洞見 - Computer Architecture - # AMD Versal ACAP에서의 병렬 행렬 곱셈 최적화

AMD Versal ACAP에서 GotoBLAS2의 병렬 행렬 곱셈을 딥러닝에 맞게 최적화하기

Q: GEMM 알고리즘의 병렬화 전략 외에 Versal ACAP의 다른 특징을 활용하여 성능을 더 향상시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까

Versal ACAP의 다른 특징을 활용하여 GEMM 알고리즘의 성능을 더 향상시키는 방법은 다양합니다. 먼저, Versal ACAP의 ARM Cortex-A72 프로세서를 활용하여 데이터 전송 및 조정 작업을 최적화할 수 있습니다. ARM 프로세서는 데이터 이동 및 관리 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 이를 통해 GEMM 알고리즘의 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, FPGA 부분을 사용하여 특정 부분의 연산을 가속화하고 병렬 처리를 통해 계산 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 GEMM 알고리즘의 실행 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다.

Q: Versal ACAP의 FPGA 부분을 활용하여 GEMM 연산을 가속할 수 있는 방법은 무엇이 있을까

Versal ACAP의 FPGA 부분을 활용하여 GEMM 연산을 가속화하는 방법 중 하나는 FPGA의 병렬 처리 능력을 활용하는 것입니다. FPGA는 병렬 처리에 적합한 구조를 가지고 있어 여러 연산을 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 GEMM 알고리즘의 연산을 병렬화하고 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 또한, FPGA를 사용하여 특정 부분의 연산을 하드웨어 수준에서 최적화할 수 있으며, 이는 전체적인 성능 향상에 기여할 수 있습니다.

Q: Versal ACAP의 메모리 계층 구조와 데이터 전송 메커니즘이 다른 도메인의 워크로드에 어떤 영향을 미칠 수 있을까

Versal ACAP의 메모리 계층 구조와 데이터 전송 메커니즘이 다른 도메인의 워크로드에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 워크로드의 경우 대량의 데이터를 처리해야 하므로 메모리 대역폭과 데이터 전송 속도가 중요합니다. Versal ACAP의 다중 수준 메모리 구조를 활용하여 데이터를 효율적으로 관리하고 처리함으로써 딥러닝 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한, 데이터 전송 메커니즘을 최적화하여 딥러닝 모델의 학습 및 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 Versal ACAP의 메모리 구조와 데이터 전송 기능이 다른 도메인의 워크로드에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

核心概念

AMD Versal ACAP의 다중 인공지능 엔진(AIE)을 활용하여 GotoBLAS2의 병렬 일반 행렬 곱셈(GEMM) 알고리즘을 최적화하고, 딥러닝 추론을 위한 혼합 정밀도 연산을 지원하는 아키텍처 특화 마이크로 커널을 제안한다.

摘要

이 논문은 AMD Versal Adaptive Compute Accelerated Platform(ACAP)에서 병렬 일반 행렬 곱셈(GEMM) 알고리즘의 설계를 다룬다. 주요 내용은 다음과 같다:

Versal ACAP의 다중 수준 메모리 계층을 효과적으로 활용하는 기법을 제안한다. 행렬 연산 데이터를 FPGA 메모리와 AIE 로컬 메모리에 적절히 배치하여 데이터 재사용성을 높인다.
AIE 타일의 벡터 유닛을 효율적으로 활용하기 위해 혼합 정밀도 산술을 지원하는 아키텍처 특화 마이크로 커널을 설계한다. 이를 통해 딥러닝 추론에 필요한 적응형 정밀도 연산을 수행할 수 있다.
다중 AIE 타일에 걸쳐 병렬 GEMM 설계를 도입하여 계산 처리량을 향상시킨다. 이에 대한 이론적 분석과 실험적 성능 프로파일링을 수행한다.

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arxiv.org

統計資料

단일 AIE 타일에서 GEMM 마이크로 커널은 초당 31.5 GMAC의 성능을 달성한다.
32개의 AIE 타일을 활용하면 초당 162.9 GMAC의 성능을 달성할 수 있다.

引述

"AMD/Xilinx introduced the Versal Adaptive Compute Accelerated Platform (ACAP) in 2019. This architecture integrates high-performance SIMD (single instruction, multiple data) processors, sophisticated input/output capabilities, and integrated memory controllers, accommodating a diverse range of workloads in general, and deep learning (DL) in particular."
"GEMM serves as the cornerstone for the software packages upon which a myriad of scientific and engineering codes are built. Moreover, DL training and inference with well-known convolutional neural networks (CNNs), as well as modern transformer encoders, cast a significant portion of their arithmetic cost in terms of this computational kernel."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Mapping Parallel Matrix Multiplication in GotoBLAS2 to the AMD Versal ACAP for Deep Learning

by Jie ... 於 arxiv.org 04-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.15043.pdf

Mapping Parallel Matrix Multiplication in GotoBLAS2 to the AMD Versal ACAP for Deep Learning

深入探究

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Versal ACAP의 FPGA 부분을 활용하여 GEMM 연산을 가속할 수 있는 방법은 무엇이 있을까

Versal ACAP의 FPGA 부분을 활용하여 GEMM 연산을 가속화하는 방법 중 하나는 FPGA의 병렬 처리 능력을 활용하는 것입니다. FPGA는 병렬 처리에 적합한 구조를 가지고 있어 여러 연산을 동시에 처리할 수 있습니다. 이를 통해 GEMM 알고리즘의 연산을 병렬화하고 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 또한, FPGA를 사용하여 특정 부분의 연산을 하드웨어 수준에서 최적화할 수 있으며, 이는 전체적인 성능 향상에 기여할 수 있습니다.

Versal ACAP의 메모리 계층 구조와 데이터 전송 메커니즘이 다른 도메인의 워크로드에 어떤 영향을 미칠 수 있을까

Versal ACAP의 메모리 계층 구조와 데이터 전송 메커니즘이 다른 도메인의 워크로드에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 워크로드의 경우 대량의 데이터를 처리해야 하므로 메모리 대역폭과 데이터 전송 속도가 중요합니다. Versal ACAP의 다중 수준 메모리 구조를 활용하여 데이터를 효율적으로 관리하고 처리함으로써 딥러닝 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한, 데이터 전송 메커니즘을 최적화하여 딥러닝 모델의 학습 및 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 Versal ACAP의 메모리 구조와 데이터 전송 기능이 다른 도메인의 워크로드에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.