Hochleistungs-Multi-Layer-Perceptrons auf Intel-Rechenzentrum-GPUs

Core Concepts

Unsere SYCL-Implementierung von vollständig fusionierten Multi-Layer-Perceptrons auf Intel-Rechenzentrum-GPUs maximiert die Datenwiederverwendung in Registern und lokalem Speicher, um den Zugriff auf den langsamen globalen Speicher zu minimieren. Dies führt zu einer signifikanten Steigerung der arithmetischen Intensität und damit zu einer verbesserten Leistung, insbesondere bei der Inferenz.

Abstract

Diese Arbeit präsentiert eine SYCL-Implementierung von Multi-Layer-Perceptrons (MLPs), die für die Intel-Rechenzentrum-GPU Max 1550 optimiert ist. Um die Leistung zu steigern, minimiert unsere Implementierung die langsamen globalen Speicherzugriffe, indem sie die Datenwiederverwendung innerhalb des allgemeinen Registerspeichers und des gemeinsamen lokalen Speichers durch das Fusionieren der Operationen in jeder Schicht des MLPs maximiert. Wir zeigen anhand eines einfachen Roofline-Modells, dass dies zu einer signifikanten Steigerung der arithmetischen Intensität führt, was zu einer verbesserten Leistung, insbesondere bei der Inferenz, führt.
Wir vergleichen unseren Ansatz mit einer ähnlichen CUDA-Implementierung für MLPs und zeigen, dass unsere Implementierung auf der Intel-Rechenzentrum-GPU die CUDA-Implementierung auf Nvidias H100-GPU um einen Faktor von bis zu 2,84 bei der Inferenz und 1,75 beim Training übertrifft. Die Arbeit zeigt auch die Effizienz unserer SYCL-Implementierung in drei wichtigen Bereichen: Bildkompression, Neural Radiance Fields und physikbasiertes maschinelles Lernen. In allen Fällen übertrifft unsere Implementierung die Standard-Intel-Erweiterung für PyTorch (IPEX) auf derselben Intel-GPU um bis zu einem Faktor von 30 und die CUDA-PyTorch-Version auf Nvidias H100-GPU um bis zu einem Faktor von 19.

Stats

Die Inferenz unserer SYCL-Implementierung ist bis zu 2,84-mal schneller als die CUDA-Implementierung auf Nvidias H100-GPU.
Die Trainingsleistung unserer SYCL-Implementierung ist bis zu 1,75-mal schneller als die CUDA-Implementierung auf Nvidias H100-GPU.
Unsere SYCL-Implementierung übertrifft die Standard-Intel-Erweiterung für PyTorch (IPEX) auf derselben Intel-GPU um bis zu einem Faktor von 30.
Unsere SYCL-Implementierung übertrifft die CUDA-PyTorch-Version auf Nvidias H100-GPU um bis zu einem Faktor von 19.

Quotes

"Unsere SYCL-Implementierung von vollständig fusionierten Multi-Layer-Perceptrons auf Intel-Rechenzentrum-GPUs maximiert die Datenwiederverwendung in Registern und lokalem Speicher, um den Zugriff auf den langsamen globalen Speicher zu minimieren."
"Wir zeigen anhand eines einfachen Roofline-Modells, dass dies zu einer signifikanten Steigerung der arithmetischen Intensität führt, was zu einer verbesserten Leistung, insbesondere bei der Inferenz, führt."

Key Insights Distilled From

Fully-fused Multi-Layer Perceptrons on Intel Data Center GPUs

by Kai Yuan,Chr... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17607.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Registernutzung weiter optimieren, um die Latenz beim Laden der Gewichtsmatrizen aus dem lokalen Speicher zu reduzieren?

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Vorladen von Daten: Ein Vorladen der benötigten Gewichtsmatrizen in den lokalen Speicher vor dem eigentlichen Zugriff könnte die Latenzzeiten minimieren und die Effizienz steigern.

Dynamische Speicherallokation: Eine dynamische Speicherallokation, die je nach Bedarf die Gewichtsmatrizen in den Registern oder im lokalen Speicher platziert, könnte die Latenz optimieren und die Gesamtleistung verbessern.

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Um die Belegung für kleine Batchgrößen zu erhöhen, ohne die arithmetische Intensität zu verringern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Batchgrößen-Partitionierung: Durch die Partitionierung der Arbeit entlang der K-Dimension könnte die Belegung für kleine Batchgrößen erhöht werden, ohne die arithmetische Intensität zu beeinträchtigen. Dies erfordert möglicherweise die Verwendung von atomaren Operationen.

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Optimierung der Speichernutzung: Eine optimierte Speichernutzung und effiziente Speicherallokation könnten dazu beitragen, mehr Daten im schnelleren Register zu speichern und somit die Belegung für kleine Batchgrößen zu erhöhen.

Wie könnte man die Fusion der abschließenden Matrixprodukte in den Trainingsalgorithmus integrieren, um die Gesamtleistung weiter zu steigern?

Um die Fusion der abschließenden Matrixprodukte in den Trainingsalgorithmus zu integrieren und die Gesamtleistung weiter zu steigern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Effiziente Implementierung: Eine effiziente Implementierung der Fusion der abschließenden Matrixprodukte unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Dimensionen der Matrixmultiplikationen könnte die Gesamtleistung verbessern.

Optimierung der Kernel-Struktur: Durch die Optimierung der Kernel-Struktur und die Nutzung hochoptimierter Matrix-Multiplikationsroutinen in separaten Kernels für die abschließenden Produkte könnte die Leistung gesteigert werden.

Reduzierung von Engpässen: Die Reduzierung von Engpässen und die Minimierung von Latenzzeiten bei der Fusion der Matrixprodukte könnten die Gesamtleistung des Trainingsalgorithmus weiter steigern und die Effizienz des Systems verbessern.