Capítulo 8: Interconexión y Redes On-Chip en el Diseño de GPU
A medida que el número de núcleos y particiones de memoria en las GPU modernas continúa aumentando, el diseño de la red de interconexión on-chip se vuelve crucial para lograr un alto rendimiento y escalabilidad. La interconexión es responsable de conectar los núcleos de la GPU a las particiones de memoria y permitir una comunicación eficiente entre ellos. En este capítulo, exploraremos varios aspectos del diseño de la interconexión y la red on-chip para las GPU, incluyendo las topologías de Network-on-Chip (NoC), los algoritmos de enrutamiento, los mecanismos de control de flujo, la caracterización de la carga de trabajo, los patrones de tráfico y las técnicas para diseñar interconexiones escalables y eficientes.
Topologías de Network-on-Chip (NoC)
Network-on-Chip (NoC) ha surgido como una solución prometedora para interconectar el creciente número de núcleos y particiones de memoria en las GPU modernas. Los NoC proporcionan una infraestructura de comunicación escalable y modular que puede manejar de manera eficiente los requisitos de alto ancho de banda y baja latencia de las cargas de trabajo de la GPU. Se han propuesto y estudiado varias topologías de NoC para las arquitecturas de GPU, cada una con sus propias ventajas y compensaciones.
Topología de Crossbar
La topología de crossbar es un diseño de interconexión simple y directo donde cada núcleo está conectado directamente a cada partición de memoria a través de un enlace dedicado. La Figura 8.1 ilustra una topología de crossbar para una GPU con cuatro núcleos y cuatro particiones de memoria.
Núcleo 0 Núcleo 1 Núcleo 2 Núcleo 3
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--|--------|--------|--------|--
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Mem 0 Mem 1 Mem 2 Mem 3Figura 8.1: Topología de crossbar para una GPU con cuatro núcleos y cuatro particiones de memoria.
La topología de crossbar proporciona una conectividad completa entre los núcleos y las particiones de memoria, lo que permite una comunicación de alto ancho de banda. Sin embargo, el número de enlaces y la complejidad del crossbar crecen cuadráticamente con el número de núcleos y particiones de memoria.Aquí está la traducción al español de este archivo Markdown:
Topología de malla
La topología de malla es una opción popular para las arquitecturas GPU basadas en NoC debido a su escalabilidad y simplicidad. En una topología de malla, los núcleos y las particiones de memoria se organizan en una cuadrícula 2D, donde cada nodo está conectado a sus nodos vecinos. La Figura 8.2 muestra una topología de malla 4x4 para una GPU con 16 núcleos.
Núcleo 0 --- Núcleo 1 --- Núcleo 2 --- Núcleo 3
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Núcleo 4 --- Núcleo 5 --- Núcleo 6 --- Núcleo 7
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Núcleo 8 --- Núcleo 9 --- Núcleo 10-- Núcleo 11
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Núcleo 12-- Núcleo 13-- Núcleo 14-- Núcleo 15Figura 8.2: Topología de malla 4x4 para una GPU con 16 núcleos.
La topología de malla ofrece una buena escalabilidad, ya que la cantidad de enlaces y la complejidad de los enrutadores crecen linealmente con el número de nodos. Sin embargo, el recuento de saltos promedio y la latencia aumentan con el tamaño de la red, lo que puede afectar el rendimiento de GPUs más grandes.
Topología de anillo
La topología de anillo conecta los núcleos y las particiones de memoria de forma circular, formando una estructura en forma de anillo. Cada nodo está conectado a sus dos nodos vecinos, uno en la dirección de las agujas del reloj y otro en la dirección contraria a las agujas del reloj. La Figura 8.3 ilustra una topología de anillo para una GPU con ocho núcleos.
Núcleo 0 --- Núcleo 1
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Núcleo 7 Núcleo 2
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Núcleo 6 --- Núcleo 5
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Núcleo 4 --- Núcleo 3Figura 8.3: Topología de anillo para una GPU con ocho núcleos.
La topología de anillo es simple de implementar y proporciona una distribución equilibrada del tráfico. Sin embargo, el recuento de saltos promedio y la latencia aumentan linealmente con el número de nodos, lo que la hace menos adecuada para diseños de GPU más grandes.
###Topologías jerárquicas y híbridas
Para abordar las limitaciones de escalabilidad de las topologías individuales, se han propuesto topologías jerárquicas e híbridas para interconexiones de GPU. Estas topologías combinan múltiples redes más pequeñas o diferentes topologías para crear una interconexión más grande y escalable.
Por ejemplo, se puede crear una topología de malla jerárquica dividiendo una malla grande en submallas más pequeñas y conectándolas a través de una red de nivel superior. Este enfoque reduce el número medio de saltos y la latencia en comparación con una topología de malla plana.
Las topologías híbridas, como una combinación de una malla y un anillo, también se pueden utilizar para equilibrar los compromisos entre escalabilidad y rendimiento. La topología de malla se puede utilizar para la comunicación local dentro de un grupo de núcleos, mientras que la topología de anillo se puede utilizar para la comunicación global entre grupos.
Algoritmos de enrutamiento y control de flujo
Los algoritmos de enrutamiento y los mecanismos de control de flujo desempeñan un papel crucial en la gestión del flujo de datos a través de la interconexión y en asegurar la utilización eficiente de los recursos de la red. Determinan cómo se enrutan los paquetes desde el origen hasta el destino y cómo se maneja la congestión de la red.
Algoritmos de enrutamiento
Los algoritmos de enrutamiento se pueden clasificar en dos categorías principales: deterministas y adaptativos.
-
Enrutamiento determinista:
- Los algoritmos de enrutamiento deterministas siempre eligen la misma ruta entre un par de origen y destino, independientemente de las condiciones de la red.
- Ejemplos de algoritmos de enrutamiento deterministas incluyen el enrutamiento por orden de dimensión (DOR) y el enrutamiento XY.
- DOR enruta los paquetes primero a lo largo de la dimensión X y luego a lo largo de la dimensión Y en una topología de malla.
- El enrutamiento determinista es sencillo de implementar y proporciona una latencia predecible, pero puede dar lugar a una distribución desigual del tráfico y la congestión.
-
Enrutamiento adaptativo:
- Los algoritmos de enrutamiento adaptativos seleccionan dinámicamente la ruta en función de las condiciones actuales de la red, como la utilización de los enlaces o la congestión.
- Ejemplos de algoritmos de enrutamiento adaptativos incluyen el enrutamiento adaptativo basado en el estado del canal y el enrutamiento adaptativo basado en la carga.
- El enrutamiento adaptativo puede mejorar la utilización de la red y reducir la congestión, pero es más complejo de implementar y puede introducir una latencia variable.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con la sección de código sin traducir:
Ejemplos de algoritmos de enrutamiento adaptativo incluyen el enrutamiento adaptativo mínimo y el enrutamiento adaptativo completo.
- El enrutamiento adaptativo mínimo permite que los paquetes tomen cualquier ruta mínima (ruta más corta) entre el origen y el destino.
- El enrutamiento adaptativo completo permite que los paquetes tomen cualquier ruta disponible, incluyendo rutas no mínimas, para evitar las regiones congestionadas.
- El enrutamiento adaptativo puede equilibrar mejor la carga de tráfico y aliviar la congestión, pero requiere un hardware más complejo y puede introducir latencia adicional.
La Figura 8.4 ilustra la diferencia entre el enrutamiento determinístico XY y el enrutamiento adaptativo mínimo en una topología de malla.
(0,0) --- (1,0) --- (2,0) --- (3,0)
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(0,1) --- (1,1) --- (2,1) --- (3,1)
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(0,2) --- (1,2) --- (2,2) --- (3,2)
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(0,3) --- (1,3) --- (2,3) --- (3,3)
Enrutamiento XY:
(0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)
Enrutamiento Adaptativo Mínimo:
(0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
o
(0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)Figura 8.4: Comparación del enrutamiento determinístico XY y el enrutamiento adaptativo mínimo en una topología de malla.
Control de Flujo
Los mecanismos de control de flujo gestionan la asignación de recursos de red, como búferes y enlaces, para prevenir la congestión y garantizar una utilización justa. Dos técnicas de control de flujo comunes utilizadas en interconexiones de GPU son el control de flujo basado en créditos y el control de flujo de canal virtual.
- Control de Flujo Basado en Créditos:
- En el control de flujo basado en créditos, cada enrutador mantiene un recuento de los espacios de búfer disponibles (créditos) en el enrutador río abajo.
- Cuando un enrutador envía un paquete, decrementa su recuento de créditos. Cuando el enrutador río abajo libera un espacio de búfer, envía un crédito de vuelta al enrutador río arriba.
- El enrutador río arriba...Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios del código traducidos al español:
El enrutador solo puede enviar un paquete si tiene créditos suficientes, evitando el desbordamiento del búfer y la congestión.
- Control de flujo de canales virtuales:
- El control de flujo de canales virtuales permite que múltiples canales lógicos compartan el mismo enlace físico, proporcionando una mejor utilización de los recursos de la red.
- Cada canal virtual tiene su propio búfer y mecanismo de control de flujo, lo que permite aislar y priorizar diferentes flujos de tráfico.
- Los canales virtuales pueden evitar el bloqueo de la cabeza de línea, donde un paquete bloqueado en la cabeza de un búfer impide que otros paquetes avancen.
La Figura 8.5 ilustra el concepto de canales virtuales en un enrutador.
Puerto de entrada 0 Puerto de entrada 1 Puerto de entrada 2 Puerto de entrada 3
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VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2
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--------- Conmutador de cruces ---------
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Puerto de salida 0Figura 8.5: Canales virtuales en un enrutador.
Caracterización de la carga de trabajo y patrones de tráfico
Comprender las características de las cargas de trabajo de GPU y sus patrones de tráfico es esencial para diseñar interconexiones eficientes. Las diferentes aplicaciones muestran patrones de comunicación variados y tienen diferentes requisitos en términos de ancho de banda, latencia y localidad.
Caracterización de la carga de trabajo
Las cargas de trabajo de GPU se pueden caracterizar en función de varios factores, como:
-
Intensidad de cómputo:
- Las cargas de trabajo intensivas en cómputo tienen una alta relación de cómputo a accesos a memoria.
- Estas cargas de trabajo generalmente requieren una comunicación de alto ancho de banda entre los núcleos y las particiones de memoria para mantener las unidades de cómputo alimentadas con datos.
-
Patrones de acceso a memoria:
- Algunas cargas de trabajo presentan patrones de acceso a memoria regulares, como accesos secuenciales o con saltos,Aquí está la traducción al español del archivo Markdown, con los comentarios traducidos al español. El código no se ha traducido.
mientras que otros tienen patrones de acceso irregulares o aleatorios.
- Los patrones de acceso regulares pueden beneficiarse de técnicas como la coalescencia de memoria y la prefetching, mientras que los patrones irregulares pueden requerir técnicas de gestión de memoria más sofisticadas.
-
Intercambio de datos y sincronización:
- Las cargas de trabajo con altos requisitos de intercambio de datos y sincronización, como algoritmos de gráficos o simulaciones físicas, pueden generar un tráfico de comunicación intercore significativo.
- El soporte eficiente para primitivas de sincronización, como barreras y operaciones atómicas, es crucial para estas cargas de trabajo.
-
Localidad:
- Las cargas de trabajo con alta localidad espacial y temporal pueden beneficiarse del almacenamiento en caché y la reutilización de datos.
- Explotar la localidad puede reducir la cantidad de tráfico en el interconexionado y mejorar el rendimiento general.
Patrones de tráfico
Las diferentes cargas de trabajo de GPU exhiben diversos patrones de tráfico en función de sus requisitos de comunicación. Algunos patrones de tráfico comunes incluyen:
-
Tráfico aleatorio uniforme:
- En el tráfico aleatorio uniforme, cada nodo envía paquetes a destinos seleccionados aleatoriamente con igual probabilidad.
- Este patrón de tráfico representa un peor escenario posible y a menudo se usa para probar el interconexionado.
-
Tráfico de vecinos más cercanos:
- En el tráfico de vecinos más cercanos, los nodos se comunican principalmente con sus vecinos inmediatos en la red.
- Este patrón de tráfico es común en aplicaciones con fuerte localidad espacial, como cálculos de stencil o procesamiento de imágenes.
-
Tráfico de punto caliente:
- En el tráfico de punto caliente, un pequeño número de nodos (puntos calientes) reciben una cantidad desproporcionadamente alta de tráfico en comparación con otros nodos.
- El tráfico de punto caliente puede ocurrir en aplicaciones con estructuras de datos compartidas o mecanismos de control centralizados.
-
Tráfico todo a todo:
- En el tráfico todo a todo, cada nodo envía paquetes a todos los demás nodos de la red.
- Este patrón de tráfico es común en operaciones de comunicación colectiva, como la transposición de matrices o la FFT.
La figura 8.6 ilustraAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios de código traducidos al español, pero sin traducir el código en sí:
Tráfico aleatorio uniforme:
(0,0) -> (2,3)
(1,1) -> (3,2)
(2,2) -> (0,1)
...
Tráfico de vecinos más cercanos:
(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)
...
Tráfico de punto caliente: (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...
Tráfico de todos a todos: (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), ... ...
Figura 8.6: Ejemplos de diferentes patrones de tráfico en una topología de malla.
Comprender los patrones de tráfico exhibidos por las cargas de trabajo de GPU es crucial para diseñar interconexiones eficientes. Las herramientas de perfilado y los marcos de simulación se pueden usar para caracterizar los patrones de comunicación de las cargas de trabajo representativas y guiar el diseño de la topología de interconexión, los algoritmos de enrutamiento y los mecanismos de control de flujo.
## Diseño de interconexiones escalables y eficientes
El diseño de interconexiones escalables y eficientes para GPUs implica una consideración cuidadosa de varios factores, como el número de núcleos y particiones de memoria, los patrones de tráfico esperados y las restricciones de potencia y área. Algunos principios clave de diseño y técnicas para construir interconexiones de GPU de alto rendimiento incluyen:
1. **Selección de la topología**: Elegir una topología de interconexión apropiada en función de los requisitos de escalabilidad, los patrones de tráfico esperados y las restricciones de diseño. Las topologías de malla y crossbar se utilizan comúnmente en las GPU, pero también se pueden emplear topologías jerárquicas e híbridas para diseños a mayor escala.
2. **Diseño del algoritmo de enrutamiento**: Desarrollar algoritmos de enrutamiento que puedan manejar de manera eficiente los patrones de tráfico esperados, minimizando la congestión y la latencia. Los algoritmos de enrutamiento adaptativo que pueden ajustarse dinámicamente a las condiciones de la red a menudo se utilizan en las GPU para mejorar el rendimiento por canal.Aquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos, pero el código en sí no traducido:
Rendimiento y tolerancia a fallos
3. **Optimización del control de flujo**: Optimizar los mecanismos de control de flujo para maximizar la utilización de la red y minimizar los requisitos de búfer. Técnicas como el control de flujo de canales virtuales y el control de flujo basado en créditos pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la red y evitar bloqueos.
4. **Aprovisionamiento de ancho de banda**: Asegurar un ancho de banda suficiente entre los núcleos y las particiones de memoria para cumplir con los requisitos de rendimiento de las cargas de trabajo objetivo. Esto puede implicar aumentar el número de canales de memoria, usar tecnologías de memoria de alto ancho de banda o emplear técnicas de señalización avanzadas.
5. **Optimización de potencia y área**: Minimizar el consumo de energía y el área del interconector mediante técnicas como el apagado de energía, el apagado del reloj y la señalización de baja tensión. Un diseño físico y una optimización del diseño cuidadosos también pueden ayudar a reducir el impacto del área y la potencia del interconector.
6. **Fiabilidad y tolerancia a fallos**: Incorporar características de fiabilidad y tolerancia a fallos en el diseño del interconector para garantizar un funcionamiento correcto en presencia de fallos o fallas. Esto puede incluir técnicas como detección y corrección de errores, redundancia y enrutamiento adaptativo.
Ejemplo: Diseño de un interconector de malla jerárquica para una GPU de gran escala
Considere una GPU con 128 núcleos y 16 particiones de memoria. Un interconector de malla plano requeriría una malla de 12x12 (144 nodos), lo que puede ser demasiado grande y consumir mucha energía. En su lugar, se puede diseñar un interconector de malla jerárquica de la siguiente manera:
- Dividir los 128 núcleos en 16 grupos, cada uno con 8 núcleos.
- Dentro de cada grupo, utilizar una malla de 8x8 para conectar los núcleos y una partición de memoria local.
- Conectar los 16 grupos mediante una malla global de 4x4.
Este diseño jerárquico reduce la complejidad general y el consumo de energía del interconector, al tiempo que sigue proporcionando un alto ancho de banda y escalabilidad. Las mallas locales manejan de manera eficiente la comunicación dentro de cada grupo, mientras que la malla global permite la comunicación entre grupos.Acceso a particiones de memoria remota.
Figura 8.7 ilustra el diseño de interconexión en malla jerárquica.
Malla Global (4x4)
Clúster 0 Clúster 1 Clúster 2 Clúster 3 +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Malla | Malla | Malla | Malla | | Local | Local | Local | Local | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Malla | Malla | Malla | Malla | | Local | Local | Local | Local | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Malla | Malla | Malla | Malla | | Local | Local | Local | Local | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Malla | Malla | Malla | Malla | | Local | Local | Local | Local | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+
Figura 8.7: Diseño de interconexión en malla jerárquica para un GPU a gran escala.
## Conclusión
El diseño de la interconexión y la red interna desempeñan un papel crucial en el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia de los GPU modernos. A medida que aumenta el número de núcleos y particiones de memoria, la interconexión debe proporcionar un gran ancho de banda, baja latencia y una comunicación eficiente entre estos componentes.
Los aspectos clave del diseño de la interconexión del GPU incluyen la elección de laAquí está la traducción al español del archivo markdown, con los comentarios del código traducidos:
# Diseño de interconexiones en GPU
## Introducción
Los sistemas de interconexión desempeñan un papel fundamental en las arquitecturas de GPU, ya que facilitan la comunicación entre los diversos componentes, como los bloques de procesamiento, las memorias y los controladores. Estos sistemas de interconexión deben abordar desafíos como la topología de la red, los algoritmos de enrutamiento, los mecanismos de control de flujo y la caracterización de la carga de trabajo. Las topologías de malla y de barras cruzadas se utilizan comúnmente en las GPU, pero también se pueden emplear topologías jerárquicas e híbridas para diseños a mayor escala. Los algoritmos de enrutamiento adaptativo y las técnicas avanzadas de control de flujo pueden ayudar a mejorar el rendimiento y la eficiencia de la red.
El diseño de interconexiones escalables y eficientes implica una consideración cuidadosa de factores como la provisión de ancho de banda, la optimización del consumo de energía y el área, y la confiabilidad. Técnicas como el diseño jerárquico, el apagado de energía y la tolerancia a fallos pueden ayudar a abordar estos desafíos.
A medida que las arquitecturas de GPU continúan evolucionando y aumentan las demandas de las cargas de trabajo paralelas, el diseño de interconexiones y redes dentro del chip seguirá siendo un área activa de investigación e innovación. Las topologías novedosas, los algoritmos de enrutamiento y los diseños eficientes en términos de energía serán esenciales para hacer posible la próxima generación de GPU de alto rendimiento y eficiencia energética.