Analyse de performance des FPGA optimisés par l'IA

Les circuits intégrés à portes programmables sur le terrain (FPGAs) montrent un potentiel prometteur pour accélérer les tâches d'apprentissage profond, surtout grâce à leur capacité à offrir de hautes Performances tout en consommant moins d'énergie. Ça les rend idéaux pour les applications IA modernes. Cependant, les designs FPGA classiques peinent souvent à répondre aux besoins de traitement lourd de ces applications, car elles nécessitent des configurations matérielles plus spécifiques. En réponse, les fabricants ont commencé à créer des FPGAs spécialement optimisés pour l'IA.

Cet article discute d'une analyse de performance de deux FPGAs optimisés pour l'IA : l'AMD/Xilinx Versal ACAP et l'Intel Stratix 10 NX. On a évalué les deux appareils pour voir comment ils s'en sortent dans la Multiplication de matrices, une opération critique en apprentissage profond. Nos résultats montrent que le modèle Versal offre environ 19,9 % de meilleures performances, tandis que le modèle Stratix a une Efficacité énergétique environ 41,3 % meilleure.

#Introduction aux appareils

#Versal ACAP

Le Versal ACAP est un FPGA avancé conçu avec plusieurs caractéristiques uniques. Il inclut une combinaison de composants FPGA traditionnels, de processeurs scalaires et d'un nouveau moteur IA (AIE). L'AIE consiste en des processeurs programmables de haute fréquence capables de travailler sur plusieurs tâches en même temps. Ça le rend adapté à diverses applications, surtout celles qui nécessitent des calculs rapides, comme l'apprentissage profond.

#Stratix 10 NX

Le Stratix 10 NX, quant à lui, maintient le design FPGA classique tout en introduisant de nouveaux blocs Tensor IA (TBs). Ces TBs sont conçus pour les tâches d'apprentissage profond et remplacent les anciens blocs DSP. Avec plusieurs moteurs de produit scalaire, les TBs permettent à l'appareil d'effectuer efficacement les opérations nécessaires pour les processus d'apprentissage profond.

#Différences entre les deux appareils

Les deux FPGAs présentent des différences significatives. La principale distinction réside dans leur architecture. Le Versal ACAP utilise un système où le calcul et la mémoire sont proches, ce qui permet un accès aux données plus rapide. En revanche, le Stratix 10 NX utilise un design où le calcul et la mémoire sont plus éloignés, ce qui peut ralentir le traitement.

Un autre facteur important est le processus de fabrication. Le dispositif Versal est construit en utilisant un nœud de 7 nm, tandis que le dispositif Stratix est fabriqué avec un nœud de 14 nm. Cette différence peut affecter la performance.

#Comparaison équitable des performances

La comparaison entre ces deux dispositifs est équitable parce que, malgré leurs architectures et technologies de fabrication différentes, ils ont des capacités similaires en termes de débit maximal et de consommation d'énergie. Les deux dispositifs sont grands et contiennent un nombre similaire d'éléments logiques, et les deux peuvent gérer des niveaux comparables de traitement de données.

#Focalisation sur la multiplication de matrices

La multiplication de matrices (GEMM) est le point focal parce que c'est une opération fondamentale en apprentissage profond. Ça peut prendre jusqu'à 90 % du temps total dans de nombreuses tâches d'apprentissage profond. On a choisi d'évaluer les deux dispositifs en utilisant la précision int8, le seul standard commun entre les deux, permettant une comparaison efficace.

#Contributions de cette étude

Cette étude vise à fournir des aperçus sur l'optimisation des processus de multiplication de matrices sur les deux types de FPGAs. On discute des caractéristiques clés des plateformes matérielles, en se concentrant sur leurs performances dans les tâches d'apprentissage profond, spécifiquement GEMM.

L'évaluation des performances montre comment les deux architectures gèrent les charges de travail GEMM et met en évidence leurs forces et défis.

#Évaluation du Versal ACAP

Pour optimiser la performance du Versal ACAP, on a construit sur des cadres existants, spécifiquement MaxEVA, qui est connu pour améliorer le traitement GEMM. On a étendu ce cadre pour utiliser les mémoires embarquées et mieux gérer le traitement des données.

En mettant en œuvre une stratégie de carrelage multi-niveaux, on s'est assuré que les données soient réutilisées efficacement, réduisant le besoin d'accès à la mémoire externe, ce qui peut être un goulet d'étranglement significatif. Cette méthode permet au Versal ACAP d'utiliser pleinement ses ressources tout en maintenant un haut débit et une efficacité énergétique.

#Optimisation du Stratix 10 NX

Pour le Stratix 10 NX, on a créé une approche de design cohérente qui tire parti des capacités des TBs. En construisant un accélérateur sur mesure en utilisant ces blocs, on visait à améliorer la performance grâce à une gestion efficace des données.

Le design inclut une architecture mémoire qui supporte un haut débit de données tout en maximisant la vitesse des opérations. On a mené une exploration approfondie de l'espace de conception pour trouver les meilleures configurations qui optimisent la performance tout en minimisant la latence.

#Résultats de la comparaison des performances

Nos expériences montrent que le Versal a atteint un débit de pointe d'environ 77 TOPs, tandis que le Stratix a atteint jusqu'à 68 TOPs. Ça confirme que, bien que les deux dispositifs fonctionnent bien, le Versal a un net avantage en vitesse. Cependant, le modèle Stratix est remarquable pour son efficacité énergétique, atteignant des taux d'efficacité énergétique supérieurs avec 1,35 TOPs/W, contre 0,94 TOPs/W pour le Versal.

Le compromis entre performance et consommation d'énergie est crucial, surtout dans les tâches d'apprentissage profond où l'efficacité peut avoir un impact significatif sur le système global.

#Programmabilité et défis de conception

Les méthodes de programmation pour ces deux dispositifs sont assez différentes. Le Versal ACAP permet des approches de programmation de haut niveau, rendant plus facile l'intégration de diverses tâches et l'obtention de hautes performances. Cette facilité de programmation peut améliorer la productivité, particulièrement pour des applications d'apprentissage profond complexes.

En comparaison, le Stratix 10 NX repose fortement sur des pratiques de codage de bas niveau. Cette exigence conduit généralement à plus de lignes de code et à des temps de conception plus longs. Chaque processus de conception prend environ trois à six heures sur les deux dispositifs ; cependant, la complexité du travail avec le dispositif Stratix prolonge souvent le temps total de conception nécessaire.

#Scalabilité des solutions GEMM

On a aussi examiné comment les designs se scalent bien quand on ajuste la taille des matrices traitées. Les deux plateformes ont montré qu'en ajustant les tailles, on pouvait efficacement maintenir un haut débit. Pour le Versal, cela signifiait atteindre une performance proche de ses limites théoriques pour des matrices plus grandes. Pendant ce temps, le dispositif Stratix a montré une bonne scalabilité grâce à des exigences plus faibles pour le zéro-padding dans son design.

#Derniers aperçus et travaux futurs

Dans l'ensemble, cette étude met en lumière les styles architecturaux distincts des dispositifs Versal et Stratix, montrant que bien qu'ils excellent tous les deux dans l'accélération GEMM, ils le font de manières très différentes. Alors que le Versal est efficace en vitesse et offre de meilleures performances, le Stratix excelle en efficacité énergétique et peut être plus efficace dans des scénarios où la consommation d'énergie est critique.

Les travaux futurs dans ce domaine impliqueront d'explorer d'autres tâches d'apprentissage profond au-delà de GEMM pour mieux comprendre et évaluer les compromis et les forces de ces deux architectures dans diverses applications.

Cette évaluation fournit des aperçus essentiels sur les traits architecturaux, les approches de programmation, les complexités de conception et les caractéristiques de performance qui entrent en jeu lorsqu'on travaille avec des FPGAs optimisés pour l'IA. Les résultats seront précieux pour les ingénieurs et chercheurs souhaitant améliorer les applications d'apprentissage profond en utilisant ces solutions matérielles avancées.