DNN-Inferenz mit RAELLA verbessern

Processing-In-Memory, oder PIM, ist eine Technologie, die darauf abzielt, Berechnungen schneller und effizienter zu machen, indem Daten dort gehalten werden, wo sie verarbeitet werden. Statt Daten ständig zwischen Speicher und Prozessor hin und her zu schieben, ermöglicht PIM, dass Berechnungen direkt im Speicher stattfinden. Das ist besonders nützlich für komplexe Systeme wie Deep Neural Networks (DNNs), die häufig für Aufgaben wie Bilderkennung, Übersetzung und mehr verwendet werden.

#Was ist Deep Neural Network (DNN) Inference?

Deep Neural Networks, oder DNNs, sind Modelle, die die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmen, um Muster in Daten zu erkennen. Wenn wir von "Inference" sprechen, meinen wir den Prozess, bei dem ein trainiertes DNN Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf neuen Daten trifft. Zum Beispiel kann ein trainiertes DNN ein Bild einer Katze nehmen und feststellen, dass es sich tatsächlich um eine Katze handelt. Diese Modelle enthalten zahlreiche Berechnungen und Parameter, was sie rechnerisch aufwendig macht.

#Warum ist PIM wichtig für DNN Inference?

Der Betrieb von DNNs erfordert normalerweise viel Datenbewegung zwischen dem Speicher und dem Prozessor. Das kann den Prozess verlangsamen und viel Energie verbrauchen. PIM löst dieses Problem, indem Berechnungen genau dort durchgeführt werden, wo die Daten gespeichert sind, wodurch die Zeit verkürzt wird, die DNNs benötigen, um Informationen zu verarbeiten. Es hilft auch, Energie zu sparen, was ein kritischer Faktor ist, da DNNs immer komplexer werden.

#Die Rolle von Analog-Digital-Wandlern (ADCs)

Trotz seiner Vorteile hat PIM Nachteile aufgrund der Notwendigkeit von Analog-Digital-Wandlern, oder ADCs. Diese Geräte wandeln die während der Berechnungen erzeugten analogen Signale in digitale Werte um, die prozessiert werden können. Hochauflösende ADCs können in Bezug auf den Energieverbrauch teuer sein, was die Effizienz von PIM insgesamt verringert.

#Frühere Lösungen und deren Einschränkungen

Viele frühere Ansätze versuchten, die Kosten für ADCs zu senken, indem sie entweder deren Auflösung verringerten oder die Gewichte der DNNs änderten. Während diese Strategien den Energieverbrauch senkten, schädigten sie oft die Genauigkeit der DNN-Vorhersagen. In einigen Fällen mussten die DNNs, um die verlorene Genauigkeit zurückzugewinnen, neu trainiert werden, was ein zeitaufwendiger und ressourcenintensiver Prozess ist.

#Einführung von RAELLA

Um diese Herausforderungen zu überwinden, wurde ein neuer Ansatz namens RAELLA vorgeschlagen. RAELLA steht für "Reforming the Arithmetic for Efficient, Low-Resolution, and Low-Loss Analog PIM." Das Ziel von RAELLA ist es, die Auflösung der in Berechnungen verwendeten analogen Werte zu senken und gleichzeitig die Genauigkeit beizubehalten, ohne die DNNs neu trainieren zu müssen.

#Hauptmerkmale von RAELLA

1. Center+Offset Encoding: Diese Methode passt die DNN-Gewichte an, sodass sie eine ausgewogene Verteilung um einen Mittelpunkt haben. Dadurch können positive und negative Ausgaben sich effektiv gegenseitig aufheben, was zu kleineren Gesamtwerten für den ADC führt. Das hilft, die Qualität der Ausgaben aufrechtzuerhalten, ohne die Anforderungen an die Auflösung zu erhöhen.

2. Adaptive Weight Slicing: RAELLA passt an, wie Gewichte gespeichert und verarbeitet werden, je nach den spezifischen Bedürfnissen jeder DNN-Schicht. Indem es einschränkt, wie Bits verwendet werden, hält es die Werte niedrig und effizient, sodass die Architektur von der hochdichten Speicherung profitieren kann.

3. Dynamic Input Slicing: Dieses Feature passt an, wie Eingabedaten zur Laufzeit verwaltet werden. Zuerst wird eine effizientere Methode verwendet, die Daten in grösseren Blöcken verarbeitet. Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind, wird eine Rückfallmethode verwendet, die kleinere, genauere Stücke nutzt. Dieser duale Ansatz maximiert die Effizienz und stellt dennoch die Genauigkeit sicher.

#Vorteile von RAELLA

Im Vergleich zu anderen PIM-Beschleunigern ist RAELLA deutlich effizienter. Es kann die Energieeffizienz um bis zu 4,9 mal steigern und die Verarbeitungsgeschwindigkeit um bis zu 3,3 mal erhöhen, während ähnliche Genauigkeitsniveaus beibehalten werden, und das ganz ohne kostspieliges Neutraining der DNNs.

#Verständnis von DNN Inference

Beim Ausführen eines DNNs werden eine grosse Anzahl von Operationen mit Gewichten und Eingaben durchgeführt. Gewichte sind Werte, die definieren, wie Eingaben (wie Bilder oder Texte) verarbeitet werden, um Ausgaben (wie Klassifikationen oder Vorhersagen) zu erzeugen. PIM-Beschleuniger wie RAELLA können diese Operationen berechnen, ohne grosse Datenmengen hin und her zu bewegen, was den Prozess schneller und energieeffizienter macht.

#Die Bedeutung von ReRAM

Resistive RAM, oder ReRAM, ist eine Art von Speichermaterial, das oft in Verbindung mit PIM verwendet wird. Es ermöglicht eine hochdichte Speicherung und effiziente analoge Berechnung, die entscheidend für den Betrieb von DNN-Schichten ist. Allerdings kann die Effizienz von ReRAM eingeschränkt sein, weil die Energie, die von ADCs beim Lesen der berechneten Werte verbraucht wird, zu hoch ist.

#Herausforderungen mit traditionellen ADCs

Traditionelle ADCs können im Vergleich zu den durchgeführten Berechnungen überproportional viel Energie verbrauchen. In einigen Fällen kann die Energie, die von ADCs verbraucht wird, mehrere Male höher sein als die, die für die eigentlichen Berechnungen verwendet wird. Das macht Verbesserungen der ADC-Effizienz zu einem wichtigen Fokuspunkt innerhalb von PIM-Designs.

#Frühere Strategien zur Reduzierung der ADC-Kosten

Einige frühere Lösungen versuchten, den hohen Energieverbrauch der ADCs zu reduzieren, indem sie deren Auflösung verringerten. Das führte jedoch oft zu einer Abnahme der Genauigkeit der DNN-Vorhersagen. Zusätzlich versuchten andere Methoden, die Anzahl der benötigten Berechnungen durch Pruning von DNNs zu verringern, was jedoch ebenfalls zu erheblichen Genauigkeitsverlusten führen konnte, wodurch ein Neutraining notwendig wurde.

#Das Konzept der Fidelity

Fidelity bezieht sich darauf, wie genau ein ADC die gesamte Bandbreite der berechneten analogen Werte darstellen kann. Wenn die Auflösung eines berechneten Wertes die des ADC übersteigt, wird die Fidelity beeinträchtigt, was zu Fehlern führt. Früher versuchten Ansätze oft, DNNs so zu ändern, dass sie in die Einschränkungen von niedrigauflösenden ADCs passten. RAELLA hingegen konzentriert sich darauf, die Architektur für Fidelity zu optimieren, ohne die DNN-Modelle zu ändern.

#RAELLAs drei Hauptstrategien

1. Center+Offset Weights: Indem positive und negative Gewichte um einen zentralen Punkt ausgewogen werden, kann RAELLA kleinere Summen erzeugen, die vom ADC genau umgewandelt werden können. Das trägt dazu bei, die Fidelity bei Verwendung von niedrigauflösenden ADCs aufrechtzuerhalten.

2. Adaptive Weight Slicing: Diese Strategie beinhaltet die dynamische Anpassung, wie Gewichte gespeichert und verarbeitet werden, basierend auf den spezifischen DNN-Schichtbedürfnissen. Das ermöglicht eine optimale Nutzung der Speicherung und Effizienz, während die Wahrscheinlichkeit hoher Auflösungswerte, die zu Fidelityverlust führen könnten, verringert wird.

3. Dynamic Input Slicing: Zur Laufzeit kann RAELLA eine schnelle, effiziente Methode zur Verarbeitung von Eingaben verwenden und bei Bedarf auf eine genauere Methode umschalten. Diese Flexibilität hilft, hohe Fidelity zu gewährleisten und gleichzeitig die Rechenleistung zu verbessern.

#Leistungsbewertung von RAELLA

Tests haben gezeigt, dass RAELLA die Leistung von PIM-Systemen erheblich steigert. Im Vergleich zu anderen PIM-Beschleunigern mit geringem Genauigkeitsverlust steigert RAELLA die Energieeffizienz um bis zu 4,9 mal und den Durchsatz um bis zu 3,3 mal. Darüber hinaus werden diese Verbesserungen erzielt, ohne dass DNNs neu trainiert werden müssen.

#Hintergrund zu DNNs und PIM

DNNs führen hauptsächlich Matrix-Vektor-Operationen durch, die ressourcenintensiv sind. PIM hingegen ist darauf ausgelegt, diese Operationen direkt im Speicher zu beschleunigen, wodurch der Bedarf an Datenbewegung verringert wird. Diese Fähigkeit macht PIM zu einem starken Kandidaten für die Verbesserung der Leistung von DNN-Inferenzprozessen.

#Wie RAELLA die ADC-Einschränkungen angeht

Die Architektur von RAELLA konzentriert sich speziell darauf, die Auswirkungen von ADCs auf den gesamten Energieverbrauch zu minimieren. Durch die Verwendung von niedrigauflösenden ADCs und die Optimierung, wie Informationen geschnitten und verarbeitet werden, reduziert es erheblich die Energiebelastung, die mit ADCs verbunden ist, und hält gleichzeitig die Genauigkeit aufrecht.

#Bewertung der Effektivität von RAELLA

Um die Effektivität von RAELLA zu bewerten, wurden Tests an sieben repräsentativen DNNs durchgeführt, einschliesslich verschiedener beliebter Modelle. Die Ergebnisse zeigten, dass RAELLA herkömmliche PIM-Architekturen übertraf, indem es eine höhere Effizienz und Durchsatz lieferte. Dies wurde erreicht, während die Genauigkeitsniveaus vergleichbar mit energieintensiveren Methoden beibehalten wurden.

#Die Zukunft von PIM und DNN Inference

Da die Nachfrage nach effizienter DNN-Inferenz wächst, könnten Lösungen wie RAELLA eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Leistung, Energieverbrauch und Genauigkeit spielen. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung erfordern, wie autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und personalisierte KI-Systeme.

#Zusammenfassung

Zusammenfassend stellt RAELLA einen wichtigen Fortschritt in der PIM-Technologie dar, indem es die ADC-bedingten Ineffizienzen effektiv reduziert. Die innovative Nutzung von Center+Offset-Encoding, adaptivem Weight Slicing und dynamischem Input Slicing ermöglicht eine effiziente DNN-Inferenz, ohne die Genauigkeit zu opfern. Dieser Ansatz ebnet den Weg für leistungsstärkere und effizientere KI-Systeme, die den steigenden Bedarf an Geschwindigkeit und Effizienz in Rechenaufgaben bedienen. Während die Forschung fortschreitet, können wir weitere Verbesserungen in PIM-Architekturen erwarten, die die nächste Generation von DNNs und KI-Anwendungen unterstützen werden.