Kapitel 12: Zukünftige Trends und aufkommende Technologien im GPU-Design

Da sich GPU-Architekturen weiterentwickeln, um den steigenden Anforderungen paralleler Rechenaufgaben gerecht zu werden, sind mehrere aufkommende Trends und Technologien dabei, die Zukunft des GPU-Designs zu formen. In diesem Kapitel erforschen wir einige dieser Schlüsseltrends, darunter heterogenes Rechnen und Beschleuniger, 3D-Stapel- und Chiplet-basierte Designs, domänenspezifische Architekturen für KI und maschinelles Lernen sowie offene Forschungsprobleme und Chancen in der GPU-Architektur.

Heterogenes Rechnen und Beschleuniger

Heterogenes Rechnen, bei dem verschiedene Arten von Prozessoren oder Beschleunigern kombiniert werden, um höhere Leistung und Energieeffizienz zu erreichen, hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. GPUs haben an der Spitze dieses Trends gestanden, indem sie oft mit CPUs gepaart wurden, um parallele Arbeitslasten zu beschleunigen. Das Spektrum der Beschleuniger erweitert sich jedoch rasch, da neue Arten spezialisierter Hardware für bestimmte Anwendungsdomänen entwickelt werden.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist der Aufstieg von KI-Beschleunigern, wie die Tensor Processing Units (TPUs) von Google [Jouppi et al., 2017], die speziell für das Beschleunigen von Maschinenlernaufgaben entwickelt wurden. Diese Beschleuniger verwenden oft reduzierte Rechengenauigkeit, spezialisierte Speicherhierarchien und Datenflussarchitekturen, um hohe Leistung und Energieeffizienz für KI-Aufgaben zu erreichen.

Eine weitere aufkommende Klasse von Beschleunigern konzentriert sich auf Graph-Verarbeitung und -Analysen. Graph-Verarbeitungsaufgaben, wie sie in der Analyse sozialer Netzwerke, Empfehlungssystemen und wissenschaftlichen Simulationen vorkommen, weisen unregelmäßige Speicherzugriffsmuster und feingranulare Synchronisation auf, die für herkömmliche CPU- und GPU-Architekturen eine Herausforderung darstellen können. Spezialisierte Graph-Verarbeitungsbeschleuniger wie Graphicionado [Ham et al., 2016] und das Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU) [GraphCore, 2020] zielen darauf ab, diese Herausforderungen durch Hardware-Unterstützung für effiziente Graphverarbeitung anzugehen.Effizienter Grafiktraversierung, Synchronisierung und Lastausgleich.

Mit der wachsenden Vielfalt an Beschleunigern wird die Herausforderung, sie in ein kohärentes System zu integrieren, immer komplexer. Heterogene Systemarchitekturen wie AMDs Heterogeneous System Architecture (HSA) [AMD, 2015] und NVIDIAs CUDA Unified Memory [NVIDIA, 2020] zielen darauf ab, ein einheitliches Programmiermodell und einen einheitlichen Speicherbereich über verschiedene Arten von Prozessoren und Beschleunigern hinweg bereitzustellen. Diese Architekturen ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen CPUs, GPUs und anderen Beschleunigern und erlauben es den Entwicklern, sich auf das Algorithmik-Design zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der Datenbewegung und Synchronisation zwischen verschiedenen Geräten auseinandersetzen zu müssen.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Themen wie effiziente Aufgabenteilung und -planung über heterogene Geräte hinweg, einheitliches Speichermanagement und leistungsfähige Interconnects für heterogene Systeme. Da sich die Landschaft der Beschleuniger weiterentwickelt, wird das Design von GPUs wahrscheinlich durch den Bedarf, nahtlos mit anderen Arten von spezialisierter Hardware zu integrieren, beeinflusst werden.

3D-Stacking und Chiplet-basierte Designs

3D-Stacking und Chiplet-basierte Designs sind aufkommende Verpackungstechnologien, die neue Möglichkeiten für Innovationen in der GPU-Architektur bieten. Diese Technologien ermöglichen die Integration mehrerer Dies oder Schichten in einem einzigen Paket, was höhere Bandbreite, geringere Latenz und effizientere Stromversorgung im Vergleich zu herkömmlichen 2D-Verpackungen ermöglicht.

3D-Stacking, wie durch-Silizium-Durchkontaktierungen (TSVs) oder Hybrid-Memory-Cube (HMC)-Technologie [Jeddeloh und Keeth, 2012], ermöglicht die vertikale Integration mehrerer Logik- oder Speicherschichten. Diese Technologie wurde bei High-Bandwidth-Memory (HBM) [Lee et al., 2014] verwendet, das im Vergleich zu herkömmlichem GDDR-Speicher eine deutlich höhere Speicherbandbreite und niedrigeren Stromverbrauch bietet. GPUs wie AMDs Radeon R9 Fury X und NVIDIAs Tesla P100 haben HBM bereits übernommen, um Engpässe bei der Speicherbandbreite für speicherintensive Arbeitslasten zu verringern.Chiplet-basierte Designs ermöglichen dagegen die Integration mehrerer kleinerer Chips (Chiplets) in einem einzigen Gehäuse unter Verwendung von Hochdichte-Interconnects wie Silizium-Interposern oder eingebetteten Multi-Die-Interconnect-Brücken (EMIBs) [Demir et al., 2018]. Dieser Ansatz ermöglicht das Mischen und Kombinieren verschiedener Prozess-Technologien, wodurch eine Optimierung jedes Chiplets für seine spezifische Funktion möglich wird. Zum Beispiel können rechenintensive Chiplets mit fortschrittlichen Prozess-Knoten hergestellt werden, während speicherintensive Chiplets ältere, kostengünstigere Prozess-Knoten nutzen können.

Die modulare Natur chiplet-basierter Designs ermöglicht auch flexiblere und skalierbarere GPU-Architekturen. So kann beispielsweise die Anzahl der Compute-Chiplets variiert werden, um GPUs mit unterschiedlichen Leistungs- und Energieeigenschaften zu erstellen, ohne dass eine vollständige Neuentwicklung der GPU erforderlich ist. Dieser Ansatz kann auch die Integration spezialisierter Beschleuniger oder Speichertechnologien neben den GPU-Compute-Chiplets ermöglichen.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Themen wie 3D-gestapelte GPU-Architekturen, chiplet-basierte GPU-Designs und neuartige Interconnect-Technologien für die Multi-Die-Integration. Da das Skalieren der Prozesstechnologie immer schwieriger und kostspieliger wird, bieten 3D-Staplung und chiplet-basierte Designs einen vielversprechenden Weg für weitere Leistungs- und Energieeffizienzverbesserungen in GPU-Architekturen.

Domänenspezifische Architekturen für KI/ML

Das rasante Wachstum von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) hat die Entwicklung domänenspezifischer Architekturen vorangetrieben, die für diese Arbeitslasten optimiert sind. Während GPUs in den letzten Jahren die primäre Plattform für die KI/ML-Beschleunigung waren, gibt es einen wachsenden Trend hin zu spezialisierter Hardware, die für bestimmte KI/ML-Aufgaben eine höhere Leistung und Energieeffizienz bieten kann.

Ein Beispiel für solche spezialisierte Hardware sind die Neuronalen Recheneinheiten (NPUs), die speziell für die Beschleunigung tiefer neuronaler Netzwerke entworfen sind.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurde der Code selbst nicht übersetzt, sondern nur die Kommentare.

DNN-Inferenz und -Training. NPUs verwenden oft Rechenoperationen mit reduzierter Genauigkeit, spezialisierte Speicherhierarchien und Datenflussarchitekturen, die auf die einzigartigen Charakteristika von DNN-Arbeitslasten abgestimmt sind. Beispiele für NPUs sind Googles Tensor Processing Units (TPUs) [Jouppi et al., 2017], Intels Nervana Neural Network Processor (NNPs) [Rao, 2019] und Huaweis Ascend AI-Prozessoren [Huawei, 2020].

Ein weiterer aufkommender Trend bei domänenspezifischen Architekturen für KI/ML ist der Einsatz von In-Memory-Computing und Analog-Computing-Techniken. In-Memory-Computing-Architekturen zielen darauf ab, die Energie und Latenz, die mit der Datenbewegung verbunden sind, zu reduzieren, indem Berechnungen direkt im Speicher durchgeführt werden. Analog-Computing-Techniken, wie sie in memristor-basierten Beschleunigern [Shafiee et al., 2016] verwendet werden, nutzen die physikalischen Eigenschaften von Geräten, um Berechnungen energieeffizienter als in digitalen Schaltungen durchzuführen.

Da sich KI/ML-Arbeitslasten weiterentwickeln und vielfältiger werden, besteht ein wachsender Bedarf an flexiblen und programmierbaren domänenspezifischen Architekturen, die sich an sich ändernde Anforderungen anpassen können. Ein Ansatz, um diese Flexibilität zu erreichen, sind grobkörnige rekonfigurierbare Architekturen (CGRAs) [Prabhakar et al., 2017], die eine Matrix von programmierbaren Verarbeitungselementen bereitstellen, die zur Unterstützung unterschiedlicher Datenflussstrukturen und Algorithmen rekonfiguriert werden können.

Die Forschung in diesem Bereich untersucht Themen wie neuartige KI/ML-Beschleuniger-Architekturen, In-Memory- und Analog-Computing-Techniken sowie programmierbare und rekonfigurierbare Architekturen für KI/ML. Da GPUs nach wie vor eine wichtige Rolle bei der KI/ML-Beschleunigung spielen, wird das Design zukünftiger GPU-Architekturen wahrscheinlich von der Notwendigkeit beeinflusst sein, mehr spezialisierte Hardware zu integrieren und sich an die besonderen Anforderungen dieser Arbeitslasten anzupassen.

Offene Forschungsprobleme und Chancen

Trotz der erheblichen Fortschritte bei der GPU-Architektur und dem Parallel Computing in den letzten Jahren gibt es immer noch viele offene ForschungsproblemeHier ist die deutsche Übersetzung der Datei:

Herausforderungen und Chancen für weitere Innovationen. Einige dieser Herausforderungen und Möglichkeiten sind:

1. Energieeffizienz: Da die Leistung und Komplexität von GPUs weiter wachsen, wird die Verbesserung der Energieeffizienz immer kritischer. Forschungsmöglichkeiten in diesem Bereich umfassen neuartige Schaltungs- und Architektur-Techniken zur Reduzierung des Stromverbrauchs, wie beispielsweise Nahschwellenwert-Computing, Power Gating und dynamische Spannungs- und Frequenzskalierung.

2. Skalierbarkeit: Die Befähigung von GPUs, selbst größere Anzahlen von Kernen und Threads bei hoher Leistung und Programmierbarkeit zu skalieren, ist eine erhebliche Herausforderung. Forschungen in diesem Bereich könnten Themen wie hierarchische und verteilte GPU-Architekturen, skalierbare Speichersysteme und Programmiermodelle, die die Parallelität zukünftiger GPUs effektiv nutzen können, untersuchen.

3. Zuverlässigkeit und Belastbarkeit: Da GPUs zunehmend in sicherheitskritischen Anwendungen eingesetzt werden, wird ihre Zuverlässigkeit und Belastbarkeit von entscheidender Bedeutung. Forschungsmöglichkeiten in diesem Bereich umfassen neuartige Fehlertoleranz- und Fehlerkorrekturtechniken, wie algorithmbasierte Fehlertoleranz, Checkpoint- und Wiederherstellungsmechanismen sowie belastbare Architekturdesigns.

4. Virtualisierung und Multi-Tenancy: Die Ermöglichung einer effizienten Teilung der GPU-Ressourcen zwischen mehreren Anwendungen und Benutzern ist für Cloud-Computing und Rechenzentrum-Umgebungen von entscheidender Bedeutung. Forschungen in diesem Bereich könnten Themen wie GPU-Virtualisierungstechniken, Quality-of-Service (QoS)-Management sowie Ressourcenzuteilungs- und Scheduling-Algorithmen für multi-tenant GPU-Systeme untersuchen.

5. Programmiermodelle und Tools: Die Entwicklung von Programmiermodellen und Tools, die die Leistung zukünftiger GPU-Architekturen effektiv nutzen können, während gleichzeitig die Produktivität der Programmierer erhalten bleibt, ist eine ständige Herausforderung. Forschungsmöglichkeiten in diesem Bereich umfassen domänenspezifische Sprachen und Compiler für GPUs, Auto-Tuning- und Optimierungs-Frameworks sowie Debugging- und Profiling-Tools für parallele Systeme.German translation:

Da sich GPU-Architekturen weiterentwickeln und neue Anwendungsdomänen entstehen, müssen Forscher und Ingenieure diese und andere Herausforderungen angehen, um das volle Potenzial des parallelen Rechnens auszuschöpfen. Durch die Erkundung neuartiger Architekturdesigns, Programmiermodelle und Softwaretools kann die Forschungsgemeinschaft die Zukunft des GPU-Rechnens mitgestalten und neue Durchbrüche in Bereichen wie wissenschaftliches Rechnen, künstliche Intelligenz und Datenanalyse ermöglichen.

Weitere Lektüre

Für diejenigen, die sich eingehender mit den in diesem Kapitel behandelten Themen befassen möchten, empfehlen wir die folgenden Ressourcen:

1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit. In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (S. 1-12). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3079856.3080246 (opens in a new tab)

2. Ham, T. J., Wu, L., Sundaram, N., Satish, N., & Martonosi, M. (2016). Graphicionado: A high-performance and energy-efficient accelerator for graph analytics. In 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO) (S. 1-13). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7783759 (opens in a new tab)

3. AMD. (2015). AMD Heterogeneous System Architecture (HSA). https://www.amd.com/en/technologies/hsa (opens in a new tab)

4. NVIDIA. (2020). CUDA Unified Memory. https://developer.nvidia.com/blog/unified-memory-cuda-beginners/ (opens in a new tab)

5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). Hybrid memory cube new DRAM architecture increases density and performance. In 2012 symposium on VLSI technology (VLSIT) (S. 87-88). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6243767 (opens in a new tab)

6. Lee, J. H., Lim, D., Jeong, H.,Here is the German translation for the given markdown file:

Kim, H., Song, T., Lee, J., ... & Kim, G. (2014). Ein 1,2 V 8 GB 8-Kanal 128 GB/s Hochgeschwindigkeitsspeicher (HBM) gestapelter DRAM mit effektiven Microbump-I/O-Testmethoden unter Verwendung des 29-nm-Prozesses und TSV. In 2014 IEEE International Solid-State Circuits Conference Digest of Technical Papers (ISSCC) (S. 432-433). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6757501 (opens in a new tab)

7. Demir, Y., Pan, Y., Song, S., Hardavellas, N., Kim, J. und Memik, G. (2018). Galaxy: Eine hochleistungsfähige, energieeffiziente Mehrchip-Architektur unter Verwendung von Photonic-Interconnects. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Supercomputing (S. 303-312). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2597652.2597664 (opens in a new tab)

8. Rao, T. (2019). Intel Nervana Neural Network Processors (NNP) definieren KI-Silizium neu. https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)