Valutare le prestazioni dei processori per compiti di intelligenza artificiale

L'edge computing sta cambiando il modo in cui gestiamo i dati e processiamo le informazioni. Posiziona la potenza di calcolo più vicino a dove i dati vengono generati, il che aiuta ad accelerare le cose e migliorare la privacy. Questo approccio è particolarmente importante per dispositivi che devono prendere decisioni rapide, come le auto a guida autonoma, i sistemi delle smart city e i gadget mobili.

Con la crescita dell'edge computing, c'è bisogno di chip più potenti, noti come soluzioni System-on-Chip (SoC). Questi chip combinano i processori tradizionali con unità speciali che aiutano con compiti come la grafica e l'intelligenza artificiale (AI). Questo documento esplora come questi diversi processori lavorano insieme per migliorare le prestazioni dell'AI.

#Confronto delle prestazioni dei diversi processori

Nel mondo dell'AI, usiamo spesso diversi tipi di processori per svolgere il lavoro. Questo documento si concentra su tre tipi principali: Unità di Elaborazione Centrale (CPU), Unità di Elaborazione Grafica (GPU) e Unità di Elaborazione Neurale (NPU). Ognuno ha i suoi punti di forza e debolezza quando si tratta di gestire compiti come l'algebra lineare e l'inferenza delle reti neurali.

• Unità di Elaborazione Neurale (NPU): Le NPU sono progettate specificamente per compiti di AI. Eccellono in operazioni come la moltiplicazione matrice-vettore, rendendole più veloci rispetto agli altri tipi di processori in certe situazioni.
• Unità di Elaborazione Grafica (GPU): Le GPU sono ottime in compiti che richiedono molta elaborazione parallela, come la Moltiplicazione di matrici. Tendono a performare meglio quando gestiscono set di dati più grandi.
• Unità di Elaborazione Centrale (CPU): Le CPU sono versatili e funzionano bene per compiti più semplici, come i prodotti scalari, dove possono superare sia le GPU che le NPU.

Capire come questi processori performano può aiutare ingegneri e sviluppatori a scegliere quello giusto per le loro esigenze specifiche.

#L'importanza del Benchmarking

Per scoprire quale processore funziona meglio per diversi compiti, il benchmarking è essenziale. Questo significa eseguire test per vedere quanto bene ciascun tipo di processore gestisce carichi di lavoro specifici. Confrontando le loro prestazioni, possiamo capire dove ciascun processore eccelle.

In questo studio, abbiamo osservato come si comportano CPU, GPU e NPU con compiti di algebra lineare e applicazioni di reti neurali. Questa ricerca è fondamentale per chiunque progetti sistemi che dipendono dall'AI, in quanto aiuta a identificare la migliore combinazione di processori da utilizzare.

#Cosa abbiamo testato

Ci siamo concentrati su due aree principali nei nostri test di prestazioni: operazioni di algebra lineare di base e applicazioni di reti neurali profonde.

#Operazioni di algebra lineare

L'algebra lineare è una parte cruciale di molti algoritmi di AI. Abbiamo specificamente testato tre tipi di operazioni:

1. Moltiplicazione di matrici: Questa è un'operazione fondamentale in vari modelli di AI.
2. Moltiplicazione matrice-vettore: Un'altra operazione chiave dove una matrice viene combinata con un vettore.
3. Prodotto scalare vettore-vettore: Questa operazione misura la somiglianza tra due vettori.

#Modelli di reti neurali

Abbiamo anche esaminato come si comportano diversi processori con modelli di reti neurali. Alcuni dei modelli che abbiamo testato includono:

• MobileNet: Un modello utilizzato per la classificazione delle immagini.
• LSTM: Un tipo di rete neurale ricorrente usata per compiti come l'elaborazione del linguaggio.
• Modelli di Linguaggio di Grande Dimensione (LLM): Questi modelli gestiscono compiti complessi come la generazione di testo.

Testando sia l'algebra lineare che i modelli di reti neurali, possiamo vedere come i diversi processori gestiscono una varietà di compiti.

#Scoperte chiave dal benchmarking

I nostri test hanno rivelato differenze interessanti nelle prestazioni in base al tipo di processore utilizzato.

#Moltiplicazione di matrici

Per quanto riguarda la moltiplicazione di matrici, abbiamo scoperto che le GPU performano meglio con matrici più grandi, riducendo significativamente il tempo di calcolo. Tuttavia, per matrici più piccole, le NPU erano più veloci grazie alla loro gestione efficiente della memoria. Questo suggerisce che le NPU siano una scelta migliore per matrici più piccole, mentre le GPU sono ideali per quelle più grandi.

#Moltiplicazione matrice-vettore

In termini di moltiplicazione matrice-vettore, le NPU hanno costantemente superato le GPU in tutte le dimensioni. Hanno mostrato circa una riduzione del 58% della latenza, rendendo le NPU l'opzione principale per questi compiti.

#Prodotto scalare vettore-vettore

Per l'operazione di prodotto scalare, le NPU hanno nuovamente mostrato risultati impressionanti, superando le GPU. L'hardware dedicato nelle NPU permette loro di gestire quest'operazione in modo più efficiente, specialmente perché richiede meno riutilizzo dei dati.

#Inferenza di reti neurali

Quando abbiamo testato modelli di reti neurali:

• MobileNet per la classificazione video: Le NPU hanno dimostrato una latenza di inferenza molto più bassa rispetto alle GPU per piccole dimensioni di batch. Tuttavia, con l'aumento delle dimensioni dei batch, le GPU hanno iniziato a performare meglio, indicando che sono più adatte per set di dati più grandi.

• Modelli LSTM: Abbiamo trovato che le GPU avevano un leggero vantaggio sulle NPU per l'inferenza LSTM. Questo è probabilmente dovuto al design del modello, che porta a una lavorazione meno efficiente sulle NPU.

• Modelli di Linguaggio di Grande Dimensione (LLM): Le NPU hanno performato eccezionalmente bene con gli LLM, quasi quattro volte più veloci delle GPU. Questo evidenzia la forza delle NPU nel gestire compiti complessi delle reti neurali.

#Efficienza energetica

Un aspetto essenziale del nostro studio è stata la considerazione dell'efficienza energetica. Le NPU richiedono meno energia rispetto alle GPU, mentre forniscono livelli di prestazione comparabili. Mentre le GPU consumano circa 75 watt, le NPU operano tipicamente attorno ai 35 watt. Questa efficienza rende le NPU particolarmente attraenti per applicazioni dove il consumo energetico è un tema importante, come nei dispositivi mobili e negli scenari di edge computing.

#Conclusione

La nostra ricerca sottolinea l'importanza di scegliere il processore giusto per compiti specifici di AI. Le NPU eccellono nei compiti legati alla moltiplicazione matrice-vettore e ai modelli di linguaggio di grande dimensione, mentre le GPU si comportano meglio con moltiplicazioni di matrici più grandi e classificazioni delle immagini. Le CPU rimangono una scelta solida per operazioni più semplici come i prodotti scalari.

Benchmarkando questi diversi processori, forniamo preziose intuizioni per ingegneri e sviluppatori che lavorano con tecnologie AI. Lavori futuri potrebbero concentrarsi su ulteriori esplorazioni su come questi processori possano essere combinati per massimizzare prestazioni ed efficienza energetica. Questo potrebbe portare a migliori applicazioni AI, specialmente negli ambienti di edge computing.

In generale, le crescenti capacità dell'edge computing e degli SoC avanzati promettono sviluppi emozionanti nel mondo dell'AI. Man mano che queste tecnologie continuano a evolversi, giocheranno ruoli sempre più cruciali nelle nostre vite quotidiane e nelle industrie.