高性能可组合加速器设计的编程模型 Allo

Core Concepts

Allo 提供了一种新的编程模型,通过解耦硬件定制和算法规范,以及支持可组合的内核和调度,来提高加速器设计的生产力和性能。

Abstract

本文介绍了 Allo,一种用于构建高性能可组合加速器架构的新型编程模型。Allo 的主要设计原则包括:

提供解耦的硬件定制原语,包括计算、内存、通信和数据类型的定制。这些原语可以逐步应用于原始程序,进行优化,并在每一步验证正确性。

支持参数化内核模板,使得内核可以被重复利用,并支持自动调优和自动调度。

提出可组合调度的概念,用户可以从底层开始构建加速器,逐步添加定制,并组合不同的内核。Allo 还引入了层次化的数据流图,确保在集成不同内核时接口的正确性,并进行整体的数据流优化。

Allo 的实现包括 Python 前端语言和 MLIR 中间表示。与现有的高级硬件语言相比,Allo 在单个内核优化和多内核设计组合方面都有显著优势。实验结果表明,Allo 在 PolyBench 基准测试和大型神经网络模型 (GPT2) 上都优于现有的高级合成工具和加速器设计语言。

Stats

对于 PolyBench 基准测试,Allo 生成的加速器在所有测试用例上都优于最新的高级合成工具和加速器设计语言。
对于 GPT2 模型,Allo 生成的加速器推理延迟比 NVIDIA A100 GPU 快 1.7 倍,能效高 5.4 倍。

Quotes

"Allo 提供了一种新的编程模型,通过解耦硬件定制和算法规范,以及支持可组合的内核和调度,来提高加速器设计的生产力和性能。"
"Allo 的实现包括 Python 前端语言和 MLIR 中间表示。与现有的高级硬件语言相比,Allo 在单个内核优化和多内核设计组合方面都有显著优势。"

Key Insights Distilled From

Allo

by Hongzheng Ch... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04815.pdf

Deeper Inquiries

Allo 的编程模型是否可以扩展到支持更复杂的硬件架构,如异构计算系统?

Allo的编程模型在设计上具有灵活性和可扩展性，使其能够支持更复杂的硬件架构，包括异构计算系统。通过Allo提供的参数化模板和可组合的调度功能，用户可以轻松地定制和优化不同类型的硬件设计。例如，在处理异构计算系统时，用户可以利用Allo的参数化模板来定义不同类型的处理单元，并通过组合调度来构建整体设计。此外，Allo的支持多种硬件优化和通信定制的功能，使其能够适应复杂的硬件架构需求，包括异构计算系统中的各种处理单元和通信通道。

Allo 是否可以与现有的硬件加速器设计工具进行无缝集成,以提高设计生产力?

Allo的设计理念是为了提高硬件加速器设计的生产力，因此它可以与现有的硬件加速器设计工具进行无缝集成。通过Allo提供的Python嵌入式ADL和灵活的编程模型，用户可以轻松地与现有的硬件设计工具进行集成，并利用Allo的优化功能来提高设计效率和性能。此外，Allo的编程模型支持参数化模板和可组合的调度，使用户能够快速构建复杂的硬件设计，并与现有工具进行无缝集成，从而提高设计生产力。

Allo 的编程模型是否可以应用于其他领域,如嵌入式系统或高性能计算?

Allo的编程模型具有通用性和灵活性，使其可以应用于各种领域，包括嵌入式系统和高性能计算。在嵌入式系统领域，Allo的参数化模板和可组合的调度功能可以帮助用户快速设计和优化嵌入式硬件，满足不同应用场景的需求。在高性能计算领域，Allo的支持多种硬件优化和通信定制的功能可以帮助用户构建高性能的计算系统，提高计算效率和性能。因此，Allo的编程模型具有潜力在各种领域中发挥作用，并为硬件设计带来创新和效率提升。