AI 엔진 및 텐서 블록을 활용한 선도적인 FPGA에서의 GEMM 가속화를 위한 효율적인 접근법

Core Concepts

AMD/Xilinx Versal ACAP와 Intel Stratix 10 NX와 같은 선도적인 AI 최적화 FPGA의 고유하고 구별되는 아키텍처 특성을 활용하여 GEMM(General Matrix Multiplication) 성능을 최대화하는 체계적인 프레임워크를 제시한다.

Abstract

이 논문은 Deep Learning(DL) 워크로드의 핵심 연산인 GEMM을 AMD/Xilinx Versal ACAP와 Intel Stratix 10 NX FPGA에서 최적화하는 방법을 제안한다.
Versal ACAP의 경우:

MaxEVA 프레임워크를 확장하여 Versal FPGA의 온-칩 리소스를 활용한 추가적인 메모리 계층을 도입한다.
설계 공간 탐색(DSE)과 분석적 모델링을 통해 성능을 극대화한다.
Vitis High-Level Synthesis(HLS)의 심각한 제한을 극복하기 위한 새로운 RAM 최적화 기법을 제안한다.
Stratix 10 NX의 경우:

디바이스의 in-fabric 텐서 블록을 활용하여 구성 가능한 GEMM 가속기를 설계, 매핑 및 최적화하는 새로운 프레임워크를 개발한다.
광범위한 DSE와 분석적 모델링을 통해 GEMM 성능을 최대화한다.
이 연구는 int8 정밀도의 다양한 GEMM 워크로드에 대해 Versal과 Stratix에서 각각 최대 77 TOPs와 68 TOPs의 처리량, 0.94 TOPs/W와 1.35 TOPs/W의 에너지 효율을 달성한다.
또한 두 AI 최적화 FPGA에 대한 통찰력과 지침을 제공한다.

Stats

Versal VC1902 FPGA의 GEMM 가속기는 최대 77 TOPs의 처리량과 0.94 TOPs/W의 에너지 효율을 달성한다.
Stratix 10 NX FPGA의 GEMM 가속기는 최대 68 TOPs의 처리량과 1.35 TOPs/W의 에너지 효율을 달성한다.

Quotes

"FPGAs are a promising platform for accelerating Deep Learning (DL) applications, due to their high performance, low power consumption, and reconfigurability."
"The two major FPGA vendors have adopted different directions in optimizing their FPGAs for DL."

Key Insights Distilled From

Efficient Approaches for GEMM Acceleration on Leading AI-Optimized FPGAs

by Endri Taka,D... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.11066.pdf

Deeper Inquiries

FPGA 이외의 다른 하드웨어 플랫폼에서 GEMM 최적화를 위한 접근법은 어떠한가?

다른 하드웨어 플랫폼에서 GEMM 최적화를 위한 접근법은 해당 플랫폼의 아키텍처와 요구 사항에 따라 달라집니다. 예를 들어, GPU나 ASIC과 같은 다른 하드웨어 플랫폼에서 GEMM 최적화를 위해 사용되는 기술은 다를 수 있습니다. GPU의 경우, CUDA나 OpenCL과 같은 프로그래밍 모델을 사용하여 병렬 처리를 통해 GEMM 연산을 최적화할 수 있습니다. 또한, ASIC의 경우에는 전용 하드웨어 블록을 사용하여 GEMM을 가속화할 수 있습니다. 따라서 각 플랫폼은 고유한 특성을 가지고 있으며, GEMM 최적화를 위한 접근법은 해당 플랫폼의 아키텍처와 요구 사항에 맞게 조정되어야 합니다.

Versal ACAP와 Stratix 10 NX 외에 다른 AI 최적화 FPGA 아키텍처는 어떤 특징을 가지고 있는가

Versal ACAP와 Stratix 10 NX 외에 다른 AI 최적화 FPGA 아키텍처는 어떤 특징을 가지고 있는가?
Versal ACAP와 Stratix 10 NX 외에도 AI 최적화 FPGA 아키텍처로는 NVIDIA의 Deep Learning Accelerator (NVDLA)와 Amazon의 Inferentia 등이 있습니다. NVDLA는 NVIDIA가 개발한 오픈 소스 딥러닝 가속기 아키텍처로, DL 워크로드를 가속화하기 위해 설계되었습니다. Inferentia는 Amazon이 개발한 딥러닝 추론 칩으로, 대규모 DL 워크로드를 처리하기 위한 고성능 아키텍처를 제공합니다. 이러한 AI 최적화 FPGA 아키텍처들은 각각의 특성과 장단점을 가지고 있으며, DL 워크로드에 대한 최적화와 가속화를 위해 고유한 기능과 기술을 제공합니다.

GEMM 최적화 기법이 다른 DL 워크로드 가속화에 어떻게 적용될 수 있는가

GEMM 최적화 기법이 다른 DL 워크로드 가속화에 어떻게 적용될 수 있는가?
GEMM 최적화 기법은 다른 DL 워크로드 가속화에도 적용될 수 있습니다. DL 워크로드 중에서도 GEMM 연산은 매우 중요한 부분을 차지하며, 대부분의 DL 모델에서 많은 시간을 소비합니다. 따라서 GEMM 최적화 기법은 다른 DL 워크로드에서도 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 예를 들어, CNN이나 RNN과 같은 DL 모델에서도 GEMM 최적화를 통해 연산 속도를 향상시키고 에너지 효율성을 개선할 수 있습니다. 또한, GEMM 최적화 기법은 다양한 하드웨어 플랫폼에서 적용될 수 있으며, 각 플랫폼의 아키텍처에 맞게 조정하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 따라서 GEMM 최적화는 다양한 DL 워크로드에 적용하여 효율적인 가속화를 실현할 수 있습니다.