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Dynamic Graph Multi Processor 架构

背景

  1. Etched提出，GPU在过去四年间效率并没有变得更好，只是变得更大了：芯片每平方毫米的的TFLOPS几乎持平。
  2. 「干净数据+大模型」和「脏数据+大模型」的效果，不会有太大差异。
  3. Etched团队表示，H100有800亿个晶体管，却只有3.3%用于矩阵乘法，这种大模型推理时最常见的运算。只支持Tranformer的Sohu芯片FLOPS有效利用率超过90%（GPU大约是30%）
  4. 在前Scaling Law时代，我们强调的是Scale Up，即在数据压缩后争取模型智能的上限；在后Scaling Law时代，需要比拼的则是Scale Down，即谁能训出更具「性价比」的模型。

核心特点

  • 针对AI应用，极高的规格参数
  • 抛弃传统计算机的特性，只支持Int8，加减乘，固定的数据流水pattern，固定的计算管线
  • 算子的输出输入精度更低，计算精度更高，自动混合精度   
  • 脉冲阵列，多周期指令（超级大的2D指令）=> 提高算力密度？？
  • GPU的核心问题就是：管理DRAM的延迟和有限的带宽
  • 所有的硬件单元（包括NoC，Cache等）都在执行一张计算图，通过统一的图关系指令（Fork/Join）来运行，软件可以精细得控制所有的硬件单元，甚至是NoC得flow control行为。
  • 软件控制内存一致性问题，传递信息到NoC/Cache，硬件不做自动化处理
  • 传统上架构，内存一致性（consistency corhenrency） 需要通过fence+sync功能来保证，非常麻烦和易错。
    1. GMP通过显式的同步模型（fork/join）来管理同步关系
    2. 线程内的利用静态的依赖关系来尽量避免fence的使用
    3. 线程间的编译器自动掺入fence指令
  • 全异步，各种单元之间可以主动同步，每种单元（IP）都可以执行一些指令，都是一个cpu核，执行自己的代码和调度，区别于传统设计，从IP一般都是通过主IP进行控制，比如cache单元被处理核通过cache_hint进行配置
  • 边缘端的越级大模型，极度定制的芯片
    • 固定的计算单元的组合（DSA）
    • 整个SOC级别的动态调度
    • 以NOC为编程中心的调度和数据流
  • 标量单元，向量单元，张量单元灵活组合，操作数（寄存器）可以灵活转换
    • 充分把合理的计算放到合理的单元，节省面积和功耗：一个标量x一个张量
    • 充分利用软件的编译
  • DSA的效率，GPU的灵活性

计算抽象

  1. 信息维度映射，信息过滤，信息选择 ：Dot / GEMM  =>  Join+Reduce
  2. 激活 ： ElementWise Broadcast
  3. 统计、动态选择、排序 ： Reduce 、G/S
  4. 随机数生成
  5. 是不是可以把所有的计算都抽象成查找表的方式
    1. 操作的方式由操作码+密码数来指定，实际上是定义一个查找表
    2. 操作码可以是指令的imm，密码数可以是约定的，也可能是提前载入的
    3. 乘法等价？

    4. 企业微信截图_17333877918295.png

动态/静态

  1. 动态和静态的范围
    1. 全静态（graph）调度逻辑，包括DRAM都静态调
    2. 通过LLC隔离DRAM的动态性，LLC以下全静态  L3->LLC->DMA->L1->L0->MALU
  2. 静态图
    1. 利用fork/join（硬件加速）描述所有的并行性，比如 L1/L0的服用，DMA的操作后同步
    2. 有并行就有调度器，有调度就有缺陷
  3. 动态
    1. Root 调度 & 核内调度 & 流水线调度
    2. 数据流、NoC、Cache
    3. Fork Join
    4. 充分利用CPU领域的灵活性，RISCV多核，加速的硬件调度指令（地址计算，IP配置等），同步指令，ForkJoin等
  4. 静态
    1. NPU流水线，NPU Kernel，1D 2D指令及组合
    2. DSA Confige
    3. Atomic Reduce专用加速硬件，近存储计算，压缩解压缩
    4. LD/ST+Relu专用硬件

特点

  1. NPU的流水线延迟固定，包括LD/ST（编译器已知），都是从L2/L1 <-> L2/L1
  2. 都是MLI指令，可以打包成HLI指令，不支持跳转等
  3. 不支持不对齐？ 不对齐是不是延迟就未知了
  4. 同时只能执行一个任务（一堆MLI指令）
  5. 指令堆会有 Leading/Tainling 时间，scheduler感知得到，可以进行调度，前后两条可以自动pipeline，NPU本身不考虑依赖
  6. 强大的软件仿真和验证平台，减少硬件的debug需求，大大简化硬件的调试/检查/报错功能

和GCU区别

  1. MLI不是硬件拆分？由编译器拆分，为了减少硬件的难度
  2. scheduler控制NPU的指令搬运、
  3. 明确latency
  4. 支持打包成HLI

方案

  1. 多GM之间共享数据及同步
    1. scheduler可以做及其动态的交互和同步
  2. 内存墙  
    1. 自动精度缩放，权重存储的是<8bit，DMA搬运的时候变成8bit，每个参数都可以进行不同bit的缩放
  3. Launch/Sync/DataFlow
    1. 高效的实现Launch和Sync，抽象出Fork/Join指令
      1. 主动Fork和Join的不一定是同一个对象，可以A fork B，C join B
      2. fork等价与launch，join等价与wait
      3. 可以一次性fork多个，也可以一次性join多个
      4. 硬件单元存储一个fork出来的任务的队列进行调度执行，不同单元的并行度不一样
    2. 支持片上动态的Launch和Sync
    3. 在NoC里面同时实现Launch控制，同步，数据流
    4. 统一在一个地方调度，所有单元并行，一起执行一个大的Graph Kernel
    5. 所有单元的指令特点：latency短且固定，只存在一级调度，调度后不可阻塞
  4. 精确的调用（launch）和同步带来的好处
    1. 突破内存墙：大算力->大延迟->大的in flight存储，大的pipeline存储，通过精密的同步和异步最小化存储器的使用
    2. 突破数据墙：越低的精度，需要的带宽比例越大，低精度算力面积呈指数下降，但是带宽需求是线性下降。只有精确的同步和调度才能最优化带宽资源的使用。
    3. 提升算力密度：算力单元的简化，静态化
    4. 大幅提升随机存取和计算的能力，是智能的重要指标
    5. 通过高效的控制和同步，最大化提高片上SRAM的复用率
      1. 总的片上的SRAM的容量很大，但是分散在很多小的L1，L1之间可以快速的同步数据，没有L2、LLC
      2. 分散的小的L1等价一个很大的cache，缓存下GEMM的整个右支
      3. 在有限的面积下，既满足了容量的需求，又满足了带宽的需求
      4. 支持非常细粒度的同步，比如 L1的各个bank之间的读写的同步，计算核的各个thread内的指令间同步，计算核内的各种Engine（ALU，RegRead）的同步，MALU的ld Cal St的同步。
    6. 动态graph，动态体现在动态launch，子图的动态的调度，循环调度，动态高效的同步支持，子图是完全静态的。
    7. 不同的算子需求下，都能写出高性能的算子，DSA的架构可能高性能，但是通用性差。完备指令架构很难做到优秀的PPA。gpu有强大的gs来适应大部分的不同数据流需求，simt的灵活调度提供充足的指令流，simi的指令尽量避免（软件解决）各种data和structure的hazard，减少流水线的复杂度。
    8. 通过紧密的同步控制，结合编译器，可以在通用性的前提下做到DSA的性能。通过减少流水线的fence需求，和硬件资源空泡的概率，特别是TensorALU、LD、ST等长latency的单元。传统的解决办法是通过多线程来提供充足的standby的微指令给硬件单元自己调度，避免空泡。

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问题

  1. 支持多线程，为了充分利用硬件，不空泡
    1. 编程复杂
    2. 需要复杂的同步pipeline控制
    3. 需要复杂的编程L2L1复用
  2. 不支持多线程
    1. 通过graph指令，配合编译器，单线程实现并行
    2. 专用的加速指令，加速DMA操作，地址计算，同步/异步等
    3. DMA和NPU等外设，可以直接读取Scheduler的Inst SRAM的方式执行，避免配置参数拷贝
    4. 相对于scheduler的外设，通过fork和join到对应的外设来支持异步编程，避免复杂的多线程语义
    5. 物理上可以有超线程并行的硬件，共用一个线程的寄存器和堆栈，通过fork，join软件控制表达并行和依赖
  3. VMM怎么和VLD VST并行，pipeline
  4. kernel种类太多，体积大怎么办？？
  5. 各个IP同步的开销太大
    1. HWSync硬件指令，同步资源集成到RISCV CPU里面去，独立的中断信号线
    2. 各个IP之间通过mailbox相互trigger，mailbox可以动态配置，但是像pipeline那样太复杂了，可以支持forkjoin抽象
  6. 数据的写透（fence），流水线都很长，导致leading tailing太大
    1. 每个NPU的任务都有一样的（明确的）leading和tailing时间，所以可以在scheduler直接流水发射

Graph Multiprocessor = GM

  1. 同一片代码多个并行传递参数问题
    1. fork支持参数的计算，批量fork自动累加传递的参数，类似于for功能的批量launch，
    2. 一个kernel最小的fork出来的执行单位表达类似于一个gemm指令
  2. 架构
    1. 32bit指令宽度
    2. 标量+向量+2D混合指令

体系架构

  1.  支持未来的超动态网络？加速动态网络？
    1. 通过静态图的自动动态调度执行，能高效进行基于数据的动态网络
    2. 动态的launch/fork和join
  2. 编程的抽象
    1. SIMT的编程对象是一个thread，并且要求所有的任务拆解成一堆一样的thread
    2. GMP更像是MGMT，Multi Graph Multi Thread，编程的基本对象是Graph，Graph可大可小，可以组合，可以动态执行（Launch），可以被多个计算核并行加速
    3. 专用的fork/join指令和硬件记录graph的launch和结束
    4. 单个处理单元内部的不是多个线程free竞争run，而是经过编译器严格规划的，graph是processor运行的基本单元，graph内部的多个分支的并行需要精密的同步，
    5. 每个fork出来的subgraph对应的处理级别都是明确的，通过PU执行的graph，fork出来的subgraph，就是hw thread级别。
    6. 同步指令只能在同级别的graph之间进行？
    7. fork和join支持“无主模式”，fork出来之后主graph消失，每个子graph记住自己和哪些graph是并行的，利用这个信息进行同步，直到执行join之后，回到上一级graph，此时的join类似于barrier。
    8. counter : wait 指令总是等待自己的一个counter值，signal远程的一个counter值 ，怎么实现灵活动态的同步需求？
      1. 预先的pull一次，配置上动态wait信息，然后再wait signal
      2. 通过launch来指定动态同步信息
      3. 动态性是通过launch来体现的，动态信息是launch的时候统一生成的
      4. 一次launch出来的并行sub graph可以有一个graph group的信息资源，可以实现“signal下一个”功能，达到按序执行的调度目的
    9. 同步的指令都可以附带一个delay信息，因为静态的流水线，可以提前预估未来发生的同步点
      1. 同步指令不需要有状态信息，不需要读通用寄存器，不需要和其他有data hzd
    10. 大量的短的非stall的流水线 替代 少量的长的流水线，更多的非stall流水线有利于静态优化

架构

  1. Fork Join
    1. fork指令附带的信息
      1. 配置的代码段的参数
      2. 需要被join的信息
      3. 代码段的index
      4. 当前launch的编号ID：编号ID能直接解析出硬件的IP和memory mapping
    2. fork：专用于指令load的指令
    3. join指令的附带信息
      1. launch的编号ID
  2. 向量寄存器VR L0.5 ，向量寄存器作为L0.5存在，所有的软件线程公用
  3. 向量寄存器VR L0，软件线程独立的寄存器，每个线程只有4个，直接设计在流水线上
  4. 张量寄存器TR L0.5 , 张量寄存器作为L0.5存在，所有的软件线程公用
  5. DTE支持transpose pad slice deslice
  6. PU单元内部的线程之间支持快速同步
  7. 线程内支持微架构的流水线操作和控制

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    2. Reuse flags 用于软件主动控制4个register的cache
    3. 6个barrier硬件资源用于软件主动创建thread之间的异步依赖关系（cuda的关键调度流水线长度是6），而不需要浪费硬件面积
  8. async_group 对历史的异步指令进行分组，以便灵活的进行同步
    1. async copy bulk 一个指令拷贝多个数据
  9. mbarrier：数据接受端支持主动维护数据传输状态，可以避免数据发起端频繁和接受端同步和fence来保证信号的前后顺序
  10. 所有的流水线的信息传递都因为有竞争，不能做无阻塞，常用的利用credit和valid/ready的阻塞方式，浪费太多的面积
    1. 本质上是硬件实现了某个程度的自动化的功能
    2. 如果能从软件角度就静态化，能节省大量的面积
    3. 从源头上（调度流水级）软件通过特殊指令控制发射的带宽来做到软流水无阻塞执行

产品架构

  1. 单个芯片die规模
    1. 4T int8算力
    2. 集成256MB DDR3 DRAM  1866  16bit 约3.7GB/s带宽
    3. 小规模的芯片，便于开发，降低风险和成本，便于仿真
  2.  支持无缝的拼接，多个芯片能容易组合成一个大的芯片，板级集成
    1. 降低流片成本，单个die非常小
    2. 降低封装成本，无需高级的芯片整合封装方案
    3. die to die 通过低成本的低速链接，不需要高速的serdes方案

ISA

ctrl 

    1. Fork(code_index)
    2. launch
    3. Join()

Scalar

  1. scalar 计算

Vector


Tensor

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