Rozdział 8: Międzyłącze i sieci na układzie scalonym w projektowaniu GPU

Ponieważ liczba rdzeni i partycji pamięci w nowoczesnych GPU nadal rośnie, projektowanie sieci połączeń na układzie scalonym staje się kluczowe dla osiągnięcia wysokiej wydajności i skalowalności. Międzyłącze odpowiada za łączenie rdzeni GPU z partycjami pamięci i umożliwia efektywną komunikację między nimi. W tym rozdziale zbadamy różne aspekty projektowania międzyłącza i sieci na układzie scalonym dla GPU, w tym topologie sieci na układzie scalonym (NoC), algorytmy routingu, mechanizmy kontroli przepływu, charakterystykę obciążenia, wzorce ruchu oraz techniki projektowania skalowalnych i wydajnych międzyłączy.

Topologie sieci na układzie scalonym (NoC)

Sieć na układzie scalonym (NoC) wyłoniła się jako obiecujące rozwiązanie do łączenia rosnącej liczby rdzeni i partycji pamięci w nowoczesnych GPU. Sieci NoC zapewniają skalowalną i modułową infrastrukturę komunikacyjną, która może skutecznie obsługiwać wysoką przepustowość i niskie opóźnienia wymagane przez obciążenia GPU. Dla architektur GPU zaproponowano i zbadano różne topologie NoC, z których każda ma swoje własne zalety i kompromisy.

Topologia krzyżowa

Topologia krzyżowa to prosty i bezpośredni projekt międzyłącza, w którym każdy rdzeń jest bezpośrednio podłączony do każdej partycji pamięci za pomocą dedykowanego łącza. Rysunek 8.1 ilustruje topologię krzyżową dla GPU z czterema rdzeniami i czterema partycjami pamięci.

    Rdzeń 0   Rdzeń 1   Rdzeń 2   Rdzeń 3
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    --|--------|--------|--------|--
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    Pam 0    Pam 1    Pam 2    Pam 3

Rysunek 8.1: Topologia krzyżowa dla GPU z czterema rdzeniami i czterema partycjami pamięci.

Topologia krzyżowa zapewnia pełną łączność między rdzeniami i partycjami pamięci, umożliwiając komunikację o wysokiej przepustowości. Jednak liczba łączy i złożoność krzyżówki rosną kwadratowoNiniejszy plik w języku polskim:

Topologia siatki

Topologia siatki jest popularnym wyborem dla architektur GPU opartych na NoC ze względu na jej skalowalność i prostotę. W topologii siatki, rdzenie i partycje pamięci są rozmieszczone w siatce 2D, a każdy węzeł jest połączony z sąsiednimi węzłami. Rysunek 8.2 pokazuje topologię siatki 4x4 dla GPU z 16 rdzeniami.

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

Rysunek 8.2: Topologia siatki 4x4 dla GPU z 16 rdzeniami.

Topologia siatki zapewnia dobrą skalowalność, ponieważ liczba łączy i złożoność routerów rośnie liniowo wraz z liczbą węzłów. Jednak średnia liczba skoków i opóźnienie rosną wraz z wielkością sieci, co może mieć wpływ na wydajność większych GPU.

Topologia pierścienia

Topologia pierścienia łączy rdzenie i partycje pamięci w układzie kołowym, tworząc strukturę przypominającą pierścień. Każdy węzeł jest połączony z dwoma sąsiednimi węzłami, jednym w kierunku zgodnym z ruchem wskazówek zegara i jednym w kierunku przeciwnym. Rysunek 8.3 ilustruje topologię pierścienia dla GPU z ośmioma rdzeniami.

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

Rysunek 8.3: Topologia pierścienia dla GPU z ośmioma rdzeniami.

Topologia pierścienia jest prosta w implementacji i zapewnia zbilansowany rozkład ruchu. Jednak średnia liczba skoków i opóźnienie rosną liniowo wraz z liczbą węzłów, co czyni ją mniej odpowiednią dla większych projektów GPU.

###Hierarchiczne i hybrydowe topologie

Aby rozwiązać problem ograniczeń skalowalności pojedynczych topologii, zaproponowano hierarchiczne i hybrydowe topologie dla połączeń GPU. Te topologie łączą wiele mniejszych sieci lub różnych topologii, tworząc większy i bardziej skalowany system połączeń.

Na przykład, hierarchiczna topologia siatki może być utworzona przez podzielenie dużej siatki na mniejsze pod-siatki i połączenie ich za pomocą sieci wyższego poziomu. To podejście zmniejsza średnią liczbę skoków i opóźnienia w porównaniu do płaskiej topologii siatki.

Topologie hybrydowe, takie jak połączenie siatki i pierścienia, mogą być również wykorzystywane do zrównoważenia kompromisu między skalowalrnością a wydajnością. Topologia siatki może być używana do lokalnej komunikacji w klastrze rdzeni, podczas gdy topologia pierścienia może być używana do globalnej komunikacji między klastrami.

Algorytmy routingu i kontrola przepływu

Algorytmy routingu i mechanizmy kontroli przepływu odgrywają kluczową rolę w zarządzaniu przepływem danych przez system połączeń i zapewnieniu efektywnego wykorzystania zasobów sieciowych. Określają one, w jaki sposób pakiety są kierowane od źródła do celu i jak jest obsługiwane przeciążenie sieci.

Algorytmy routingu

Algorytmy routingu można podzielić na dwie główne kategorie: deterministyczne i adaptacyjne.

Routing deterministyczny:
- Algorytmy deterministycznego routingu zawsze wybierają tę samą ścieżkę między daną parą źródło-cel, niezależnie od warunków w sieci.
- Przykłady deterministycznych algorytmów routingowych to routing według kolejności wymiarów (DOR) i routing XY.
- DOR kieruje pakiety najpierw wzdłuż wymiaru X, a następnie wzdłuż wymiaru Y w topologii siatki.
- Routing deterministyczny jest prosty w implementacji i zapewnia przewidywalne opóźnienie, ale może prowadzić do nierównomiernego rozkładu ruchu i przeciążenia.
Routing adaptacyjny:
- Algorytmy adaptacyjnego routingu dynamicznie wybierają ścieżkę w oparciu o bieżące warunki w sieci, takie jak wykorzystanie łącza lub przeciążenie.
- PrzykłaHere is the Polish translation of the provided Markdown file, with the code comments translated:

Przykłady adaptacyjnych algorytmów routingu obejmują minimalny adaptacyjny routing i pełny adaptacyjny routing.

Minimalny adaptacyjny routing pozwala pakietom na korzystanie z dowolnej minimalnej ścieżki (najkrótszej ścieżki) między źródłem a miejscem przeznaczenia.
Pełny adaptacyjny routing pozwala pakietom na korzystanie z dowolnej dostępnej ścieżki, w tym ścieżek nieminimalnych, aby uniknąć zatłoczonych regionów.
Adaptacyjny routing może lepiej równoważyć obciążenie ruchu i złagodzić zatłoczenie, ale wymaga bardziej złożonego sprzętu i może wprowadzać dodatkowe opóźnienia.

Rysunek 8.4 ilustruje różnicę między deterministycznym routingiem XY a minimalnym adaptacyjnym routingiem w topologii siatki.

    (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)

    Routing XY:
    (0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)

    Minimalny Adaptacyjny Routing:
    (0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
    lub
    (0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)

Rysunek 8.4: Porównanie deterministycznego routingu XY i minimalnego adaptacyjnego routingu w topologii siatki.

Kontrola przepływu

Mechanizmy kontroli przepływu zarządzają alokacją zasobów sieciowych, takich jak bufory i łącza, aby zapobiegać zatłoczeniu i zapewnić sprawiedliwe wykorzystanie. Dwie powszechnie stosowane techniki kontroli przepływu używane w interfejsach GPU to kontrola przepływu oparta na kredytach i kontrola przepływu w kanałach wirtualnych.

Kontrola przepływu oparta na kredytach:
- W kontroli przepływu opartej na kredytach każdy router utrzymuje licznik dostępnych przestrzeni buforowych (kredytów) w routerze w dół.
- Gdy router wysyła pakiet, zmniejsza swoją liczbę kredytów. Gdy router w dół zwalnia przestrzeń bufora, wysyła kredyt z powrotem do routera w górę.
- Router w górzeTłumaczenie pliku na język polski:

Router może wysyłać pakiet tylko wtedy, gdy ma wystarczające kredyty, co zapobiega przepełnieniu bufora i zatłoczeniu sieci.

Kontrola przepływu w wirtualnych kanałach:
- Kontrola przepływu w wirtualnych kanałach pozwala na współdzielenie tej samej fizycznej łącza przez wiele logicznych kanałów, zapewniając lepsze wykorzystanie zasobów sieciowych.
- Każdy wirtualny kanał ma własny bufor i mechanizm kontroli przepływu, co pozwala na izolowanie i priorytetyzację różnych strumieni ruchu.
- Wirtualne kanały mogą zapobiegać blokowaniu na początku kolejki, gdzie zablokowany pakiet na początku bufora uniemożliwia przejście innych pakietów.

Rysunek 8.5 ilustruje koncepcję wirtualnych kanałów w routerze.

    Port wejściowy 0    Port wejściowy 1    Port wejściowy 2    Port wejściowy 3
        |                |                |                |
        |                |                |                |
    VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2
        |                |                |                |
        |                |                |                |
        --------- Przełącznik krzyżowy ---------
                         |
                         |
                  Port wyjściowy 0

Rysunek 8.5: Wirtualne kanały w routerze.

Charakterystyka obciążenia i wzorce ruchu

Zrozumienie charakterystyki obciążenia GPU i ich wzorców ruchu jest kluczowe dla projektowania wydajnych łączy. Różne aplikacje wykazują różne wzorce komunikacji i mają różne wymagania w zakresie przepustowości, opóźnień i lokalności.

Charakterystyka obciążenia

Obciążenie GPU można scharakteryzować na podstawie kilku czynników, takich jak:

Intensywność obliczeniowa:
- Obciążenia o dużej intensywności obliczeniowej mają wysoki stosunek obliczeń do dostępów do pamięci.
- Te obciążenia zazwyczaj wymagają wysokiej przepustowości komunikacji między rdzeniami a obszarami pamięci, aby utrzymać jednostki obliczeniowe w ciągłym dostawie danych.
Wzorce dostępu do pamięci:
- Niektóre obciążenia wykazują regularne wzorce dostępu do pamięci, takie jak sekwencyjne lub pasmowe dostępy,Proszę podać tłumaczenie tego pliku Markdown na język polski. W przypadku kodu, nie tłumaczyć kodu, tylko tłumaczyć komentarze. Oto plik:

Podczas gdy inne mają nieregularne lub losowe wzorce dostępu.

Regularne wzorce dostępu mogą korzystać z technik takich jak koalescencja pamięci i prefetchowanie, podczas gdy nieregularne wzorce mogą wymagać bardziej zaawansowanych technik zarządzania pamięcią.

Współdzielenie danych i synchronizacja:
- Obciążenia z dużym współdzieleniem danych i wysokimi wymaganiami synchronizacji, takie jak algorytmy grafowe lub symulacje fizyczne, mogą generować znaczny ruch komunikacyjny między rdzeniami.
- Wydajna obsługa prymitywów synchronizacji, takich jak bariery i operacje atomowe, ma kluczowe znaczenie dla tych obciążeń.
Lokalność:
- Obciążenia o wysokiej lokalności przestrzennej i czasowej mogą korzystać z pamięci cache i ponownego wykorzystania danych.
- Wykorzystywanie lokalności może zmniejszyć ilość ruchu na międzyrdzeniowym połączeniu i poprawić ogólną wydajność.

Wzorce ruchu

Różne obciążenia GPU wykazują różne wzorce ruchu w zależności od ich wymagań komunikacyjnych. Niektóre typowe wzorce ruchu obejmują:

Ruch losowy o jednolitym rozkładzie:
- W ruchu losowym o jednolitym rozkładzie, każdy węzeł wysyła pakiety do losowo wybranych miejsc docelowych z jednakowym prawdopodobieństwem.
- Ten wzorzec ruchu reprezentuje scenariusz najgorszego przypadku i jest często używany do testowania wytrzymałości połączenia międzyrdzeniowego.
Ruch najbliższych sąsiadów:
- W ruchu najbliższych sąsiadów, węzły komunikują się głównie ze swoimi bezpośrednimi sąsiadami w sieci.
- Ten wzorzec ruchu jest powszechny w aplikacjach o silnej lokalności przestrzennej, takich jak obliczenia z zastosowaniem szablonów lub przetwarzanie obrazów.
Ruch na punkt gorący:
- W ruchu na punkt gorący, niewielka liczba węzłów (punkty gorące) otrzymuje nieproporcjonalnie duża ilość ruchu w porównaniu z innymi węzłami.
- Ruch na punkt gorący może wystąpić w aplikacjach ze współdzielonymi strukturami danych lub scentralizowanymi mechanizmami sterowania.
Ruch wszystkich do wszystkich:
- W ruchu wszystkich do wszystkich, każdy węzeł wysyła pakiety do wszystkich innych węzłów w sieci.
- Ten wzorzec ruchu jest powszechny w operacjach komunikacji zbiorczej, takich jak transpozycja macierzy lub FFT.

Rysunek 8.6 ilustrujePoniżej znajduje się polska wersja tłumaczenia podanego pliku Markdown. Komentarze w kodzie zostały przetłumaczone, ale sam kod nie został zmieniony.

    Jednolity Losowy Ruch (Uniform Random Traffic):
    (0,0) -> (2,3)
    (1,1) -> (3,2)
    (2,2) -> (0,1)
    ...

    Ruch Sąsiad-do-Sąsiada (Nearest-Neighbor Traffic):
    (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)
    ...

Ruch Gorącego Punktu (Hotspot Traffic): (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...

Ruch Wszystko-do-Wszystkiego (All-to-All Traffic): (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), ... ...

Rysunek 8.6: Przykłady różnych wzorców ruchu w topologii siatki.

Zrozumienie wzorców ruchu wykazywanych przez obciążenia pracy GPU jest kluczowe dla projektowania efektywnych połączeń. Narzędzia profilowania i ramy symulacyjne można wykorzystać do scharakteryzowania wzorców komunikacji reprezentatywnych obciążeń pracy i kierowania projektowaniem topologii połączeń, algorytmów routingu i mechanizmów kontroli przepływu.

## Projektowanie Skalowalnych i Wydajnych Połączeń

Projektowanie skalowalnych i wydajnych połączeń dla GPU wiąże się z uważnym rozważeniem różnych czynników, takich jak liczba rdzeni i partycji pamięci, oczekiwane wzorce ruchu oraz ograniczenia dotyczące mocy i powierzchni. Niektóre kluczowe zasady projektowe i techniki budowania wysokowydajnych połączeń GPU obejmują:

1. **Wybór Topologii**: Wybór odpowiedniej topologii połączeń w oparciu o wymagania skalowalności, oczekiwane wzorce ruchu i ograniczenia projektowe. Siatki i topologie krzyżowe są powszechnie używane w GPU, ale topologie hierarchiczne i hybrydowe mogą być stosowane w projektach o większej skali.

2. **Projektowanie Algorytmów Routingu**: Opracowanie algorytmów routingu, które mogą efektywnie obsługiwać oczekiwane wzorce ruchu, minimalizując jednocześnie zatłoczenie i opóźnienia. Adaptacyjne algorytmy routingu, które mogą dynamicznie dostosowywać się do warunków sieciowych, są często stosowane w GPU, aby poprawić wydajność połączeń.Tutaj znajduje się tłumaczenie pliku Markdown na język polski. Komentarze w kodzie zostały przetłumaczone, a sam kod pozostał bez zmian.

3. **Optymalizacja kontroli przepływu**: Optymalizacja mechanizmów kontroli przepływu w celu maksymalizacji wykorzystania sieci i minimalizacji wymagań dotyczących buforów. Techniki takie jak kontrola przepływu za pomocą wirtualnych kanałów i kontrola przepływu oparta na kredytach mogą pomóc w poprawie wydajności sieci i zapobieganiu blokadom.

4. **Zapewnienie wystarczającej przepustowości**: Zapewnienie wystarczającej przepustowości między rdzeniami a partycjami pamięci, aby spełnić wymagania wydajnościowe docelowych obciążeń. Może to wymagać zwiększenia liczby kanałów pamięci, wykorzystania technologii pamięci o dużej przepustowości lub zastosowania zaawansowanych technik sygnalizacji.

5. **Optymalizacja mocy i powierzchni**: Minimalizacja zużycia energii i powierzchni zajmowanej przez łącze międzyrdzeniowe poprzez techniki takie jak gating zasilania, gating zegara i transmisja niskonapięciowa. Staranne projektowanie fizyczne i optymalizacja układu mogą również pomóc w zmniejszeniu wpływu łącza międzyrdzeniowego na moc i powierzchnię.

6. **Niezawodność i tolerancja na awarie**: Wprowadzenie funkcji niezawodności i tolerancji na awarie do projektu łącza międzyrdzeniowego, aby zapewnić prawidłowe działanie w obecności usterek lub awarii. Może to obejmować techniki takie jak wykrywanie i korekcja błędów, redundancja i adaptacyjne routing.

Przykład: Projektowanie hierarchicznej siatki połączeń dla dużej skali GPU

Rozważ GPU z 128 rdzeniami i 16 partycjami pamięci. Płaska siatka połączeń wymagałaby siatki 12x12 (144 węzły), co może być zbyt duże i energochłonne. Zamiast tego, można zaprojektować hierarchiczną siatkę połączeń w następujący sposób:

- Podziel 128 rdzeni na 16 klastrów, z których każdy zawiera 8 rdzeni.
- Wewnątrz każdego klastra użyj siatki 8x8, aby połączyć rdzenie i lokalną partycję pamięci.
- Połącz 16 klastrów za pomocą globalnej siatki 4x4.

Ten hierarchiczny projekt zmniejsza ogólną złożoność i zużycie energii łącza międzyrdzeniowego, zapewniając jednocześnie wysoką przepustowość i skalowalność. Lokalne siatki obsługują wydajnie komunikację wewnątrz klastra, podczas gdy globalna siatka umożliwia komunikację między klastrami.Here is the Polish translation of the given markdown file, with comments translated:

Dostęp do zdalnych partycji pamięci.

Rysunek 8.7 ilustruje hierarchiczny projekt siatki połączeń.

Sieć Globalna (4x4)

Rysunek 8.7: Hierarchiczny projekt siatki połączeń dla dużej skali GPU.

## Wniosek

Projekt połączenia i sieci wewnętrznej odgrywa kluczową rolę w wydajności, skalowalności i efektywności nowoczesnych procesorów graficznych GPU. Wraz ze wzrostem liczby rdzeni i partycji pamięci, połączenie musi zapewniać wysoką przepustowość, niską latencję i wydajną komunikację między tymi komponentami.

Kluczowe aspekty projektowania połączenia GPU obejmują wybór sieOto polski przekład tego pliku Markdown. Dla kodu, nie tłumacz kodu, tylko tłumacz komentarze:

Projektowanie architektury połączeń dla procesorów graficznych (GPU) obejmuje topologię sieci, algorytmy routingu, mechanizmy kontroli przepływu i charakterystykę obciążenia. Topologie siatki i krzyżowej są powszechnie stosowane w GPU, ale topologie hierarchiczne i hybrydowe mogą być stosowane w przypadku projektów o większej skali. Adaptacyjne algorytmy routingu i zaawansowane techniki kontroli przepływu mogą pomóc poprawić wydajność i efektywność sieci.

Projektowanie skalowalnych i wydajnych połączeń międzyprocesowych wymaga starannego rozważenia czynników takich jak zapewnienie przepustowości, optymalizacja zużycia energii i powierzchni oraz niezawodność. Techniki takie jak projektowanie hierarchiczne, wyłączanie zasilania i tolerancja na awarie mogą pomóc w rozwiązaniu tych wyzwań.

Ponieważ architektury GPU stale ewoluują, a zapotrzebowanie na równoległe obciążenia robocze rośnie, projektowanie połączeń międzyprocesowych i sieci na chipie pozostanie aktywnym obszarem badań i innowacji. Nowe topologie, algorytmy routingu i energooszczędne projekty będą niezbędne do umożliwienia kolejnej generacji wysokowydajnych i energooszczędnych GPU.

Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design Chapter 9 Power Energy and Thermal Management