以确保RISC指令能够以最高效率执行。
硬件设计的优化： RISC的精简指令集使得CPU内部的逻辑电路更加简洁，设计难度降低。这带来了几个关键优势：
更少的晶体管数量： 允许将更多的晶体管用于实现其他功能，例如更宽的执行单元、更大的缓存、更先进的乱序执行和分支预测技术。
更高的时钟频率： 简洁的电路设计通常更容易实现更高的运行频率。
更低的功耗： 同样的工作量下，由于执行的指令更简单、更有效率，通常能耗更低。
流水线和并行执行： RISC指令由于长度固定且操作简单，非常适合高度流水线化的执行。CPU可以同时处理多条指令的不同阶段（取指、译码、执行、写回），极大地提高了指令吞吐量。同时，现代RISC处理器普遍支持乱序执行（OutofOrder Execution），这意味着CPU不再严格按照程序顺序执行指令，而是根据指令之间的依赖关系，在可用资源允许的情况下，提前执行可以执行的指令，然后再将结果按序提交。这极大地掩盖了指令的顺序执行带来的延迟，提升了实际性能。
多核和众核的趋势： 超级计算机追求的不仅仅是单核的极致性能，更是整体的并行计算能力。RISC架构在设计上更容易实现高集成度的多核甚至众核处理器。同时，由于其较低的功耗和较高的能效比，可以在有限的空间和电力预算下集成更多的处理器核心，从而构建出强大的并行处理能力。
为什么超级计算机偏爱RISC？
现在，我们回到核心问题：为什么很多超级计算机（如NVIDIA的Grace CPU、IBM的POWER系列、以及过去流行的SPARC）都基于RISC架构？
1. 极致的能效比（Performance per Watt）： 这是超级计算机设计中最核心的考量之一。超级计算机的功耗是巨大的，占地面积、散热成本、电力供应都是严峻的挑战。RISC架构通过其简洁的指令集和高效的执行机制，能够以更低的功耗完成更多的计算任务。能效比高意味着在同等的电力和散热条件下，可以部署更多的计算能力。这是RISC在超级计算领域立足的关键。
2. 出色的可扩展性与并行性： 超级计算机的本质是海量数据的并行处理。RISC架构的设计哲学天然契合了这种需求：
易于多核化： 简洁的硬件设计使得集成大量高性能核心成为可能。
高效的指令吞吐量： 通过流水线和乱序执行，RISC核心能够高效地吞吐大量的计算任务。
与加速器协同设计： 许多现代超级计算机并非纯CPU构成，而是CPU与GPU（图形处理器）等加速器协同工作。RISC架构在与这些加速器的数据传输和指令协调方面，也展现出良好的设计灵活性和效率。例如，NVIDIA的Grace CPU就是一个典型的例子，它与NVIDIA的GPU协同，旨在为AI和高性能计算提供极致的性能和能效。
3. 定制化与优化空间： 对于专门为高性能计算设计的RISC处理器（如服务器级CPU），厂商有更多的空间进行定制化设计，针对性的优化指令集、缓存结构、内存控制器等，以满足特定的科学计算、模拟仿真或大数据分析的需求。而CISC架构（尤其是X86）因为其庞大的用户基础和兼容性要求，在指令集的扩展和底层硬件优化上可能面临更多限制。
4. 历史与生态的演进： 尽管x86架构（CISC）在个人电脑和许多服务器领域占据主导地位，但在高性能计算领域，RISC（如SPARC, MIPS, POWER）长期以来都有着重要的地位。IBM的POWER架构尤其在大型机和高性能计算领域积累了丰富的经验和技术。随着技术的发展，这些原有的RISC生态也在不断演进，并且NVIDIA等新玩家的加入，进一步巩固了RISC在超算领域的优势。
总结一下：
认为“RISC性能不如CISC”是一种过时的、过于简化的看法。在现代高性能计算领域，RISC架构之所以能成为许多超级计算机的核心，并非因为它的指令集“简单”，而是因为它：
极致的能效比： 在功耗和散热的严格限制下，提供更高的计算密度。
卓越的并行处理能力： 易于多核化，高效的指令执行流水线和乱序执行技术。
良好的可扩展性和定制化潜力： 能够根据高性能计算的特定需求进行深度优化。
与加速器协同工作的优势： 在构建CPU+GPU异构计算平台时展现出更好的集成度和效率。
可以说，超级计算机的建造者们，是在权衡了功耗、性能、可扩展性、成本等一系列复杂因素后，选择了更适合大规模并行计算需求的RISC架构。这并非对CISC的否定，而是对不同技术路线在不同应用场景下优势的体现。当我们将目光投向那些驱动科学突破、模拟宇宙奥秘的庞大机器时，RISC所展现出的优雅与强大，正是对这一选择最好的证明。
网友意见
都说 RISC 的性能和 CISC 不可比，为什么很多超算是 RISC 架构的？
很多？就在wiki的页面里，前十名里RISC才占4/10，仅Intel一家就占了半壁江山，RISC不算“很多”吧？反而是CISC很多才对。
而且超算用什么CPU，明明是三十年河东三十年河西的：
根本谈不上谁性能更好。
申威能拿第一，也跟美国禁运xeon phi有点关系。
超算这种东西，虽然是跟CPU有关系，但难点不完全在CPU上，总线和计算节点的设计才是最关键的，至于计算节点里的CPU，跑的快一点或者慢一点，关系不太大，申威的主频才1G多。
不管是RISC还是CISC，实际上都是很多家公司在做，不能简单的分成两类。Intel内部的微指令也是RISC的，指令集跟性能的关系早就有人论证过了，没太大关系。
至于ARM，用的可能比较少吧，评论里 @winnie Shao 提到说在国外有用ARM的超算，我没太接触过。
未来的话，我更倾向于是异构计算的天下，FPGA之类的，便宜还好用。
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