성공적인 칩 디자이너는 메모리를 절감하고 AI/ML 가속기 블록의 MAC 수를 극대화하는 것은 실용적인 전략이 아니라는 것을 이해합니다. 실리콘 비용은 고려되어야하지만, 메모리 자원을 희생하는 것은 성능에 영향을 줄 수 있고 전반적인 성공을 방해할 수 있습니다. 여러 기관이 협력하는 복잡한 전자공급망에서는 미래의 ML 작업 부하와 시스템 동작을 정확하게 예측하는 것이 어렵습니다. 따라서 칩 디자이너는 “최대 TOPS / 최소 면적”으로 기본 설정되는 것을 피하고 어떻게 통찰력있는 선택을 할 수 있을까요?
이 과정에서 가정은 치명적 일 수 있습니다. 많은 SoC 팀은 종종 정확한 시뮬레이션 모델이 부족하며 시간이 많이 걸리는 게이트 수준 시뮬레이션을 필요로하는 ML 추론을 위한 인하우스 가속기에 의존합니다. 이러한 제한된 정보는 종종 치명적인 가정으로 이어집니다. 일반적인 실수 중 하나는 메모리 사용 패턴이 네트워크가 진화하면서 변하지 않을 것이라고 가정하는 것입니다. 다른 위험한 가정은 리소스 충돌을 고려하지 않고 일정한 외부 대역폭의 퍼센티지를 할당하는 것입니다.
더 많은 SRAM을 버퍼 메모리로 추가하는 것은 해답처럼 보일 수 있지만, 이는 문제를 완전히 해결하지 못할 수 있습니다. 유연하지 않은 메모리 액세스 패턴을 가진 하드웨어 상태 머신 가속기는 여전히 과도한 작은 블록 전송 요청을 생성하여 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다. 핵심은 메모리의 적절한 균형을 찾는 데 있습니다.
해결책은 두 가지 측면에 있다. 첫째, 새로운 네트워크의 유연한, 코드 기반 구현으로 로컬 SRAM 메모리를 지능적으로 관리하는 기계 학습 추론 처리 솔루션을 선택하면 외부 요구를 최소화할 수 있습니다. 둘째, 그래프 실행에서 앞으로 필요한 데이터를 예측적으로 추출할 수 있는 가속 솔루션을 선택하면 칩 내 및 칩 외 메모리 리소스의 가변적인 응답 시간을 허용하여 서브시스템이 리소스 충돌을 견딜 수 있게 됩니다.
Quadric의 Chimera GPNPU는 지능적인 접근 방식을 통해 메모리 문제를 해결합니다. ML 그래프의 데이터 사용을 분석하고 고급 연산자 퓨전 기술을 활용함으로써 Quadric의 기술은 메모리 병목 현상을 완화합니다. Chimera GPNPU는 다양한 시스템 요구에 맞는 로컬 버퍼 메모리 구성(1MB에서 32MB까지)을 제공합니다. 우수한 성능을 위해 더 큰 로컬 메모리가 필요하다는 가정과는 달리, Quadric의 솔루션은 상대적으로 작은 로컬 메모리 구성에도 시스템 리소스 충돌에 놀라운 허용력을 보입니다.
Quadric의 Chimera Graph Compiler가 제공하는 포괄적인 시스템 시뮬레이션 기능과 스마트한 데이터 프리페칭 기능은 시스템의 탄력성을 높여 최적의 성능을 제공합니다. Quadric의 ML 솔루션을 통해 칩 디자이너는 자신감 있게 리소스 선택을 할 수 있으며 불확실성으로부터 벗어날 수 있습니다. 프로그래밍 가능성, 모델링 기능 및 지능적인 메모리 관리를 제공하는 솔루션을 선택함으로써 디자이너들은 테이프 아웃 이전에 자신들의 선택을 확신할 수 있으며 우수한 AI/ML 가속 능력을 갖춘 성공적인 칩 디자인을 이끌 수 있습니다.
자주 묻는 질문:
1. 칩 디자이너에게 메모리 자원을 희생하는 것은 실용적인 전략이 아닌 이유는 무엇인가요?
메모리 자원을 희생하는 것은 AI/ML 가속기 블록에서 성능에 영향을 줄 수 있고 전반적인 성공을 방해할 수 있습니다. 실리콘 비용은 고려되어야하지만, MAC(곱셈-누적) 수를 극대화하고 메모리를 줄이면 칩의 성능이 제한될 수 있습니다.
2. 칩 디자이너가 ML 작업 부하와 시스템 동작을 예측하는 데 어떤 도전이 있나요?
여러 기관이 협력하는 복잡한 전자공급망에서는 미래의 ML 작업 부하와 시스템 동작을 정확하게 예측하는 것이 어렵습니다. 정확한 정보의 부족은 설계 과정에서 치명적인 가정으로 이어질 수 있습니다.
3. 왜 메모리 사용 패턴이 네트워크가 진화하면서 변경되지 않을 것으로 가정하는 것은 위험한가요?
네트워크가 진화하면서 메모리 사용 패턴이 변경되지 않을 것으로 가정하는 것은 위험한 이유는 새로운 네트워크가 다른 메모리 액세스 패턴을 가질 수 있기 때문입니다. 이로 인해 부적절한 메모리 자원이 발생하여 성능이 저하될 수 있습니다.
4. 메모리의 적절한 균형을 찾기 위한 핵심은 무엇인가요?
메모리의 적절한 균형을 찾기 위한 핵심은 두 가지 측면에 있습니다. 첫째로, 새로운 네트워크의 유연한, 코드 기반 구현으로 로컬 SRAM 메모리를 지능적으로 관리하는 기계 학습 추론 처리 솔루션을 선택하면 외부 요청을 최소화할 수 있습니다. 둘째로, 그래프 실행에서 앞으로 필요한 데이터를 예측적으로 미리 추출할 수 있는 가속 솔루션을 선택하면 칩 내 및 칩 외 메모리 리소스의 가변적인 응답 시간을 수용할 수 있습니다.
5. Quadric의 Chimera GPNPU는 메모리 문제를 어떻게 해결하나요?
Quadric의 Chimera GPNPU는 ML 그래프의 데이터 사용을 분석하고 고급 연산자 퓨전 기술을 활용하여 메모리 문제를 해결합니다. 다양한 시스템 요구에 맞는 로컬 버퍼 메모리 구성(1MB에서 32MB까지)을 제공합니다. 상대적으로 작은 로컬 메모리 구성에도 시스템 리소스 충돌에 놀라운 허용력을 보입니다.
6. Quadric의 ML 솔루션은 시스템의 탄력성을 어떻게 향상시키나요?
Chimera GPNPU와 함께 Quadric의 ML 솔루션은 포괄적인 시스템 시뮬레이션 기능과 Chimera Graph Compiler를 통한 스마트한 데이터 프리페칭 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 데이터를 미리 추출하고 통찰력있는 선택을 통해 시스템의 탄력성을 향상시켜 최적의 성능을 보장합니다.
7. Quadric의 ML 솔루션으로 칩 디자이너는 어떤 이점을 얻을 수 있나요?
Quadric의 ML 솔루션으로 칩 디자이너는 자신감있게 리소스 선택을 할 수 있고 불확실성을 피할 수 있습니다. 이 솔루션은 프로그래밍 가능성, 모델링 기능 및 지능적인 메모리 관리 기능을 제공하여 테이프 아웃 프로세스 이전에 디자이너들이 선택을 확신할 수 있습니다. 이는 우수한 AI/ML 가속 능력을 갖춘 성공적인 칩 디자인을 이끌 수 있습니다.
정의:
– SoC: 시스템 온 칩(System-on-Chip)
– SRAM: 정적 RAM(Static Random-Access Memory)
– ML: 기계 학습(Machine Learning)
– GPNPU: 일반 목적 신경 처리 장치(General-Purpose Neural Processing Unit)
– MAC: 곱셈-누산(Multiply-Accumulate)
권장 관련 링크:
– Quadric (기사에서 언급된 회사인 Quadric의 메인 웹사이트)
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