GPUチップの設計方法
Chapter 8 Interconnect and on Chip Networks

第8章: GPUデザインにおける相互接続およびオンチップネットワーク

現代のGPUにおけるコアの数とメモリパーティションの数が増え続けるにつれ、オンチップ相互接続ネットワークの設計が高性能と拡張性を達成するために重要になっています。相互接続は、GPUコアをメモリパーティションに接続し、それらの間の効率的な通信を可能にする役割を果たします。この章では、ネットワーク上チップ(NoC)トポロジー、ルーティングアルゴリズム、フロー制御メカニズム、ワークロード特性、トラフィックパターン、および拡張性の高い効率的な相互接続を設計するための手法を含む、GPUの相互接続およびオンチップネットワーク設計の様々な側面を探ります。

ネットワーク上チップ(NoC)トポロジー

ネットワーク上チップ(NoC)は、現代のGPUにおける増え続けるコアとメモリパーティションを相互接続するための有望な解決策として登場しています。NoCは、GPUワークロードの高帯域幅と低レイテンシの要件を効率的に処理できる、拡張性の高いモジュール式の通信インフラストラクチャを提供します。様々なNoCトポロジーがGPUアーキテクチャ向けに提案され研究されており、それぞれ独自の長所と代償があります。

クロスバートポロジー

クロスバートポロジーは、各コアが専用のリンクを介して各メモリパーティションに直接接続される、シンプルで直接的な相互接続設計です。図8.1は、4つのコアと4つのメモリパーティションを持つGPUのクロスバートポロジーを示しています。

    コア0    コア1    コア2    コア3
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    --|--------|--------|--------|--
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    メモリ0  メモリ1  メモリ2  メモリ3

図8.1: 4つのコアと4つのメモリパーティションを持つGPUのクロスバートポロジー

クロスバートポロジーは、コアとメモリパーティション間の完全な接続性を提供し、高帯域幅通信を可能にします。しかし、リンク数と以下是这个 Markdown 文件的日语翻译。对于代码部分,仅翻译了注释,代码保持不变。

メッシュトポロジー

メッシュトポロジーは、スケーラビリティと簡易性のため、GPU アーキテクチャに基づくNoC (Network-on-Chip) において人気の選択肢です。メッシュトポロジーでは、コアとメモリパーティションが2Dグリッドに配置され、各ノードは隣接するノードと接続されています。図8.2は、16コアの GPUに対する4x4メッシュトポロジーを示しています。

    コア 0 --- コア 1 --- コア 2 --- コア 3
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    コア 4 --- コア 5 --- コア 6 --- コア 7
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    コア 8 --- コア 9 --- コア 10-- コア 11
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    コア 12-- コア 13-- コア 14-- コア 15

図8.2: 16コアの GPUに対する4x4メッシュトポロジー。

メッシュトポロジーは、ノード数の増加に対してリンク数とルーター複雑度が線形的に増加するため、良好なスケーラビリティを提供します。ただし、平均ホップ数とレイテンシが、ネットワークサイズの増大とともに増加するため、より大規模な GPU に適さない可能性があります。

リングトポロジー

リングトポロジーは、コアとメモリパーティションを環状に接続するものです。各ノードは、時計回りと反時計回りの方向に隣接するノードとそれぞれ接続されます。図8.3は、8コアのGPUにおけるリングトポロジーを示しています。

      コア 0 --- コア 1
        |           |
        |           |
    コア 7         コア 2
        |           |
        |           |
      コア 6 --- コア 5
        |           |
        |           |
        コア 4 --- コア 3

図8.3: 8コアのGPUにおけるリングトポロジー

リングトポロジーは実装が簡単で、トラフィックも均等に分散されます。しかし、ノード数の増加に伴い平均ホップ数とレイテンシが線形的に増加するため、より大規模な GPU デザインに適しているとは言えません。

###こちらが、Hierarchical and Hybrid Topologiesのマークダウンファイルの日本語訳です。コードについては、コメントのみを翻訳しています。

個々のトポロジのスケーラビリティの制限を解決するために、階層的およびハイブリッドトポロジがGPU相互接続に提案されています。これらのトポロジは、より大きくよりスケーラブルな相互接続を作成するために、複数の小さなネットワークや異なるトポロジを組み合わせています。

例えば、階層的メッシュトポロジは、大きなメッシュを小さな部分メッシュに分割し、より高レベルのネットワークでそれらを接続することで作成できます。このアプローチにより、平坦なメッシュトポロジと比較して、平均ホップカウントと待ち時間が減少します。

メッシュとリングの組み合わせなどのハイブリッドトポロジも、スケーラビリティとパフォーマンスのトレードオフを均衡させるために使用できます。メッシュトポロジは、コアクラスター内のローカル通信に使用され、リングトポロジはクラスター間のグローバル通信に使用されます。

ルーティングアルゴリズムとフロー制御

ルーティングアルゴリズムとフロー制御メカニズムは、相互接続を介したデータの流れを管理し、ネットワークリソースの効率的な利用を確保する上で重要な役割を果たします。それらは、パケットがソースから宛先にどのように経路を選択されるか、およびネットワーク輻輳がどのように処理されるかを決定します。

ルーティングアルゴリズム

ルーティングアルゴリズムは、決定論的ルーティングと適応的ルーティングの2つの主要なカテゴリに分類できます。

  1. 決定論的ルーティング:

    • 決定論的ルーティングアルゴリズムは、ネットワーク状況に関係なく、常に同じ経路をソースから宛先に選択します。
    • 次元順ルーティング(DOR)とXYルーティングは、決定論的ルーティングアルゴリズムの例です。
    • DORは、まずXの次元にそってパケットをルーティングし、次にYの次元にそってルーティングします。
    • 決定論的ルーティングは実装が簡単で予測可能な待ち時間を提供しますが、トラフィックの偏りや輻輳につながる可能性があります。

  2. 適応的ルーティング:

    • 適応的ルーティングアルゴリズムは、リンク利用率や輻輳などの現在のネットワーク状況に基づいて、動的に経路を選択します。
    • 例...ここは適応型ルーティングアルゴリズムの例について説明しています。

適応型ルーティングアルゴリズムには、最小限の適応型ルーティングと完全な適応型ルーティングがあります。

  • 最小限の適応型ルーティングでは、パケットは送信元と宛先の間の最短経路を選択できます。
  • 完全な適応型ルーティングでは、パケットは輻輳を避けるために非最小経路も含む利用可能な任意の経路を選択できます。
  • 適応型ルーティングはトラフィックの負荷を better バランスさせ、輻輳を緩和できますが、より複雑なハードウェアを必要とし、待ち時間の増加にもつながる可能性があります。

図8.4は、メッシュトポロジーにおける決定論的なXYルーティングと最小限の適応型ルーティングの違いを示しています。

フロー制御メカニズムは、バッファやリンクなどのネットワークリソースの割り当てを管理し、輻輳を防ぎ、公平な利用を確保します。 GPU インターコネクトで一般的に使用されるフロー制御の2つの手法は、クレジットベースのフロー制御とバーチャルチャネルフロー制御です。

  1. クレジットベースのフロー制御:

    • クレジットベースのフロー制御では、各ルーターは下流のルーターにおける利用可能なバッファ領域の数(クレジット)を管理しています。
    • ルーターがパケットを送信する際、クレジットカウントを減らします。下流のルーターがバッファ領域を解放すると、上流のルーターにクレジットを返します。
    • 上流のルーターはクレジットを受け取るまでパケットを送信できません。ルーターはバッファオーバーフローとコンジェスションを防ぐために、十分なクレジットがある場合にのみパケットを送信できます。

  2. 仮想チャネル流量制御:

    • 仮想チャネル流量制御により、複数の論理チャネルが同じ物理リンクを共有できるため、ネットワークリソースの利用効率が向上します。
    • 各仮想チャネルには独自のバッファと流量制御メカニズムがあり、異なるトラフィックフローを分離して優先順位付けできます。
    • 仮想チャネルは、バッファの先頭にブロックされたパケットが他のパケットの進行を妨げるヘッドオブラインブロッキングを防ぐことができます。

図8.5は、ルーターの仮想チャネルの概念を示しています。

    Input Port 0    Input Port 1    Input Port 2    Input Port 3
        |                |                |                |
        |                |                |                |
    VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2
        |                |                |                |
        |                |                |                |
        --------- Crossbar Switch ---------
                         |
                         |
                  Output Port 0

図8.5: ルーターの仮想チャネル

ワークロードの特性とトラフィックパターン

GPU ワークロードの特性とトラフィックパターンを理解することは、効率的なインターコネクトを設計するために不可欠です。 さまざまなアプリケーションは異なる通信パターンを示し、帯域幅、レイテンシ、ローカリティの点で異なる要件があります。

ワークロードの特性

GPU ワークロードは以下の要因に基づいて特徴付けることができます:

  1. 計算強度:

    • 計算集約型ワークロードは、メモリアクセスに対する計算の比率が高い。
    • これらのワークロードは通常、コアとメモリパーティションの間の高帯域幅通信が必要であり、コンピューティングユニットにデータを供給し続ける必要があります。

  2. メモリアクセスパターン:

    • 一部のワークロードは、順次アクセスやストライドアクセスなど、規則的なメモリアクセスパターンを示す。Here is the Japanese translation of the provided markdown file, with the code left untranslated and only the comments translated:

他方、不規則またはランダムアクセスパターンを持つものもある。

  • 定期的なアクセスパターンは、メモリコーレスシングやプリフェッチングなどの手法から恩恵を受けることができるが、不規則なパターンには、より高度なメモリ管理手法が必要となる可能性がある。

  1. データ共有と同期:

    • グラフアルゴリズムや物理シミュレーションなど、高度なデータ共有と同期が必要な作業負荷は、コア間の通信トラフィックを大量に発生させる可能性がある。
    • これらの作業負荷には、障壁や原子的操作などの同期プリミティブに対する効率的なサポートが不可欠である。

  2. 局所性:

    • 高い空間的および時間的な局所性を持つ作業負荷は、キャッシングやデータの再利用から恩恵を受けることができる。
    • 局所性を活用することで、インターコネクトのトラフィック量を削減し、全体的なパフォーマンスを向上させることができる。

トラフィックパターン

さまざまなGPUの作業負荷は、通信要件に基づいて異なるトラフィックパターンを示す。一般的なトラフィックパターンには以下のようなものがある:

  1. 一様ランダムトラフィック:

    • 一様ランダムトラフィックでは、各ノードがランダムに選択した宛先に等確率でパケットを送信する。
    • このトラフィックパターンは最悪のシナリオを表し、インターコネクトのストレステストによく使用される。

  2. 隣接ノードトラフィック:

    • 隣接ノードトラフィックでは、ノードが主に自身の直接の隣接ノードと通信する。
    • このトラフィックパターンは、ステンシル計算や画像処理など、強い空間的な局所性を持つアプリケーションに一般的である。

  3. ホットスポットトラフィック:

    • ホットスポットトラフィックでは、少数のノード(ホットスポット)が、他のノードに比べて著しく多くのトラフィックを受信する。
    • ホットスポットトラフィックは、共有データ構造や中央集権的な制御メカニズムを持つアプリケーションで見られる。

  4. 全対全トラフィック:

    • 全対全トラフィックでは、各ノードがネットワーク内のすべての他のノードにパケットを送信する。
    • このトラフィックパターンは、行列の転置やFFTなどの集団通信操作に一般的である。

図8.6 は以下は、提供されたMarkdownファイルの日本語翻訳です。コードに関しては、コメントのみ翻訳しています。

    均一ランダムトラフィック:
    (0,0) -> (2,3)
    (1,1) -> (3,2)
    (2,2) -> (0,1)
    ...

    最近傍トラフィック:
    (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)
    ...

ホットスポットトラフィック: (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...

全ノード間トラフィック: (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), ... ...

図8.6: メッシュトポロジーにおける異なるトラフィックパターンの例

GPUワークロードのトラフィックパターンを理解することは、効率的な相互接続を設計するために重要です。プロファイリングツールやシミュレーションフレームワークを使って、代表的なワークロードの通信パターンを特徴付け、相互接続のトポロジー、ルーティングアルゴリズム、フロー制御メカニズムの設計を指針にすることができます。

## 拡張性と効率性に優れた相互接続の設計

GPUの相互接続を設計する際は、コアの数やメモリパーティションの数、予想されるトラフィックパターン、及びパワーや面積の制約など、さまざまな要因を慎重に検討する必要があります。GPU相互接続を高性能化するためのキーとなる設計原則や手法には以下のようなものがあります:

1. **トポロジーの選択**: スケーラビリティの要件、予想されるトラフィックパターン、設計上の制約に基づいて適切な相互接続トポロジーを選択すること。GPUでは、メッシュやクロスバートポロジーが一般的に使用されますが、大規模設計には階層型やハイブリッド型のトポロジーを採用することもあります。

2. **ルーティングアルゴリズムの設計**: 予想されるトラフィックパターンに効率的に対応し、輻輳やレイテンシを最小限に抑えるルーティングアルゴリズムを開発すること。GPUでは、ネットワーク状況に動的に適応できる適応型ルーティングアルゴリズムが3. **フロー制御最適化**: ネットワークの利用率を最大化し、バッファ要件を最小化するためのフロー制御メカニズムの最適化。バーチャルチャネルのフロー制御やクレジットベースのフロー制御などの技術を使うことで、ネットワークの効率を改善し、デッドロックを防ぐことができます。

4. **帯域幅プロビジョニング**: ターゲットのワークロードのパフォーマンス要件を満たすため、コアとメモリ領域の間の十分な帯域幅を確保すること。これには、メモリチャネルの数を増やす、高帯域幅メモリ技術を使用する、先進的な信号伝達技術を採用するなどが含まれます。

5. **電力と面積の最適化**: パワーゲーティング、クロックゲーティング、低振幅信号伝達などの技術を使って、インターコネクトの消費電力と面積オーバーヘッドを最小化すること。慎重な物理設計とレイアウト最適化も、インターコネクトの面積と電力への影響を軽減するのに役立ちます。

6. **信頼性とフォールトトレランス**: フォールトや障害が発生した場合でも、正常な動作を確保するために、インターコネクトの設計にリライアビリティとフォールトトレランスの機能を組み込むこと。これには、エラー検出と訂正、冗長性、適応的ルーティングなどの手法が含まれます。

例: 大規模GPUのための階層型メッシュインターコネクトの設計

128コアと16のメモリ領域を持つGPUを考えます。フラットなメッシュインターコネクトでは12x12のメッシュ(144ノード)が必要となり、これは大きすぎて電力も多くなる可能性があります。代わりに、以下のような階層型メッシュインターコネクトを設計することができます:

- 128コアを16のクラスター(各8コア)に分割する。
- 各クラスター内では8x8のメッシュを使ってコアと局所メモリ領域を接続する。
- 16のクラスターを4x4のグローバルメッシュで接続する。

この階層型設計によって、インターコネクトの全体的な複雑さと消費電力を軽減しつつ、高い帯域幅とスケーラビリティを実現できます。ローカルメッシュがクラスター内の通信を効率的に処理し、グローバルメッシュがクラスター間の通信を可能にします。こちらが日本語訳になります。コードに関しては、コメントのみ翻訳しています。

遠隔メモリパーティションへのアクセス

図8.7は、階層的メッシュインターコネクトデザインを示しています。

グローバルメッシュ (4x4)

クラスター0 クラスター1 クラスター2 クラスター3 +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | ローカル | ローカル | ローカル | ローカル | | メッシュ | メッシュ | メッシュ | メッシュ | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | ローカル | ローカル | ローカル | ローカル | | メッシュ | メッシュ | メッシュ | メッシュ | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | ローカル | ローカル | ローカル | ローカル | | メッシュ | メッシュ | メッシュ | メッシュ | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+ | | | | | | ローカル | ローカル | ローカル | ローカル | | メッシュ | メッシュ | メッシュ | メッシュ | | (8x8) | (8x8) | (8x8) | (8x8) | | | | | | +-----------+-----------+-----------+-----------+

図8.7: 大規模GPUのための階層的メッシュインターコネクトデザイン

## 結論

インターコネクトおよびオンチップネットワークデザインは、現代のGPUの性能、スケーラビリティ、効率性に重要な役割を果たします。コアの数やメモリパーティションの数が増え続けるため、インターコネクトは高帯域幅、低レイテンシ、これらのコンポーネント間の効率的な通信を提供する必要があります。

GPUインターコネクトデザインの重要な側面には以下が含まれます。```markdown
GPUのインターコネクトとオン-チップネットワークのデザイン

GPUアーキテクチャにおけるトポロジー、ルーティングアルゴリズム、フロー制御メカニズム、ワークロード特性の理解が重要です。メッシュやクロスバートポロジーがGPUで一般的に使用されていますが、大規模なデザインにはハイアラーキーやハイブリッドトポロジーが採用されることもあります。アダプティブなルーティングアルゴリズムや高度なフロー制御技術は、ネットワークのパフォーマンスと効率を向上させることができます。

スケーラブルで効率的なインターコネクトをデザインするには、帯域幅プロビジョニング、電力と面積の最適化、信頼性などの要因を慎重に検討する必要があります。ハイアラーキーデザイン、パワーゲーティング、耐障害性などの手法が、これらの課題に対処するのに役立ちます。

GPUアーキテクチャが進化し、並列ワークロードの要求が増大するにつれ、インターコネクトとオン-チップネットワークのデザインは、研究と革新の活発な分野として残り続けるでしょう。新しいトポロジー、ルーティングアルゴリズム、省電力のデザインが、次世代の高性能かつ省エネルギーのGPUを実現するために不可欠となります。
Chapter 7 Streaming Multiprocessor DesignChapter 9 Power Energy and Thermal Management