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AMD AI 엔진용 BLAS 라이브러리 개발


핵심 개념
공간 컴퓨팅 아키텍처인 AMD AI 엔진을 위한 확장 가능하고 재사용 가능한 BLAS 라이브러리 AIEBLAS를 개발하고 있다.
초록

이 논문은 AMD AI 엔진을 위한 BLAS(Basic Linear Algebra Routines) 라이브러리 AIEBLAS의 개발 과정을 설명한다.

AIEBLAS는 다음과 같은 목표를 가지고 있다:

  1. 사용자가 복잡한 저수준 코드를 작성하지 않고도 사용할 수 있는 준비된 수치 루틴 제공
  2. 새로운 기능과 최적화를 쉽게 추가할 수 있는 확장성
  3. 데이터 흐름 접근법을 통해 온칩 통신을 자연스럽게 지원

AIEBLAS는 사용자가 JSON 파일에 명시한 사양을 바탕으로 자동 코드 생성 기능을 제공한다. 이를 통해 사용자 생산성을 크게 높일 수 있다.

초기 성능 평가 결과, 데이터 흐름 기반 구성이 온칩 통신을 촉진하고 다중 루틴의 파이프라인 실행을 가능하게 하는 것으로 나타났다. 그러나 CPU 대비 성능이 아직 낮은 것으로 확인되어, 더 많은 공간 병렬 처리, 오프칩 메모리 액세스 최적화, 다중 AIE 루틴 구현 등의 추가 개선이 필요한 것으로 보인다.

향후 계획으로는 성능 향상, BLAS 커버리지 확대, 그리고 AIEBLAS의 오픈소스 공개를 통한 커뮤니티 참여 유도 등이 있다.

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통계
AMD AI 엔진 어레이는 8 x 50의 400개 AIE로 구성되어 있다. 각 AIE에는 32KB의 로컬 메모리와 VLIW 벡터 프로세서가 포함되어 있다. AIE 어레이와 프로그래밍 가능 로직(PL) 간 AXI4 인터페이스는 각각 312개(PL→AIE)와 234개(AIE→PL)로, 초당 4GB의 속도로 동작한다.
인용구
"공간 컴퓨팅 아키텍처는 기존 폰 노이만 모델에서 벗어나 가용 트랜지스터와 칩 공간을 보다 효율적으로 활용하는 것을 목표로 한다." "AIEBLAS는 사용자가 복잡한 저수준 코드를 작성하지 않고도 사용할 수 있는 준비된 수치 루틴을 제공하고, 새로운 기능과 최적화를 쉽게 추가할 수 있는 확장성을 가지며, 데이터 흐름 접근법을 통해 온칩 통신을 자연스럽게 지원한다."

핵심 통찰 요약

by Tristan Laan... 게시일 arxiv.org 10-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.00825.pdf
Developing a BLAS library for the AMD AI Engine

더 깊은 질문

AMD AI 엔진 이외의 공간 컴퓨팅 아키텍처에도 AIEBLAS와 유사한 설계 원칙과 접근법을 적용할 수 있을까?

AIEBLAS의 설계 원칙과 접근법은 AMD AI 엔진에 국한되지 않고, 다른 공간 컴퓨팅 아키텍처에도 적용될 수 있습니다. 공간 아키텍처는 일반적으로 데이터 흐름 프로그래밍 모델을 활용하여 효율적인 데이터 이동과 낮은 제어 오버헤드를 목표로 합니다. 이러한 특성은 다양한 공간 아키텍처에서 공통적으로 나타나며, AIEBLAS의 자동 코드 생성 및 사용자 친화적인 고수준 사양 방식은 다른 아키텍처에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, Cerebras Wafer Scale Engine이나 Sambanova Reconfigurable Dataflow Architecture와 같은 다른 공간 아키텍처에서도 AIEBLAS의 모듈화된 설계와 데이터 흐름 최적화를 통해 성능을 극대화할 수 있는 가능성이 있습니다. 따라서, AIEBLAS의 설계 원칙은 다양한 공간 아키텍처의 소프트웨어 생태계에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AIEBLAS의 성능 향상을 위해 어떤 추가적인 최적화 기법을 고려해볼 수 있을까?

AIEBLAS의 성능 향상을 위해 여러 가지 최적화 기법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 오프칩 메모리 접근 최적화가 필요합니다. 이를 위해 버스트 전송을 활용하거나, 여러 AXI 포트를 사용하여 메모리 대역폭을 극대화할 수 있습니다. 둘째, 다중 AIE 루틴을 지원하여 여러 AIE-PL 인터페이스를 활용하고, 공간 병렬성을 극대화하는 것이 중요합니다. 셋째, 타일링 기법을 도입하여 오프칩 요청을 줄이고, 데이터 전송을 최적화할 수 있습니다. 넷째, 커널의 벡터화 및 파이프라인 실행을 통해 계산 성능을 높일 수 있으며, 이를 통해 메모리 바운드 계산의 성능을 개선할 수 있습니다. 마지막으로, AIEBLAS의 알고리즘을 개선하여 특정 BLAS 루틴의 성능을 높이는 것도 중요한 접근법입니다.

AIEBLAS 라이브러리의 확장성을 높이기 위해 어떤 방식으로 새로운 기능을 추가할 수 있을까?

AIEBLAS 라이브러리의 확장성을 높이기 위해서는 모듈화된 설계와 템플릿 기반 코드 생성 방식을 활용하는 것이 효과적입니다. 사용자가 JSON 파일을 통해 새로운 BLAS 루틴의 특성을 정의할 수 있도록 하여, 코드 생성기가 자동으로 필요한 커널과 데이터 흐름 그래프를 생성하도록 할 수 있습니다. 이러한 방식은 새로운 기능을 추가할 때 기존 코드를 수정할 필요 없이, 새로운 템플릿을 작성하거나 기존 템플릿을 확장하는 방식으로 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한, 커뮤니티와의 협업을 통해 다양한 BLAS 루틴을 구현하고, 사용자 피드백을 반영하여 라이브러리를 지속적으로 개선하는 것도 중요합니다. 이를 통해 AIEBLAS는 다양한 사용자 요구를 충족시키고, 새로운 기능을 신속하게 통합할 수 있는 유연성을 갖출 수 있습니다.
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