isscc2024 short course2 Performance Compute Environment

本文主要是介绍isscc2024 short course2 Performance Compute Environment，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这部分分为4部分：
概览：LLMs和生成式AI
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探讨大语言模型（LLMs）和生成式AI的整体环境，及其对硬件加速器设计的影响。
高性能AI加速器的特定考虑因素

广泛的模型和使用案例支持：需要设计能支持多种模型和应用场景的加速器。
系统级优化：强调从系统层面进行优化以提升整体性能。
计算效率的路线图

量化与稀疏性：探讨量化（Quantization）和稀疏性（Sparsity）技术如何提高计算效率。
功率管理：通过优化功率管理来提高性能和能效。
混合信号/模拟计算：探讨混合信号和模拟计算方法在提高计算效率方面的潜力。
通信带宽的路线图

核内、核间、DRAM和加速器间的通信：分析不同层次的通信需求和优化方法。

1. Landscape: LLMs and Generative AI

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2.Specific considerations for high performance AI accelerators

广泛的模型/用例支持
高性能AI加速器需要支持各种不同的模型和用例，以适应多样化的应用需求。这意味着加速器设计必须灵活，能够处理从卷积神经网络（CNNs）到大语言模型（LLMs）等不同类型的工作负载。
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提示工程与数据库检索相结合
RAG技术的核心在于通过结合提示工程和数据库检索，来增强LLMs的能力。这一过程包括以下步骤：

提示工程：优化和设计输入提示，以最大化生成模型的输出质量。
数据库检索：从数据库中检索相关信息，并将这些信息注入到生成模型的提示中，以增强模型在生成新内容时的知识基础。
通过这种结合，RAG能够有效地利用外部数据库的最新信息，补充模型在预训练阶段可能未包含的数据，从而提升模型的响应准确性和相关性。

硬件需求与挑战
实现RAG需要AI系统具备高效的数据库管理能力，这对硬件提出了新的要求：

数据库处理：系统需要高效的数据库访问和管理能力，以便快速检索和处理大规模数据。
通信架构：为支持数据库与生成模型之间的高效通信，硬件设计必须考虑低延迟和高带宽的通信架构。
存储管理：大规模数据库的存储管理需要优化，以确保数据检索的快速和高效。

系统级优化
优化不仅限于单个硬件组件，还必须考虑整个系统的优化。这包括硬件与软件的协同设计，通过系统级的调整来提高整体性能和效率。例如，数据的有效传输和存储、计算资源的高效调度等都是系统级优化的重要方面。

计算效率的路线图
量化与稀疏性：通过减少计算精度（量化）和利用稀疏性来提高计算效率。这些技术可以显著减少计算资源的需求，同时保持模型性能。
功率管理：优化功耗是提高计算效率的关键，通过先进的电路设计和功率管理技术来减少能耗。
混合信号/模拟计算：采用混合信号和模拟计算方法可以进一步提高计算效率，尤其是在特定应用场景下。
通信带宽的路线图
为了实现高性能计算，加速器需要高效的通信架构，以支持不同层次的通信需求，包括核内通信、核间通信、DRAM通信和加速器间通信。优化这些通信路径可以显著提高系统的整体性能和可扩展性。

总结
为了实现高性能AI加速器，设计需要考虑广泛的模型支持、系统级优化、计算效率和通信带宽等多方面因素。这些考虑因素共同作用，帮助克服单芯片性能的限制，实现更大规模、更高效的计算能力。

3.Roadmap: Compute efficiency

在高性能AI加速器的架构和设计方法中，计算效率的规划是关键部分，涉及以下几个方面：

量化与稀疏性

量化：通过减少计算精度，可以显著提升AI性能。具体方法包括将训练的浮点精度从fp32降低到bfloat16，甚至是fp8；推理中使用fp16和int8，并逐步向int4发展。
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稀疏性：利用模型中的稀疏性可以减少计算和存储需求，从而提高效率。
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电源管理

电源管理技术对于优化计算性能和能效至关重要。有效的电源管理可以在不牺牲性能的情况下，显著降低功耗，提高计算密度。
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混合信号/模拟计算
混合信号和模拟计算技术有潜力大幅提升计算效率和能效。通过这些技术，可以在不增加过多数字电路复杂度的情况下，达到更高的性能和能效比。比如通过存内计算等新型计算方式。
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计算效率工作方向
密集矩阵乘法：作为AI计算的核心，重点在于提高计算引擎的功率和性能。
广泛模型与操作支持：优化不同模型和操作的计算效率，包括传统机器学习模型和大规模语言模型（LLMs）。
电源管理：积极的电路技术在电源管理中发挥重要作用。
混合信号/模拟计算：未来创新需要跨越传统硬件和软件的边界进行互动。
量化技术的关键点
模型精度：在不同模型中保持高精度至关重要。采用多种量化技巧，如仅量化权重或激活、混合精度计算等，以确保模型在量化后的准确性。
量化示例
训练量化：例如，将训练的浮点精度降低到fp8，以提高训练效率和内存利用率。
结论
AI计算效率的提升需要在量化、稀疏性、电源管理和混合信号计算等方面进行系统级优化。未来的创新需要跨越传统硬件和软件的边界，以实现高性能和高效能的AI计算

4.Roadmap: Communication bandwidth

通信带宽的重要性：随着人工智能模型的不断增长，对计算和内存的需求也在迅速增加。这就需要硬件加速器之间以及与主存储器（DRAM）之间有高效的通信带宽来支持这些需求。
通信层次：通信带宽的路线图被分为几个层次，从核心内部的通信（Within core）到核心之间的通信（Core-to-core），再到与动态随机存取存储器（DRAM）的通信，最后是加速器之间的通信（Accelerator-to-accelerator）。
核心内部通信：为了提高计算效率，核心内部的通信需要被优化，以减少数据传输的延迟和提高数据传输的带宽。
核心间通信：随着系统规模的扩大，核心间通信也变得重要。这要求有高效的互连技术来支持不同处理器核心之间的数据交换。
与DRAM的通信：由于机器学习模型通常需要大量的数据存储和访问，因此与DRAM的通信带宽成为了一个关键因素。需要有足够的带宽来支持快速的数据读取和写入操作。
加速器间通信：在分布式系统中，多个硬件加速器需要协同工作。因此，加速器之间的通信带宽也非常重要，它影响着整个系统的性能和扩展能力。
系统级优化：为了实现高性能的AI加速器，需要在系统级别上对通信带宽进行优化。这包括选择合适的网络拓扑结构、通信协议以及数据传输机制。
未来发展：随着AI模型的持续增长和新的AI技术的出现，通信带宽的需求将会继续增加。因此，未来的硬件设计需要考虑更高的通信带宽和更高效的数据传输技术。需要在封装等层级进行优化。