Energieeffiziente und hochleistungsfähige Manycore-Architektur mit Dataflow-Bewusstsein für Deep-Learning-Workloads

Core Concepts

Eine Manycore-Architektur mit Dataflow-Bewusstsein, die durch Processing-in-Memory (PIM) aktiviert ist, kann die Leistung und Energieeffizienz von Deep-Learning-Workloads erheblich verbessern.

Abstract

Der Artikel präsentiert die Entwurfsprinzipien einer Manycore-Plattform mit Dataflow-Bewusstsein, die speziell für verschiedene Arten von Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Es werden die Herausforderungen bei der Entwicklung sowohl von 2,5D-Interposer- als auch von 3D-Integrations-Architekturen berücksichtigt.
Die Kernidee ist, dass die Kommunikation zwischen den Verarbeitungselementen (PEs) auf der Manycore-Architektur an den Datenfluss der Deep-Learning-Anwendungen angepasst werden muss, um Latenz und Energieverbrauch zu reduzieren. Dazu wird eine raumfüllende Kurve (Space-Filling Curve, SFC) verwendet, um die PEs in einer Weise miteinander zu verbinden, dass aufeinanderfolgende Schichten des neuronalen Netzwerks auf benachbarten PEs ausgeführt werden können.
Für 2,5D-Chiplet-Systeme wird gezeigt, dass die Floret-Architektur, die auf der SFC-basierten Vernetzung basiert, eine deutlich geringere Latenz, einen geringeren Energieverbrauch und niedrigere Fertigungskosten aufweist als andere Ansätze wie Mesh, Torus oder anwendungsspezifische Netzwerke.
Für 3D-Architekturen wird zusätzlich die thermische Belastung berücksichtigt, da die hohe Integration zu Temperaturproblemen führen kann, die die Genauigkeit der Inferenz beeinträchtigen. Durch eine gemeinsame Optimierung von Leistung und Temperatur kann die Genauigkeit der Deep-Learning-Inferenz bei hoher Leistung und Energieeffizienz sichergestellt werden.
Abschließend werden einige einzigartige Herausforderungen bei der Entwicklung dataflow-bewusster Architekturen für neuartige Machine-Learning-Workloads wie Transformer-Modelle diskutiert.

Stats

Die Latenz des Netzwerks auf dem Interposer (NoI) von Floret ist im Durchschnitt 2,24-mal geringer als die von Kite und SIAM.
Der Energieverbrauch des NoI von Floret ist im Durchschnitt 1,65-mal und 2,8-mal geringer als der von SIAM bzw. Kite.
Die Fertigungskosten des NoI von Floret sind 2,8-mal, 2,1-mal und 1,89-mal geringer als die von Kite, SIAM bzw. SWAP.

Quotes

"Kleinere Router und weniger Verbindungen entlang der SFC-Pfade ermöglichen es Floret, eine geringere Latenz und Fertigungskosten bei höherer Energieeffizienz als jede andere bestehende NoI-Architektur zu erreichen."
"Allein auf Leistung optimierte Abbildung führt in der Floret-aktivierten NoC zu einer um 13°C höheren Spitzentemperatur im Durchschnitt. Infolgedessen verschlechtern thermisches Rauschen und reduzierter Leitfähigkeitsbereich die DNN-Inferenzgenauigkeit in der Floret-aktivierten NoC um bis zu 11%."

Key Insights Distilled From

Dataflow-Aware PIM-Enabled Manycore Architecture for Deep Learning Workloads

by Harsh Sharma... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19073.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Entwurfsprinzipien der dataflow-bewussten Manycore-Architektur auf andere Anwendungsdomänen außerhalb des maschinellen Lernens übertragen werden?

Die Entwurfsprinzipien der dataflow-bewussten Manycore-Architektur können auf andere Anwendungsdomänen außerhalb des maschinellen Lernens übertragen werden, indem sie auf komplexe rechenintensive Workloads angewendet werden. Zum Beispiel könnten Bereiche wie High-Performance Computing, Simulationen, Big Data-Analysen und sogar IoT-Anwendungen von einer dataflow-bewussten Architektur profitieren. Indem man die Datenflussmuster und Kommunikationsanforderungen dieser verschiedenen Anwendungsdomänen versteht, kann man maßgeschneiderte Manycore-Architekturen entwerfen, die eine effiziente Datenverarbeitung und Kommunikation ermöglichen. Die Optimierung der Interchip-Kommunikation und die Berücksichtigung von Datenflussmustern können die Leistung und Energieeffizienz in verschiedenen Anwendungsdomänen verbessern.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn heterogene Rechenressourcen (z.B. Tensor-Cores, GPUs, PIM-Beschleuniger) in die dataflow-bewusste Architektur integriert werden müssen?

Die Integration heterogener Rechenressourcen wie Tensor-Cores, GPUs und PIM-Beschleuniger in eine dataflow-bewusste Architektur bringt zusätzliche Herausforderungen mit sich. Zunächst müssen die verschiedenen Rechenressourcen effizient koordiniert und miteinander verbunden werden, um eine nahtlose Datenverarbeitung zu gewährleisten. Die Architektur muss so gestaltet sein, dass die spezifischen Anforderungen und Kommunikationsmuster dieser heterogenen Ressourcen berücksichtigt werden. Darüber hinaus müssen die Datenflussmuster und Kommunikationswege zwischen den verschiedenen Rechenressourcen optimiert werden, um Engpässe zu vermeiden und die Gesamtleistung zu maximieren. Die Verwaltung von Datenbewegungen und die Synchronisierung zwischen den verschiedenen Rechenressourcen erfordern eine sorgfältige Planung und Implementierung, um eine effiziente Nutzung der heterogenen Architektur zu gewährleisten.

Wie kann der Entwurf der dataflow-bewussten Architektur weiter verbessert werden, um die Leistung, Energieeffizienz und Genauigkeit von Transformer-Modellen zu optimieren?

Um die Leistung, Energieeffizienz und Genauigkeit von Transformer-Modellen zu optimieren, kann der Entwurf der dataflow-bewussten Architektur weiter verbessert werden, indem spezifische Anpassungen für die Anforderungen dieser Modelle vorgenommen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Architektur so zu gestalten, dass sie die spezifischen Datenflussmuster und Kommunikationsanforderungen von Transformer-Modellen effizient unterstützt. Dies könnte die Implementierung spezialisierter Hardwaremodule umfassen, die auf die einzigartigen Anforderungen von Transformer-Modellen zugeschnitten sind. Darüber hinaus könnten Optimierungen auf der Ebene der Datenbewegung und Speicherhierarchie vorgenommen werden, um die Latenzzeiten zu minimieren und die Energieeffizienz zu verbessern. Die Integration von verschiedenen Rechenressourcen wie Tensor-Cores und PIM-Beschleunigern in die Architektur könnte auch die Leistungsfähigkeit der Transformer-Modelle steigern. Durch eine ganzheitliche Optimierung der Architektur unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen von Transformer-Modellen können Leistung, Energieeffizienz und Genauigkeit weiter optimiert werden.