Capítulo 12: Tendencias Futuras y Tecnologías Emergentes en el Diseño de GPU

A medida que las arquitecturas de GPU continúan evolucionando para satisfacer las crecientes demandas de las cargas de trabajo de computación paralela, varias tendencias y tecnologías emergentes están listas para dar forma al futuro del diseño de GPU. En este capítulo, exploramos algunas de estas tendencias clave, incluyendo la computación heterogénea y los aceleradores, el apilamiento 3D y los diseños basados en chiplets, las arquitecturas específicas de dominio para IA y aprendizaje automático, y los problemas de investigación abierta y las oportunidades en la arquitectura de GPU.

Computación Heterogénea y Aceleradores

La computación heterogénea, que combina diferentes tipos de procesadores o aceleradores para lograr un mayor rendimiento y eficiencia energética, se ha vuelto cada vez más prevalente en los últimos años. Las GPU han estado a la vanguardia de esta tendencia, a menudo se las empareja con CPU para acelerar las cargas de trabajo paralelas. Sin embargo, el panorama de los aceleradores se está expandiendo rápidamente, con el desarrollo de nuevos tipos de hardware especializado para dominios de aplicación específicos.

Un ejemplo notable es el aumento de los aceleradores de IA, como las Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU) de Google [Jouppi et al., 2017], que están diseñadas específicamente para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Estos aceleradores a menudo emplean aritmética de precisión reducida, jerarquías de memoria especializadas y arquitecturas de flujo de datos para lograr un alto rendimiento y eficiencia energética en tareas de IA.

Otra clase emergente de aceleradores se centra en el procesamiento y el análisis de gráficos. Las cargas de trabajo de procesamiento de gráficos, como las que se encuentran en el análisis de redes sociales, los sistemas de recomendación y las simulaciones científicas, exhiben patrones de acceso a la memoria irregulares y sincronización de grano fino, lo que puede ser un desafío para las arquitecturas tradicionales de CPU y GPU. Los aceleradores especializados en el procesamiento de gráficos, como el Graphicionado [Ham et al., 2016] y la Unidad de Procesamiento de Inteligencia (IPU) de GraphCore [GraphCore, 2020], tienen como objetivo abordar estos desafíos proporcionando soporte de hardware para unAquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios del código traducidos, pero sin traducir el código en sí:

Exploración de grafos, sincronización y equilibrio de carga.

A medida que crece la diversidad de los aceleradores, el desafío de integrarlos en un sistema coherente se vuelve más complejo. Las arquitecturas de sistemas heterogéneos, como la Arquitectura de Sistema Heterogéneo (HSA) de AMD [AMD, 2015] y la Memoria Unificada CUDA de NVIDIA [NVIDIA, 2020], tienen como objetivo proporcionar un modelo de programación unificado y un espacio de memoria a través de diferentes tipos de procesadores y aceleradores. Estas arquitecturas permiten una colaboración sin problemas entre CPU, GPU y otros aceleradores, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el diseño de algoritmos en lugar de en los detalles de los movimientos de datos y la sincronización entre diferentes dispositivos.

La investigación en esta área explora temas como el particionamiento y la programación eficientes de tareas en dispositivos heterogéneos, la gestión unificada de la memoria y los interconectores de alto rendimiento para sistemas heterogéneos. A medida que el panorama de los aceleradores sigue evolucionando, es probable que el diseño de las GPU se vea influenciado por la necesidad de integrarse perfectamente con otros tipos de hardware especializado.

Apilamiento 3D y diseños basados en chiplets

El apilamiento 3D y los diseños basados en chiplets son tecnologías de empaquetado emergentes que ofrecen nuevas oportunidades para la innovación en la arquitectura de las GPU. Estas tecnologías permiten la integración de múltiples troqueles o capas dentro de un solo paquete, lo que permite una mayor ancho de banda, una latencia más baja y una entrega de energía más eficiente en comparación con el empaquetado 2D tradicional.

El apilamiento 3D, como los vías a través del silicio (TSV) o la tecnología de cubo de memoria híbrida (HMC) [Jeddeloh y Keeth, 2012], permite la integración vertical de múltiples capas de lógica o memoria. Esta tecnología se ha utilizado en la memoria de alta ancho de banda (HBM) [Lee et al., 2014], que proporciona un ancho de banda de memoria significativamente mayor y un menor consumo de energía en comparación con la memoria GDDR tradicional. Las GPU, como el Radeon R9 Fury X de AMD y el Tesla P100 de NVIDIA, ya han adoptado HBM para aliviar los cuellos de botella de ancho de banda de memoria en cargas de trabajo intensivas en memoria.Diseños basados en chiplets, por otro lado, involucran la integración de múltiples chips más pequeños (chiplets) dentro de un solo paquete utilizando interconexiones de alta densidad, como interposores de silicio o puentes de interconexión de múltiples chips incrustados (EMIBs) [Demir et al., 2018]. Este enfoque permite la mezcla y combinación de diferentes tecnologías de procesos, lo que permite la optimización de cada chiplet para su función específica. Por ejemplo, los chiplets intensivos en cómputo pueden fabricarse utilizando nodos de procesos avanzados, mientras que los chiplets intensivos en memoria pueden utilizar nodos de procesos más antiguos y más rentables.

La naturaleza modular de los diseños basados en chiplets también permite arquitecturas de GPU más flexibles y escalables. Por ejemplo, el número de chiplets de cómputo se puede variar para crear GPU con diferentes características de rendimiento y consumo de energía, sin la necesidad de un rediseño completo de la GPU. Este enfoque también puede facilitar la integración de aceleradores especializados o tecnologías de memoria junto con los chiplets de cómputo de GPU.

La investigación en esta área explora temas como las arquitecturas de GPU apiladas en 3D, los diseños de GPU basados en chiplets y las nuevas tecnologías de interconexión para la integración de múltiples chips. A medida que el escalado de la tecnología de procesos se vuelve más desafiante y costoso, el apilamiento 3D y los diseños basados en chiplets ofrecen un camino prometedor para continuar con las mejoras de rendimiento y eficiencia energética en las arquitecturas de GPU.

Arquitecturas específicas del dominio para IA/ML

El rápido crecimiento de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) ha impulsado el desarrollo de arquitecturas específicas del dominio optimizadas para estas cargas de trabajo. Si bien las GPU han sido la plataforma principal para la aceleración de IA/ML en los últimos años, existe una tendencia creciente hacia un hardware más especializado que pueda proporcionar un mayor rendimiento y eficiencia energética para tareas específicas de IA/ML.

Un ejemplo de este hardware especializado es la unidad de procesamiento neuronal (NPU), que está diseñada específicamente para acelerar las redes neuronales profundas (Inferencia y entrenamiento de DNN. Los NPU a menudo emplean aritmética de precisión reducida, jerarquías de memoria especializadas y arquitecturas de flujo de datos adaptadas a las características únicas de las cargas de trabajo de DNN. Ejemplos de NPU incluyen las Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU) de Google [Jouppi et al., 2017], los Procesadores de Redes Neuronales Nervana (NNP) de Intel [Rao, 2019] y los procesadores de Inteligencia Artificial Ascend de Huawei [Huawei, 2020].

Otra tendencia emergente en las arquitecturas específicas de dominio para IA/ML es el uso de computación en memoria y técnicas de computación analógica. Las arquitecturas de computación en memoria tienen como objetivo reducir la energía y la latencia asociadas con el movimiento de datos al realizar los cálculos directamente en la memoria. Las técnicas de computación analógica, como las utilizadas en los aceleradores basados en memristores [Shafiee et al., 2016], aprovechan las propiedades físicas de los dispositivos para realizar cálculos de una manera más eficiente en términos de energía en comparación con los circuitos digitales.

A medida que las cargas de trabajo de IA/ML continúan evolucionando y se vuelven más diversas, existe una necesidad creciente de arquitecturas específicas de dominio flexibles y programables que puedan adaptarse a los requisitos cambiantes. Un enfoque para lograr esta flexibilidad es a través del uso de arquitecturas reconfigurables de grano grueso (CGRA) [Prabhakar et al., 2017], que proporcionan una matriz de elementos de procesamiento programables que pueden reconfigurarse para admitir diferentes patrones de flujo de datos y algoritmos.

La investigación en esta área explora temas como nuevas arquitecturas de aceleradores de IA/ML, técnicas de computación en memoria y analógica, y arquitecturas programables y reconfigurables para IA/ML. A medida que las GPU continúan desempeñando un papel importante en la aceleración de IA/ML, el diseño de las arquitecturas GPU futuras probablemente se verá influenciado por la necesidad de integrar hardware más especializado y adaptarse a los requisitos únicos de estas cargas de trabajo.

Problemas de investigación abiertos y oportunidades

A pesar de los avances significativos en la arquitectura de GPU y la computación paralela en los últimos años, quedan muchos problemas de investigación abiertosAquí está la traducción al español del archivo de Markdown, conservando el código sin traducir y solo traduciendo los comentarios:

Desafíos y oportunidades para la innovación futura en GPUs

A medida que el rendimiento y la complejidad de las GPUs continúan creciendo, surgen varios desafíos y oportunidades para una mayor innovación. Algunos de estos desafíos y oportunidades incluyen:

1. Eficiencia energética: A medida que el rendimiento y la complejidad de las GPUs continúan creciendo, mejorar la eficiencia energética se vuelve cada vez más crítico. Las oportunidades de investigación en esta área incluyen técnicas novedosas de circuitos y arquitectura para reducir el consumo de energía, como la computación cerca del umbral, el apagado de energía y el escalado dinámico de voltaje y frecuencia.

2. Escalabilidad: Permitir que las GPUs se escalen a un número aún mayor de núcleos y subprocesos, manteniendo un alto rendimiento y programabilidad, es un desafío importante. La investigación en esta área puede explorar temas como arquitecturas de GPU jerárquicas y distribuidas, sistemas de memoria escalables y modelos de programación que puedan aprovechar eficazmente el paralelismo de las futuras GPUs.

3. Confiabilidad y resistencia: A medida que las GPUs se utilizan cada vez más en aplicaciones críticas para la misión y la seguridad, garantizar su confiabilidad y resistencia se vuelve fundamental. Las oportunidades de investigación en esta área incluyen técnicas novedosas de tolerancia a fallas y corrección de errores, como tolerancia a fallas basada en algoritmos, mecanismos de control de puntos de verificación y recuperación, y diseños de arquitectura resistentes.

4. Virtualización y multitenencia: Permitir el uso eficiente de los recursos de la GPU entre varias aplicaciones y usuarios es esencial para los entornos de computación en la nube y los centros de datos. La investigación en esta área puede explorar temas como técnicas de virtualización de GPU, gestión de calidad de servicio (QoS) y algoritmos de asignación y programación de recursos para sistemas de GPU multiinquilino.

5. Modelos y herramientas de programación: Desarrollar modelos y herramientas de programación que puedan aprovechar eficazmente el rendimiento de las futuras arquitecturas de GPU, manteniendo al mismo tiempo la productividad de los programadores, sigue siendo un desafío. Las oportunidades de investigación en esta área incluyen lenguajes específicos del dominio y compiladores para GPUs, marcos de autoajuste y optimización, y herramientas de depuración y perfilado para sistemas paralelos.Aquí está la traducción al español del archivo, con los comentarios del código traducidos:

A medida que las arquitecturas GPU continúan evolucionando y surgen nuevos dominios de aplicación, los investigadores e ingenieros deberán abordar estos y otros desafíos para desbloquear todo el potencial de la computación en paralelo. Al explorar diseños de arquitectura novedosos, modelos de programación y herramientas de software, la comunidad de investigación puede ayudar a dar forma al futuro de la computación GPU y permitir nuevos avances en campos como la computación científica, la inteligencia artificial y el análisis de datos.

Lectura adicional

Para aquellos interesados en profundizar en los temas cubiertos en este capítulo, recomendamos los siguientes recursos:

1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). Análisis de rendimiento en el centro de datos de una unidad de procesamiento de tensor. En Actas del 44º Simposio Internacional Anual sobre Arquitectura de Computadoras (págs. 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: un acelerador de alto rendimiento y eficiente energéticamente para el análisis de gráficos. En el 49º Simposio Anual Internacional IEEE/ACM sobre Microarquitectura (MICRO) (págs. 1-13). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7783759 (opens in a new tab)

3. AMD. (2015). Arquitectura de sistema heterogéneo (HSA) de AMD. https://www.amd.com/en/technologies/hsa (opens in a new tab)

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

5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). Hybrid Memory Cube: nueva arquitectura DRAM que aumenta la densidad y el rendimiento. En el Simposio de 2012 sobre Tecnología VLSI (VLSIT) (págs. 87-88). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6243767 (opens in a new tab)

6. Lee, J. H., Lim, D., Jeong, H.,Kim, H., Song, T., Lee, J., ... & Kim, G. (2014). Una memoria apilada DRAM de alta velocidad de banda (HBM) de 1,2 V, 8 Gb, 8 canales y 128 GB/s con métodos de prueba I/O de microbump efectivos utilizando un proceso de 29 nm y TSV. En 2014 IEEE International Solid-State Circuits Conference Digest of Technical Papers (ISSCC) (págs. 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. y Memik, G. (2018). Galaxy: una arquitectura de múltiples chips de alto rendimiento y alta eficiencia energética que utiliza interconexiones fotónicas. En Actas de la 28a Conferencia Internacional ACM sobre Supercomputación (págs. 303-312). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2597652.2597664 (opens in a new tab)

8. Rao, T. (2019). Los procesadores de redes neuronales Intel Nervana (NNP) redefinen el silicon de IA. [https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)