GPUチップの設計方法
Chapter 12 Future Trends and Emerging Technologies Gpu Design

第12章: GPUデザインにおける将来の動向と新興テクノロジー

GPUアーキテクチャは並列コンピューティングワークロードの増大する需要に対応するために継続的に進化しており、いくつかの新興の動向とテクノロジーが GPUデザインの未来を形づくることが期待されています。この章では、ヘテロジニアスコンピューティングとアクセラレータ、3Dスタッキングとチップレットベースのデザイン、AIおよびマシンラーニング向けのドメイン固有のアーキテクチャ、そしてGPUアーキテクチャに関する未解決の研究課題と機会など、これらの主要な傾向について探っていきます。

ヘテロジニアスコンピューティングとアクセラレータ

ヘテロジニアスコンピューティングは、より高い性能と energy効率を達成するために、さまざまなタイプのプロセッサやアクセラレータを組み合わせるものです。この傾向は近年ますます顕著になってきています。GPUはこの傾向の最前線にあり、CPUと組み合わされて並列ワークロードを加速することが多くなっています。しかし、アクセラレータの景観は急速に広がっており、特定のアプリケーションドメインに特化した新しいタイプの専用ハードウェアが開発されつつあります。

顕著な1つの例は、Googleのテンソル処理ユニット(TPU)[Jouppi et al., 2017]のようなAIアクセラレータの台頭です。これらのアクセラレータは、機械学習ワークロードの高速化のために設計されており、低精度演算、特殊なメモリ階層、データフローアーキテクチャなどを採用することで高性能と高energy効率を実現しています。

もう1つの新興のアクセラレータクラスは、グラフ処理とアナリティクスに焦点を当てたものです。ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションシステム、科学的シミュレーションなどのグラフ処理ワークロードは、不規則なメモリアクセスパターンや細粒度の同期を示すため、従来のCPUやGPUアーキテクチャにとって課題となってきました。Graphicionado[Ham et al., 2016]やGraphCoreのIntelligence Processing Unit(IPU)[GraphCore, 2020]のような専用のグラフ処理アクセラレータは、効率的なグラフ処理をサポートするためのハードウェア機能を提供することで、これらの課題に取り組もうとしています。この markdown ファイルの日本語翻訳は以下の通りです。コードについては翻訳せず、コメントのみ翻訳しました。

効率的なグラフ探索、同期化、およびロードバランシング。

アクセラレーターの多様性が増大するにつれ、それらを調和の取れたシステムに組み込むことが一層複雑になっています。AMD の Heterogeneous System Architecture (HSA) [AMD, 2015] や NVIDIA の CUDA Unified Memory [NVIDIA, 2020] などの異種システムアーキテクチャは、さまざまなタイプのプロセッサやアクセラレーターにわたって統一されたプログラミングモデルとメモリ空間を提供することを目指しています。これらのアーキテクチャにより、CPUやGPU、その他のアクセラレーターが seamless に協調作業できるようになり、開発者はデータ移動や異なるデバイス間の同期の複雑さに惑わされることなく、アルゴリズム設計に集中できるようになります。

この分野の研究は、異種デバイス間の効率的なタスク分割とスケジューリング、統一メモリ管理、異種システム用の高性能インターコネクトなどのトピックを探求しています。アクセラレーターの landscape が進化し続けるなか、GPUの設計には、他の専用ハードウェアとの seamless な統合が求められるようになるでしょう。

3Dスタッキングとチップレットベースの設計

3Dスタッキングとチップレットベースの設計は、GPU アーキテクチャの革新につながる新しいパッケージング技術です。これらの技術により、単一パッケージ内に複数のダイやレイヤーを統合することができ、従来の2Dパッケージングと比較して、より高帯域、低レイテンシ、効率的な電力供給が可能になります。

3Dスタッキング、例えばthrough-silicon vias (TSVs)やハイブリッドメモリキューブ(HMC)技術 [Jeddeloh and Keeth, 2012]は、ロジックやメモリの複数のレイヤーを垂直に統合することができます。この技術は、従来のGDDRメモリと比較して大幅に高いメモリ帯域幅と低消費電力を提供する高帯域メモリ(HBM) [Lee et al., 2014]に採用されています。AMD のRadeon R9 Fury Xや NVIDIA のTesla P100などのGPUでは、すでにHBMを採用し、メモリ集約型ワークロードでのメモリ帯域幅の制約に対処しています。チップレットベースの設計では、一方で、シリコンインターポーザーや埋め込み型多チップ相互接続ブリッジ(EMIB)などの高密度インターコネクトを使用して、単一パッケージ内の複数の小さなダイ(チップレット)を統合しています[Demir et al., 2018]。このアプローチにより、さまざまな製造プロセス技術を組み合わせることができ、各チップレットを固有の機能に最適化することが可能となります。例えば、計算集約的なチップレットは先進的な製造プロセスノードを使用して製造できる一方で、メモリ集約的なチップレットは古い、より費用対効果の高いプロセスノードを使用することができます。

チップレットベースの設計の柔軟性と拡張性により、GPUアーキテクチャをより柔軟にスケーラブルにすることができます。例えば、計算チップレットの数を変更することで、GPUの性能と電力特性を変更することができ、GPUの完全な再設計は必要ありません。このアプローチはまた、GPUコンピューティングチップレットとともに、専用のアクセラレータやメモリ技術を統合することも可能にします。

この分野の研究では、3Dスタック型GPUアーキテクチャ、チップレットベースのGPU設計、および多チップ統合のための新しいインターコネクト技術などのトピックを探っています。プロセス技術の微細化が困難かつ高コストになるにつれ、3Dスタックとチップレットベースの設計は、GPUアーキテクチャの継続的な性能と省エネ性の向上に向けた有望な道筋を提示しています。

AI/MLのためのドメイン固有のアーキテクチャ

人工知能(AI)と機械学習(ML)アプリケーションの急速な成長により、これらの課題に最適化されたドメイン固有のアーキテクチャの開発が促進されてきました。近年、GPUがAI/MLアクセラレーションのための主要なプラットフォームとなってきましたが、特定のAI/ML課題に対してより高い性能と電力効率を提供する、より専門的なハードウェアへの傾向も高まっています。

そのような専用ハードウェアの一例がニューラルプロセッシングユニット(NPU)です。NPUは、深層ニューラルネットワーク(DNN) 推論および訓練。 NPU は多くの場合、減少精度演算、特殊なメモリ階層、およびDNNワークロードの特性に合わせて設計されたデータフロー アーキテクチャを活用しています。 NPUの例には、Google の Tensor Processing Units (TPUs) [Jouppi et al., 2017]、Intel の Nervana Neural Network Processors (NNPs) [Rao, 2019]、Huawei の Ascend AI プロセッサ [Huawei, 2020] などがあります。

AI/MLのためのドメイン固有アーキテクチャの別の新しい傾向は、インメモリコンピューティングと類似技術の利用です。インメモリコンピューティングアーキテクチャは、メモリ内で直接計算を行うことで、データ移動に伴うエネルギーと待ち時間を削減することを目的としています。メモリストア型アクセラレータ [Shafiee et al., 2016] で使用される類似技術などの類似技術は、デバイスの物理特性を利用してデジタル回路と比べてより効率的な計算を行います。

AI/MLワークロードが進化し多様化し続ける中で、変化する要件に適応できる柔軟でプログラム可能なドメイン固有アーキテクチャの需要が高まっています。この柔軟性を実現する1つのアプローチは、コース粒度 リコンフィギャラブル アーキテクチャ (CGRA) [Prabhakar et al., 2017] の利用です。CGRAでは、プログラム可能な処理要素の配列を提供し、さまざまなデータフロー パターンやアルゴリズムにリコンフィギャレーションできます。

この分野の研究では、新しいAI/MLアクセラレータアーキテクチャ、インメモリおよび類似計算手法、AI/MLのためのプログラム可能およびリコンフィギャラブルアーキテクチャなどのトピックが探索されています。 GPUがAI/ML高速化で重要な役割を果たし続ける一方で、将来のGPUアーキテクチャの設計には、より専門的なハードウェアの統合化や、これらのワークロードの固有の要件への適応が反映されると考えられます。

未解決の研究課題と機会

GPU アーキテクチャと並列コンピューティングの分野での著しい進歩にもかかわらず、多くの未解決の研究課題が残されています。Here is the Japanese translation of the markdown file, with the code comments translated:

GPUアーキテクチャの課題と機会

GPUのパフォーマンスと複雑性が高まるにつれ、エネルギー効率の向上が非常に重要となっています。このエリアの研究機会には、ニアスレッショルド・コンピューティング、パワーゲーティング、動的電圧・周波数スケーリングなどの、回路および アーキテクチャ技術による消費電力の削減が含まれます。

  1. スケーラビリティ: GPUをさらに多数のコアとスレッドにスケールアップしつつ、高パフォーマンスとプログラミング容易性を維持することは大きな課題です。このエリアの研究では、階層的および分散型のGPUアーキテクチャ、スケーラブルなメモリシステム、将来のGPUの並列性を効果的に活用するためのプログラミングモデルなどについて探索します。

  2. 信頼性と耐性: GPUがミッション・クリティカルや安全重要アプリケーションで使用されるようになるにつれ、信頼性と耐性を確保することが非常に重要になります。このエリアの研究機会には、アルゴリズムベースの障害許容、チェックポイントと復旧メカニズム、耐性のあるアーキテクチャ設計などの新しい障害許容および誤り訂正技術が含まれます。

  3. 仮想化とマルチテナンシー: クラウドコンピューティングやデータセンター環境では、複数のアプリケーションやユーザー間でGPUリソースを効率的に共有できるようにすることが不可欠です。このエリアの研究では、GPUの仮想化手法、QoS管理、マルチテナントGPUシステムのためのリソース割当てと スケジューリングアルゴリズムなどについて探索します。

  4. プログラミングモデルとツール: プログラマの生産性を維持しつつ、将来のGPUアーキテクチャのパフォーマンスを効果的に活用できるプログラミングモデルとツールを開発することは、継続的な課題です。このエリアの研究機会には、GPUのためのドメイン固有の言語やコンパイラ、自動チューニングと最適化フレームワーク、並列処理のためのデバッグおよびプロファイリングツールなどが含まれます。以下は、提供されたMarkdownファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。

GPUアーキテクチャが進化し、新しいアプリケーション分野が出現するにつれ、研究者やエンジニアは並行コンピューティングの完全な可能性を引き出すために、これらの課題や他の課題に取り組む必要があります。新しいアーキテクチャデザイン、プログラミングモデル、ソフトウェアツールの探求を通じて、研究コミュニティーは GPU コンピューティングの未来を形作り、科学計算、人工知能、データ分析などの分野での新しい飛躍を可能にすることができます。

参考文献

このチャプターで扱った topics についてさらに深く学びたい方には、以下のリソースをお勧めします:

  1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). In-datacenter performance analysis of a tensor processing unit. In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (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: A high-performance and energy-efficient accelerator for graph analytics. In 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on 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). CUDA Unified Memory. https://developer.nvidia.com/blog/unified-memory-cuda-beginners/ (opens in a new tab)

  5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). Hybrid memory cube new DRAM architecture increases density and performance. In 2012 symposium on VLSI technology (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.,김, H., 송, T., 이, J., ... & 김, G. (2014). 1.2 V 8 Gb 8-채널 128 GB/s 고대역폭 메모리 (HBM) 적층 DRAM과 29 nm 공정 및 TSV를 사용한 효과적인 마이크로범프 I/O 테스트 방법. 2014 IEEE 국제 반도체 회로 회의 기술 논문집 (ISSCC) (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., & Memik, G. (2018). Galaxy: 광학 상호 연결을 사용하는 고성능 에너지 효율적 다중 칩 아키텍처. 제28회 ACM 국제 컴퓨팅 회의 프로시딩 (pp. 303-312). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2597652.2597664 (opens in a new tab)

  8. Rao, T. (2019). Intel Nervana 신경망 프로세서 (NNP)는 AI 실리콘을 재정의합니다. [https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)

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