Chapitre 12 : Tendances futures et technologies émergentes dans la conception de GPU

Alors que les architectures de GPU continuent d'évoluer pour répondre aux demandes croissantes des charges de travail de calcul parallèle, plusieurs tendances et technologies émergentes sont sur le point de façonner l'avenir de la conception de GPU. Dans ce chapitre, nous explorons certaines de ces tendances clés, notamment le calcul hétérogène et les accélérateurs, l'empilement 3D et les conceptions à base de puces, les architectures spécifiques aux domaines pour l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi que les problèmes de recherche ouverts et les opportunités dans l'architecture des GPU.

Calcul hétérogène et accélérateurs

Le calcul hétérogène, qui combine différents types de processeurs ou d'accélérateurs pour atteindre des performances et une efficacité énergétique plus élevées, est devenu de plus en plus répandu ces dernières années. Les GPU se sont trouvés à l'avant-garde de cette tendance, étant souvent associés à des CPU pour accélérer les charges de travail parallèles. Cependant, le paysage des accélérateurs s'élargit rapidement, avec de nouveaux types de matériel spécialisé en développement pour des domaines d'application spécifiques.

Un exemple notable est l'essor des accélérateurs d'IA, comme les Tensor Processing Units (TPU) de Google [Jouppi et al., 2017], qui sont conçus spécifiquement pour accélérer les charges de travail d'apprentissage automatique. Ces accélérateurs emploient souvent une arithmétique à précision réduite, des hiérarchies mémoire spécialisées et des architectures de flux de données pour atteindre des performances et une efficacité énergétique élevées pour les tâches d'IA.

Une autre classe émergente d'accélérateurs se concentre sur le traitement et l'analyse des graphes. Les charges de travail de traitement de graphes, comme celles que l'on trouve dans l'analyse des réseaux sociaux, les systèmes de recommandation et les simulations scientifiques, présentent des schémas d'accès mémoire irréguliers et une synchronisation fine, ce qui peut être un défi pour les architectures CPU et GPU traditionnelles. Les accélérateurs spécialisés dans le traitement des graphes, comme le Graphicionado [Ham et al., 2016] et l'Intelligence Processing Unit (IPU) de GraphCore [GraphCore, 2020], visent à relever ces défis en fournissant un support matériel pour une efficacité des accès mémoire et une synchronisation efficace.Voici la traduction française du fichier Markdown :

Parcours de graphe, synchronisation et équilibrage de charge effica

Alors que la diversité des accélérateurs augmente, le défi d'intégrer ces derniers dans un système cohérent devient plus complexe. Les architectures de systèmes hétérogènes, telles que l'architecture hétérogène système (HSA) d'AMD [AMD, 2015] et la mémoire unifiée CUDA d'NVIDIA [NVIDIA, 2020], visent à fournir un modèle de programmation et un espace mémoire unifiés entre différents types de processeurs et d'accélérateurs. Ces architectures permettent une collaboration transparente entre les processeurs, les GPU et d'autres accélérateurs, permettant aux développeurs de se concentrer sur la conception d'algorithmes plutôt que sur les subtilités du déplacement des données et de la synchronisation entre différents appareils.

La recherche dans ce domaine explore des sujets tels que le partitionnement et l'ordonnancement efficaces des tâches sur des appareils hétérogènes, la gestion unifiée de la mémoire et les interconnexions haute performance pour les systèmes hétérogènes. Alors que le paysage des accélérateurs continue d'évoluer, la conception des GPU sera probablement influencée par la nécessité de s'intégrer de manière transparente avec d'autres types de matériel spécialisé.

Empilement 3D et conception à base de puces

L'empilement 3D et les conceptions à base de puces sont des technologies d'emballage émergentes qui offrent de nouvelles opportunités pour l'innovation dans l'architecture des GPU. Ces technologies permettent l'intégration de plusieurs puces ou couches dans un seul package, offrant une bande passante plus élevée, une latence plus faible et une alimentation électrique plus efficace par rapport à l'emballage 2D traditionnel.

L'empilement 3D, comme les interconnexions traversant le silicium (TSV) ou la technologie de mémoire hybride en cube (HMC) [Jeddeloh et Keeth, 2012], permet l'intégration verticale de plusieurs couches de logique ou de mémoire. Cette technologie a été utilisée dans la mémoire à haute bande passante (HBM) [Lee et al., 2014], qui offre une bande passante mémoire nettement plus élevée et une consommation d'énergie plus faible par rapport à la mémoire GDDR traditionnelle. Les GPU, comme le Radeon R9 Fury X d'AMD et le Tesla P100 d'NVIDIA, ont déjà adopté la HBM pour pallier les goulets d'étranglement de la bande passante mémoire dans les charges de travail gourmandes en mémoire.Voici la traduction française du fichier markdown "ads" avec les commentaires traduits, mais sans traduction pour le code :

Conception basée sur les chiplets, d'autre part, implique l'intégration de plusieurs puces plus petites (chiplets) dans un seul boîtier à l'aide d'interconnexions haute densité, comme les interposeurs en silicium ou les ponts d'interconnexion multicouches intégrés (EMIB) [Demir et al., 2018]. Cette approche permet le mélange et l'appariement de différentes technologies de processus, permettant l'optimisation de chaque chiplet pour sa fonction spécifique. Par exemple, les chiplets intensifs en calcul peuvent être fabriqués en utilisant des nœuds de processus avancés, tandis que les chiplets intensifs en mémoire peuvent utiliser des nœuds de processus plus anciens et plus rentables.

La nature modulaire des conceptions à base de chiplets permet également des architectures GPU plus flexibles et évolutives. Par exemple, le nombre de chiplets de calcul peut être varié pour créer des GPU avec différentes caractéristiques de performance et d'alimentation, sans avoir besoin d'une refonte complète du GPU. Cette approche peut également faciliter l'intégration d'accélérateurs spécialisés ou de technologies mémoire aux côtés des chiplets de calcul GPU.

La recherche dans ce domaine explore des sujets tels que les architectures GPU empilées en 3D, les conceptions de GPU à base de chiplets et les nouvelles technologies d'interconnexion pour l'intégration multi-puce. Alors que le dimensionnement de la technologie des processus devient de plus en plus difficile et coûteux, l'empilement 3D et les conceptions à base de chiplets offrent une voie prometteuse pour des améliorations continues des performances et de l'efficacité énergétique dans les architectures GPU.

Architectures spécifiques au domaine pour l'IA/ML

La croissance rapide des applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) a stimulé le développement d'architectures spécifiques au domaine optimisées pour ces charges de travail. Bien que les GPU aient été la principale plateforme pour l'accélération de l'IA/ML ces dernières années, il y a une tendance croissante vers du matériel plus spécialisé pouvant offrir des performances et une efficacité énergétique plus élevées pour des tâches d'IA/ML spécifiques.

Un exemple de ce type de matériel spécialisé est l'unité de traitement neuronal (NPU), qui est conçue spécifiquement pour accélérer les réseaux de neurones profonds (Inférence et formation DNN. Les NPU utilisent souvent une arithmétique à précision réduite, des hiérarchies de mémoire spécialisées et des architectures de flux de données qui sont adaptées aux caractéristiques uniques des charges de travail DNN. Parmi les exemples de NPU, citons les Tensor Processing Units (TPU) de Google [Jouppi et al., 2017], les Nervana Neural Network Processors (NNP) d'Intel [Rao, 2019] et les processeurs IA Ascend de Huawei [Huawei, 2020].

Une autre tendance émergente dans les architectures spécifiques aux domaines de l'IA/ML est l'utilisation de l'informatique en mémoire et des techniques de calcul analogique. Les architectures d'informatique en mémoire visent à réduire l'énergie et la latence associées au mouvement des données en effectuant les calculs directement en mémoire. Les techniques de calcul analogique, comme celles utilisées dans les accélérateurs à base de memristors [Shafiee et al., 2016], exploitent les propriétés physiques des dispositifs pour effectuer des calculs de manière plus économe en énergie que les circuits numériques.

Alors que les charges de travail IA/ML continuent d'évoluer et de se diversifier, il y a un besoin croissant d'architectures spécifiques au domaine flexibles et programmables qui peuvent s'adapter à l'évolution des exigences. Une approche pour atteindre cette flexibilité est l'utilisation d'architectures reconfigurables à grain grossier (CGRA) [Prabhakar et al., 2017], qui fournissent un réseau d'éléments de traitement programmables qui peuvent être reconfigurés pour prendre en charge différents modèles de flux de données et algorithmes.

La recherche dans ce domaine explore des sujets tels que les nouvelles architectures d'accélérateurs IA/ML, les techniques d'informatique en mémoire et de calcul analogique, ainsi que les architectures programmables et reconfigurables pour l'IA/ML. Alors que les GPU continuent de jouer un rôle important dans l'accélération de l'IA/ML, la conception des futures architectures GPU sera probablement influencée par la nécessité d'intégrer du matériel plus spécialisé et de s'adapter aux exigences uniques de ces charges de travail.

Problèmes de recherche ouverts et opportunités

Malgré les progrès significatifs réalisés dans l'architecture des GPU et le calcul parallèle ces dernières années, de nombreux problèmes de recherche ouverts subsistentVoici la traduction française du fichier Markdown :

et des opportunités pour une innovation plus poussée. Certains de ces défis et opportunités incluent :

1. Efficacité énergétique : Alors que les performances et la complexité des GPU continuent de croître, l'amélioration de l'efficacité énergétique devient de plus en plus critique. Les opportunités de recherche dans ce domaine incluent de nouvelles techniques de circuits et d'architecture pour réduire la consommation d'énergie, comme le calcul proche du seuil de commutation, la mise en veille sélective et la variation dynamique de la tension et de la fréquence.

2. Évolutivité : Permettre aux GPU de passer à un nombre encore plus élevé de cœurs et de threads tout en maintenant des performances et une programmabilité élevées est un défi important. La recherche dans ce domaine peut explorer des sujets tels que les architectures GPU hiérarchiques et distribuées, les systèmes de mémoire évolutifs et les modèles de programmation qui peuvent exploiter efficacement le parallélisme des futurs GPU.

3. Fiabilité et résilience : Alors que les GPU sont de plus en plus utilisés dans des applications critiques pour la mission et la sécurité, assurer leur fiabilité et leur résilience devient primordial. Les opportunités de recherche dans ce domaine incluent de nouvelles techniques de tolérance aux pannes et de correction d'erreurs, telles que la tolérance aux pannes basée sur les algorithmes, les mécanismes de sauvegarde et de récupération, et les conceptions d'architecture résilientes.

4. Virtualisation et multi-locataire : Permettre le partage efficace des ressources GPU entre plusieurs applications et utilisateurs est essentiel pour l'informatique en nuage et les environnements de centres de données. La recherche dans ce domaine peut explorer des sujets tels que les techniques de virtualisation GPU, la gestion de la qualité de service (QoS) et les algorithmes d'allocation et d'ordonnancement des ressources pour les systèmes GPU multi-locataires.

5. Modèles de programmation et outils : Développer des modèles de programmation et des outils qui peuvent exploiter efficacement les performances des futures architectures GPU tout en maintenant la productivité des programmeurs est un défi permanent. Les opportunités de recherche dans ce domaine incluent les langages spécifiques au domaine et les compilateurs pour les GPU, les cadres d'auto-optimisation et d'auto-réglage, ainsi que les outils de débogage et de profilage pour les systèmes parallèles.Voici la traduction française du fichier markdown "lel programs" :

Alors que les architectures GPU continuent d'évoluer et que de nouveaux domaines d'application émergent, les chercheurs et les ingénieurs devront relever ces défis et d'autres pour déverrouiller tout le potentiel du calcul parallèle. En explorant de nouvelles conceptions architecturales, des modèles de programmation et des outils logiciels novateurs, la communauté de recherche peut contribuer à façonner l'avenir du calcul GPU et à permettre de nouvelles percées dans des domaines tels que le calcul scientifique, l'intelligence artificielle et l'analyse des données.

Lectures complémentaires

Pour ceux qui souhaitent approfondir les sujets abordés dans ce chapitre, nous vous recommandons les ressources suivantes :

1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). Analyse des performances en centre de données d'une unité de traitement de tenseurs. Dans Actes du 44e symposium international annuel sur l'architecture des ordinateurs (pp. 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 accélérateur haute performance et écoénergétique pour l'analytique des graphes. Dans le 49e symposium annuel IEEE/ACM sur la microarchitecture (MICRO) (pp. 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). Mémoire unifiée CUDA. https://developer.nvidia.com/blog/unified-memory-cuda-beginners/ (opens in a new tab)

5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). Hybrid Memory Cube : une nouvelle architecture DRAM qui augmente la densité et les performances. Dans le symposium 2012 sur la technologie VLSI (VLSIT) (pp. 87-88). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6243767 (opens in a new tab)

6. Lee, J. H., Lim, D., Jeong, H.,Voici la traduction française du fichier markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :

Kim, H., Song, T., Lee, J., ... et Kim, G. (2014). Une mémoire DRAM empilée haute bande passante (HBM) de 8 Go à 8 canaux à 128 Go/s avec des méthodes de test de microbosses d'E/S efficaces utilisant un procédé de 29 nm et des TSV. Dans les actes de la Conférence internationale IEEE sur les circuits intégrés à l'état solide (ISSCC) 2014 (pp. 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. et Memik, G. (2018). Galaxy : Une architecture multi-puces haute performance et éconergétique utilisant des interconnexions photoniques. Dans les actes de la 28e Conférence internationale ACM sur l'informatique haute performance (pp. 303-312). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2597652.2597664 (opens in a new tab)

8. Rao, T. (2019). Les processeurs de réseaux de neurones Intel Nervana (NNP) redéfinissent le silicium IA. [https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)