AI最適化FPGAの性能分析

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、特に電力消費が少ないのに高性能を発揮できるため、ディープラーニングタスクの高速化に期待が持たれています。これが現代のAIアプリケーションに最適なんだ。ただ、一般的なFPGA設計は、特定のハードウェア構成が必要で、こうしたアプリケーションの重い処理要件に応えられないことが多いんだよね。そこで、メーカーはAIに最適化されたFPGAを作り始めているんだ。

この記事では、2つの主要なAI最適化FPGA、AMD/XilinxのVersal ACAPとIntelのStratix 10 NXの性能分析について話すよ。この2つのデバイスが、ディープラーニングの重要な操作である行列乗算でどれだけパフォーマンスを発揮するか評価したんだ。結果、Versalモデルは約19.9%の性能向上を示し、Stratixモデルは約41.3%のエネルギー効率の向上が見られたよ。

#デバイスの紹介

#Versal ACAP

Versal ACAPは、いくつかのユニークな機能を備えた先進的なFPGAなんだ。従来のFPGAコンポーネント、スカラー処理器、そして新しいAIエンジン（AIE）の組み合わせになってる。このAIEは、高周波のプログラム可能なプロセッサから成り、複数のタスクを同時に処理できるんだ。これがあるおかげで、特にディープラーニングのような高速計算が必要なアプリケーションに最適なんだよ。

#Stratix 10 NX

一方、Stratix 10 NXは、従来のFPGA設計を維持しつつ新しいAIテンソルブロック（TB）を導入してるんだ。これらのTBはディープラーニングタスクに特化していて、古いDSPブロックを置き換えてる。いくつかのドットプロダクトエンジンを持つTBは、ディープラーニングプロセスに必要な操作を効率的に実行することができるんだ。

#2つのデバイスの違い

この2つのFPGAにはいくつかの大きな違いがあるよ。主な違いはアーキテクチャにあるんだ。Versal ACAPは計算とメモリが近接して配置されているのに対し、Stratix 10 NXは計算とメモリが離れて配置されていて、処理が遅くなることがあるんだ。

もう一つの重要な要素は製造プロセスだ。Versalデバイスは7nmノードを使って作られているのに対し、Stratixデバイスは14nmノードで作られてる。この違いはパフォーマンスに影響を与える可能性があるよ。

#公平なパフォーマンス比較

この2つのデバイスの比較は公平だよ。異なるアーキテクチャや製造技術があるけど、ピークスループットと電力消費に関しては似たような能力を持っているからね。どちらのデバイスも大きく、論理要素の数も似ていて、同じレベルのデータ処理ができるんだ。

#行列乗算にフォーカス

行列乗算（GEMM）は、ディープラーニングにおいて基本的な操作だから中心的なポイントなんだ。多くのディープラーニングタスクでは、全体の時間の最大90%を占めることがあるんだ。そこで、両デバイスをint8精度で評価することにしたよ。これが共通の基準になるから、有効な比較ができるんだ。

#研究からの貢献

この研究の目的は、両タイプのFPGAにおける行列乗算プロセスの最適化に関する洞察を提供することなんだ。ハードウェアプラットフォームの主要な特性を話し、特にGEMMにおける性能に焦点を当てるよ。

性能評価は、2つのアーキテクチャがGEMMワークロードをどのように処理しているかを示し、彼らの強みと課題を明らかにするんだ。

#Versal ACAPの評価

Versal ACAPのパフォーマンスを最適化するために、GEMM処理を強化することで知られるMaxEVAという既存のフレームワークを基にしたんだ。このフレームワークを拡張して、オンチップメモリを利用し、データ処理をより良く管理したよ。

マルチレベルタイル戦略を実施することで、データの再利用を効果的に行い、オフチップメモリへのアクセスを減らすことができたんだ。これによってVersal ACAPは資源を最大限に活用しつつ、高スループットとエネルギー効率を維持できたんだよ。

#Stratix 10 NXの最適化

Stratix 10 NXについては、TBの機能を活かした一貫した設計アプローチを作ったよ。これらのブロックを使って特注のアクセラレータを構築することで、データ管理を効果的に行い、パフォーマンスを向上させようとしたんだ。

設計には、高データスループットをサポートしながら操作速度を最大化するメモリアーキテクチャを含めたよ。最高の構成を見つけてパフォーマンスを最適化し、レイテンシを最小限に抑えるために、徹底的な設計空間探索を行ったんだ。

#パフォーマンス比較結果

実験の結果、Versalは約77 TOPsのピークスループットを達成し、Stratixは最大68 TOPsに達したんだ。これによって、両デバイスがよく動作するものの、Versalがスピードで明らかに優位であることが確認されたよ。ただ、Stratixモデルはエネルギー効率に優れていて、1.35 TOPs/Wのエネルギー効率を達成し、Versalの0.94 TOPs/Wと比較しているんだ。

パフォーマンスとエネルギー使用のトレードオフは重要で、特にディープラーニングタスクでは効率が全体的なシステムに大きな影響を与えるからね。

#プログラマビリティと設計の課題

この2つのデバイスのプログラミング方法はかなり異なるよ。Versal ACAPはより高レベルのプログラミングアプローチを許可していて、さまざまなタスクを統合しやすく、高性能を達成しやすいんだ。このプログラミングの容易さは特に複雑なディープラーニングアプリケーションで生産性を向上させるんだ。

対照的に、Stratix 10 NXは低レベルのコーディングプラクティスに依存しているんだ。この要件は通常、より多くのコード行を必要とし、設計時間が長くなるんだ。どちらのデバイスも設計プロセスは約3〜6時間かかるけど、Stratixデバイスを使った時の複雑さはトータルの設計時間をよく延長させるんだ。

#GEMMソリューションのスケーラビリティ

行列のサイズを調整することで、設計がどれだけスケールするかも調べたよ。両プラットフォームは、サイズを調整することで高スループットを維持できることを示したんだ。Versalでは、大きな行列に対して理論的限界近くのパフォーマンスを得ることができたよ。一方、Stratixデバイスは、デザインにおけるゼロパディングの要件が少ないため、良好なスケーラビリティを示したんだ。

#最後の考察と今後の作業

全体的に、この研究はVersalとStratixデバイスの異なるアーキテクチャスタイルを強調していて、どちらもGEMM加速に優れているけど、それを達成する方法は全然違うんだ。Versalはスピードにおいて効率的で、より良いパフォーマンスを提供する一方で、Stratixはエネルギー効率に優れていて、電力消費が重要なシナリオではより効果的かもしれないね。

この分野での今後の作業は、GEMM以外のディープラーニングタスクを探求して、さまざまなアプリケーションにおけるこれら2つのアーキテクチャのトレードオフと強みをさらに理解し評価することになるよ。

この評価は、AI最適化FPGAを扱う際に考慮すべきアーキテクチャの特性、プログラミングアプローチ、設計の複雑さ、パフォーマンス特性に関する重要な洞察を提供するんだ。これらの結果は、これらの高度なハードウェアソリューションを使ってディープラーニングアプリケーションを向上させようとするエンジニアや研究者にとって非常に価値があるんだ。