Leistungsanalyse der Matrixmultiplikation für Deep Learning am Edge-Gerät

核心概念

Die Autoren entwickeln einen Leistungssimulator, um verschiedene algorithmische Varianten der Matrixmultiplikation (GEMM) für IoT-Prozessoren zu evaluieren, bevor diese tatsächlich implementiert und getestet werden.

摘要

Die Autoren analysieren die Leistung der Matrixmultiplikation (GEMM) für Deep Learning auf Edge-Geräten. Sie verwenden dafür einen Simulator, der auf den Ideen von GotoBLAS2 und dem BLIS-Framework basiert. Der Simulator ahmt das Verhalten verschiedener GEMM-Algorithmen nach, um die Datentransfers über die Speicherhierarchie zu erfassen.
Für die Validierung des Simulators führen die Autoren Experimente auf der GAP8-Plattform durch. Sie kalibrieren den Simulator mit Transferraten und Rechenleistung des GAP8-Prozessors. Der Simulator liefert sehr genaue Schätzungen der Ausführungszeit für verschiedene GEMM-Algorithmen auf dem GAP8.
Die Autoren evaluieren dann drei GEMM-Algorithmusvarianten (B3A2C0, C3B2A0, B3C2A0) für die Konvolutionsschichten des MobileNetV1-Modells. Sie zeigen, dass die Leistung stark von der Algorithmusvariante und den Abmessungen des Mikrokerns abhängt. Insgesamt schneidet der B3A2C0-Algorithmus am besten ab, da er die Anzahl der Speicherschreibzugriffe reduziert. Die Autoren diskutieren auch Erweiterungen des Simulators, um weitere architekturspezifische Aspekte zu berücksichtigen.

統計資料

Die Übertragungsraten zwischen den Speicherebenen des GAP8-Prozessors betragen:

Packen/Entpacken: 1,62 MB/s (B zu Bc), 0,53 MB/s (A zu Ac, B zu Bc, C zu Cc)
Kopieren: 8,81 MB/s (Bc zu Br, Cc zu Cr)
Streaming aus dem Speicher: 0,49 MB/s (C zu Register), 178 MB/s (Br zu Register, Cr zu Register)
Streaming aus dem Cache: 7,18 MB/s (Ac zu Register, Bc zu Register, Cc zu Register)

引述

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從以下內容提煉的關鍵洞見

Performance Analysis of Matrix Multiplication for Deep Learning on the Edge

by Cris... 於 arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07731.pdf

深入探究

Wie könnte der Simulator erweitert werden, um die Auswirkungen von Cachesystemen statt Scratchpad-Speichern zu modellieren?

Um die Auswirkungen von Cachesystemen anstelle von Scratchpad-Speichern im Simulator zu modellieren, könnten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden:

Cache-Verhalten modellieren: Der Simulator könnte so erweitert werden, dass er das Verhalten von Cache-Speichern wie Assoziativität, Eviction-Policies und Ersetzungspolitiken berücksichtigt. Dies würde eine realistischere Darstellung des Speicherzugriffsverhaltens ermöglichen.
Cache-Hierarchie einbeziehen: Durch die Integration einer Cache-Hierarchie in den Simulator könnte die Leistungsschätzung genauer werden, da die Datenübertragungen und Zugriffe auf verschiedene Cache-Ebenen berücksichtigt werden.
Berücksichtigung von DMA-Controllern: Da viele Prozessorarchitekturen DMA-Controller verwenden, um Daten zwischen Speichern zu übertragen, könnte der Simulator so angepasst werden, dass er die Synchronisierung von Datenübertragungen mit Berechnungen und die Verwendung von Double-Buffering berücksichtigt.

Wie könnte der Simulator angepasst werden, um die Leistung von SIMD-Operationen für verschiedene Prozessorarchitekturen zu berücksichtigen?

Um die Leistung von SIMD-Operationen für verschiedene Prozessorarchitekturen im Simulator zu berücksichtigen, könnten folgende Anpassungen vorgenommen werden:

Architekturspezifische SIMD-Operationen: Der Simulator könnte so erweitert werden, dass er architekturspezifische SIMD-Operationen für verschiedene Prozessoren unterstützt. Dies würde eine präzisere Schätzung der Leistung ermöglichen, da die spezifischen SIMD-Instruktionen berücksichtigt werden.
Kalibrierung für verschiedene Prozessoren: Durch die Durchführung von Kalibrierungsexperimenten für verschiedene Prozessorarchitekturen könnten die SIMD-Raten und arithmetischen Leistungen für jede Architektur angepasst werden, um genaue Schätzungen zu liefern.
Integration von DMA-Controllern: Da DMA-Controller häufig in Prozessorarchitekturen vorhanden sind, könnte der Simulator so angepasst werden, dass er die Auswirkungen von DMA-Übertragungen auf SIMD-Operationen berücksichtigt, um eine realistischere Leistungsschätzung zu ermöglichen.

Welche anderen Anwendungen oder Workloads für Edge-Geräte könnten von einer ähnlichen Leistungsanalyse profitieren?

Eine ähnliche Leistungsanalyse könnte auch für andere Anwendungen und Workloads auf Edge-Geräten von Vorteil sein, darunter:

Bildverarbeitung: Anwendungen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Bildfilterung könnten von einer Leistungsanalyse profitieren, um die optimale Implementierung von Algorithmen auf Edge-Geräten zu bestimmen.
Sensorfusion: Workloads, die Daten von verschiedenen Sensoren fusionieren und verarbeiten, könnten von einer Analyse profitieren, um die Effizienz von Algorithmen für die Fusion und Verarbeitung großer Datenmengen zu maximieren.
Echtzeit-Analytik: Anwendungen, die Echtzeitdaten analysieren und darauf reagieren müssen, könnten von einer Leistungsanalyse profitieren, um die Latenzzeiten zu minimieren und die Echtzeitfähigkeit auf Edge-Geräten zu verbessern.