Effiziente Sparse Processing-in-Memory-Architektur (ESPIM) für maschinelles Lernen bei der Inferenz
核心概念
ESPIM ist eine effiziente Architektur für die Sparse-Verarbeitung im Arbeitsspeicher, die die Herausforderungen von Ungewissheit, Unregelmäßigkeit und Lastungleichgewicht bei der Sparse-Inferenz in einer dichten PIM-Umgebung adressiert.
要約
ESPIM ist eine effiziente Architektur für die Sparse-Verarbeitung im Arbeitsspeicher, die die Herausforderungen von Ungewissheit, Unregelmäßigkeit und Lastungleichgewicht bei der Sparse-Inferenz in einer dichten PIM-Umgebung adressiert.
ESPIM führt vier Hauptbeiträge ein:
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Um eine 10-fache Zunahme der Vektorübertragungen zu vermeiden, verwendet ESPIM ein feingranulares, verschachteltes Layout, bei dem die MACs einer Bank n Teilinnenprodukte pro Bank (z.B. 16) anstatt nur eines wie bei Newton berechnen, so dass jede Vektorübertragung von n aufeinanderfolgenden Matrixzeilen genutzt wird, was zu n-mal weniger Vektorübertragungen führt.
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Um die dynamische Ungewissheit des Extrahierens unterschiedlicher Mengen an übereinstimmenden Elementen aus den Vektorscheiben-Übertragungen über die Banken hinweg zu handhaben, schlägt ESPIM statische datenabhängige Planung (SDDS) vor, um die Korrektheit zu gewährleisten, indem der vollständige Zeitplanungsablauf der Sparse-MV-Berechnung über eine zyklusgenaue Simulation abgeleitet wird.
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Um die Latenz der sequenziellen Vektorscheiben-Übertragungen innerhalb einer Vektorzeile, aus denen die übereinstimmenden Vektorelemente ausgewählt werden, zu adressieren, schlägt ESPIM vor, die Matrixzellenwerte und -indizes zu entkoppeln, indem die Indizes weit vor den entsprechenden Zellenwerten in der DRAM-Anordnung platziert werden, um die Indizes und Vektorelemente vorzuladen.
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Schließlich vereinfachen wir den erforderlichen Schalter zur Extraktion der übereinstimmenden Vektorelemente aus jeder Übertragung, indem wir die breite Auswahl in mehrere sequenzielle schmalere Auswahlen innerhalb der tCCD-beschränkten Zeit zwischen den Übertragungen serialisieren.
Efficient Sparse Processing-in-Memory Architecture (ESPIM) for Machine Learning Inference
統計
Die Simulationen zeigen, dass ESPIM eine durchschnittliche Beschleunigung von 2x (bis zu 4,2x) und eine durchschnittliche Energieeinsparung von 34% (bis zu 63%) gegenüber Newton bei einer Flächenüberschreitung von unter 5% erreicht.
引用
"ESPIM ist eine effiziente Architektur für die Sparse-Verarbeitung im Arbeitsspeicher, die die Herausforderungen von Ungewissheit, Unregelmäßigkeit und Lastungleichgewicht bei der Sparse-Inferenz in einer dichten PIM-Umgebung adressiert."
"ESPIM führt vier Hauptbeiträge ein, um diese Herausforderungen effizient zu adressieren."
深掘り質問
Wie könnte ESPIM für andere Anwendungen als maschinelles Lernen erweitert werden, die von Sparse-Verarbeitung profitieren könnten
ESPIM könnte für andere Anwendungen als maschinelles Lernen erweitert werden, die von Sparse-Verarbeitung profitieren könnten, indem es auf Bereiche wie Bildverarbeitung, Signalverarbeitung oder Finanzanalyse angewendet wird. In der Bildverarbeitung könnten Sparse-Muster in Bildern genutzt werden, um die Verarbeitungseffizienz zu verbessern und Ressourcen zu sparen. In der Signalverarbeitung könnten Sparse-Muster in Audiodaten oder Sensordaten genutzt werden, um Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren. In der Finanzanalyse könnten Sparse-Modelle verwendet werden, um komplexe Finanzdaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf zukünftige Trends hinweisen.
Welche Auswirkungen hätte eine Änderung der Sparse-Muster auf die Leistung und Effizienz von ESPIM
Eine Änderung der Sparse-Muster könnte erhebliche Auswirkungen auf die Leistung und Effizienz von ESPIM haben. Wenn die Sparse-Muster unregelmäßiger oder komplexer werden, könnte dies zu längeren Berechnungszeiten führen, da mehr Broadcasts und Stalls erforderlich sind, um die entsprechenden Elemente zu finden. Dies könnte die Gesamtleistung von ESPIM beeinträchtigen und die Energieeffizienz verringern, da mehr Ressourcen für die Verarbeitung benötigt werden. Darüber hinaus könnten unvorhergesehene Sparse-Muster zu Engpässen und Ineffizienzen führen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen könnten.
Wie könnte ESPIM mit anderen Technologien wie neuromorphen Chips oder analoger PIM-Verarbeitung kombiniert werden, um die Leistung und Energieeffizienz weiter zu verbessern
ESPIM könnte mit anderen Technologien wie neuromorphen Chips oder analoger PIM-Verarbeitung kombiniert werden, um die Leistung und Energieeffizienz weiter zu verbessern. Durch die Integration mit neuromorphen Chips könnte ESPIM neuronale Netzwerke effizienter und schneller ausführen, indem es neuronale Verarbeitungsmuster und -strukturen nutzt. Die Kombination mit analoger PIM-Verarbeitung könnte die Energieeffizienz weiter steigern, indem sie die Vorteile von analogen Schaltkreisen und Speichern nutzt, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen und den Energieverbrauch zu reduzieren. Durch diese Kombinationen könnte ESPIM seine Leistungsfähigkeit und Effizienz in verschiedenen Anwendungen weiter optimieren.
