Bab 12: Tren Masa Depan dan Teknologi Muncul dalam Desain GPU

Karena arsitektur GPU terus berkembang untuk memenuhi tuntutan yang meningkat dari beban kerja komputasi paralel, beberapa tren dan teknologi baru bersiap untuk membentuk masa depan desain GPU. Dalam bab ini, kami menjelajahi beberapa tren kunci ini, termasuk komputasi heterogen dan akselerator, penyusunan 3D dan desain berbasis chiplet, arsitektur khusus domain untuk AI dan pembelajaran mesin, serta masalah penelitian terbuka dan peluang dalam arsitektur GPU.

Komputasi Heterogen dan Akselerator

Komputasi heterogen, yang menggabungkan berbagai jenis prosesor atau akselerator untuk mencapai kinerja dan efisiensi energi yang lebih tinggi, telah semakin banyak diterapkan dalam beberapa tahun terakhir. GPU telah berada di garis depan tren ini, sering kali dipasangkan dengan CPU untuk mempercepat beban kerja paralel. Namun, lanskap akselerator berkembang dengan cepat, dengan jenis perangkat keras khusus baru yang dikembangkan untuk domain aplikasi tertentu.

Salah satu contoh yang menonjol adalah munculnya akselerator AI, seperti Tensor Processing Unit (TPU) milik Google [Jouppi et al., 2017], yang dirancang khusus untuk mempercepat beban kerja pembelajaran mesin. Akselerator ini sering kali menggunakan aritmatika presisi-rendah, hierarki memori khusus, dan arsitektur aliran data untuk mencapai kinerja dan efisiensi energi yang tinggi untuk tugas-tugas AI.

Kelas akselerator lain yang sedang berkembang berfokus pada pemrosesan dan analitik grafik. Beban kerja pemrosesan grafik, seperti yang ditemukan dalam analisis jaringan sosial, sistem rekomendasi, dan simulasi ilmiah, menunjukkan pola akses memori yang tidak teratur dan sinkronisasi halus, yang dapat menjadi tantangan bagi arsitektur CPU dan GPU tradisional. Akselerator pemrosesan grafik khusus, seperti Graphicionado [Ham et al., 2016] dan Prosesor Unit Pemrosesan Intelijen (IPU) GraphCore [GraphCore, 2020], bertujuan untuk mengatasi tantangan-tantangan ini dengan menyediakan dukungan perangkat keras untuk efisiensiHere is the Persian translation of the provided file, with the code comments translated but the code itself left unchanged:

گراف ترورس، همگام‌سازی و تعادل بار

همانطور که تنوع شتاب‌دهنده‌ها در حال افزایش است، چالش یکپارچه‌سازی آنها در یک سیستم یکپارچه پیچیده‌تر می‌شود. معماری‌های سیستم‌های ناهمگن، مانند معماری سیستم ناهمگن AMD (HSA) [AMD, 2015] و حافظه یکپارچه CUDA NVIDIA [NVIDIA, 2020]، به دنبال ارائه مدل برنامه‌نویسی و فضای حافظه یکپارچه در انواع مختلف پردازنده‌ها و شتاب‌دهنده‌ها هستند. این معماری‌ها همکاری بدون درز بین CPU ها، GPU ها و سایر شتاب‌دهنده‌ها را امکان‌پذیر می‌کنند و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا به طراحی الگوریتم بپردازند، نه به ظرافت‌های حرکت داده و همگام‌سازی بین دستگاه‌های مختلف.

تحقیقات در این زمینه به موضوعاتی مانند تقسیم و زمان‌بندی کارآمد تکالیف در دستگاه‌های ناهمگن، مدیریت حافظه یکپارچه و اتصالات پر‌سرعت برای سیستم‌های ناهمگن می‌پردازد. همانطور که چشم‌انداز شتاب‌دهنده‌ها همچنان در حال تکامل است، طراحی GPU ها احتمالاً تحت تأثیر نیاز به یکپارچگی با سایر انواع سخت‌افزارهای تخصصی قرار خواهد گرفت.

استک 3D و طراحی‌های مبتنی بر Chiplet

استک 3D و طراحی‌های مبتنی بر Chiplet فناوری‌های بسته‌بندی نوظهوری هستند که فرصت‌های جدیدی را برای نوآوری در معماری GPU ارائه می‌دهند. این فناوری‌ها امکان یکپارچه‌سازی چندین Die یا لایه در یک بسته واحد را فراهم می‌کنند، که به پهنای باند بالاتر، تأخیر کمتر و تأمین قدرت کارآمدتر نسبت به بسته‌بندی 2D سنتی منجر می‌شود.

استک 3D، مانند کانال‌های سیلیکونی عبوری (TSV) یا فناوری مکعب حافظه ترکیبی (HMC) [Jeddeloh و Keeth، 2012]، یکپارچه‌سازی عمودی چندین لایه منطقی یا حافظه را امکان‌پذیر می‌کند. این فناوری در حافظه پهنای باند بالا (HBM) [Lee و همکاران، 2014] استفاده شده است، که پهنای باند حافظه قابل توجهی بالاتر و مصرف انرژی پایین‌تری را نسبت به GDDR سنتی ارائه می‌دهد. GPU هایی مانند Radeon R9 Fury X AMD و Tesla P100 NVIDIA از HBM استفاده کرده‌اند تا مسدودی پهنای باند حافظه در کارهای حافظه‌بر را کاهش دهند.اینجا ترجمه فارسی فایل «ads.md» است. در بخش کد، فقط نظرات را ترجمه کرده‌ام و خود کد را ترجمه نکرده‌ام.

طراحی‌های مبتنی بر چیپلت، از طرف دیگر، شامل ادغام چند مرحله‌ی کوچک‌تر (چیپلت‌ها) در یک بسته واحد با استفاده از اتصالات پر‌چگالی مانند انترپوزرهای سیلیکونی یا پل‌های اتصال چندگانه‌ی میان‌مرحله‌ای (EMIB) [دمیر و همکاران، 2018] است. این رویکرد امکان ترکیب و تطبیق فناوری‌های فرآیند مختلف را فراهم می‌کند و بهینه‌سازی هر چیپلت برای کارکرد خاص آن را ممکن می‌سازد. به عنوان مثال، چیپلت‌های محاسبه‌گر می‌توانند با استفاده از گره‌های فرآیندی پیشرفته ساخته شوند، در حالی که چیپلت‌های حافظه‌محور می‌توانند از گره‌های فرآیندی قدیمی‌تر و ارزان‌تر استفاده کنند.

ماهیت ماژولار طراحی‌های مبتنی بر چیپلت همچنین امکان معماری‌های GPU انعطاف‌پذیرتر و قابل‌مقیاس‌سازی را فراهم می‌کند. به طور مثال، تعداد چیپلت‌های محاسباتی می‌تواند تغییر کند تا GPU‌های با ویژگی‌های مختلف عملکرد و توان ایجاد شوند، بدون نیاز به طراحی مجدد کامل GPU. این رویکرد همچنین می‌تواند ادغام شتاب‌دهنده‌های تخصصی یا تکنولوژی‌های حافظه را در کنار چیپلت‌های محاسباتی GPU تسهیل کند.

تحقیقات در این زمینه به موضوعاتی مانند معماری‌های GPU مبتنی بر استک‌سازی 3بعدی، طراحی‌های GPU مبتنی بر چیپلت و تکنولوژی‌های اتصال نوآورانه برای ادغام چند مرحله می‌پردازد. با توجه به اینکه مقیاس‌پذیری فناوری فرآیند دشوارتر و گران‌تر می‌شود، استک‌سازی 3بعدی و طراحی‌های مبتنی بر چیپلت مسیری امیدوارکننده برای بهبود مداوم عملکرد و کارایی انرژی در معماری‌های GPU ارائه می‌دهند.

معماری‌های خاص حوزه برای هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی

رشد سریع برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) منجر به توسعه معماری‌های خاص حوزه بهینه‌سازی شده برای این بارکاری‌ها شده است. در حالی که GPU‌ها در سال‌های اخیر پلتفرم اصلی برای شتاب‌دهی AI/ML بوده‌اند، روند فزاینده‌ای به سمت سخت‌افزار تخصصی‌تری که می‌تواند عملکرد و کارایی انرژی بالاتری برای وظایف خاص AI/ML ارائه دهد وجود دارد.

یک مثال از چنین سخت‌افزار تخصصی، واحد پردازش عصبی (NPU) است که به طور خاص برای شتاب‌دهی به شبکه‌های عصبی عمیق (اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، تنها نظرات را ترجمه کرده‌ام و خود کد را ترجمه نکرده‌ام.

(DNN) استنتاج و آموزش. NPU‌ها اغلب از حساب‌گری دقت کاهش یافته، سلسله مراتب حافظه تخصصی و معماری‌های جریان داده که برای ویژگی‌های منحصر به فرد بار کاری DNN سفارشی شده‌اند، استفاده می‌کنند. نمونه‌هایی از NPU‌ها شامل واحدهای پردازش تنسور (TPU) گوگل [Jouppi و همکاران، 2017]، پردازنده‌های شبکه عصبی Nervana (NNP) اینتل [Rao، 2019] و پردازنده‌های هوش مصنوعی Ascend هوآوی [هوآوی، 2020] هستند.

یک روند نوظهور دیگر در معماری‌های خاص حوزه برای AI/ML استفاده از محاسبات درون-حافظه و تکنیک‌های محاسبات آنالوگ است. معماری‌های محاسبات درون-حافظه به دنبال کاهش انرژی و تأخیر مرتبط با جابجایی داده با انجام محاسبات مستقیماً در حافظه هستند. تکنیک‌های محاسبات آنالوگ، مانند آنهایی که در شتاب‌دهنده‌های مبتنی بر مقاومت‌های متغیر [Shafiee و همکاران، 2016] استفاده می‌شوند، از خواص فیزیکی دستگاه‌ها برای انجام محاسبات به روشی کارآمدتر از مداره‌های دیجیتال بهره می‌برند.

همانطور که بارهای کاری AI/ML همچنان در حال تکامل و تنوع یافتن هستند، نیاز فزاینده‌ای برای معماری‌های خاص حوزه انعطاف‌پذیر و قابل برنامه‌ریزی وجود دارد که بتوانند با نیازهای در حال تغییر تطبیق پیدا کنند. یک رویکرد برای دستیابی به این انعطاف‌پذیری استفاده از معماری‌های قابل پیکربندی با دانه درشت (CGRA) [Prabhakar و همکاران، 2017] است که یک آرایه از عناصر پردازشی قابل برنامه‌ریزی را فراهم می‌کند که می‌توانند برای پشتیبانی از الگوهای جریان داده و الگوریتم‌های مختلف پیکربندی شوند.

تحقیق در این زمینه به موضوعاتی مانند معماری‌های شتاب‌دهنده نوآورانه AI/ML، تکنیک‌های محاسبات درون-حافظه و آنالوگ، و معماری‌های قابل برنامه‌ریزی و قابل پیکربندی برای AI/ML می‌پردازد. همانطور که GPU‌ها همچنان نقش مهمی در شتاب‌دهی AI/ML ایفا می‌کنند، طراحی معماری‌های آینده GPU احتمالاً تحت تأثیر نیاز به ادغام سخت‌افزار تخصصی بیشتر و سازگاری با نیازهای منحصر به فرد این بارهای کاری قرار خواهد گرفت.

مسائل تحقیقاتی باز و فرصت‌ها

علی‌رغم پیشرفت‌های چشمگیر در معماری GPU و محاسبات موازی در سال‌های اخیر، همچنان مسائل تحقیقاتی باز بسیاری وجود دارد.Here is the Persian translation of the provided markdown file:

، و فرصت‌های بیشتر برای نوآوری است. برخی از این چالش‌ها و فرصت‌ها عبارتند از:

۱. کارایی انرژی: همانطور که عملکرد و پیچیدگی GPU‌ها همچنان افزایش می‌یابد، بهبود کارایی انرژی بسیار حیاتی می‌شود. فرصت‌های تحقیقاتی در این زمینه شامل تکنیک‌های نوآورانه مدار و معماری برای کاهش مصرف انرژی، مانند محاسبات نزدیک‌آستانه، قطع برق و مقیاس‌پذیری ولتاژ و فرکانس است.

۲. مقیاس‌پذیری: امکان‌پذیر کردن مقیاس‌پذیری GPU‌ها تا تعداد هسته‌ها و رشته‌های بسیار بیشتر در حفظ عملکرد و برنامه‌پذیری بالا، چالش بزرگی است. تحقیقات در این زمینه ممکن است موضوعاتی را مانند معماری‌های سلسله‌مراتبی و توزیع‌شده GPU، سیستم‌های حافظه مقیاس‌پذیر و مدل‌های برنامه‌نویسی که بتوانند موازی‌سازی آینده GPU‌ها را به خوبی بهره‌برداری کنند، بررسی کنند.

۳. قابلیت اطمینان و مقاوم‌سازی: با توجه به استفاده فزاینده GPU‌ها در کاربردهای حیاتی و ایمنی-حیاتی، تضمین قابلیت اطمینان و مقاوم‌سازی آنها بسیار مهم است. فرصت‌های تحقیقاتی در این زمینه شامل تکنیک‌های نوآورانه تحمل خطا و اصلاح خطا، مانند تحمل خطای مبتنی بر الگوریتم، مکانیزم‌های بازیابی و سرویس دهی، و طراحی معماری مقاوم است.

۴. مجازی‌سازی و چند-مستأجری: امکان‌پذیر کردن به اشتراک‌گذاری کارآمد منابع GPU بین چندین برنامه و کاربر ضروری است برای محیط‌های رایانش ابری و مراکز داده. تحقیقات در این زمینه ممکن است موضوعاتی را مانند تکنیک‌های مجازی‌سازی GPU، مدیریت کیفیت سرویس (QoS) و الگوریتم‌های تخصیص و排程منابع برای سیستم‌های GPU چند-مستأجری بررسی کند.

۵. مدل‌های برنامه‌نویسی و ابزارها: توسعه مدل‌های برنامه‌نویسی و ابزارهایی که بتوانند به طور موثر عملکرد معماری‌های آینده GPU را بهره‌برداری کنند و در عین حال بهره‌وری برنامه‌نویسی را حفظ کنند، چالش مداوم است. فرصت‌های تحقیقاتی در این زمینه شامل زبان‌های برنامه‌نویسی خاص‌دامنه و کامپایلرها برای GPU‌ها، چارچوب‌های خود-تنظیم و بهینه‌سازی، و ابزارهای رفع اشکال و پروفایل‌گیری برای سیستم‌های موازی هستند.اینک ترجمه فارسی فایل مارک‌داون "برنامه‌های lel" ارائه می‌شود. برای کد، تنها توضیحات را ترجمه کرده‌ایم و خود کد را بدون ترجمه باقی گذاشته‌ایم.

همانطور که معماری‌های GPU و حوزه‌های کاربردی جدید پدیدار می‌شوند، پژوهشگران و مهندسان باید به این و سایر چالش‌ها رسیدگی کنند تا پتانسیل کامل محاسبات موازی را آزاد کنند. با بررسی طراحی‌های معماری نوآورانه، مدل‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای نرم‌افزاری، جامعه پژوهشی می‌تواند آینده محاسبات GPU را شکل دهد و دستاوردهای جدیدی در زمینه‌هایی مانند محاسبات علمی، هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها را فراهم کند.

مطالعه بیشتر

برای علاقه‌مندان به تحقیق عمیق‌تر در مباحث مطرح شده در این فصل، منابع زیر را توصیه می‌کنیم:

1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). تحلیل عملکرد واحد پردازش تانسور در مراکز داده. در مجموعه مقالات سی و چهارمین همایش بین‌المللی سالانه معماری رایانه‌ها (صفحات 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: شتاب‌دهنده‌ای کارا از نظر انرژی و با عملکرد بالا برای تحلیل گراف. در بیست و نهمین همایش بین‌المللی سالانه میکرومعماری (MICRO) (صفحات 1-13). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7783759 (opens in a new tab)

3. AMD. (2015). معماری سیستم ناهمگون (HSA) AMD. https://www.amd.com/en/technologies/hsa (opens in a new tab)

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

5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). حافظه هیبریدی مکعبی: معماری جدید DRAM افزایش تراکم و عملکرد را فراهم می‌کند. در دوازدهمین سمپوزیوم فناوری VLSI (VLSIT) (صفحات 87-88). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6243767 (opens in a new tab)

6. Lee, J. H., Lim, D., Jeong, H.,اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند و خود کد ترجمه نشده است.

7. دمیر، وای.، پان، وای.، سونگ، اس.، هاردلاس، ان.، کیم، ج.، و ممیک، جی. (2018). گلکسی: یک معماری چندتراشه‌ای با عملکرد بالا و کارایی انرژی بالا با استفاده از اتصالات نوری. در مجموعه مقالات کنفرانس بین‌المللی ACM درباره سوپرکامپیوترها (صص. 303-312).

8. راو، تی. (2019). پردازنده‌های شبکه عصبی نروانا اینتل (NNP) تعریف مجدد تراشه هوش مصنوعی. [https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)