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下一代深度學習加速器:英特爾Xe

佐思汽車研究 ? 來源:YXQ ? 2019-05-24 10:20 ? 次閱讀
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在超算領域,中美之間無聲的競爭還在進行中,2018年美國憑借橡樹嶺國家實驗室的Summit超算奪回了失落5年的TOP500冠軍寶座。在HPC超算市場上,關鍵的還是下一代百億億次超算,也就是Exascale超算,目前中國有三套E級超算,而英特爾、Cray公司在2019年3月17日獲得了美國能源部5億美元的合同。

美國能源部長里克佩里說:“實現(xiàn)百億億次超算是必不可少的,它不僅可以提升科學計算,還要改善美國人的日常生活?!薄癆urora及下一代百億億次超算將HPC、AI等技術應用于癌癥研究、氣候模擬、退伍軍人健康治療等領域,基于百億億次超算的創(chuàng)新將會對我們的社會產(chǎn)生極為重要的影響?!泵绹着_百億億次超算將大量應用英特爾的最新技術,主處理器是下一代Xeon至強,還有新一代Xe加速卡、OptaneDC內(nèi)存、秘密武器CXL以及英特爾的OneAI軟件,而整個系統(tǒng)則是基于Cray公司的Shasta系統(tǒng),包括至少200個機柜、Slingshot高性能可擴展互聯(lián)架構及Shasta軟件堆棧。

該項目計劃在2021年的時間內(nèi)完成,并且每秒能夠進行Quintillion的運算,即400 petaflops。從這個角度來看,這比Million浮點運算高出一百萬倍 - 而平均每個處理器的約為200 GFLOP。這筆交易價值5億美元,其中Cray將獲得1.46億美元的資金,而Intel將獲得剩余的3.54億美元。

圖一:Aurora技術革新(圖片來源:英特爾

從上圖可以看出Xe 是加速器,但目前還不清楚Quintillionops mark的功率分布。

圖二:英特爾GPU可擴展性(來源:英特爾

英特爾野心勃勃,Xe將從10nm節(jié)點開始,為未來幾代圖形奠定基礎,并將遵循Intel的單一堆棧軟件哲學,即希望軟件開發(fā)人員能夠利用CPU、GPU、FPGA和AI,所有這些都使用同一套API,英特爾稱之為One API,One API作為Direct3D層和GPU之間的中介(據(jù)稱他們也有Linux解決方案),并允許用戶無縫擴展多個GPU。這表明Intel也準備打造一個類似CUDA的生態(tài)系統(tǒng)。

圖三:英特爾Xe路線圖(圖片來源:英特爾

不過這些都不是重點,英特爾將第一次在GPU領域使用MCM封裝形式,這正是英偉達夢寐以求的技術,而英特爾即將量產(chǎn),第一批X2 GPU的暫定時間表也已經(jīng)公布:2020年6月31日。隨后是2021年的X4。看起來Intel計劃每年增加兩個核心,所以到2024年應該會到X8。

Xe將是英特爾異構計算的關鍵構成,之前英特爾對GPU加速一直持懷疑態(tài)度,但自從有了Xe后,英特爾改變了態(tài)度,英特爾Xe將加強英特爾以數(shù)據(jù)為中心的廣泛產(chǎn)品組合,為最廣泛的計算工作負載提供領先的產(chǎn)品,滿足其對標量、矢量、矩陣和空間計算架構的綜合需求。但英特爾并未透露太多細節(jié),不過從Aurora采購Xe即可看出,GPU加速已經(jīng)被英特爾認同。

目前制造高性能 GPU 有一個很嚴重的限制 — 「芯片尺寸的限制」,因為目前現(xiàn)有技術的***受限于光刻模板、光刻光源,幾乎不可能制造出更大的 GPU 核心,極限是800平方毫米。即使英偉達的技術如何進步,核心尺寸不能無止境變大已經(jīng)成為英偉達 繼續(xù)提升 GPU 性能的瓶頸。MCM 的封裝方式與 NANDFlash 的做法有點類似,容量不夠就將 Layer堆棧起來,除了制造方式簡單且具成本優(yōu)勢之外,還可以提高產(chǎn)品的性能。

此外隨著CPU核心數(shù)逐漸從個位數(shù)提升到十位數(shù)范圍,monolithic多核心的局限越來越大,除了制造難度大、良率低的問題,也因為它不夠靈活,因為處理器除了核心數(shù)量之外,還要考慮到內(nèi)存信道、PCIe信道等IO核心的搭配,英特爾的Skylake-SP架構所示,為了配合不同核心的處理器,英特爾在它上面使用了XCC、LCC、HCC三種不同的內(nèi)部架構,這樣做無疑是增加了芯片的復雜性。

圖四:英偉達RC-18 GPU陣列(圖片來源:英偉達

英偉達為了應付 GPU 核心面積的瓶頸,已計劃開發(fā)一個名為「RC 18」的多矩陣概念,以最優(yōu)化的方式整合多個 GPU 模塊,達至最高流處理器數(shù)、減少通訊層級和鏈路長度,并可以縮小芯片面積。根據(jù)英偉達研究部主管 William J. Dally的說法,「RC-18」是為深度學習執(zhí)行和實現(xiàn)可擴展性的實驗,每個芯片內(nèi)部具有基于TSMC 16nm 工藝及承載 8700 萬個晶體管的 16 個 PE(處理組件),因此可以從非常小的尺寸中擴展。16 個 PE 用于控制 CPU Core,片上全局緩沖儲存器,并安裝了八個 GRS 鏈路。在實際芯片中,GRS 鏈路組占據(jù)相當大的面積,每芯片 GRS 的 I/O 帶寬達到 100 GB/s。

圖五:英偉達RC18內(nèi)部框架圖(圖片來源:英偉達

英偉達的RC18概念設計。英偉達目前RC18概念產(chǎn)品只做到了8700萬個晶體管,與GPU動輒百億級晶體管相比,差距至少有5年,目前英偉達將精力全部轉移到光線追蹤上,靠RT核來做賣點,只字不提曾經(jīng)信誓旦旦的MCM。而英特爾的MCM成功了,畢竟英特爾在芯片封裝領域技術積累遠比英偉達要深厚的多。

AMD在CPU上大量運用MCM技術,但是在GPU上始終無法突破量產(chǎn)工藝瓶頸,理論上似乎很簡單,但就是良率太低,無法量產(chǎn)。這是因為AMD沒有自己的晶圓廠,從未從事過芯片封裝,芯片封裝都是交給第三方,而英特爾擁有全球最大的晶圓廠,也擁有最優(yōu)秀的芯片封裝工藝,當然這背后是日本廠家新光電氣和Ibiden的鼎力支持,日本在封裝材料和工藝方面擁有絕對優(yōu)勢。同時英特爾還有自己的Flash存儲器晶圓廠??梢越梃bFlash存儲器的MCM封裝經(jīng)驗。

MCM不僅性能一流,同時也成本大幅度降低,AMD透露,如果將32核封裝到一塊芯片中成本是1,那它們的MCM方式只有0.59,換言之,節(jié)省了41%的成本。MCM還允許一個芯片中使用不同工藝的die(裸晶),比如I/O部分不需要那么先進的工藝,28納米足夠,CPU部分就用7納米,不僅降低成本,還復用了以前的I/O設計,降低先進制程工藝的風險,研發(fā)成果復用率高,縮短研發(fā)周期等。

圖六:單一架構和MCM對比(圖片來源:AMD

上圖為AMD MCM與單芯片對比。

英特爾Xe 2 GPU性能見上表。性價比極高。

為配合MCM,英特爾在軟件方面也有所動作,英特爾2019年4月9日舉行了Interconnect Day 2019 ,當中詳細介紹了處理器與處理器之間的Compute Express Link(CXL)超高速互聯(lián)新標準。雖然現(xiàn)階段構思僅供數(shù)據(jù)中心的服務器使用,顯然這也是為GPU準備的。英特爾 CXL 標準的原意——作為 CPU 與 Accelerator 加速器(如 FPGA / GPU 顯示適配器)之間的互聯(lián)通信

一直以來, CPU 都是透過主板上的 PCIe插槽及 PCIe 協(xié)議與顯示適配器溝通,但當英特爾 聯(lián)合阿里巴巴、 Cisco、 Dell EMC 、 Facebook 、 Google 、 HPE 、華為及微軟組成強大陣容的聯(lián)盟后,就發(fā)表了 CXL 的開放標準,以解決目前 PCIe 協(xié)議于 CPU 與顯示適配器之間的高延遲及帶寬不足的問題。透過 CXL 協(xié)議, CPU 與 GPU 之間就形同連成單一個龐大的堆棧內(nèi)存池( Stacked Memory ), CPU Cache 和 GPU HBM2 內(nèi)存猶如放在一起,有效降低兩者之間的延遲,故此能大幅提升數(shù)據(jù)運算效率,令AI人工智能機器學習、媒體服務、高效能運算( HPC )及云端服務變得非??焖佟?/p>

MCM沒有理論上的突破,突破的只是制造工藝,MCM在奔騰時代已經(jīng)出現(xiàn)過了,而今monolithic多核已經(jīng)走到了極限,唯有MCM能救場。而在服務器用CPU領域,MCM將可能是唯一方向,典型的如Cascade Lake-AP 48核處理器,它實際上是兩個24核的Cascade Lake處理器通過MCM方式組合出來的,也不是原生48核。如今的MCM多芯片設計在技術水平上也跟當年簡單粗暴的膠水多核不一樣了,主要擔心的延遲問題上,英特爾之前提到他們的EMIB技術相比單片電路的延遲只增加了10%,而別的技術方案中延遲甚至會增加50%之多。

monolithic多核的困境實際上是整個人類面臨的瓶頸,近百年來,人類在物理學體系理論上未有任何突破,只是在細枝末節(jié)上做修修補補,所謂人工智能不過是概率論,幾十年甚至近百年前的理論還是根基,所謂提升,不過是算力成指數(shù)倍的堆砌。

另外,供應鏈的重要性一再凸顯,那種追求短平快,強調分工,只做自己擅長的戰(zhàn)略長遠上必然會遇到無法超越的瓶頸,英偉達和AMD無法戰(zhàn)勝英特爾,不再技術層面,而是供應鏈層面。這么多年以來,AMD都是努力追趕英特爾,但AMD將工廠賣掉之后是個純粹的Fabless,需要看Foundry晶圓代工廠的臉色,晶圓代工廠自然要優(yōu)先照顧大客戶,臺積電自然要優(yōu)先照顧蘋果、華為和高通,遇上產(chǎn)能吃緊,AMD的訂單就會往后排。這就意味著AMD的供貨不夠穩(wěn)定,或者說AMD無法掌控產(chǎn)量,對下游整機廠來說,有可能導致旺季缺貨,這是個致命的缺點,特別是淡旺季分明的筆記本電腦CPU領域,英特爾一直擁有絕對優(yōu)勢。英特爾單靠全球最大的12英寸晶圓產(chǎn)能也足以擁有在半導體領域的霸主位置。

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原文標題:下一代深度學習加速器:英特爾Xe

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