Análisis de rendimiento de FPGAs optimizados para IA

Los Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) tienen buen potencial para acelerar tareas de deep learning, principalmente porque ofrecen un gran rendimiento mientras consumen menos energía. Esto los hace ideales para las aplicaciones de IA modernas. Sin embargo, los diseños de FPGA convencionales a menudo tienen problemas para satisfacer las altas demandas de procesamiento de estas aplicaciones, ya que requieren configuraciones de hardware más específicas. Como respuesta, los fabricantes han comenzado a crear FPGAs optimizadas específicamente para IA.

Este artículo habla sobre un análisis de rendimiento de dos FPGAs líderes optimizadas para IA: el AMD/Xilinx Versal ACAP y el Intel Stratix 10 NX. Evaluamos ambos dispositivos para ver cómo se desempeñan en la Multiplicación de matrices, una operación crítica en el deep learning. Nuestros hallazgos mostraron que el modelo Versal ofrece un rendimiento aproximadamente un 19.9% mejor, mientras que el modelo Stratix tiene alrededor de un 41.3% mejor Eficiencia Energética.

#Introducción a los Dispositivos

#Versal ACAP

El Versal ACAP es un FPGA avanzado diseñado con varias características únicas. Incluye una combinación de componentes FPGA tradicionales, procesadores escalares y un nuevo AI Engine (AIE). El AIE consiste en procesadores programables de alta frecuencia que pueden trabajar en múltiples tareas al mismo tiempo. Esto lo hace adecuado para varias aplicaciones, especialmente aquellas que necesitan cálculos de alta velocidad, como el deep learning.

#Stratix 10 NX

Por otro lado, el Stratix 10 NX mantiene el diseño de FPGA tradicional mientras introduce nuevos Bloques de Tensor AI (TBs). Estos TBs están diseñados para tareas de deep learning y reemplazan los bloques DSP más antiguos. Con varios motores de producto punto, los TBs permiten que el dispositivo realice operaciones necesarias para los procesos de deep learning de manera eficiente.

#Diferencias Entre los Dos Dispositivos

Los dos FPGAs tienen algunas diferencias significativas. La principal distinción radica en su arquitectura. El Versal ACAP utiliza un sistema donde el cómputo y la memoria están posicionados cerca, lo que permite un acceso más rápido a los datos. En cambio, el Stratix 10 NX usa un diseño donde el cómputo y la memoria están más alejados, lo que puede ralentizar el procesamiento.

Otro factor importante es el proceso de fabricación. El dispositivo Versal se construye usando un nodo de 7 nm, mientras que el dispositivo Stratix se fabrica con un nodo de 14 nm. Esta diferencia puede afectar el rendimiento.

#Comparación Justa de Rendimiento

La comparación entre estos dos dispositivos es justa porque, a pesar de sus diferentes arquitecturas y tecnologías de fabricación, tienen capacidades similares en términos de rendimiento máximo y consumo de energía. Ambos dispositivos son grandes y contienen un número similar de elementos lógicos, y ambos pueden manejar niveles comparables de procesamiento de datos.

#Enfoque en la Multiplicación de Matrices

La multiplicación de matrices (GEMM) es el punto focal porque es una operación fundamental en el deep learning. Puede ocupar hasta el 90% del tiempo total en muchas tareas de deep learning. Elegimos evaluar ambos dispositivos usando precisión int8, que es el único estándar común entre los dos, permitiendo una comparación efectiva.

#Contribuciones de Este Estudio

Este estudio busca ofrecer información sobre cómo optimizar los procesos de multiplicación de matrices en ambos tipos de FPGAs. Discutimos las características clave de las plataformas de hardware, centrándonos en su rendimiento en tareas de deep learning, específicamente GEMM.

La evaluación del rendimiento muestra cómo manejan las dos arquitecturas las cargas de trabajo de GEMM y destaca sus fortalezas y desafíos.

#Evaluando el Versal ACAP

Para optimizar el rendimiento del Versal ACAP, nos basamos en marcos existentes, específicamente MaxEVA, que es conocido por mejorar el procesamiento de GEMM. Ampliamos este marco para hacer uso de memorias en chip y gestionar mejor el procesamiento de datos.

Al implementar una estrategia de mosaico de múltiples niveles, aseguramos que los datos se reutilicen de manera efectiva, reduciendo la necesidad de acceso a memoria fuera del chip, lo que puede ser un cuello de botella significativo. Este método permite que el Versal ACAP aproveche al máximo sus recursos mientras mantiene una alta capacidad de procesamiento y eficiencia energética.

#Optimizando el Stratix 10 NX

Para el Stratix 10 NX, creamos un enfoque de diseño consistente que aprovechó las capacidades de los TBs. Al construir un acelerador a medida usando estos bloques, buscamos mejorar el rendimiento a través de una gestión de datos efectiva.

El diseño incluye una arquitectura de memoria que soporta un alto rendimiento de datos mientras maximiza la velocidad de las operaciones. Realizamos una exploración exhaustiva del espacio de diseño para encontrar las mejores configuraciones que optimicen el rendimiento mientras minimizan la latencia.

#Resultados de la Comparación de Rendimiento

Nuestros experimentos muestran que el Versal logró un rendimiento máximo de alrededor de 77 TOPs, mientras que el Stratix alcanzó hasta 68 TOPs. Esto confirma que, aunque ambos dispositivos rinden bien, el Versal tiene una clara ventaja en velocidad. Sin embargo, el modelo Stratix es notable por su eficiencia energética, logrando tasas de eficiencia energética más altas a 1.35 TOPs/W en comparación con los 0.94 TOPs/W del Versal.

El equilibrio entre rendimiento y uso de energía es crucial, especialmente en tareas de deep learning donde la eficiencia puede impactar significativamente en el sistema general.

#Programabilidad y Desafíos de Diseño

Los métodos de programación para estos dos dispositivos son bastante diferentes. El Versal ACAP permite enfoques de programación de alto nivel, lo que facilita la integración de varias tareas y alcanzar un alto rendimiento. Esta facilidad de programación puede aumentar la productividad, particularmente para aplicaciones complejas de deep learning.

En comparación, el Stratix 10 NX depende en gran medida de prácticas de codificación de bajo nivel. Este requisito generalmente conduce a más líneas de código y tiempos de diseño más largos. Cada proceso de diseño dura entre tres y seis horas en ambos dispositivos; sin embargo, la complejidad de trabajar con el dispositivo Stratix a menudo extiende el tiempo total de diseño necesario.

#Escalabilidad de las Soluciones GEMM

También examinamos cómo se escalan bien los diseños al ajustar el tamaño de las matrices que se procesan. Ambas plataformas mostraron que al ajustar los tamaños, pudimos mantener un alto rendimiento. Para el Versal, esto significó lograr un rendimiento cercano a sus límites teóricos para matrices más grandes. Mientras tanto, el dispositivo Stratix mostró buena escalabilidad debido a menores requisitos de cero-padding en su diseño.

#Conclusiones Finales y Trabajo Futuro

En general, este estudio destaca los estilos arquitectónicos distintos de los dispositivos Versal y Stratix, mostrando que aunque ambos sobresalen en la aceleración de GEMM, lo hacen de maneras muy diferentes. Mientras que el Versal es eficiente en velocidad y ofrece mejor rendimiento, el Stratix sobresale en eficiencia energética y puede ser más efectivo en situaciones donde el consumo de energía es crítico.

El trabajo futuro en esta área involucrará explorar otras tareas de deep learning más allá de GEMM para entender y evaluar aún más los compromisos y fortalezas de estas dos arquitecturas en varias aplicaciones.

Esta evaluación proporciona información esencial sobre las características arquitectónicas, enfoques de programación, complejidades de diseño y características de rendimiento que entran en juego al trabajar con FPGAs optimizadas para IA. Los resultados serán invaluables para ingenieros e investigadores que buscan mejorar las aplicaciones de deep learning usando estas soluciones de hardware avanzadas.