TATAA: 변형 가능한 산술 아키텍처를 사용한 프로그래밍 가능 혼합 정밀도 트랜스포머 가속화

핵심 개념

TATAA는 선형 레이어에는 int8 연산을, 비선형 레이어에는 bfloat16 연산을 사용하는 혼합 정밀도 접근 방식과 재구성 가능한 산술 아키텍처를 통해 트랜스포머 모델의 추론 속도를 높이는 FPGA 기반 프레임워크입니다.

초록

TATAA: 변형 가능한 산술 아키텍처를 사용한 프로그래밍 가능 혼합 정밀도 트랜스포머 가속화

본 연구 논문은 트랜스포머 모델의 추론을 효율적으로 가속화하기 위한 새로운 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 프레임워크인 TATAA를 제안합니다.

TATAA는 선형 레이어에는 int8 연산을, 비선형 레이어에는 bfloat16 연산을 사용하는 혼합 정밀도 양자화 방식을 사용합니다. 이를 위해 TATAA는 int8 행렬 곱셈을 위한 systolic array 모드와 벡터화된 bfloat16 연산을 위한 SIMD 모드를 모두 지원하는 변형 가능한 산술 아키텍처를 특징으로 합니다. 또한, TATAA는 사용자가 제공한 트랜스포머 모델을 TATAA 프로세서 코어의 사용자 정의 명령어 세트 아키텍처(ISA)에 유연하게 매핑할 수 있는 엔드 투 엔드 컴파일러를 제공합니다.
TATAA 아키텍처의 주요 구성 요소

듀얼 모드 처리 장치 (DMPU): int8 및 bfloat16 작업을 모두 효율적으로 지원하도록 구성 가능한 정수 처리 요소(PE) 배열로 구성됩니다.
모드 MUX: DMPU 간의 연결을 제어하여 런타임에 systolic array 모드와 SIMD 모드 간의 전환을 가능하게 합니다.
양자화 및 레이아웃 변환 모듈: 레이어 간의 출력 결과를 양자화하고 다양한 작업 간의 데이터 레이아웃을 처리합니다.
레지스터 파일 (RF): 효율적인 ISA 및 컴파일러 설계를 위해 추상 레지스터 파일을 사용합니다.
듀얼 모드 버퍼 (DMB): 계산된 결과를 외부 메모리로 다시 쓰기 전에 임시로 저장하는 역할을 합니다.
TATAA 컴파일러의 주요 기능

비선형 함수 파싱: SoftMax, LayerNorm, GELU와 같은 비선형 함수를 기본 연산으로 분해합니다.
노드 융합 및 혼합 정밀도 양자화: 성능 향상을 위해 노드를 융합하고 혼합 정밀도 양자화를 적용합니다.
행렬 곱셈 스케줄링: TATAA 배열에 맞게 큰 행렬 곱셈을 작은 타일형 행렬 곱셈으로 분할합니다.
특수 부동 소수점 연산 근사: 빠른 역 제곱근 알고리즘을 사용하여 부동 소수점 나눗셈을 근사합니다.
어셈블리 코드 생성: TATAA 프로세서에서 실행될 수 있는 어셈블리 코드를 생성합니다.

핵심 통찰 요약

TATAA: Programmable Mixed-Precision Transformer Acceleration with a Transformable Arithmetic Architecture

by Jiajun Wu, M... 게시일 arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03697.pdf

더 깊은 질문

트랜스포머 모델의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 TATAA 아키텍처를 어떻게 확장하여 미래의 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

TATAA 아키텍처는 확장성을 염두에 두고 설계되었으며, 다음과 같은 방법들을 통해 미래의 대규모 트랜스포머 모델의 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있습니다.

프로세싱 코어 및 DMPU 증가: TATAA는 모듈식 설계를 채택하여 프로세싱 코어와 DMPU의 수를 늘려 더 큰 모델과 더 높은 처리량을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 병렬 처리 능력을 향상시켜 증가하는 모델 크기와 계산 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
고대역폭 메모리 시스템 활용: 대규모 모델의 경우 메모리 대역폭이 병목 현상이 될 수 있습니다. TATAA는 HBM과 같은 고대역폭 메모리 시스템을 활용하여 데이터 전송 속도를 높이고 성능 저하를 최소화할 수 있습니다.
계층적 메모리 아키텍처 도입: 대규모 모델의 전체 매개변수를 온칩 메모리에 저장하는 것은 어려울 수 있습니다. TATAA는 SRAM, DRAM, HBM과 같은 다양한 메모리 계층을 포함하는 계층적 메모리 아키텍처를 사용하여 데이터 지역성을 활용하고 메모리 액세스 시간을 줄일 수 있습니다.
분산 처리 지원: 매우 큰 모델의 경우 단일 FPGA 또는 하드웨어 장치에서 처리하기 어려울 수 있습니다. TATAA는 여러 FPGA 또는 하드웨어 가속기에서 모델을 분할하여 처리하는 분산 처리 기술을 통합하여 확장성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
연산 정밀도 조정: 미래의 트랜스포머 모델은 특정 작업에 대해 다양한 정밀도 수준을 요구할 수 있습니다. TATAA는 int8, bfloat16 외에도 fp16, int4와 같은 다양한 데이터 유형과 정밀도를 지원하도록 DMPU를 확장하여 유연성을 높이고 특정 모델의 요구 사항에 맞게 계산 정밀도를 조정할 수 있습니다.

혼합 정밀도 양자화를 넘어, 트랜스포머 모델의 추론 속도를 높이기 위해 어떤 다른 기술을 TATAA 프레임워크에 통합할 수 있을까요?

TATAA 프레임워크는 혼합 정밀도 양자화 외에도 트랜스포머 모델의 추론 속도를 높이기 위해 다음과 같은 기술들을 통합할 수 있습니다.

지식 증류 (Knowledge Distillation): 더 작은 트랜스포머 모델을 학습시켜 더 큰 모델의 성능을 모방하여 추론 속도를 높일 수 있습니다. TATAA는 지식 증류를 활용하여 더 작고 빠른 모델을 실행하여 성능 저하를 최소화하면서 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.
가지치기 (Pruning): 트랜스포머 모델에서 중요하지 않은 연결이나 뉴런을 제거하여 모델 크기와 계산 복잡성을 줄일 수 있습니다. TATAA는 가지치기된 모델을 지원하여 더 적은 수의 연산으로도 유사한 성능을 달성할 수 있습니다.
저랭크 근사 (Low-Rank Approximation): 큰 가중치 행렬을 더 작은 행렬의 곱으로 분해하여 계산 복잡성을 줄일 수 있습니다. TATAA는 저랭크 근사 기술을 사용하여 행렬 곱셈의 계산량을 줄이고 추론 속도를 높일 수 있습니다.
연산 병렬화 (Operator Parallelization): 트랜스포머 모델의 연산을 여러 개의 DMPU 또는 프로세싱 코어에 걸쳐 병렬화하여 처리량을 높일 수 있습니다. TATAA는 컴파일러를 통해 연산 병렬화를 최적화하여 하드웨어 리소스 활용도를 극대화하고 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.
메모리 액세스 패턴 최적화: 데이터 지역성을 개선하고 메모리 액세스 횟수를 줄이도록 데이터 레이아웃과 메모리 액세스 패턴을 최적화할 수 있습니다. TATAA는 컴파일러 및 하드웨어 수준에서 메모리 액세스 패턴을 최적화하여 메모리 병목 현상을 완화하고 추론 속도를 높일 수 있습니다.

TATAA와 같은 특수 하드웨어 가속기의 개발이 트랜스포머 모델의 설계 및 배포 방식에 어떤 영향을 미칠까요?

TATAA와 같은 특수 하드웨어 가속기의 개발은 트랜스포머 모델의 설계 및 배포 방식에 다음과 같은 주요 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

더 크고 복잡한 모델 개발 촉진: TATAA와 같은 하드웨어 가속기는 이전에는 불가능했던 규모와 복잡성을 가진 트랜스포머 모델의 학습 및 추론을 가능하게 합니다. 이는 더 높은 정확도와 성능을 달성할 수 있는 새로운 모델 아키텍처 및 기술의 개발을 장려할 것입니다.
하드웨어 인식 모델 설계 강조: TATAA와 같은 특수 하드웨어 가속기의 출현으로 하드웨어 효율성을 염두에 둔 모델 설계의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 모델 개발자는 특정 하드웨어 플랫폼에서 최적의 성능을 얻기 위해 모델 크기, 연산 유형 및 메모리 액세스 패턴을 고려해야 합니다.
엣지 장치로의 트랜스포머 모델 배포 확대: TATAA와 같은 하드웨어 가속기는 저전력, 고성능 추론을 가능하게 하여 엣지 장치에서 트랜스포머 모델의 배포를 확대할 수 있습니다. 이는 스마트폰, 드론, IoT 장치와 같은 엣지 장치에서 고급 AI 기능을 구현하는 데 새로운 가능성을 열 것입니다.
하드웨어-소프트웨어 공동 설계 강화: TATAA와 같은 특수 하드웨어 가속기의 개발은 하드웨어와 소프트웨어의 공동 설계를 더욱 중요하게 만들 것입니다. 최적의 성능을 달성하려면 하드웨어 아키텍처, 소프트웨어 프레임워크 및 모델 설계 간의 긴밀한 통합이 필요합니다.
AI 가속기 분야의 지속적인 혁신 및 경쟁 촉진: TATAA와 같은 특수 하드웨어 가속기의 개발은 AI 가속기 분야의 지속적인 혁신과 경쟁을 촉진할 것입니다. 이는 더 빠르고 효율적이며 저렴한 AI 하드웨어 솔루션의 등장으로 이어져 AI 기술의 광범위한 채택과 발전을 이끌 것입니다.