8. fejezet: Interconnect és On-Chip Hálózatok a GPU-tervezésben
Ahogy a modern GPU-k magjai és memória partíciói egyre növekszenek, a lapkán belüli összekötő hálózat tervezése kulcsfontosságúvá válik a magas teljesítmény és skálázhatóság elérése érdekében. Az összekötő hálózat feladata, hogy összekösse a GPU-magokat a memória partíciókkal, és hatékony kommunikációt biztosítson közöttük. Ebben a fejezetben megvizsgáljuk az összekötő hálózat és a lapkán belüli hálózat tervezésének különböző aspektusait a GPU-k esetében, beleértve a Network-on-Chip (NoC) topológiákat, útvonalválasztási algoritmusokat, áramlás-szabályozási mechanizmusokat, terhelésjellemzést, forgalmi mintázatokat és a skálázható és hatékony összekötő hálózatok tervezési technikáit.
Network-on-Chip (NoC) Topológiák
A Network-on-Chip (NoC) ígéretes megoldásként jelent meg a modern GPU-k növekvő számú magjai és memória partíciói közötti kommunikáció összekapcsolásához. A NoC-ok olyan skálázható és moduláris kommunikációs infrastruktúrát biztosítanak, amely hatékonyan képes kezelni a GPU-terhelések nagy sávszélességi és alacsony késleltetési követelményeit. Különböző NoC topológiákat javasoltak és tanulmányoztak a GPU-architektúrák számára, mindegyiknek saját előnyeivel és kompromisszumaival.
Keresztszelvény Topológia
A keresztszelvény topológia egy egyszerű és egyenes összekötő hálózat-tervezés, ahol minden mag közvetlenül csatlakozik minden memória partícióhoz dedikált linken keresztül. A 8.1. ábra egy keresztszelvény topológiát mutat be egy négy magot és négy memória partíciót tartalmazó GPU-hoz.
Mag 0 Mag 1 Mag 2 Mag 3
| | | |
| | | |
--|--------|--------|--------|--
| | | |
| | | |
Mem 0 Mem 1 Mem 2 Mem 38.1. ábra: Keresztszelvény topológia egy négy magos és négy memória partíciós GPU-hoz.
A keresztszelvény topológia teljes kapcsolatot biztosít a magok és a memória partíciók között, lehetővé téve a nagy sávszélességű kommunikációt. Azonban a linkek száma és a keresztszelvény komplexitása négyzetesen növekszikItt a magyar fordítás a megadott Markdown fájlhoz. A kódban szereplő kommenteket fordítottam le, a kódot nem.
Háló topológia
A háló topológia népszerű választás a GPU-alapú NoC-architektúrákhoz, mivel skálázható és egyszerű. Egy háló topológiában a magok és a memória partíciók egy 2D rácsban helyezkednek el, ahol minden csomópont a szomszédos csomópontokhoz csatlakozik. A 8.2. ábra egy 4x4-es háló topológiát mutat be egy 16 magos GPU számára.
Mag 0 --- Mag 1 --- Mag 2 --- Mag 3
| | | |
| | | |
Mag 4 --- Mag 5 --- Mag 6 --- Mag 7
| | | |
| | | |
Mag 8 --- Mag 9 --- Mag 10- Mag 11
| | | |
| | | |
Mag 12- Mag 13- Mag 14- Mag 158.2. ábra: 4x4-es háló topológia egy 16 magos GPU-hoz.
A háló topológia jó skálázhatósággal rendelkezik, mivel a csatolók száma és az útválasztó komplexitása lineárisan nő a csomópontok számával. Azonban az átlagos ugrásszám és a késleltetés is növekszik a hálózat méretének növekedésével, ami hatással lehet a nagyobb GPU-k teljesítményére.
Gyűrű topológia
A gyűrű topológia a magokat és a memória partíciókat körkörösen kapcsolja össze, kialakítva egy gyűrű-szerű struktúrát. Minden csomópont két szomszédos csomóponthoz csatlakozik, az egyikhez az óramutató járásával megegyező, a másikhoz az ellenkező irányban. A 8.3. ábra egy gyűrű topológiát mutat be egy nyolc magos GPU számára.
Mag 0 --- Mag 1
| |
| |
Mag 7 Mag 2
| |
| |
Mag 6 --- Mag 5
| |
| |
Mag 4 --- Mag 38.3. ábra: Gyűrű topológia egy nyolc magos GPU-hoz.
A gyűrű topológia egyszerű megvalósítani és kiegyensúlyozott forgalomelosztást biztosít. Azonban az átlagos ugrásszám és a késleltetés lineárisan növekszik a csomópontok számának növekedésével, ami miatt kevésbé alkalmas a nagyobb GPU tervezéshez.
###Hierarchikus és hibrid topológiák
Az egyéni topológiák skálázhatósági korlátainak kezelésére hierarchikus és hibrid topológiákat javasoltak a GPU-k közötti kapcsolatokhoz. Ezek a topológiák több kisebb hálózatot vagy különböző topológiákat kombinálnak egy nagyobb, skálázhatóbb hálózat létrehozása érdekében.
Például, egy hierarchikus rács-topológia létrehozható egy nagy rács kisebb al-rácsokra való felosztásával, és ezek összekapcsolásával egy magasabb szintű hálózaton keresztül. Ez a megközelítés csökkenti az átlagos ugrásszámot és a késleltetést egy lapos rács-topológiához képest.
A hibrid topológiák, mint például a rács és a gyűrű kombinációja, szintén használhatók a skálázhatóság és a teljesítmény közötti kompromisszum kiegyensúlyozására. A rács-topológia a helyi kommunikációra használható a magok egy klaszterén belül, míg a gyűrű-topológia a globális kommunikációra a klaszterek között.
Útválasztási algoritmusok és forgalom-szabályozás
Az útválasztási algoritmusok és a forgalom-szabályozási mechanizmusok kulcsfontosságú szerepet játszanak az adatforgalom kezelésében a hálózati kapcsolaton keresztül, és biztosítják a hálózati erőforrások hatékony kihasználását. Meghatározzák, hogyan lesznek továbbítva a csomagok a forrástól a célig, és hogyan kezeljék a hálózati torlódást.
Útválasztási algoritmusok
Az útválasztási algoritmusokat két fő kategóriába lehet sorolni: determinisztikus és adaptív.
-
Determinisztikus útválasztás:
- A determinisztikus útválasztási algoritmusok mindig ugyanazt az utat választják egy adott forrás és cél pár között, függetlenül a hálózati körülményektől.
- A determinisztikus útválasztási algoritmusok példái a dimenzió-rend szerinti útválasztás (DOR) és az XY útválasztás.
- A DOR először az X dimenzió mentén, majd az Y dimenzió mentén irányítja a csomagokat egy rács-topológiában.
- A determinisztikus útválasztás egyszerű megvalósítani, és kiszámítható késleltetést biztosít, de az egyenlőtlen forgalom-eloszláshoz és torlódáshoz vezethet.
-
Adaptív útválasztás:
- Az adaptív útválasztási algoritmusok dinamikusan választják ki az útvonalat a jelenlegi hálózati körülmények, például a link-kihasználtság vagy a torlódás alapján.
- PéldáEnnek a markdown fájlnak a magyar fordítása a következő:
Az adaptív útvonalválasztási algoritmusok közé tartozik a minimális adaptív útvonalválasztás és a teljesen adaptív útvonalválasztás.
- A minimális adaptív útvonalválasztás lehetővé teszi, hogy a csomagok a forrás és a célállomás közötti bármely minimális utat (legrövidebb utat) használják.
- A teljesen adaptív útvonalválasztás lehetővé teszi, hogy a csomagok bármely elérhető útvonalat használjanak, beleértve a nem minimális útvonalakat is, hogy elkerüljék a zsúfolt régiókat.
- Az adaptív útvonalválasztás jobban képes kiegyensúlyozni a forgalom terhelését és csökkenteni a torlódást, de komplexebb hardvert igényel, és további késleltetést okozhat.
A 8.4. ábra bemutatja a determinisztikus XY útvonalválasztás és a minimális adaptív útvonalválasztás közötti különbséget egy rácstopológiában.
(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 útvonalválasztás:
(0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)
Minimális Adaptív Útvonalválasztás:
(0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
vagy
(0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)8.4. ábra: A determinisztikus XY útvonalválasztás és a minimális adaptív útvonalválasztás összehasonlítása egy rácstopológiában.
Folyam-szabályozás
A folyam-szabályozási mechanizmusok kezelik a hálózati erőforrások, például a pufferek és a linkek allokálását, hogy megakadályozzák a torlódást és biztosítsák a méltányos kihasználtságot. A GPU-összeköttetésekben két gyakran használt folyam-szabályozási technika a hitelkeret-alapú folyam-szabályozás és a virtuális csatorna-alapú folyam-szabályozás.
- Hitelkeret-alapú Folyam-szabályozás:
- A hitelkeret-alapú folyam-szabályozásban minden útválasztó fenntart egy számlálót az elérhető puffer terekkel (hitelekkel) a lemenő útválasztónál.
- Amikor egy útválasztó csomagot küld, csökkenti a hitelkeret-számláját. Amikor a lemenő útválasztó felszabadít egy puffer teret, visszaküld egy hitelt a felfelé irányuló útválasztónak.
- A felfelé irányulóKérem, itt van a magyar fordítás a beküldött markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kódot, csak a megjegyzéseket:
Egy router csak akkor tud csomagot küldeni, ha elegendő hitelmennyiséggel rendelkezik, ezáltal megakadályozva a pufferterhelés és a torlódás kialakulását.
- Virtuális Csatorna Áramlás-vezérlés:
- A virtuális csatorna áramlás-vezérlés lehetővé teszi, hogy több logikai csatorna használja ugyanazt a fizikai linket, így jobb hálózati erőforrás-kihasználást biztosít.
- Minden virtuális csatornának saját puffere és áramlás-vezérlési mechanizmusa van, ami lehetővé teszi a különböző forgalomáramlások elkülönítését és priorizálását.
- A virtuális csatornák megakadályozhatják a fejsor-blokkolást, amikor egy puffer elején lévő blokkolt csomag megakadályozza a többi csomag továbbhaladását.
A 8.5-ös ábra szemlélteti a virtuális csatornák koncepcióját egy routerben.
Bemeneti Port 0 Bemeneti Port 1 Bemeneti Port 2 Bemeneti Port 3
| | | |
| | | |
VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2 VC0 VC1 VC2
| | | |
| | | |
--------- Keresztkapcsoló Kapcsoló ---------
|
|
Kimeneti Port 08.5. ábra: Virtuális csatornák egy routerben.
Terhelés-jellemzés és Forgalmi Minták
A GPU-feladatok jellemzőinek és forgalmi mintáinak megértése kulcsfontosságú a hatékony összeköttetések tervezéséhez. A különböző alkalmazások eltérő kommunikációs mintákat mutatnak, és különböző sávszélesség-, késleltetés- és lokalitás-követelményekkel rendelkeznek.
Terhelés-jellemzés
A GPU-feladatok a következő tényezők alapján jellemezhetők:
-
Számításintenzitás:
- A számításintenzív feladatok magas számítási-memória hozzáférési arányt mutatnak.
- Ezek a feladatok általában nagy sávszélességű kommunikációt igényelnek a magok és a memória partíciók között, hogy a számítási egységeket adatokkal táplálják.
-
Memória-hozzáférési Minták:
- Egyes feladatok rendszeres memória-hozzáférési mintákat mutatnak, mint például szekvenciális vagy lépcsőzetes hozzáférések,Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kód részeit nem fordítottam le, csak a kommenteket.
míg mások szabálytalan vagy véletlenszerű hozzáférési mintákkal rendelkeznek.
- A rendszeres hozzáférési minták profitálhatnak olyan technikákból, mint a memória-összeolvasztás és az előre betöltés, míg a szabálytalan minták kifinomultabb memóriakezelési technikákat igényelhetnek.
-
Adatmegosztás és szinkronizáció:
- A nagy adatmegosztást és szinkronizációs igényű terhelések, mint például a gráfalgoritmusok vagy a fizikai szimulációk, jelentős mag közötti kommunikációs forgalmat generálhatnak.
- A szinkronizációs primitívák, mint a gátak és az atomi műveletek, hatékony támogatása kulcsfontosságú ezen terhelések számára.
-
Lokalitás:
- A magas térbeli és időbeli lokalitással rendelkező terhelések profitálhatnak a gyorsítótárazásból és az adatok újrafelhasználásából.
- A lokalitás kihasználása csökkentheti az összeköttetések közötti forgalmat, és javíthatja az általános teljesítményt.
Forgalmi minták
A különböző GPU-terhelések különféle forgalmi mintákat mutatnak kommunikációs igényeik alapján. Néhány gyakori forgalmi minta:
-
Egyenletes véletlen forgalom:
- Az egyenletes véletlen forgalomban minden csomópont egyenlő valószínűséggel küld csomagokat véletlenszerűen kiválasztott célállomásokra.
- Ez a forgalmi minta a legrosszabb eset, és gyakran használják az összeköttetés stressz-tesztelésére.
-
Legközelebbi szomszédos forgalom:
- A legközelebbi szomszédos forgalomban a csomópontok elsősorban a hálózat közvetlen szomszédaikkal kommunikálnak.
- Ez a forgalmi minta gyakori az erős térbeli lokalitással rendelkező alkalmazásokban, mint a sztencil-számítások vagy a képfeldolgozás.
-
Forróponti forgalom:
- A forróponti forgalomban egy kis számú csomópont (forrópontok) aránytalanul nagy mennyiségű forgalmat kap a többi csomóponthoz képest.
- A forróponti forgalom előfordulhat olyan alkalmazásokban, ahol közös adatstruktúrák vagy központosított vezérlési mechanizmusok vannak.
-
Mindentől-mindenhez forgalom:
- A mindentől-mindenhez forgalomban minden csomópont csomagokat küld a hálózat összes többi csomópontjához.
- Ez a forgalmi minta gyakori a kollektív kommunikációs műveletekben, mint a mátrixátrendezés vagy az FFT.
A 8.6. ábra szemléltetiHere is the Hungarian translation of the provided markdown file, with the code comments translated:
Egyenletes véletlen forgalom:
(0,0) -> (2,3)
(1,1) -> (3,2)
(2,2) -> (0,1)
...
Legközelebbi szomszédos forgalom:
(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)
...
Forróponti forgalom: (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...
Minden-minden közötti forgalom: (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), ... ...
8.6. ábra: Különböző forgalmi minták példái egy háló topológiában.
A GPU-feladatok által mutatott forgalmi minták megértése kulcsfontosságú a hatékony interconnect-ek tervezéséhez. Profilozó eszközök és szimulációs keretrendszerek használhatók a reprezentatív terhelések kommunikációs mintáinak jellemzésére, és iránymutatást adhatnak az interconnect-topológia, az útvonalválasztási algoritmusok és az áramlás-vezérlési mechanizmusok tervezéséhez.
## Méretezhető és hatékony interconnect-ek tervezése
A GPU-k számára méretezhető és hatékony interconnect-ek tervezése gondos mérlegelést igényel különféle tényezők, mint a magok és memória-partíciók száma, az várható forgalmi minták, valamint a teljesítmény- és területi korlátok tekintetében. A nagy teljesítményű GPU interconnect-ek tervezésének néhány kulcsfontosságú elve és technikája a következő:
1. **Topológia kiválasztása**: Megfelelő interconnect-topológia kiválasztása a méretezhetőségi követelmények, az várható forgalmi minták és a tervezési korlátok alapján. A háló és a keresztkapcsolású topológiákat széles körben használják a GPU-kban, de nagyobb léptékű tervezéseknél hierarchikus és hibrid topológiák is alkalmazhatók.
2. **Útvonalválasztási algoritmus tervezése**: Olyan útvonalválasztási algoritmusok kifejlesztése, amelyek hatékonyan kezelik a várható forgalmi mintákat, miközben minimalizálják a torlódást és a késleltetést. Az adaptív útvonalválasztási algoritmusok, amelyek dinamikusan alkalmazkodnak a hálózati körülményekhez, gyakran használatosak a GPU-kban a teljesítmény javítása érdekében.Itt a magyar fordítás a megadott Markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó kommenteket fordítottam le, a kód részeket nem.
3. **Folyamatirányítási optimalizálás**: A folyamatirányítási mechanizmusok optimalizálása a hálózati kihasználtság maximalizálása és a pufferkövetelmények minimalizálása érdekében. Olyan technikák, mint a virtuális csatorna-folyamatirányítás és a hitelkeret-alapú folyamatirányítás segíthetnek a hálózati hatékonyság javításában és a holtpontok megelőzésében.
4. **Sávszélesség-biztosítás**: Elegendő sávszélesség biztosítása a magok és a memóriarészek között, hogy megfeleljen a célworkloadok teljesítménykövetelményeinek. Ez magában foglalhatja a memóriacsatornák számának növelését, nagy sávszélességű memóriatechnológiák használatát vagy fejlett jelzési technikák alkalmazását.
5. **Teljesítmény- és területoptimalizálás**: Az összekapcsoló teljesítményfogyasztásának és területi túlterhelésének minimalizálása olyan technikák segítségével, mint a teljesítménylekapcsolás, órajellekapcsolás és alacsony lengésű jelzés. A gondos fizikai tervezés és elrendezés-optimalizálás is hozzájárulhat az összekapcsoló területi és teljesítményhatásának csökkentéséhez.
6. **Megbízhatóság és hibaeltűrés**: Megbízhatósági és hibaeltűrő funkciók beépítése az összekapcsoló tervezésbe, hogy biztosítsák a helyes működést a hibák vagy meghibásodások jelenlétében. Ez tartalmazhat olyan technikákat, mint a hibakimutatás és -javítás, redundancia és adaptív útválasztás.
Példa: Hierarchikus rácsos összekapcsoló tervezése nagy GPU-hoz
Vegyünk egy 128 magos és 16 memóriarészletű GPU-t. Egy lapos rácsos összekapcsoló esetén 12x12-es rács (144 csomópont) lenne szükséges, ami túl nagy és energiaigényes lehet. Ehelyett egy hierarchikus rácsos összekapcsoló tervezhető a következőképpen:
- Ossza fel a 128 magot 16 klaszterre, mindegyik 8 maggal.
- Minden klaszteren belül használjon 8x8-as rácsot a magok és egy helyi memóriarészlet összekapcsolására.
- Kapcsolja össze a 16 klasztert egy 4x4-es globális ráccsal.
Ez a hierarchikus kialakítás csökkenti az összekapcsoló általános komplexitását és energiafogyasztását, miközben magas sávszélességet és skálázhatóságot biztosít. A helyi rácsok hatékonyan kezelik a klaszteren belüli kommunikációt, míg a globális rács lehetővé teszi a klaszterek közötti kommunikációt.Itt a magyar fordítás a megadott Markdown-fájlhoz. A kódok esetében nem fordítottuk le a kódot, csak a megjegyzéseket.
Távoli memória-partíciók elosztott elérése.
A 8.7. ábra a hierarchikus hálózati kapcsolat topológiáját mutatja be.
Globális háló (4x4)
Klaszter 0 Klaszter 1 Klaszter 2 Klaszter 3 +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Helyi | Helyi | Helyi | Helyi | | Háló | Háló | Háló | Háló | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Helyi | Helyi | Helyi | Helyi | | Háló | Háló | Háló | Háló | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Helyi | Helyi | Helyi | Helyi | | Háló | Háló | Háló | Háló | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | Helyi | Helyi | Helyi | Helyi | | Háló | Háló | Háló | Háló | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+
8.7. ábra: Hierarchikus hálózati kapcsolat topológia egy nagy GPU-hoz.
## Következtetés
A hálózati kapcsolat és a chipes hálózat tervezése kulcsfontosságú szerepet játszik a modern GPU-k teljesítményében, skálázhatóságában és hatékonyságában. Mivel a magok és a memória-partíciók száma folyamatosan növekszik, a hálózati kapcsolatnak nagy sávszélességet, kis késleltetést és hatékony kommunikációt kell biztosítania ezen komponensek között.
A GPU hálózati kapcsolat tervezésének kulcsaspektusai közé tartozik a megfelelő hálózati topológia kiválasztása, az útvonalválasztás és a forgalomirányítási mechanizmusok, valamint a minőségi szolgáltatások (QoS) és a teljesítményfüggő faktorok figyelembevétele.Itt a magyar fordítás:
A GPU-k hálózati topológiájának, útválasztási algoritmusainak, folyamatirányítási mechanizmusainak és terheléskiosztási jellemzőinek megtervezése fontos feladat. A hálózati topológiák közül a háló és a keresztkapcsoló topológiák a leggyakrabban használtak a GPU-kban, de a nagyobb léptékű tervezésnél hierarchikus és hibrid topológiák is alkalmazhatók. Az adaptív útválasztási algoritmusok és a fejlett folyamatirányítási technikák segíthetnek javítani a hálózat teljesítményén és hatékonyságán.
A skálázható és hatékony interconnect-ek megtervezése gondos mérlegelést igényel, mint például a sávszélesség-kiépítés, a teljesítmény- és területoptimalizálás, valamint a megbízhatóság. Olyan technikák, mint a hierarchikus tervezés, a teljesítményszabályozás és a hibatűrés, segíthetnek kezelni ezeket a kihívásokat.
Ahogy a GPU-architektúrák tovább fejlődnek és a párhuzamos terhelések követelményei növekednek, az interconnect- és az on-chip hálózattervezés továbbra is aktív kutatási és innovációs területnek fog számítani. Az új topológiák, útválasztási algoritmusok és energiahatékony tervezések nélkülözhetetlenek lesznek a jövő nagy teljesítményű, energiahatékony GPU-k megvalósításához.