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通用計算仍有差距,RISC-V可靠矢量處理彎道超車

lPCU_elecfans ? 來源:未知 ? 2022-10-20 10:20 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚)對于高效的數(shù)據(jù)并行負載處理來說,矢量架構(gòu)的吸引力越來越大,主流ISA都開始注意到這一點。就拿我們熟悉的前超算王者——日本的富岳來說,其處理器富士通A64FX就是基于Arm可伸縮矢量擴展(SVE)的。Arm也在隨后推出的Armv9架構(gòu)中提出了改良版的SVE2,并在其中加入了對NEON的兼容,SVE2在HPC之外的市場應(yīng)用中做出了指令優(yōu)化,甚至可以用于手機、汽車等智能設(shè)備中。正是因為有了SVE的存在,富岳才得以單靠通用處理器完成高性能的大數(shù)據(jù)運算,而不是像其他主流超算一樣,還要靠堆積GPUFPGAAI加速器等片外加速器才能實現(xiàn)可觀的性能,我國的神威太湖之光同樣運用了這樣的矢量設(shè)計思路。但以上這些都是專有架構(gòu),微架構(gòu)不透明的同時也限制了開源和定制化方案的出現(xiàn),而這些均可以在RISC-V上一一實現(xiàn)。

RISC-V矢量處理器的吸引力

RISC-V的矢量擴展RVV自2015年提出以來,已經(jīng)有了長足的進展,也有了正式的1.0版本規(guī)范。與傳統(tǒng)的SIMD指令相比,RVV提供動態(tài)的矢量長度修改,做到了更高的效率、更小的代碼體積和更簡單的循環(huán)結(jié)束。我們近期已經(jīng)看到了不少RISC-V處理器被廣泛使用的新聞,比如谷歌選擇在其TPU上加入SiFive的X280處理器,其實看重的就是它在矢量處理上的優(yōu)勢。

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SiFive矢量處理器 / SiFive所以我們看到在SiFive的處理器產(chǎn)品中,像Performance P270和Intelligence X280都擁有優(yōu)秀的矢量處理能力,后者更是引入了一個512位矢量寄存器長度的架構(gòu),在完全支持矢量擴展標準的同時,還支持動態(tài)可變矢量長度的運算。SiFive也在其矢量擴展上做出了改進,稱其為SiFive智能擴展,與直接基于RV64GCV架構(gòu)的設(shè)計相比,X280的智能擴展在INT8格式下的矩陣乘法運算時可將執(zhí)行速度提高12倍。而且這不僅僅造福的是數(shù)據(jù)中心,還有受制于功耗卻又需要高吞吐量和單線程性能的邊緣應(yīng)用,比如AR/VR數(shù)碼相機等等。SiFive同樣測試了可用于移動端或嵌入式設(shè)備的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet,相較基于RISC-V標量的架構(gòu),SiFive智能擴展可以將速度提升144倍。同樣的還有晶心科技推出的RISC-V矢量處理器NX27V,該處理器采用了5級流水線的設(shè)計,晶心為其設(shè)計了強大的矢量處理單元,擁有32個矢量寄存器,最高支持512位的矢量長度,為了進一步支持AI應(yīng)用,晶心還為其增加了BF16和INT4的數(shù)據(jù)格式支持。據(jù)正在打造可擴展的高性能AI超算的初創(chuàng)公司Luminous Computing透露,他們打造的系統(tǒng)用到了數(shù)百個NX27V VPU核心,極大地提升了該系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)性能。

開源RISC-V矢量處理器

RISC-V作為開源架構(gòu)最棒的一點就在于,總是不缺香山處理器這樣優(yōu)秀的開源方案。比如2019年推出的Ara就是一款高效矢量協(xié)處理器,用于輔助OpenHW的CVA6 RISC-V應(yīng)用處理器Ara,只不過Ara剛發(fā)布之際還是基于早期的RVV規(guī)范設(shè)計的。來自蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院(ETH)和華為蘇黎世研究中心的研究員們借助Ara的啟發(fā),基于RVV1.0發(fā)表了一個開源的高效RISC-V矢量處理器設(shè)計。他們基于格芯的22FDX工藝進行了吞吐量和PPA的驗證,整個系統(tǒng)運行頻率為1.34GH,在關(guān)鍵的矩陣乘法內(nèi)核下,F(xiàn)PU的利用率可以達到98%以上。相較之下,SiFive的X280和另一個開源矢量協(xié)處理器Vicuna宣稱的FPU利用率大于90%,伯克利的開源方案Hwacha可以做到95%以上。為了展示從RVV擴展這么多年以來的改進,他們也與基于RVV 0.5版下的設(shè)計做了對比,結(jié)果是在面積占用上有了15%的提升,吞吐量也有了6%的提升,雙精度計算效率也做到了37.1GFLOPS/W。

結(jié)語

AI時代下,矢量處理的應(yīng)用場景已經(jīng)遠超我們的現(xiàn)象,包括深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、鍵值存儲和HPC等,都已經(jīng)廣泛利用了矢量計算。但如何做到高效高性能,才是未來所有ISA的努力方向,而RISC-V作為后來者,反而能在這上面找到彎道超車的機會。

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