AXI4MLIRにおけるホストCPUとアクセラレータのデータ転送最適化

Core Concepts

カスタムハードウェアアクセラレータが普及する中、効率的なホストドライバーコード生成が重要。

Abstract

カスタムハードウェアアクセラレータが一般的になるにつれて、これらのアクセラレータの機能を十分に活用できる効率的なホストドライバーコードを自動生成することがますます重要になっています。この方法は時間を節約し、手動実装中に発生する可能性のあるエラーを減らすことができます。AXI4MLIRは、線形代数問題向けのカスタムアクセラレータ用のホストドライバーコードを生成するためにMLIRコンパイラフレームワークを拡張しています。特定のコンパイラ最適化を活用することで、アクセラレータの利用率をさらに向上させることができます。この研究では、MatMulアクセラレータケーススタディを通じて2つの主要な観察結果を提供しています。まず、アクセラレータの計算コア利用率は10％未満であり、次に、致命的な遅延ボトルネックはヒープとメモリマップされたDMAバッファ間でデータをコピーすることから引き起こされています。私たちは、利用率不足や遅延ボトルネックを改善するための一連の欠落したホストコード最適化を特定しました。そのため、私たちは3つの主要なホストコードデータ移動関連最適化を提案しました。

Stats

AXI4MLIRは手動実装よりも高速化可能性がある。
アクセラレータ内部で平均10％未満しか利用されていない。
メインメモリからDMAバッファへのデータ転送がCPU側の遅延原因。
データ転送最適化は加速器利用率と全体的な待ち時間削減に貢献。

Quotes

"カスタムハードウェアアクセラレータが普及する中、効率的なホストドライバー コード生成が重要です"
"AXI4MLIRは手動実装よりも高速化可能性がある"
"メインメモリからDMAバッファへのデータ転送がCPU側の遅延原因です"

Key Insights Distilled From

Data Transfer Optimizations for Host-CPU and Accelerators in AXI4MLIR

by Jude... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19184.pdf

Deeper Inquiries

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