如何更好地優(yōu)化多核 AI 芯片

在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用數(shù)據(jù)處理的強(qiáng)勁需求下，大規(guī)模并行計(jì)算迅速興起，導(dǎo)致芯片復(fù)雜性呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。這種復(fù)雜性體現(xiàn)在 Cerebras 晶圓級(jí)引擎（如下圖）等設(shè)計(jì)中，該設(shè)計(jì)是一種平鋪多核、多晶片設(shè)計(jì)，將晶體管數(shù)量增加至數(shù)萬(wàn)億個(gè)，擁有近百萬(wàn)個(gè)計(jì)算內(nèi)核。

人工智能 （AI） SoC 的市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)，競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。半導(dǎo)體公司根據(jù)性能、成本和靈活性，來(lái)找到自己的定位，并不斷自我優(yōu)化，從而導(dǎo)致了新型多核架構(gòu)的爆發(fā)式增長(zhǎng)。系統(tǒng)架構(gòu)師正在嘗試不同的方法，希望可以將這種復(fù)雜性轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

在所有復(fù)雜性來(lái)源中，有一個(gè)在多核 AI SoC 中非常重要的來(lái)源：即當(dāng)有多個(gè)線程在共享數(shù)據(jù)上并行運(yùn)行時(shí)，會(huì)出現(xiàn)功能錯(cuò)誤和性能降低問題。過去，設(shè)計(jì)人員可以使用經(jīng)典的 CPU 運(yùn)行控制來(lái)調(diào)試問題，但這種方法對(duì)多核架構(gòu)并無(wú)效果。導(dǎo)致軟件問題的根本原因錯(cuò)綜復(fù)雜，包括往返時(shí)延、內(nèi)核數(shù)量、控制和數(shù)據(jù)并行、多層層次結(jié)構(gòu)和互相依賴的進(jìn)程，設(shè)計(jì)人員從中找出真正根源的機(jī)會(huì)渺茫。

另外，設(shè)計(jì)人員還需要考慮軟硬件協(xié)同優(yōu)化，這需要大量的功能分析。為了在 SoC 上部署 AI 應(yīng)用，設(shè)計(jì)人員必須編譯源代碼，以充分利用多核架構(gòu)。這通常需要充分了解 SoC 架構(gòu)的定制工具鏈。這個(gè)過程包括一個(gè)硬件和軟件優(yōu)化及測(cè)試周期，從 SOC 仿真開始，一直貫穿至第一次投片和后續(xù)器件迭代，如下圖所示。

通過這一功能分析周期，團(tuán)隊(duì)能夠了解以下內(nèi)容：

·       數(shù)據(jù)共享的效率；

·       片上網(wǎng)絡(luò) (NoC) 是否超載或不平衡；

·       如何在不影響代碼執(zhí)行的情況下評(píng)估應(yīng)用性能；

·       如何優(yōu)化內(nèi)存控制器配置文件以提升數(shù)據(jù)處理能力；

·       如何關(guān)聯(lián)整個(gè) SoC 中的事件；

要做到這一點(diǎn)，我們需要一種全新的方法來(lái)優(yōu)化 AI SoC 及其上面運(yùn)行的軟件。要將高質(zhì)量的 AI SoC 及時(shí)推向市場(chǎng)并在完成部署后保持性能，必須要進(jìn)行系統(tǒng)范圍的功能分析。系統(tǒng)范圍功能分析的部分功能包括：

·       深入洞察子系統(tǒng)或組件 ；

·       對(duì)整個(gè)系統(tǒng)從啟動(dòng)開始的準(zhǔn)確、連貫的全景圖；

·       事物感知（Transaction-aware） 的互連監(jiān)控和統(tǒng)計(jì)信息；

·       傳統(tǒng)的處理器運(yùn)行控制和追蹤；

·       支持所有常見的指令集和互連協(xié)議；

·       提供選擇或更改重要子系統(tǒng)的靈活性；

·       用于產(chǎn)生數(shù)據(jù)可見性的靈活強(qiáng)大的工具；

用于監(jiān)控和分析 IP 的片上基礎(chǔ)架構(gòu)和軟件提供了所有這些功能，覆蓋范圍可從仿真到部署。下圖即顯示了 SoC 功能監(jiān)控和分析的典型架構(gòu)。

接下來(lái)的圖中展示的示例是一個(gè)多核芯片配備片上網(wǎng)絡(luò) (NoC) 監(jiān)視器，可跟蹤所有 NoC 事務(wù)到循環(huán)緩沖器。由于 NoC 監(jiān)視器具有事務(wù)感知功能，可將其配置為檢測(cè)特定總線條件，例如導(dǎo)致事務(wù)持續(xù)時(shí)間超過特定閾值（按周期數(shù)計(jì)算）的死鎖。當(dāng)超過閾值時(shí)，NoC 監(jiān)視器可以輸出死鎖事務(wù)以及之前事務(wù)的詳細(xì)信息，以便對(duì)問題進(jìn)行診斷。

同一個(gè) NoC 監(jiān)視器也可配置為在檢測(cè)到相同死鎖條件時(shí)——例如通過跟蹤硬件加速器行為的狀態(tài)監(jiān)視器模塊——使用嵌入式分析消息基礎(chǔ)設(shè)施的交叉觸發(fā)功能，在系統(tǒng)中的其他位置觸發(fā)跟蹤。

了解實(shí)施有效的系統(tǒng)驗(yàn)證和優(yōu)化環(huán)境時(shí)涉及的問題，是成功交付多核 SoC 的關(guān)鍵，與該領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)供應(yīng)商合作可實(shí)現(xiàn)事半功倍的效果。

如欲了解更多資源，請(qǐng)?jiān)L問技術(shù)論文：利用系統(tǒng)級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化多核 AI 和 ML 芯片