Chapitre 8 : Interconnexion et réseaux sur puce dans la conception de GPU
Alors que le nombre de cœurs et de partitions de mémoire dans les GPU modernes ne cesse d'augmenter, la conception du réseau d'interconnexion sur puce devient cruciale pour atteindre des performances et une évolutivité élevées. L'interconnexion est chargée de relier les cœurs du GPU aux partitions de mémoire et de permettre une communication efficace entre eux. Dans ce chapitre, nous explorerons diverses facettes de la conception de l'interconnexion et du réseau sur puce pour les GPU, notamment les topologies de réseaux sur puce (NoC), les algorithmes de routage, les mécanismes de contrôle de flux, la caractérisation de la charge de travail, les motifs de trafic et les techniques de conception d'interconnexions évolutives et efficaces.
Topologies de réseaux sur puce (NoC)
Le réseau sur puce (NoC) s'est imposé comme une solution prometteuse pour interconnecter le nombre croissant de cœurs et de partitions de mémoire dans les GPU modernes. Les NoC fournissent une infrastructure de communication évolutive et modulaire capable de gérer efficacement les exigences en bande passante élevée et en faible latence des charges de travail GPU. Diverses topologies NoC ont été proposées et étudiées pour les architectures GPU, chacune avec ses propres avantages et compromis.
Topologie de croisement
La topologie de croisement est une conception d'interconnexion simple et directe où chaque cœur est directement connecté à chaque partition de mémoire par le biais d'un lien dédié. La figure 8.1 illustre une topologie de croisement pour un GPU avec quatre cœurs et quatre partitions de mémoire.
Cœur 0 Cœur 1 Cœur 2 Cœur 3
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--|--------|--------|--------|--
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Mém 0 Mém 1 Mém 2 Mém 3Figure 8.1 : Topologie de croisement pour un GPU avec quatre cœurs et quatre partitions de mémoire.
La topologie de croisement offre une connectivité complète entre les cœurs et les partitions de mémoire, permettant une communication à haute bande passante. Cependant, le nombre de liens et la complexité du croisement croissent de manière quadratique avec le nombre de cœurs et de partitions de mémoire, ce qui peut poser des problèmes d'évolutivité et de coût pour les GPU à grande échelle.Voici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :
Topologie en maillage
La topologie en maillage est un choix populaire pour les architectures GPU basées sur les réseaux sur puce (NoC) en raison de sa capacité de mise à l'échelle et de sa simplicité. Dans une topologie en maillage, les cœurs et les partitions de mémoire sont organisés dans une grille 2D, chaque nœud étant connecté à ses nœuds voisins. La figure 8.2 montre une topologie en maillage 4x4 pour un GPU avec 16 cœurs.
Cœur 0 --- Cœur 1 --- Cœur 2 --- Cœur 3
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Cœur 4 --- Cœur 5 --- Cœur 6 --- Cœur 7
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Cœur 8 --- Cœur 9 --- Cœur 10-- Cœur 11
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Cœur 12-- Cœur 13-- Cœur 14-- Cœur 15Figure 8.2 : Topologie en maillage 4x4 pour un GPU avec 16 cœurs.
La topologie en maillage offre une bonne capacité de mise à l'échelle car le nombre de liens et la complexité des routeurs augmentent linéairement avec le nombre de nœuds. Cependant, le nombre moyen de sauts et la latence augmentent avec la taille du réseau, ce qui peut avoir un impact sur les performances pour les GPU plus grands.
Topologie en anneau
La topologie en anneau connecte les cœurs et les partitions de mémoire de manière circulaire, formant une structure en forme d'anneau. Chaque nœud est connecté à ses deux nœuds voisins, l'un dans le sens horaire et l'autre dans le sens antihoraire. La figure 8.3 illustre une topologie en anneau pour un GPU avec huit cœurs.
Cœur 0 --- Cœur 1
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Cœur 7 Cœur 2
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Cœur 6 --- Cœur 5
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Cœur 4 --- Cœur 3Figure 8.3 : Topologie en anneau pour un GPU avec huit cœurs.
La topologie en anneau est simple à mettre en œuvre et offre une répartition équilibrée du trafic. Cependant, le nombre moyen de sauts et la latence augmentent linéairement avec le nombre de nœuds, ce qui la rend moins adaptée aux conceptions de GPU plus importantes.
###Voici la traduction française du fichier Markdown :
Topologies hiérarchiques et hybrides
Pour répondre aux limitations de mise à l'échelle des topologies individuelles, des topologies hiérarchiques et hybrides ont été proposées pour les interconnexions GPU. Ces topologies combinent plusieurs réseaux plus petits ou différentes topologies pour créer une interconnexion plus grande et plus évolutive.
Par exemple, une topologie de maillage hiérarchique peut être créée en divisant un grand maillage en sous-maillages plus petits et en les reliant via un réseau de niveau supérieur. Cette approche réduit le nombre moyen de sauts et la latence par rapport à une topologie de maillage plate.
Les topologies hybrides, comme une combinaison d'un maillage et d'un anneau, peuvent également être utilisées pour équilibrer les compromis entre évolutivité et performances. La topologie de maillage peut être utilisée pour la communication locale au sein d'un groupe de cœurs, tandis que la topologie d'anneau peut être utilisée pour la communication globale entre les groupes.
Algorithmes de routage et contrôle de flux
Les algorithmes de routage et les mécanismes de contrôle de flux jouent un rôle crucial dans la gestion du flux de données à travers l'interconnexion et assurent une utilisation efficace des ressources du réseau. Ils déterminent comment les paquets sont acheminés de la source à la destination et comment la congestion du réseau est gérée.
Algorithmes de routage
Les algorithmes de routage peuvent être classés en deux catégories principales : déterministes et adaptatifs.
-
Routage déterministe :
- Les algorithmes de routage déterministes choisissent toujours le même chemin entre une paire de source et de destination, indépendamment des conditions du réseau.
- Exemples d'algorithmes de routage déterministes : le routage par ordre de dimension (DOR) et le routage XY.
- DOR achemine les paquets d'abord le long de la dimension X, puis le long de la dimension Y dans une topologie de maillage.
- Le routage déterministe est simple à mettre en œuvre et fournit une latence prévisible, mais il peut entraîner une répartition inégale du trafic et de la congestion.
-
Routage adaptatif :
- Les algorithmes de routage adaptatifs sélectionnent dynamiquement le chemin en fonction des conditions actuelles du réseau, telles que l'utilisation des liens ou la congestion.
- ExemplVoici la traduction française du fichier markdown, avec les commentaires du code traduits, mais le code lui-même non traduit :
Les exemples d'algorithmes de routage adaptatif incluent le routage adaptatif minimal et le routage adaptatif complet.
- Le routage adaptatif minimal permet aux paquets de prendre n'importe quel chemin minimal (plus court chemin) entre la source et la destination.
- Le routage adaptatif complet permet aux paquets de prendre n'importe quel chemin disponible, y compris les chemins non minimaux, pour éviter les régions congestionnées.
- Le routage adaptatif peut mieux équilibrer la charge de trafic et réduire la congestion, mais il nécessite un matériel plus complexe et peut introduire une latence supplémentaire.
La figure 8.4 illustre la différence entre le routage déterministe XY et le routage adaptatif minimal dans une topologie en maille.
(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)
Routage XY :
(0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)
Routage adaptatif minimal :
(0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
ou
(0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)Figure 8.4 : Comparaison du routage déterministe XY et du routage adaptatif minimal dans une topologie en maille.
Contrôle de flux
Les mécanismes de contrôle de flux gèrent l'allocation des ressources réseau, telles que les tampons et les liens, pour prévenir la congestion et assurer une utilisation équitable. Deux techniques de contrôle de flux couramment utilisées dans les interconnexions GPU sont le contrôle de flux basé sur le crédit et le contrôle de flux par canal virtuel.
- Contrôle de flux basé sur le crédit :
- Dans le contrôle de flux basé sur le crédit, chaque routeur maintient un décompte des espaces de tampon disponibles (crédits) au niveau du routeur en aval.
- Lorsqu'un routeur envoie un paquet, il décrémente son décompte de crédits. Lorsque le routeur en aval libère un espace de tampon, il envoie un crédit de retour au routeur en amont.
- Le routeur en amontVoici la traduction française du fichier markdown :
Le routeur ne peut envoyer un paquet que s'il dispose de crédits suffisants, ce qui empêche le débordement de tampon et la congestion.
- Contrôle de flux de canaux virtuels :
- Le contrôle de flux de canaux virtuels permet à plusieurs canaux logiques de partager la même liaison physique, offrant une meilleure utilisation des ressources réseau.
- Chaque canal virtuel a son propre tampon et mécanisme de contrôle de flux, permettant d'isoler et de prioriser différents flux de trafic.
- Les canaux virtuels peuvent prévenir le blocage en tête de file, où un paquet bloqué en tête d'un tampon empêche d'autres paquets de progresser.
La figure 8.5 illustre le concept de canaux virtuels dans un routeur.
Port d'entrée 0 Port d'entrée 1 Port d'entrée 2 Port d'entrée 3
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VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2
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--------- Commutateur de barres transversales ---------
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Port de sortie 0Figure 8.5 : Canaux virtuels dans un routeur.
Caractérisation de la charge de travail et modèles de trafic
Comprendre les caractéristiques des charges de travail GPU et leurs modèles de trafic est essentiel pour concevoir des interconnexions efficaces. Différentes applications présentent des modèles de communication variables et ont des exigences différentes en termes de bande passante, de latence et de localité.
Caractérisation de la charge de travail
Les charges de travail GPU peuvent être caractérisées en fonction de plusieurs facteurs, tels que :
-
Intensité de calcul :
- Les charges de travail intensives en calcul ont un ratio élevé de calculs par rapport aux accès mémoire.
- Ces charges de travail nécessitent généralement une communication à très haut débit entre les cœurs et les partitions mémoire pour alimenter les unités de calcul en données.
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Modèles d'accès mémoire :
- Certaines charges de travail présentent des modèles d'accès mémoire réguliers, tels que des accès séquentiels ou par blocs,Voici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :
Certains ont des modèles d'accès irréguliers ou aléatoires.
- Les modèles d'accès réguliers peuvent bénéficier de techniques comme la coalescence de la mémoire et la préinitialisation, tandis que les modèles irréguliers peuvent nécessiter des techniques de gestion de la mémoire plus sophistiquées.
-
Partage de données et synchronisation :
- Les charges de travail avec des exigences élevées de partage de données et de synchronisation, comme les algorithmes de graphe ou les simulations de physique, peuvent générer un trafic de communication inter-cœurs important.
- Un support efficace pour les primitives de synchronisation, comme les barrières et les opérations atomiques, est crucial pour ces charges de travail.
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Localité :
- Les charges de travail avec une forte localité spatiale et temporelle peuvent bénéficier de la mise en cache et de la réutilisation des données.
- L'exploitation de la localité peut réduire la quantité de trafic sur l'interconnexion et améliorer les performances globales.
Modèles de trafic
Différentes charges de travail GPU présentent divers modèles de trafic en fonction de leurs exigences de communication. Voici quelques modèles de trafic courants :
-
Trafic aléatoire uniforme :
- Dans le trafic aléatoire uniforme, chaque nœud envoie des paquets à des destinations sélectionnées de manière aléatoire avec une probabilité égale.
- Ce modèle de trafic représente un scénario du pire cas et est souvent utilisé pour tester la résistance de l'interconnexion.
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Trafic de plus proche voisin :
- Dans le trafic de plus proche voisin, les nœuds communiquent principalement avec leurs voisins immédiats dans le réseau.
- Ce modèle de trafic est courant dans les applications avec une forte localité spatiale, comme les calculs de stencil ou le traitement d'images.
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Trafic de point chaud :
- Dans le trafic de point chaud, un petit nombre de nœuds (les points chauds) reçoivent une quantité de trafic disproportionnée par rapport aux autres nœuds.
- Le trafic de point chaud peut se produire dans les applications avec des structures de données partagées ou des mécanismes de contrôle centralisés.
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Trafic all-to-all :
- Dans le trafic all-to-all, chaque nœud envoie des paquets à tous les autres nœuds du réseau.
- Ce modèle de trafic est courant dans les opérations de communication collective, comme la transposition de matrice ou la FFT.
La figure 8.6 illustreVoici la traduction française du fichier markdown avec la traduction des commentaires pour le code :
Exemples de différents modèles de trafic dans une topologie maillée.
Trafic aléatoire uniforme :
(0,0) -> (2,3)
(1,1) -> (3,2)
(2,2) -> (0,1)
...
Trafic de voisinage le plus proche :
(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)
...
Trafic de point chaud : (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...
Trafic tous-vers-tous : (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), ... ...
Figure 8.6 : Exemples de différents modèles de trafic dans une topologie maillée.
Comprendre les modèles de trafic présentés par les charges de travail des GPU est crucial pour concevoir des interconnexions efficaces. Les outils de profilage et les cadres de simulation peuvent être utilisés pour caractériser les modèles de communication des charges de travail représentatives et guider la conception de la topologie d'interconnexion, des algorithmes de routage et des mécanismes de contrôle du débit.
## Concevoir des interconnexions évolutives et efficaces
La conception d'interconnexions évolutives et efficaces pour les GPU implique une réflexion approfondie sur différents facteurs, tels que le nombre de cœurs et de partitions mémoire, les modèles de trafic attendus et les contraintes de puissance et de surface. Voici quelques principes de conception et techniques clés pour construire des interconnexions GPU haute performance :
1. **Sélection de la topologie** : Choisir une topologie d'interconnexion appropriée en fonction des exigences d'évolutivité, des modèles de trafic attendus et des contraintes de conception. Les topologies en maille et en barres transversales sont couramment utilisées dans les GPU, mais des topologies hiérarchiques et hybrides peuvent être employées pour des conceptions à plus grande échelle.
2. **Conception d'algorithmes de routage** : Développer des algorithmes de routage qui peuvent gérer efficacement les modèles de trafic attendus tout en minimisant la congestion et la latence. Des algorithmes de routage adaptatifs qui peuvent s'ajuster dynamiquement aux conditions du réseau sont souvent utilisés dans les GPU pour améliorer les performances par-Voici la traduction française du fichier markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :
3. **Optimisation du contrôle de flux** : Optimiser les mécanismes de contrôle de flux pour maximiser l'utilisation du réseau et minimiser les besoins en tampon. Des techniques telles que le contrôle de flux à canal virtuel et le contrôle de flux basé sur les crédits peuvent contribuer à améliorer l'efficacité du réseau et à prévenir les interblocages.
4. **Provisionnement de bande passante** : S'assurer que la bande passante entre les cœurs et les partitions mémoire est suffisante pour répondre aux exigences de performance des charges de travail cibles. Cela peut impliquer d'augmenter le nombre de canaux mémoire, d'utiliser des technologies mémoire à haute bande passante ou de mettre en œuvre des techniques de signalisation avancées.
5. **Optimisation de la puissance et de la surface** : Minimiser la consommation d'énergie et la surface occupée par l'interconnexion à l'aide de techniques telles que la mise sous tension partielle, la mise en veille de l'horloge et la signalisation à faible tension. Une conception physique et une optimisation de la mise en page soignées peuvent également aider à réduire l'impact de l'interconnexion sur la surface et la puissance.
6. **Fiabilité et tolérance aux pannes** : Intégrer des fonctionnalités de fiabilité et de tolérance aux pannes dans la conception de l'interconnexion pour assurer un fonctionnement correct en présence de défauts ou de défaillances. Cela peut inclure des techniques telles que la détection et la correction d'erreurs, la redondance et le routage adaptatif.
Exemple : Conception d'une interconnexion en maille hiérarchique pour un GPU à grande échelle
Considérons un GPU avec 128 cœurs et 16 partitions mémoire. Une interconnexion en maille plate nécessiterait un maillage 12x12 (144 nœuds), ce qui peut être trop volumineux et consommateur d'énergie. Au lieu de cela, une interconnexion en maille hiérarchique peut être conçue comme suit :
- Divisez les 128 cœurs en 16 grappes, chacune contenant 8 cœurs.
- Au sein de chaque grappe, utilisez une maille 8x8 pour connecter les cœurs et une partition mémoire locale.
- Connectez les 16 grappes à l'aide d'une maille globale 4x4.
Cette conception hiérarchique réduit la complexité et la consommation d'énergie globale de l'interconnexion tout en offrant une bande passante élevée et une évolutivité. Les mailles locales gèrent efficacement la communication intra-grappe, tandis que la maille globale permet la communication inter-grappes.Voici la traduction française du fichier Markdown :
Accès distant aux partitions de mémoire.
La figure 8.7 illustre la conception de l'interconnexion maillée hiérarchique.
Maille globale (4x4)
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Maille | Maille | Maille | Maille | | locale | locale | locale | locale | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Maille | Maille | Maille | Maille | | locale | locale | locale | locale | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Maille | Maille | Maille | Maille | | locale | locale | locale | locale | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Maille | Maille | Maille | Maille | | locale | locale | locale | locale | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+
Figure 8.7 : Conception de l'interconnexion maillée hiérarchique pour un GPU à grande échelle.
## Conclusion
La conception de l'interconnexion et du réseau sur puce joue un rôle crucial dans les performances, la évolutivité et l'efficacité des GPU modernes. Alors que le nombre de cœurs et de partitions de mémoire continue à augmenter, l'interconnexion doit fournir une bande passante élevée, une latence faible et une communication efficace entre ces composants.
Les aspects clés de la conception de l'interconnexion des GPU incluent le choix de l'Voici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires du code traduits en français :
Concevoir une architecture d'interconnexion efficace et évolutive implique une considération attentive de facteurs tels que la mise en place de la bande passante, l'optimisation de la puissance et de la surface, et la fiabilité. Des techniques comme la conception hiérarchique, la mise sous tension partielle et la tolérance aux pannes peuvent aider à relever ces défis.
Alors que les architectures de GPU continuent d'évoluer et que les exigences des charges de travail parallèles augmentent, la conception des interconnexions et des réseaux sur puce restera un domaine de recherche et d'innovation actif. Des topologies novatrices, des algorithmes de routage et des conceptions économes en énergie seront essentiels pour permettre la prochaine génération de GPU hautes performances et écoénergétiques.