Hot Chips 2024 | 可持續(xù)計算在AI和云原生工作負(fù)載中的應(yīng)用

逍遙設(shè)計自動化

引言
& U1 w: i) z5 C, }" u# d在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，對高效且可持續(xù)的計算解決方案的需求從未如此迫切。本文旨在幫助了解AI和云原生工作負(fù)載方面的創(chuàng)新。隨著人工智能(AI)和云原生工作負(fù)載的復(fù)雜性和規(guī)模不斷增長，需要能夠處理這些任務(wù)同時最大限度減少能源消耗的處理器變得極為重要。AmpereOne應(yīng)運而生，這是一系列突破性的云原生處理器，旨在直面現(xiàn)代計算的挑戰(zhàn)[1]。

4 ~) ~: Z) B* g2 {# V. B( s0 W處理器設(shè)計的范式轉(zhuǎn)變
傳統(tǒng)的處理器設(shè)計技術(shù)在滿足當(dāng)今工作負(fù)載需求方面已達(dá)到極限。AmpereOne代表了范式轉(zhuǎn)變，摒棄了傳統(tǒng)的渦輪頻率和超線程等方法。相反，它專注于功率優(yōu)化、一致的性能和線性核心擴展。

圖1展示了從傳統(tǒng)處理器技術(shù)到AmpereOne創(chuàng)新方法的轉(zhuǎn)變，強調(diào)了功率優(yōu)化和線性核心擴展的重點。
5 ~! w# Z0 X2 @- H6 o  }$ A
AmpereOne路線圖：持續(xù)創(chuàng)新的承諾
AmpereOne的產(chǎn)品路線圖展示了快速創(chuàng)新的步伐，明確承諾在氣冷環(huán)境下為AI計算提供每機架最佳性能。路線圖從當(dāng)前的AmpereOne系列開始，具有高達(dá)192個核心的5nm工藝，一直延伸到未來的迭代版本，如AmpereOne Aurora，承諾提供高達(dá)512個核心，并集成用于訓(xùn)練和推理工作負(fù)載的AI硅。

+ V  r6 C% ?1 r5 w" i1 G圖2展示了AmpereOne的產(chǎn)品路線圖，展示了從當(dāng)前型號到未來迭代的發(fā)展過程，核心數(shù)量不斷增加，功能不斷先進。
4 f2 N9 M5 G! k0 f6 r
4 u& s$ Y7 K: M. V深入了解AmpereOne核心
% N9 B# W9 [; G$ y* `) D! k" `AmpereOne性能的核心在于其創(chuàng)新的核心設(shè)計。讓我們探索使該處理器脫穎而出的關(guān)鍵組件：
# _" k& W- F6 b4 d" p
* D6 Y9 M8 {0 Q9 m: Z2 r, P6 r* W1. 前端
/ \2 b6 R4 k$ S" G7 ^

最先進的分支預(yù)測

解耦的預(yù)測和獲取流水線

用于大代碼足跡的高帶寬接口

2. 執(zhí)行

8個調(diào)度器供給12個執(zhí)行管道

對稱的整數(shù)和FP/矢量執(zhí)行管道

通過單uop int8 MMLA支持AI推理吞吐量

  _0 h. A; Y( z( M5 ~1 w- p3. 加載存儲單元
, R% w9 \+ v# p& N4 z

64KB，4路寫直通DL1緩存

4周期整數(shù)加載使用延遲

從零開始的熔斷保護
5 @" ?# Z( m6 N7 N) c8 a
4. 內(nèi)存管理

支持任何頁面大小的通用TLB條目

用于頁面遍歷的專用L2接口

優(yōu)化的TLB維護響應(yīng)時間

3 ^* ]6 f; c9 {4 j9 o7 P3 G5. L2緩存

2MB 8路私有L2數(shù)據(jù)/指令緩存

11周期加載使用延遲

請求率和預(yù)取的自適應(yīng)節(jié)流

+ D7 J2 P% v/ V5 E
- n8 _3 r4 a+ l* n9 S0 c+ j3 S
圖3概述了AmpereOne核心流水線，突出顯示了各個組件及其互連。
7 S6 J+ M' K8 l- }4 z0 ?
AmpereOne的分解架構(gòu)
AmpereOne的一個關(guān)鍵創(chuàng)新是分解架構(gòu)。這種方法將計算、內(nèi)存和PCIe子系統(tǒng)分離到不同的芯片上，每個芯片使用最合適的制程制造。然后，這些組件通過Ampere的自定義芯片間(D2D)互連連接，每個方向能夠達(dá)到2.8TB/s的帶寬。

0 I+ H# [! u7 z4 _* j+ {圖4展示了AmpereOne的分解架構(gòu)，顯示了計算、內(nèi)存和PCIe組件如何分離和互連。
1 P- _( ^2 F% Z+ v9 Z" ^8 z
這種靈活的架構(gòu)允許：
" n. W% k3 u" W0 X& G( G! a

使用相同的構(gòu)建塊實現(xiàn)8通道和12通道設(shè)計

快速集成客戶IP

定制以滿足獨特的客戶I/O和內(nèi)存需求

% I! l7 p' p+ [" \增強安全性和性能的先進功能
5 y4 I6 L4 D2 Y6 Q6 S9 D" g/ w內(nèi)存標(biāo)記
- |. p9 A' }' v9 a1 ?+ E5 oAmpereOne引入了強大的內(nèi)存標(biāo)記功能，增強了穩(wěn)健性和安全性。這一功能有助于檢測指針編程錯誤并減輕利用內(nèi)存安全漏洞的攻擊。

- Z- p+ e) ~$ t# S$ w0 T$ s內(nèi)存標(biāo)記的關(guān)鍵方面：
. ]7 B( F# K: H  B4 @

每16字節(jié)內(nèi)存粒度獲得4位"分配標(biāo)記"

指針在地址的高位攜帶"訪問標(biāo)記"

核心對每次內(nèi)存訪問檢查"訪問標(biāo)記 = 分配標(biāo)記"

不匹配會導(dǎo)致故障并阻止數(shù)據(jù)訪問
3 v5 G+ p4 X* I1 ~0 ?


圖5演示了內(nèi)存標(biāo)記的概念，顯示了標(biāo)記如何與內(nèi)存分配和指針相關(guān)聯(lián)。

自適應(yīng)流量管理
, S5 S& D  ^  N  ?/ x, }* ]* Z為了提供一致和可擴展的性能，AmpereOne采用了自適應(yīng)流量管理。這一能力對于最小化運行間變異和獨立并發(fā)工作負(fù)載之間的干擾非常關(guān)鍵。

運行原理：
+ D  X$ V/ f1 B- U3 `

內(nèi)存服務(wù)代理通報"繁忙"程度

核心相應(yīng)地修改請求流量的速率和配置

針對不同工作負(fù)載行為的自適應(yīng)響應(yīng)

* k7 h/ C- G% J$ O" R1 O: X

. {8 `  Y! f/ H5 F( {# C1 K圖6比較了AmpereOne與AMD Bergamo和AMD Genoa的加載延遲，展示了自適應(yīng)流量管理的有效性。

性能領(lǐng)先地位
AmpereOne在各種基準(zhǔn)測試和工作負(fù)載中展示了令人印象深刻的性能指標(biāo)：
8 @7 `! K9 r" [$ X1 g/ t; {
1. SPECrate 2017_int_base:

每機架性能比AMD Genoa高出34%

每瓦性能比AMD Genoa高出50%

$ _! O$ f  B3 H: u. w' Y
6 A8 F1 |- v' \; ?& u! {! s" n
/ g: _! A8 e; W4 \; }圖7比較了AmpereOne與AMD Genoa和AMD Bergamo在SPECrate 2017_int_base基準(zhǔn)測試中的每機架性能和每瓦性能。

" M' j' X) d  L2. 云原生工作負(fù)載：

鍵值存儲的每機架性能提高了58%

在容器化Web服務(wù)、緩存和數(shù)據(jù)庫方面有顯著改進
) f, n) [# M2 V- T  K0 o$ _


圖8展示了AmpereOne在各種云原生工作負(fù)載中相對于AMD Genoa和AMD Bergamo的每機架性能改進。

3. AI推理：

在無GPU推理性能和效率方面處于領(lǐng)先地位

在各種AI模型（包括BERT、ResNet-50、Stable Diffusion和LLAMA 3 8B）中表現(xiàn)出色
! E, u: M! w4 R

2 i6 X7 e* u2 C/ j9 d6 i
$ J! E: o" i; r$ ^/ f4 W圖9比較了AmpereOne與AMD EPYC和Intel Xeon處理器在不同AI模型中的推理性能和每瓦推理性能。
' u! B5 l$ R9 y
' ]! b# w; E. B: R: D8 T8 F生態(tài)系統(tǒng)就緒
任何處理器架構(gòu)的成功都取決于生態(tài)系統(tǒng)的支持。AmpereOne在各個類別中都擁有強大的生態(tài)系統(tǒng)：
8 {. L; ~' `2 U4 g1 w: q

操作系統(tǒng)：支持流行的Linux發(fā)行版，如Alma Linux和Ubuntu

編排、虛擬化和容器：與Docker、Kubernetes和VMware等領(lǐng)先平臺兼容

語言和運行時：支持Java、Python、Go等

網(wǎng)絡(luò)和存儲：與Mellanox、Marvell等解決方案集成

應(yīng)用程序：準(zhǔn)備用于廣泛的Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、AI和云游戲應(yīng)用
% W( ?2 K! @! a0 [+ `


圖10展示了AmpereOne廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持，突出顯示了各種軟件和硬件兼容性類別。

; O2 o9 n2 h; \- [. U7 Q結(jié)論
AmpereOne代表了AI和云原生工作負(fù)載處理器設(shè)計的重大進步。其創(chuàng)新架構(gòu)專注于可持續(xù)計算和可擴展性能，使其在快速發(fā)展的數(shù)據(jù)中心和云計算領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。隨著對高效AI處理需求的持續(xù)增長，AmpereOne在分解設(shè)計、先進安全功能和生態(tài)系統(tǒng)支持方面的方法使其成為組織構(gòu)建下一代云基礎(chǔ)設(shè)施的極具吸引力的選擇。
( q$ `- F5 M6 m% |6 n: x% U3 `
6 s( a* X" O/ @3 M" W+ g: ^9 ~通過優(yōu)先考慮每瓦性能和適應(yīng)多樣化工作負(fù)載的能力，AmpereOne不僅滿足了行業(yè)的當(dāng)前需求，還為未來可持續(xù)計算的創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。隨著我們邁向日益由AI驅(qū)動的世界，像AmpereOne這樣的處理器將在確保我們的技術(shù)進步不以環(huán)境可持續(xù)性為代價方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

參考文獻(xiàn)
+ n! n( T% L' Q& K[1] M. Erler, "Sustainable Computing for AI & Cloud Native Workloads," Ampere Computing, Aug. 27, 2024.

$ \& W/ F% R# J# sEND
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