Capítulo 12: Tendências Futuras e Tecnologias Emergentes no Projeto de GPU

À medida que as arquiteturas de GPU continuam a evoluir para atender às crescentes demandas das cargas de trabalho de computação paralela, diversas tendências e tecnologias emergentes estão prontas para moldar o futuro do projeto de GPU. Neste capítulo, exploramos algumas dessas tendências-chave, incluindo computação heterogênea e aceleradores, empilhamento 3D e projetos baseados em chiplets, arquiteturas específicas de domínio para IA e aprendizado de máquina, e problemas de pesquisa abertos e oportunidades em arquitetura de GPU.

Computação Heterogênea e Aceleradores

A computação heterogênea, que combina diferentes tipos de processadores ou aceleradores para alcançar maior desempenho e eficiência energética, tornou-se cada vez mais prevalente nos últimos anos. As GPUs têm estado na vanguarda dessa tendência, muitas vezes sendo pareadas com CPUs para acelerar cargas de trabalho paralelas. No entanto, o cenário de aceleradores está se expandindo rapidamente, com novos tipos de hardware especializado sendo desenvolvidos para domínios de aplicação específicos.

Um exemplo notável é o surgimento de aceleradores de IA, como as Unidades de Processamento de Tensor (TPUs) da Google [Jouppi et al., 2017], que são projetadas especificamente para acelerar cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Esses aceleradores geralmente empregam aritmética de precisão reduzida, hierarquias de memória especializadas e arquiteturas de fluxo de dados para alcançar alto desempenho e eficiência energética em tarefas de IA.

Outra classe emergente de aceleradores é focada em processamento e análise de gráficos. As cargas de trabalho de processamento de gráficos, como as encontradas na análise de redes sociais, sistemas de recomendação e simulações científicas, exibem padrões irregulares de acesso à memória e sincronização de grão fino, o que pode ser um desafio para as arquiteturas tradicionais de CPU e GPU. Aceleradores de processamento de gráficos especializados, como o Graphicionado [Ham et al., 2016] e a Unidade de Processamento de Inteligência (IPU) da GraphCore [GraphCore, 2020], visam abordar esses desafios fornecendo suporte em hardware para eficiência de computação e memória em cargas de trabalho de processamento de gráficos.Aqui está a tradução em português deste arquivo Markdown. Para o código, não traduzimos o código, apenas os comentários.

Navegação eficiente em grafos, sincronização e balanceamento de carga.

À medida que a diversidade de aceleradores cresce, o desafio de integrá-los em um sistema coeso se torna mais complexo. Arquiteturas de sistemas heterogêneos, como a Heterogeneous System Architecture (HSA) [AMD, 2015] da AMD e a CUDA Unified Memory [NVIDIA, 2020] da NVIDIA, visam fornecer um modelo de programação unificado e um espaço de memória comum entre diferentes tipos de processadores e aceleradores. Essas arquiteturas permitem uma colaboração perfeita entre CPUs, GPUs e outros aceleradores, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no design do algoritmo em vez das minúcias do movimento de dados e da sincronização entre os diferentes dispositivos.

A pesquisa nessa área explora tópicos como o particionamento e o agendamento eficientes de tarefas em dispositivos heterogêneos, o gerenciamento unificado de memória e interconexões de alto desempenho para sistemas heterogêneos. À medida que o cenário dos aceleradores continua a evoluir, o design das GPUs provavelmente será influenciado pela necessidade de se integrar perfeitamente a outros tipos de hardware especializado.

Empilhamento 3D e Designs Baseados em Chiplets

O empilhamento 3D e os designs baseados em chiplets são tecnologias de empacotamento emergentes que oferecem novas oportunidades para a inovação na arquitetura de GPU. Essas tecnologias permitem a integração de múltiplos dies ou camadas em um único pacote, possibilitando maior largura de banda, latência mais baixa e uma entrega de energia mais eficiente em comparação com o empacotamento 2D tradicional.

O empilhamento 3D, como através de vias de silício (TSVs) ou a tecnologia de cubo de memória híbrida (HMC) [Jeddeloh e Keeth, 2012], permite a integração vertical de várias camadas de lógica ou memória. Essa tecnologia tem sido usada na memória de alta largura de banda (HBM) [Lee et al., 2014], que fornece uma largura de banda de memória significativamente maior e um menor consumo de energia em comparação com a memória GDDR tradicional. GPUs, como a Radeon R9 Fury X da AMD e a Tesla P100 da NVIDIA, já adotaram a HBM para aliviar os gargalos de largura de banda de memória em cargas de trabalho intensivas em memória.Designs baseados em chiplets, por outro lado, envolvem a integração de múltiplos chips menores (chiplets) dentro de um único pacote, usando interconexões de alta densidade, como interposers de silício ou pontes de interconexão entre múltiplos chips incorporadas (EMIBs) [Demir et al., 2018]. Essa abordagem permite a mistura e combinação de diferentes tecnologias de processo, possibilitando a otimização de cada chiplet para sua função específica. Por exemplo, chiplets intensivos em computação podem ser fabricados usando nós de processo avançados, enquanto chiplets intensivos em memória podem usar nós de processo mais antigos e mais econômicos.

A natureza modular dos designs baseados em chiplets também permite arquiteturas de GPU mais flexíveis e escaláveis. Por exemplo, o número de chiplets de computação pode ser variado para criar GPUs com diferentes características de desempenho e consumo de energia, sem a necessidade de uma redesenho completo da GPU. Essa abordagem também pode facilitar a integração de aceleradores especializados ou tecnologias de memória juntamente com os chiplets de computação da GPU.

A pesquisa nessa área explora tópicos como arquiteturas de GPU 3D empilhadas, designs de GPU baseados em chiplets e novas tecnologias de interconexão para integração de múltiplos chips. À medida que a escalabilidade da tecnologia de processo se torna mais desafiadora e cara, o empilhamento 3D e os designs baseados em chiplets oferecem um caminho promissor para melhorias contínuas de desempenho e eficiência energética em arquiteturas de GPU.

Arquiteturas Específicas de Domínio para IA/ML

O rápido crescimento de aplicações de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) impulsionou o desenvolvimento de arquiteturas específicas de domínio otimizadas para essas cargas de trabalho. Enquanto as GPUs têm sido a principal plataforma para aceleração de IA/ML nos últimos anos, há uma tendência crescente em direção a hardware mais especializado, que pode fornecer maior desempenho e eficiência energética para tarefas específicas de IA/ML.

Um exemplo desse hardware especializado é a unidade de processamento neural (NPU), que é projetada especificamente para acelerar redes neurais profundas (Inferência e treinamento de DNN. Os NPUs (Unidades de Processamento Neural) muitas vezes empregam aritmética de precisão reduzida, hierarquias de memória especializadas e arquiteturas de fluxo de dados adaptadas às características únicas das cargas de trabalho de DNN. Exemplos de NPUs incluem os Tensor Processing Units (TPUs) da Google [Jouppi et al., 2017], os Nervana Neural Network Processors (NNPs) da Intel [Rao, 2019] e os processadores de IA Ascend da Huawei [Huawei, 2020].

Outra tendência emergente em arquiteturas específicas de domínio para IA/ML é o uso de computação in-memory e técnicas de computação analógica. As arquiteturas de computação in-memory visam reduzir a energia e a latência associadas ao movimento de dados, realizando os cálculos diretamente na memória. As técnicas de computação analógica, como as usadas em aceleradores baseados em memristores [Shafiee et al., 2016], aproveitam as propriedades físicas dos dispositivos para realizar os cálculos de uma forma mais eficiente em termos de energia em comparação com os circuitos digitais.

À medida que as cargas de trabalho de IA/ML continuam a evoluir e se tornar mais diversas, há uma necessidade crescente de arquiteturas específicas de domínio flexíveis e programáveis que possam se adaptar a requisitos em constante mudança. Uma abordagem para alcançar essa flexibilidade é por meio do uso de arquiteturas reconfiguráveis de grão grosso (CGRAs) [Prabhakar et al., 2017], que fornecem uma matriz de elementos de processamento programáveis que podem ser reconfigurados para suportar diferentes padrões de fluxo de dados e algoritmos.

A pesquisa nesta área explora tópicos como novas arquiteturas de aceleradores de IA/ML, técnicas de computação in-memory e analógica, e arquiteturas programáveis e reconfiguráveis para IA/ML. À medida que as GPUs continuam a desempenhar um papel significativo na aceleração de IA/ML, o design de arquiteturas de GPU futuras provavelmente será influenciado pela necessidade de integrar hardware mais especializado e se adaptar aos requisitos exclusivos dessas cargas de trabalho.

Problemas de Pesquisa Abertos e Oportunidades

Apesar dos avanços significativos na arquitetura de GPU e computação paralela nos últimos anos, ainda existem muitos problemas de pesquisa abertosHere is the Portuguese translation of the provided markdown file, with the code comments translated:

Desafios e Oportunidades para Inovação Futura em GPUs

À medida que o desempenho e a complexidade das GPUs continuam a crescer, existem diversos desafios e oportunidades para inovação futura. Alguns desses desafios e oportunidades incluem:

1. Eficiência energética: Como o desempenho e a complexidade das GPUs continuam a crescer, melhorar a eficiência energética torna-se cada vez mais crítico. Oportunidades de pesquisa nesta área incluem técnicas inovadoras de circuito e arquitetura para reduzir o consumo de energia, como computação próxima ao limiar, desligamento de energia e redução dinâmica de voltagem e frequência.

2. Escalabilidade: Permitir que as GPUs escalonem para um número ainda maior de núcleos e threads, mantendo alto desempenho e programabilidade, é um desafio significativo. A pesquisa nesta área pode explorar tópicos como arquiteturas de GPU hierárquicas e distribuídas, sistemas de memória escaláveis e modelos de programação que possam aproveitar efetivamente o paralelismo das próximas gerações de GPUs.

3. Confiabilidade e resiliência: À medida que as GPUs são cada vez mais utilizadas em aplicações críticas para a missão e segurança, garantir sua confiabilidade e resiliência torna-se essencial. Oportunidades de pesquisa nesta área incluem técnicas inovadoras de tolerância a falhas e correção de erros, como tolerância a falhas baseada em algoritmo, mecanismos de checkpoint e recuperação, e projetos de arquitetura resilientes.

4. Virtualização e multi-inquilino: Permitir o compartilhamento eficiente de recursos de GPU entre múltiplas aplicações e usuários é essencial para ambientes de computação em nuvem e data centers. A pesquisa nesta área pode explorar tópicos como técnicas de virtualização de GPU, gerenciamento de qualidade de serviço (QoS) e algoritmos de alocação e agendamento de recursos para sistemas de GPU multi-inquilino.

5. Modelos de programação e ferramentas: Desenvolver modelos de programação e ferramentas que possam aproveitar efetivamente o desempenho das futuras arquiteturas de GPU, mantendo a produtividade do programador, é um desafio contínuo. Oportunidades de pesquisa nesta área incluem linguagens de domínio específico e compiladores para GPUs, estruturas de auto-sintonia e otimização, e ferramentas de depuração e perfil para sistemas paralelos.Aqui está a tradução em português deste arquivo markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários.

À medida que as arquiteturas de GPU continuam a evoluir e novos domínios de aplicação surgem, os pesquisadores e engenheiros precisarão abordar esses e outros desafios para liberar todo o potencial da computação paralela. Explorando novos designs de arquitetura, modelos de programação e ferramentas de software, a comunidade de pesquisa pode ajudar a moldar o futuro da computação com GPU e habilitar novos avanços em campos como computação científica, inteligência artificial e análise de dados.

Leitura adicional

Para aqueles interessados em se aprofundar nos tópicos abordados neste capítulo, recomendamos os seguintes recursos:

1. Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., ... & Yoon, D. (2017). Análise de desempenho de um processador de tensor em um data center. 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: Um acelerador de alto desempenho e eficiente em energia para análise de gráficos. 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). Arquitetura AMD Heterogeneous System (HSA). https://www.amd.com/en/technologies/hsa (opens in a new tab)

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

5. Jeddeloh, J., & Keeth, B. (2012). Hybrid Memory Cube: Nova arquitetura DRAM aumenta a densidade e o desempenho. 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.,Aqui está a tradução em português deste arquivo markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários.

Kim, H., Song, T., Lee, J., ... & Kim, G. (2014). Uma memória DRAM empilhada de alta largura de banda (HBM) de 1,2 V 8 Gb 8 canais 128 GB/s com métodos de teste de microbump I/O eficazes usando o processo de 29 nm e TSV. In 2014 IEEE International Solid-State Circuits Conference Digest of Technical Papers (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: Uma arquitetura de alto desempenho e eficiente em energia usando interconexões fotônicas. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Supercomputing (pp. 303-312). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2597652.2597664 (opens in a new tab)

8. Rao, T. (2019). Intel Nervana Neural Network Processors (NNP) Redefinem o Silicon de IA. [https://www.intel.com/content/www/us/en/artificial-intelligence (opens in a new tab)