Kapitel 8: Interconnect and On-Chip Networks in GPU Design

Da die Anzahl der Kerne und Speicherpartitionen in modernen GPUs weiter steigt, wird das Design des On-Chip-Verbindungsnetzwerks entscheidend für die Erzielung hoher Leistung und Skalierbarkeit. Der Interconnect ist dafür verantwortlich, die GPU-Kerne mit den Speicherpartitionen zu verbinden und eine effiziente Kommunikation zwischen ihnen zu ermöglichen. In diesem Kapitel werden wir verschiedene Aspekte des Interconnect- und On-Chip-Netzwerk-Designs für GPUs untersuchen, einschließlich Network-on-Chip (NoC)-Topologien, Routing-Algorithmen, Flow-Control-Mechanismen, Workload-Charakterisierung, Verkehrsmustern und Techniken für das Design skalierbarer und effizienter Interconnects.

Network-on-Chip (NoC) Topologien

Network-on-Chip (NoC) hat sich als vielversprechende Lösung für die Verbindung der zunehmenden Anzahl von Kernen und Speicherpartitionen in modernen GPUs erwiesen. NoCs bieten eine skalierbare und modulare Kommunikationsinfrastruktur, die die hohen Bandbreiten- und Latenzanforderungen von GPU-Arbeitslasten effizient bewältigen kann. Für GPU-Architekturen wurden verschiedene NoC-Topologien vorgeschlagen und untersucht, von denen jede ihre eigenen Vor- und Nachteile hat.

Kreuzschienenstruktur (Crossbar Topology)

Die Kreuzschienenstruktur ist ein einfaches und geradliniges Interconnect-Design, bei dem jeder Kern direkt über eine dedizierte Verbindung mit jeder Speicherpartition verbunden ist. Abbildung 8.1 veranschaulicht eine Kreuzschienenstruktur für eine GPU mit vier Kernen und vier Speicherpartitionen.

    Kern 0   Kern 1   Kern 2   Kern 3
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    --|--------|--------|--------|--
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    Sp 0    Sp 1    Sp 2    Sp 3

Abbildung 8.1: Kreuzschienenstruktur für eine GPU mit vier Kernen und vier Speicherpartitionen.

Die Kreuzschienenstruktur bietet eine vollständige Konnektivität zwischen Kernen und Speicherpartitionen und ermöglicht eine hochbandbreitige Kommunikation. Die Anzahl der Verbindungen und die Komplexität der Kreuzschienenstruktur wachsen jedoch quadratisch mit der Anzahl der Kerne und Speicherpartitionen, was zu Skalierungsproblemen führen kann.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei:

Mesh-Topologie

Die Mesh-Topologie ist eine beliebte Wahl für NoC-basierte GPU-Architekturen aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Einfachheit. In einer Mesh-Topologie sind die Kerne und Speicherpartitionen in einem 2D-Raster angeordnet, wobei jeder Knoten mit seinen Nachbarknoten verbunden ist. Abbildung 8.2 zeigt eine 4x4-Mesh-Topologie für eine GPU mit 16 Kernen.

     Kern 0 --- Kern 1 --- Kern 2 --- Kern 3
       |          |          |          |
       |          |          |          |
     Kern 4 --- Kern 5 --- Kern 6 --- Kern 7
       |          |          |          |
       |          |          |          |
     Kern 8 --- Kern 9 --- Kern 10-- Kern 11
       |          |          |          |
       |          |          |          |
     Kern 12-- Kern 13-- Kern 14-- Kern 15

Abbildung 8.2: 4x4-Mesh-Topologie für eine GPU mit 16 Kernen.

Die Mesh-Topologie bietet eine gute Skalierbarkeit, da die Anzahl der Verbindungen und die Router-Komplexität linear mit der Anzahl der Knoten wachsen. Die durchschnittliche Hop-Anzahl und die Latenz nehmen jedoch mit der Netzwerkgröße zu, was sich auf die Leistung größerer GPUs auswirken kann.

Ring-Topologie

Die Ring-Topologie verbindet Kerne und Speicherpartitionen in einem kreisförmigen Muster. Jeder Knoten ist mit seinen beiden Nachbarknoten, einem in Uhrzeigerrichtung und einem entgegengesetzt, verbunden. Abbildung 8.3 zeigt eine Ring-Topologie für eine GPU mit acht Kernen.

       Kern 0 --- Kern 1
         |           |
         |           |
     Kern 7         Kern 2
         |           |
         |           |
       Kern 6 --- Kern 5
         |           |
         |           |
         Kern 4 --- Kern 3

Abbildung 8.3: Ring-Topologie für eine GPU mit acht Kernen.

Die Ring-Topologie ist einfach zu implementieren und bietet eine ausgewogene Verteilung des Datenverkehrs. Die durchschnittliche Hop-Anzahl und die Latenz nehmen jedoch linear mit der Anzahl der Knoten zu, was sie für größere GPU-Designs weniger geeignet macht.

###Hierarchische und hybride Topologien

Um die Skalierungsbeschränkungen einzelner Topologien zu adressieren, wurden hierarchische und hybride Topologien für GPU-Interconnects vorgeschlagen. Diese Topologien kombinieren mehrere kleinere Netzwerke oder unterschiedliche Topologien, um einen größeren, skalierbaren Interconnect zu schaffen.

Zum Beispiel kann eine hierarchische Maschenstruktur (mesh topology) erstellt werden, indem eine große Masche in kleinere Teilmaschen unterteilt und über ein höheres Netzwerk miteinander verbunden werden. Dieser Ansatz reduziert die durchschnittliche Anzahl der Sprünge und die Latenz im Vergleich zu einer flachen Maschenstruktur.

Hybride Topologien, wie eine Kombination aus Masche und Ring, können ebenfalls verwendet werden, um den Kompromiss zwischen Skalierbarkeit und Leistung auszubalancieren. Die Maschenstruktur kann für die lokale Kommunikation innerhalb eines Clusters von Rechenkernen verwendet werden, während die Ringstruktur für die globale Kommunikation zwischen Clustern eingesetzt werden kann.

Routing-Algorithmen und Flusssteuerung

Routing-Algorithmen und Mechanismen zur Flusssteuerung spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung des Datenflusses durch den Interconnect und der effizienten Nutzung der Netzwerkressourcen. Sie bestimmen, wie Pakete vom Quell- zum Zielort geleitet werden und wie Netzwerkstaus behandelt werden.

Routing-Algorithmen

Routing-Algorithmen lassen sich in zwei Hauptkategorien unterteilen: deterministisch und adaptiv.

1. Deterministisches Routing:

   • Deterministische Routing-Algorithmen wählen immer den gleichen Pfad zwischen einem gegebenen Quell- und Zielpaar, unabhängig von den Netzbedingungen.
   • Beispiele für deterministische Routing-Algorithmen sind Dimension-Order-Routing (DOR) und XY-Routing.
   • DOR leitet Pakete zunächst entlang der X-Dimension und dann entlang der Y-Dimension in einer Maschenstruktur.
   • Deterministisches Routing ist einfach zu implementieren und bietet eine vorhersagbare Latenz, kann aber zu einer ungleichen Verteilung des Verkehrs und zu Staus führen.

2. Adaptives Routing:

   • Adaptive Routing-Algorithmen wählen den Pfad dynamisch basierend auf den aktuellen Netzbedingungen, wie Linkauslastung oder Staus.
   • BeispielHier ist die deutsche Übersetzung der Datei mit nicht-übersetztem Code:

Beispiele für adaptive Routing-Algorithmen umfassen minimales adaptives Routing und vollständig adaptives Routing.

• Minimales adaptives Routing erlaubt Paketen, jeden minimalen Pfad (kürzesten Pfad) zwischen Quelle und Ziel zu nehmen.
• Vollständig adaptives Routing erlaubt Paketen, jeden verfügbaren Pfad, einschließlich nicht-minimaler Pfade, zu nehmen, um überlastete Regionen zu vermeiden.
• Adaptives Routing kann die Verkehrsbelastung besser ausgleichen und Überlastung lindern, erfordert aber komplexere Hardware und kann zusätzliche Latenz einführen.

Abbildung 8.4 veranschaulicht den Unterschied zwischen deterministischem XY-Routing und minimalem adaptivem Routing in einer Mesh-Topologie.

    (0,0) --- (1,0) --- (2,0) --- (3,0)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,1) --- (1,1) --- (2,1) --- (3,1)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,2) --- (1,2) --- (2,2) --- (3,2)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,3) --- (1,3) --- (2,3) --- (3,3)

    XY-Routing:
    (0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)

    Minimales adaptives Routing:
    (0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
    oder
    (0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)

Abbildung 8.4: Vergleich von deterministischem XY-Routing und minimalem adaptivem Routing in einer Mesh-Topologie.

Flusskontrolle

Flusskontroll-Mechanismen verwalten die Zuweisung von Netzwerkressourcen, wie Puffer und Links, um Überlastung zu verhindern und eine faire Nutzung sicherzustellen. Zwei gängige Flusskontroll-Techniken, die in GPU-Interconnects verwendet werden, sind kredit-basierte Flusskontrolle und virtuelle Kanal-Flusskontrolle.

1. Kredit-basierte Flusskontrolle:

   • Bei der kredit-basierten Flusskontrolle führt jeder Router einen Zähler der verfügbaren Pufferräume (Kredite) am nachgelagerten Router.
   • Wenn ein Router ein Paket sendet, dekrementiert er seinen Kreditstand. Wenn der nachgelagerte Router einen Pufferraum freigibt, sendet er einen Kredit an den vorgelagerten Router zurück.
   • Der vorgelagerte RouterBitte finden Sie hier die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Für den Code wurden die Kommentare übersetzt, der Code selbst wurde nicht übersetzt.

2. Puffer-Überlauf und Staukontrolle: Der Router kann ein Paket nur dann senden, wenn er ausreichend Kredite hat, um Puffer-Überlauf und Staus zu verhindern.

3. Virtuelle Kanal-Flusskontrolle:

   • Die virtuelle Kanal-Flusskontrolle ermöglicht es mehreren logischen Kanälen, denselben physischen Link zu teilen, was zu einer besseren Nutzung der Netzwerkressourcen führt.
   • Jeder virtuelle Kanal hat seinen eigenen Puffer und Flusskontrollmechanismus, was es ermöglicht, verschiedene Datenströme zu isolieren und zu priorisieren.
   • Virtuelle Kanäle können Kopfstauungen verhindern, bei denen ein blockiertes Paket am Kopf eines Puffers das Weitersenden anderer Pakete verhindert.

Abbildung 8.5 veranschaulicht das Konzept der virtuellen Kanäle in einem Router.

    Eingabeport 0    Eingabeport 1    Eingabeport 2    Eingabeport 3
        |                |                |                |
        |                |                |                |
    VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2
        |                |                |                |
        |                |                |                |
        --------- Kreuzschaltfeld ---------
                         |
                         |
                  Ausgangsport 0

Abbildung 8.5: Virtuelle Kanäle in einem Router.

Workload-Charakterisierung und Verkehrsmuster

Das Verständnis der Charakteristika von GPU-Workloads und ihrer Verkehrsmuster ist für das Entwerfen effizienter Interconnects von wesentlicher Bedeutung. Verschiedene Anwendungen zeigen unterschiedliche Kommunikationsmuster und haben unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Bandbreite, Latenz und Lokalität.

Workload-Charakterisierung

GPU-Workloads können anhand mehrerer Faktoren charakterisiert werden, wie z.B.:

1. Rechenintensität:

   • Rechenintensive Workloads haben ein hohes Verhältnis von Berechnungen zu Speicherzugriffen.
   • Diese Workloads erfordern in der Regel eine hohe Bandbreite bei der Kommunikation zwischen Rechenkernen und Speicherpartitionen, um die Recheneinheiten mit Daten zu versorgen.

2. Speicherzugriffsmuster:

   • Einige Workloads zeigen regelmäßige Speicherzugriffsmuster, wie sequenzielle oder geschrittene Zugriffe,Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei, wobei die Kommentare übersetzt wurden, der Code jedoch unverändert bleibt:

while andere unregelm??ige oder zufällige Zugriffsm??nster aufweisen.

• Regelmäßige Zugriffsm??nster können von Techniken wie Speicherkoaleszenz und Prefetching profitieren, während unregelmäßige M??nster möglicherweise ausgefeiltertere Speicherverwaltungstechniken erfordern.

3. Datenaustausch und Synchronisation:

   • Arbeitslasten mit hohem Datenaustausch und Synchronisationsanforderungen, wie z.B. Graphalgorithmen oder Physik-Simulationen, können zu einem erheblichen Kommunikationsverkehr zwischen den Kernen führen.
   • Eine effiziente Unterstützung für Synchronisationsprimitiven wie Barrieren und atomare Operationen ist für diese Arbeitslasten entscheidend.

4. Lokalität:

   • Arbeitslasten mit hoher räumlicher und zeitlicher Lokalität können von Caching und Datenwiederverwendung profitieren.
   • Die Ausnutzung von Lokalität kann den Verkehr auf dem Interconnect reduzieren und die Gesamtleistung verbessern.

Verkehrsm??nster

Verschiedene GPU-Arbeitslasten zeigen unterschiedliche Verkehrsm??nster, die auf ihren Kommunikationsanforderungen basieren. Einige gängige Verkehrsm??nster sind:

1. Uniformer zufälliger Verkehr:

   • Bei uniformem zufälligem Verkehr sendet jeder Knoten Pakete mit gleicher Wahrscheinlichkeit an zufällig ausgewählte Ziele.
   • Dieses Verkehrsmuster stellt einen Worst-Case-Szenario dar und wird oft zum Stresstest des Interconnects verwendet.

2. Nächster-Nachbar-Verkehr:

   • Beim Nächster-Nachbar-Verkehr kommunizieren die Knoten hauptsächlich mit ihren direkten Nachbarn im Netzwerk.
   • Dieses Verkehrsmuster ist in Anwendungen mit starker räumlicher Lokalität wie Stencil-Berechnungen oder Bildverarbeitung üblich.

3. Hotspot-Verkehr:

   • Beim Hotspot-Verkehr empfangen eine kleine Anzahl von Knoten (Hotspots) einen unverhältnismäßig hohen Anteil des Verkehrs im Vergleich zu anderen Knoten.
   • Hotspot-Verkehr kann in Anwendungen mit gemeinsam genutzten Datenstrukturen oder zentralen Steuerungsmechanismen auftreten.

4. Alle-zu-Alle-Verkehr:

   • Beim Alle-zu-Alle-Verkehr sendet jeder Knoten Pakete an alle anderen Knoten im Netzwerk.
   • Dieses Verkehrsmuster ist bei kollektiven Kommunikationsoperationen, wie z.B. Matrixtransposition oder FFT, üblich.

Abbildung 8.6 illuHier ist die deutsche Übersetzung des Markdown-Datei, wobei der Code selbst nicht übersetzt wurde, sondern nur die Kommentare:

    Gleichmäßiger Zufallsverkehr:
    (0,0) -> (2,3)
    (1,1) -> (3,2)
    (2,2) -> (0,1)
    ...

    Nächste-Nachbarn-Verkehr:
    (0,0) -> (0,1), (1,0)
    (1,1) -> (0,1), (1,0), (1,2), (2,1)
    (2,2) -> (1,2), (2,1), (2,3), (3,2)
    ...

Hotspot-Verkehr: (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...

Alle-zu-Alle-Verkehr: (0,0) -> (1,0), (2,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... (1,0) -> (0,0), (2,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... (2,0) -> (0,0), (1,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... ...

Abbildung 8.6: Beispiele für verschiedene Verkehrsmuster in einer Mesh-Topologie.

Das Verständnis der von GPU-Arbeitslasten gezeigten Verkehrsmuster ist entscheidend für die Entwicklung effizienter Interconnects. Profiling-Tools und Simulationsrahmen können verwendet werden, um die Kommunikationsmuster repräsentativer Arbeitslasten zu charakterisieren und die Gestaltung der Interconnect-Topologie, Routing-Algorithmen und Flow-Control-Mechanismen zu leiten.

## Entwicklung skalierbarer und effizienter Interconnects

Die Entwicklung skalierbarer und effizienter Interconnects für GPUs erfordert sorgfältige Berücksichtigung verschiedener Faktoren wie die Anzahl der Kerne und Speicherpartitionen, die erwarteten Verkehrsmuster und die Leistungs- und Flächenbeschränkungen. Einige wichtige Auslegungsprinzipien und -techniken für den Aufbau hochleistungsfähiger GPU-Interconnects sind:

1. **Topologiewahl**: Auswahl einer geeigneten Interconnect-Topologie basierend auf den Skalierungsanforderungen, den erwarteten Verkehrsmustern und den Auslegungsbeschränkungen. Mesh- und Kreuzschienen-Topologien werden häufig in GPUs verwendet, aber für größere Designs können auch hierarchische und hybride Topologien eingesetzt werden.

2. **Entwicklung von Routing-Algorithmen**: Entwicklung von Routing-Algorithmen, die die erwarteten Verkehrsmuster effizient bewältigen und gleichzeitig Staus und Latenz minimieren. Adaptive Routing-Algorithmen, die sich dynamisch an Netzwerkbedingungen anpassen können, werden in GPUs häufig eingesetzt, um die Leistung pro Watt zu verbessern.Here is the German translation of the provided text, with the code comments translated:

3. **Flusssteuerungsoptimierung**: Optimierung der Flusssteuerungsmechanismen, um die Netzwerkauslastung zu maximieren und die Pufferanforderungen zu minimieren. Techniken wie virtuelle Kanal-Flusssteuerung und kreditbasierte Flusssteuerung können dazu beitragen, die Netzwerkeffizienz zu verbessern und Deadlocks zu verhindern.

4. **Bandbreitenbereitstellung**: Sicherstellung einer ausreichenden Bandbreite zwischen Cores und Speicherpartitionen, um die Leistungsanforderungen der Zielworkloads zu erfüllen. Dies kann das Erhöhen der Anzahl der Speicherkanäle, die Verwendung von Hochleistungsspeichertechnologien oder den Einsatz fortschrittlicher Signalübertragungstechniken umfassen.

5. **Leistungs- und Flächenoptimierung**: Minimierung des Stromverbrauchs und des Flächenoverheads des Interconnects durch Techniken wie Power Gating, Clock Gating und Low-Swing-Signalübertragung. Eine sorgfältige physikalische Gestaltung und Layoutoptimierung können auch dazu beitragen, die Flächen- und Leistungsauswirkungen des Interconnects zu reduzieren.

6. **Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz**: Einbindung von Zuverlässigkeits- und Fehlertoleranzfunktionen in das Interconnect-Design, um den korrekten Betrieb bei Auftreten von Fehlern oder Ausfällen sicherzustellen. Dazu können Techniken wie Fehlererkennung und -korrektur, Redundanz und adaptives Routing gehören.

Beispiel: Entwicklung eines hierarchischen Mesh-Interconnects für einen großen GPU

Betrachten Sie eine GPU mit 128 Cores und 16 Speicherpartitionen. Ein flaches Mesh-Interconnect würde einen 12x12-Mesh (144 Knoten) erfordern, was zu groß und energiehungrig sein könnte. Stattdessen kann ein hierarchisches Mesh-Interconnect wie folgt entworfen werden:

// Teile die 128 Cores in 16 Cluster mit je 8 Cores auf.
// Innerhalb jedes Clusters verwende ein 8x8-Mesh, um die Cores und eine lokale Speicherpartition zu verbinden.
// Verbinde die 16 Cluster über ein 4x4-Globalmesh.

Dieses hierarchische Design reduziert die Gesamtkomplexität und den Energieverbrauch des Interconnects, bietet aber immer noch eine hohe Bandbreite und Skalierbarkeit. Die lokalen Meshs behandeln die intracluster-Kommunikation effizient, während das Globalmesh die intercluster-Kommunikation ermöglicht.Hier ist die deutsche Übersetzung der Markdown-Datei. Der Codebereich wurde nicht übersetzt, nur die Kommentare.

# Zugriff auf Remote-Speicherpartitionen

Abbildung 8.7 zeigt das hierarchische Mesh-Interconnect-Design.

Globales Mesh (4x4)

Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Lokales | Lokales | Lokales | Lokales | | Mesh | Mesh | Mesh | Mesh | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Lokales | Lokales | Lokales | Lokales | | Mesh | Mesh | Mesh | Mesh | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Lokales | Lokales | Lokales | Lokales | | Mesh | Mesh | Mesh | Mesh | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Lokales | Lokales | Lokales | Lokales | | Mesh | Mesh | Mesh | Mesh | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+

Abbildung 8.7: Hierarchisches Mesh-Interconnect-Design für eine GPU in großem Maßstab.

## Schlussfolgerung

Das Interconnect- und On-Chip-Netzwerkdesign spielen eine entscheidende Rolle für die Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz moderner GPUs. Da die Anzahl der Kerne und Speicherpartitionen weiter wächst, muss das Interconnect eine hohe Bandbreite, niedrige Latenz und eine effiziente Kommunikation zwischen diesen Komponenten bieten.

Zu den Schlüsselaspekten des GPU-Interconnect-Designs gehören die Wahl der Netzwerktopologie, der Routing-Algorithmen, der Pufferverwaltung und der Fehlertoleranz.Hier ist die Deutsche Übersetzung der Datei:

Moderne GPU-Netzwerktopologien, Routing-Algorithmen, Flusssteuermechanismen und Arbeitslastcharakterisierung. Maschen- und Crossbar-Topologien werden häufig in GPUs verwendet, aber hierarchische und hybride Topologien können für größere Entwürfe eingesetzt werden. Adaptive Routing-Algorithmen und fortgeschrittene Flusssteuertechniken können dazu beitragen, die Netzwerkleistung und -effizienz zu verbessern.

Die Entwicklung skalierbarer und effizienter Interconnects erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung von Faktoren wie Bandbreitenbereitstellung, Leistungs- und Flächenoptimierung sowie Zuverlässigkeit. Techniken wie hierarchisches Design, Power Gating und Fehlertoleranz können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Da sich GPU-Architekturen weiterentwickeln und die Anforderungen paralleler Arbeitslasten zunehmen, wird das Design von Interconnects und On-Chip-Netzwerken ein aktives Forschungs- und Innovationsgebiet bleiben. Neuartige Topologien, Routing-Algorithmen und energieeffiziente Designs werden entscheidend sein, um die nächste Generation hochleistungsfähiger, energieeffizienter GPUs zu ermöglichen.