GPU經(jīng)常與人工智能同時提及，其中一個重要原因在于AI與3D圖形處理本質(zhì)上屬于同一類問題——它們都適用極易并行計算。

什么是極易并行計算？

極易并行計算指的是符合以下特征的計算任務(wù)：

任務(wù)獨(dú)立性：

子任務(wù)不依賴于其他任務(wù)的中間結(jié)果。

數(shù)據(jù)耦合需求低：

并行任務(wù)在執(zhí)行過程中幾乎不需要數(shù)據(jù)交換。

可分解性：

處理過程可以拆分為一組許多相同的任務(wù)。

或者…

包含多層任務(wù)結(jié)構(gòu)，每個任務(wù)又包含許多子任務(wù)。

這些計算任務(wù)通過利用多個處理器能夠獲得顯著的性能提升，因此非常適合部署在高度并行或分布式計算平臺上，如GPU。常見的例子包括：

3D渲染：每一幀或每個像素都可以獨(dú)立處理，GPU實(shí)現(xiàn)高效渲染。

蒙特卡羅模擬：用于統(tǒng)計建模和風(fēng)險分析。

密碼學(xué)：暴力破解和密碼破解。

圖像處理：對大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集應(yīng)用濾鏡或調(diào)整大小。

機(jī)器學(xué)習(xí)：例如隨機(jī)森林樹的增長步驟或在GPU上進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）推理。

極易并行計算面臨的挑戰(zhàn)

盡管本質(zhì)上較為簡單，極易并行計算在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

過度并行化：線程創(chuàng)建過多會帶來額外開銷，導(dǎo)致收益遞減；

資源管理：對內(nèi)存等資源的競爭可能降低整體效率；

負(fù)載均衡：任務(wù)在處理器間分配不均容易造成性能瓶頸；

硬件限制：若忽視平臺特有的約束條件（如可用核心數(shù)或內(nèi)存帶寬），可能無法充分發(fā)揮硬件潛力；

同步開銷：盡管通常較小，不當(dāng)?shù)耐綑C(jī)制仍可能引入額外延遲。

在應(yīng)對這類問題時，一個重要挑戰(zhàn)是保持性能一致性，這對于確保工作負(fù)載能夠高效運(yùn)行在不同硬件架構(gòu)上而不需大量修改至關(guān)重要。過度優(yōu)化可能會犧牲性能一致性，導(dǎo)致對某一特定GPU廠商的依賴。在如NPU這類面向特定領(lǐng)域的加速器時，這一問題尤為突出。

在CUDA、OpenCL和Vulkan等主流API上的實(shí)現(xiàn)提供了一定程度的軟件可移植性，但通常仍需針對特定平臺進(jìn)行高度優(yōu)化。由于各類API及其實(shí)現(xiàn)之間在內(nèi)存模型、同步原語和執(zhí)行范式上的差異，在優(yōu)化極易并行的應(yīng)用時常常會引入低效問題。因此，急需一個更高層次的、統(tǒng)一的、與硬件無關(guān)的抽象層，以避免開發(fā)者不得不為不同平臺編寫多套代碼路徑。此外，SYCL等框架正在逐步彌合這一差距。

極易并行計算的邊緣處理解決方案

對設(shè)備端圖形性能和高性能邊緣AI推理的需求，催生了對高效、可擴(kuò)展的并行處理解決方案的需求。

常見的挑戰(zhàn)來自于邊緣設(shè)備典型的資源限制。有限的功率預(yù)算、有限的內(nèi)存以及對實(shí)時性能的需求，都要求進(jìn)行精心優(yōu)化。算法必須簡化以適應(yīng)邊緣處理系統(tǒng)較低的計算和較少的內(nèi)存空間。同時，為了支持跨多種硬件的不同推理任務(wù)的增長陣列，可擴(kuò)展性和靈活性仍然至關(guān)重要。

深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展，特別是Transformer架構(gòu)的引入，以及計算機(jī)視覺技術(shù)的突破，包括零樣本學(xué)習(xí)和自監(jiān)督模型，顯著提升了計算復(fù)雜性，并推動了硬件需求的轉(zhuǎn)變。極易并行的工作負(fù)載算法正快速演進(jìn)，在邊緣側(cè)展現(xiàn)出卓越性能，但同時也為硬件投資帶來了獨(dú)特挑戰(zhàn)。這凸顯了對具備自適應(yīng)性和多樣化能力的硬件的迫切需求，以跟上算法快速迭代的發(fā)展步伐。

新模型和新方法的出現(xiàn)速度往往快于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）的適應(yīng)能力，使得對這類硬件的投資天然存在較高風(fēng)險。NPUs通常針對特定任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化，在當(dāng)前的推理工作負(fù)載中效率極高，但在面對計算需求發(fā)生重大轉(zhuǎn)變（如Transformer模型的興起或新型計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用）時，其通用性和靈活性則相對不足。

這種不匹配凸顯了在硬件系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)專用性與通用性平衡的重要性。在此背景下，通用性指的是可編程能力、更廣泛的工作負(fù)載支持能力，以及對快速演進(jìn)的算法需求的適應(yīng)能力。能夠支持多樣化推理任務(wù)的硬件不僅有助于延長其生命周期，還能在計算需求變化時降低被淘汰的風(fēng)險。以GPU為例，其具備更高的可編程性，使其能夠靈活應(yīng)對快速變化的算法發(fā)展。

Imagination在GPU設(shè)計方面擁有深厚的技術(shù)積累，并在面向極易并行工作負(fù)載的高效、可擴(kuò)展硬件解決方案開發(fā)上具備成熟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。我們專注于在效率優(yōu)化、開放生態(tài)系統(tǒng)、先進(jìn)工具鏈，以及極易并行處理方面的持續(xù)創(chuàng)新，不僅使我們的產(chǎn)品具備差異化優(yōu)勢，也賦能開發(fā)者在性能與易用性之間實(shí)現(xiàn)最優(yōu)平衡。

我們的核心技術(shù)包括：

面向邊緣和嵌入式設(shè)備的高性能計算架構(gòu)

采用更合適顆粒度SIMD執(zhí)行以及高效內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)低功耗的并行計算；

處理器單元間的數(shù)據(jù)傳輸最小化；

針對不同工作負(fù)載提供高效的專用硬件加速路徑，包括支持混合精度算術(shù)。

開放且跨平臺的API和軟件生態(tài)系統(tǒng)

對Vulkan和SYCL的優(yōu)先支持

通過優(yōu)化后端支持主流AI框架

低延遲、實(shí)時計算API支持

先進(jìn)的編譯和優(yōu)化工具

跨平臺編譯器工具鏈

開發(fā)者友好的調(diào)試和分析工具

我們的GPU歷經(jīng)多代發(fā)展，始終致力于高效處理極易并行的工作負(fù)載，并在應(yīng)對AI實(shí)現(xiàn)中的各類挑戰(zhàn)方面積累了豐富的機(jī)制和經(jīng)驗(yàn)。例如，在應(yīng)對線程分歧（Thread Divergence）時，我們采用了多種優(yōu)化策略：

控制流簡化：Imagination的GPU在可行的情況下用算子替代條件語句以簡化執(zhí)行流。對于短序列，我們使用預(yù)測指令執(zhí)行而非分支。

協(xié)調(diào)執(zhí)行：利用增強(qiáng)同步和執(zhí)行線程之間集體決策的原語或API，確保更好的資源利用率。

Warp級原語：我們在GPU Warp中使用等效的subgtoup功能來高效地做出集體決策。這些原語增強(qiáng)了同步性，允許執(zhí)行組協(xié)調(diào)任務(wù)，確保更好的資源利用并減少低效情況。

結(jié)語

在現(xiàn)代計算中，特別是在邊緣推理領(lǐng)域，極易并行計算凸顯了可擴(kuò)展性和資源效率的重要性。通過深入理解這類任務(wù)的獨(dú)特特性，并利用適當(dāng)?shù)挠布軜?gòu)，開發(fā)者可以充分釋放這些任務(wù)的潛力。然而，隨著硬件創(chuàng)新因物理限制而放緩，軟件和算法的改進(jìn)將成為突破現(xiàn)有瓶頸、挖掘并行計算新機(jī)遇的關(guān)鍵。

作者簡介

Ed Plowman是Imagination的創(chuàng)新副總裁，在GPU架構(gòu)和機(jī)器學(xué)習(xí)加速領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗(yàn)，致力于推動圖形、計算和系統(tǒng)性能方面的創(chuàng)新，已有30多年從業(yè)經(jīng)歷。作為Imagination Technologies的創(chuàng)新副總裁，他領(lǐng)導(dǎo)先進(jìn)GPU流水線的相關(guān)工作，探索新型ALU設(shè)計、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的性能建模，以推動AI和圖形領(lǐng)域的可擴(kuò)展計算發(fā)展。他過去的工作涵蓋移動GPU、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)以及虛擬制作，并因此獲得了女王獎和科技類艾美獎（Science & Technology Emmy）。Ed還是Khronos Group的創(chuàng)始成員之一，在自適應(yīng)計算和可編程圖形方面擁有多項專利。

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