NVIDIA發(fā)明的具有主動(dòng)電源管理系統(tǒng)的GPU，借助于人工智能技術(shù)，在保證性能的前提下提供了更好的可靠性，并且可用于需要高度可靠性的計(jì)算場(chǎng)景中。

3D圖形顯卡在1999年NVIDIA公司推出GeForce 256時(shí)開始了其首次變革，這種硬件光影轉(zhuǎn)換技術(shù)，極大的提高了計(jì)算機(jī)的圖像顯示性能，對(duì)游戲領(lǐng)域產(chǎn)生了重要的革命意義，同時(shí)也帶給了用戶極高的畫面真實(shí)感。

當(dāng)前，圖形處理器已經(jīng)無處不在，GPU不再僅僅用于圖形應(yīng)用，而是被廣泛用于密集計(jì)算操作的應(yīng)用程序，包括人工智能、實(shí)時(shí)識(shí)別和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域中。

就在2020年9月2日凌晨，NVIDIA發(fā)布了RTX30系列顯卡，分別為RTX3070、RTX3080和RTX3090，據(jù)悉，3070的性能比2080更強(qiáng)，價(jià)格確更加便宜，3080的性能是2080的兩倍，價(jià)格卻和2080一樣，而3090則支持8K 60幀光線追蹤。

而隨著人工智能芯片的興起，不僅僅是各種人工智能訓(xùn)練需要借助于NVIDIA的圖形顯卡，NVIDIA也在嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用在GPU圖形處理單元中。在18年，NVIDIA發(fā)布了一款全新的AI芯片，它將價(jià)值10000美元的性能，塞進(jìn)了一個(gè)售價(jià)僅為1299美元的小盒子，30W功耗就可以與1萬美元的工作站媲美。

無疑，這樣的技術(shù)對(duì)于AI芯片的功耗的要求非常高，因此需要電源控制器來最小化AI芯片的功率。為達(dá)此目的，NVIDIA在2020年2月13日發(fā)明了一項(xiàng)名為“指令和機(jī)器學(xué)習(xí)的能量特征有效地操作處理系統(tǒng)的技術(shù)”的發(fā)明專利（公開號(hào)：US 2020/0050920 A1），申請(qǐng)人為NVIDIA公司。

根據(jù)該專利目前公開的資料，讓我們一起來看看這項(xiàng)AI芯片的動(dòng)態(tài)功率控制技術(shù)吧。

如上圖，為該專利中發(fā)明的AI芯片中主動(dòng)電源管理控制系統(tǒng)的示意圖，系統(tǒng)100中包含有多個(gè)GPU（102），這些GPU通過數(shù)字通信總線與其他部件互相通信。在供電方面，這些GPU由配電網(wǎng)110供電，電源管理單元140監(jiān)視著配電網(wǎng)供給的電流，同時(shí)電源管理單元接受由并行處理器116發(fā)送的功率控制指令。

基于GPU當(dāng)前的工作功率以及處理器所發(fā)送的信號(hào)，電源管理單元可以預(yù)測(cè)處理器在未來時(shí)段所需要的電量，并控制提供給GPU的電壓，以便于為GPU提供適當(dāng)?shù)墓β省＿@樣不僅可以保證GPU發(fā)揮穩(wěn)定的性能，同時(shí)也可以控制GPU的功耗，更重要的是，通過預(yù)先在需要高功率的時(shí)段來限制其功率，可以避免出現(xiàn)電流過載的情況，否則可能導(dǎo)致電路損壞或者電源過熱。

由此看來，電源管理模塊的預(yù)測(cè)工作是十分重要的，在NVIDIA的方案中，使用基于硬件的深度學(xué)習(xí)加速器對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加速，從而對(duì)處理器的功耗進(jìn)行預(yù)測(cè)。

如上圖，為預(yù)測(cè)GPU功率的功率控制技術(shù)流程圖，首先，輸入功率監(jiān)視器采用ADC（數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片）來對(duì)于提供給GPU的電源進(jìn)行采樣，采樣包括輸入的電流以及電壓，并將采樣結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)輸出。

其次，并行處理器接收預(yù)測(cè)功率信號(hào)的指令，這樣可以確定預(yù)測(cè)的GPU功率與當(dāng)前功率之間的差值，在確定誤差之前，需要對(duì)預(yù)測(cè)功率進(jìn)行縮放，以使其與當(dāng)前功率處于正常的比例之中。

這種操作基于深度學(xué)習(xí)的方法，來更新自適應(yīng)PID控制器，因?yàn)椴⑿刑幚砥鞯墓ぷ髫?fù)載可以在短時(shí)間尺度上變化，因此，處理器可以主動(dòng)控制輸入到GPU的電源，并根據(jù)并行處理器中的工作負(fù)載變化來優(yōu)化處理器的性能和功耗。

如上圖，為這種具有學(xué)習(xí)機(jī)制的實(shí)現(xiàn)主動(dòng)電源管理技術(shù)的電路示意圖，其中電路400包括ADC（118）、濾波和縮放器電路420、狀態(tài)向量寄存器430、PID控制器440、電壓控制器450以及學(xué)習(xí)系統(tǒng)460。

該專利中特別提及，雖然處理器可以通過對(duì)于指令進(jìn)行解析，來估計(jì)是否需要更高或者更小的功率，但是處理器可能并不知道通過執(zhí)行這種指定的指令具體需要消耗多少功率。

這就像一個(gè)長(zhǎng)跑運(yùn)動(dòng)員，他可能大概知道在半程馬拉松比賽中可能會(huì)消耗多少卡路里的能量，但是通常無法預(yù)測(cè)小段路途中的具體卡路里能量消耗，因?yàn)榫唧w的能量消耗與太多的因素關(guān)聯(lián)，例如環(huán)境條件、溫度、實(shí)際速度以及自身體重等的變化。

所以，具體的電源使用情況還是取決于處理器的軟件指令的特定順序，盡管處理器可以預(yù)估消耗的功耗，并對(duì)GPU的功率進(jìn)行大致的調(diào)整，但是由于制造工藝以及不同的計(jì)算任務(wù)，因此并不能精準(zhǔn)的進(jìn)行功耗控制。

以上就是NVIDIA發(fā)明的基于人工智能的芯片功耗控制系統(tǒng)，這種具有主動(dòng)電源管理系統(tǒng)的GPU智能芯片，在保證芯片性能的前提下具有更高的可靠性，因此可用于需要高度可靠性的計(jì)算環(huán)境，例如：數(shù)據(jù)種心、服務(wù)器環(huán)境等。此外，在目前較為火熱的智能駕駛領(lǐng)域中，這種方案不僅可以避免電流因?yàn)樗查g的下降而影響自動(dòng)駕駛的通信信號(hào)，而且還可以通過實(shí)現(xiàn)更快的功率管理響應(yīng)來改善車輛的功耗消耗。

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