I designer di chip di successo comprendono che massimizzare il numero di MAC negli acceleratori di AI/ML a spese della memoria non è una strategia valida. Sebbene il costo del silicio sia una preoccupazione, compromettere le risorse di memoria può ostacolare le prestazioni e ostacolare il successo complessivo. Nella complessa catena di approvvigionamento elettronico, in cui collaborano entità multiple, diventa difficile prevedere con precisione i futuri carichi di lavoro di ML e i comportamenti del sistema. Quindi, come possono i designer di chip prendere decisioni informate senza ricorrere a “Max TOPS / Min Area”?
Le supposizioni possono essere fatali in questo processo. Molti team di SoC si affidano ad acceleratori interni per l’inferenza di machine learning, che spesso sono privi di modelli di simulazione accurati e richiedono simulazioni a livello di gate che richiedono molto tempo. Questa limitata informazione porta spesso a supposizioni fatali. Un errore comune è supporre che i modelli di utilizzo della memoria rimarranno invariati durante l’evoluzione delle reti. Un’altra supposizione rischiosa è assegnare una percentuale fissa di larghezza di banda esterna senza considerare la contesa delle risorse nel tempo.
Aggiungere più SRAM come memoria tampone potrebbe sembrare una soluzione ovvia, ma potrebbe non risolvere completamente il problema. Gli acceleratori con macchine a stati cablate e schemi di accesso alla memoria inflessibili possono comunque generare richieste eccessive di trasferimento di blocchi minuti, influenzando negativamente le prestazioni. La chiave sta nel trovare il giusto equilibrio di memoria.
La soluzione risiede in due aspetti. In primo luogo, selezionare una soluzione di elaborazione dell’inferenza di machine learning che gestisca in modo intelligente la memoria SRAM locale con implementazioni flessibili basate sul codice delle nuove reti può ridurre al minimo le richieste esterne. In secondo luogo, scegliere una soluzione di accelerazione che pre-carichi in modo intelligente i dati anticipati che saranno necessari nell’esecuzione del grafico consente al sottosistema di tollerare tempi di risposta variabili delle risorse di memoria su chip e off-chip.
Il GPNPU Chimera di Quadric affronta la sfida della memoria con un approccio intelligente. Analizzando l’utilizzo dei dati attraverso i grafici di ML e sfruttando tecniche avanzate di fusione degli operatori, la tecnologia di Quadric facilita i colli di bottiglia di memoria. Il GPNPU Chimera offre una gamma di configurazioni del buffer di memoria locale (da 1 MB a 32 MB) per adattarsi a diverse esigenze di sistema. Contrariamente all’assunzione che siano necessarie memorie locali più grandi per ottenere prestazioni ottimali, la soluzione di Quadric dimostra una notevole tolleranza alle contese delle risorse di sistema anche con configurazioni di memoria locale relativamente ridotte.
Le ampie capacità di simulazione di sistema e il pre-caricamento intelligente dei dati forniti dal compilatore di grafi Chimera di Quadric migliorano ulteriormente la resilienza del sistema, garantendo prestazioni ottimali. Con la soluzione di ML di Quadric, i designer di chip possono prendere decisioni sulle risorse con fiducia ed evitare l’agonia dell’incertezza. Scegliendo una soluzione che offra programmabilità, capacità di modellazione e gestione intelligente della memoria, i designer possono essere certi delle loro scelte prima della fase di produzione, portando a chip di successo con capacità di accelerazione AI/ML superiori.
Domande frequenti:
1. Perché compromettere le risorse di memoria non è una strategia valida per i designer di chip?
Compromettere le risorse di memoria può ostacolare le prestazioni e ostacolare il successo complessivo negli acceleratori di AI/ML. Sebbene il costo del silicio sia una preoccupazione, massimizzare il numero di MAC (Multiply-Accumulate) a spese della memoria può limitare le prestazioni del chip.
2. A quali sfide si trovano di fronte i designer di chip nella previsione dei carichi di lavoro di ML e dei comportamenti del sistema?
Nella complessa catena di approvvigionamento elettronico, in cui collaborano entità multiple, diventa difficile prevedere con precisione i futuri carichi di lavoro di ML e i comportamenti del sistema. Questa mancanza di informazioni precise può portare a supposizioni che possono rivelarsi fatali nel processo di progettazione.
3. Perché è rischioso assumere che i modelli di utilizzo della memoria rimarranno invariati durante l’evoluzione delle reti?
Assumere che i modelli di utilizzo della memoria rimarranno invariati durante l’evoluzione delle reti è rischioso perché le nuove reti possono avere schemi di accesso alla memoria diversi. Ciò può comportare risorse di memoria inadeguate e influire negativamente sulle prestazioni.
4. Qual è la chiave per trovare il giusto equilibrio di memoria?
La chiave per trovare il giusto equilibrio di memoria risiede in due aspetti. In primo luogo, selezionare una soluzione di elaborazione dell’inferenza di machine learning che gestisca in modo intelligente la memoria SRAM locale con implementazioni flessibili basate sul codice delle nuove reti può ridurre al minimo le richieste esterne. In secondo luogo, scegliere una soluzione di accelerazione che pre-carichi in modo intelligente i dati anticipati che saranno necessari nell’esecuzione del grafico consente al sottosistema di tollerare tempi di risposta variabili delle risorse di memoria su chip e off-chip.
5. Come affronta il GPNPU Chimera di Quadric la sfida della memoria?
Il GPNPU Chimera di Quadric affronta la sfida della memoria analizzando l’utilizzo dei dati attraverso i grafici di ML e sfruttando tecniche avanzate di fusione degli operatori. Offre una gamma di configurazioni del buffer di memoria locale (da 1 MB a 32 MB) per adattarsi a diverse esigenze di sistema. La soluzione dimostra una notevole tolleranza alle contese delle risorse di sistema anche con configurazioni di memoria locale relativamente ridotte.
6. Come migliora la soluzione di ML di Quadric la resilienza del sistema?
Oltre al GPNPU Chimera, la soluzione di ML di Quadric fornisce ampie capacità di simulazione di sistema e un pre-caricamento intelligente dei dati tramite il compilatore di grafi Chimera. Queste funzionalità migliorano la resilienza del sistema, garantendo prestazioni ottimali pre-caricando i dati e prendendo decisioni informate.
7. Come possono beneficiare i designer di chip dalla soluzione di ML di Quadric?
I designer di chip possono beneficiare della soluzione di ML di Quadric prendendo decisioni sulle risorse con fiducia ed evitare l’incertezza. La soluzione offre programmabilità, capacità di modellazione e gestione intelligente della memoria, consentendo ai designer di essere certi delle loro scelte prima della fase di produzione. Ciò può portare a chip di successo con capacità di accelerazione AI/ML superiori.
Definizioni:
– SoC: System-on-Chip
– SRAM: Static Random-Access Memory
– ML: Machine Learning
– GPNPU: General-Purpose Neural Processing Unit
– MAC: Multiply-Accumulate
Suggerimenti collegati:
– Quadric (Sito web principale di Quadric, l’azienda menzionata nell’articolo)
[incorpora]https://www.youtube.com/embed/66wdh8y8K10[/incorpora]
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it