14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.
Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому
Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.
TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!
Disclaimer: Автору приходилось полностью переписывать алгоритмы обработки видео для эффективной реализации на ASIC, причем клиенты делали прототипирование на FPGA, поэтому представление о глубине разницы архитектур есть. Однако, непосредственно с железом в последнее время автор не работал. Но предчувствует, что вникать придется.
Предпосылки проблем
Количество требуемых вычислений бурно растет, народ с удовольствием взял бы больше слоев, больше вариантов архитектуры, активнее поигрался бы с гиперпараметрами, но… упирается в производительность. При этом, например, с ростом производительности старых добрых процессоров — большие проблемы. Все хорошее когда-нибудь заканчивается: закон Мура, как известно, иссякает и скорость роста производительности процессоров падает:
Расчеты реальной производительности целочисленных операций по SPECint по сравнению с VAX11-780, здесь и далее часто логарифмическая шкала
Если с середины 80-х по середину 2000-х — в благословенные годы расцвета компьютеров — рост шел со скоростью в среднем 52% в год, то последние годы он сократился до 3% в год. И это — проблема (перевод недавней статьи патриарха темы Джона Хеннесси о проблемах и перспективах современных архитектур был на Хабре).
Причин много, например, перестала расти частота процессоров:
Сложнее стало уменьшать размер транзисторов. Последняя напасть, кардинально снижающая производительность (в том числе — производительность уже выпущенных CPU) — это (барабанная дробь)… правильно, безопасность. Meltdown, Spectre и другие уязвимости наносят колоссальный ущерб скорости роста вычислительной мощности CPU (пример отключения hyperthreading(!)). Тема стала популярна, и новые уязвимости такого рода находят практически ежемесячно. И это — кошмар какой-то, поскольку больно бьет по производительности.
При этом развитие многих алгоритмов прочно завязано на ставший привычным рост мощности процессоров. Например, очень многие исследователи сегодня не парятся о скорости алгоритмов — что-нибудь да придумают. И ладно бы при обучении — сети становятся большими и «тяжелыми» для использования. Особенно это ярко видно на видео, для которого большинство подходов в принципе не применимы с высокой скоростью. А они имеют смысл часто только в реальном времени. Это тоже проблема.
Аналогично, сейчас развиваются новые стандарты сжатия, которые предполагают увеличение мощности декодеров. А если мощность процессоров не будет расти? Старшее поколение помнит, как в 2000-х возникали проблемы проиграть видео высокого разрешения в свежем тогда H.264 на старых компьютерах. Да, качество было лучше при меньшем размере, но на быстрых сценах картинка подвисала или звук рвался. Мне приходится общаться с разработчиками нового VVC/H.266 (релиз планируется на следующий год). Им не позавидуешь.
Итак, что век грядущий нам готовит в свете уменьшения скорости роста производительности процессоров в приложении к нейросетям?
CPU
Обычный CPU — это замечательная числодробилка, которую совершенствовали десятилетия. Увы, под другие задачи.
Когда мы работаем с нейросетями, особенно глубокими, у нас непосредственно сеть может занимать сотни мегабайт. К примеру, требования к памяти сетей обнаружения объектов такие:
| model |
input size |
param memory |
feature memory |
| rfcn-res50-pascal |
600 x 850 |
122 MB |
1 GB |
| rfcn-res101-pascal |
600 x 850 |
194 MB |
2 GB |
| ssd-pascal-vggvd-300 |
300 x 300 |
100 MB |
116 MB |
| ssd-pascal-vggvd-512 |
512 x 512 |
104 MB |
337 MB |
| ssd-pascal-mobilenet-ft |
300 x 300 |
22 MB |
37 MB |
| faster-rcnn-vggvd-pascal |
600 x 850 |
523 MB |
600 MB |
По нашему опыту коэффициенты глубокой нейросети для обработки полупрозрачных границ могут занимать 150–200 Мб. У коллег в нейросети определения возраста и пола размер коэффициентов порядка 50 Мб. И при оптимизации для мобильной версии пониженной точности — порядка 25 Мб (float32?float16).
При этом график задержки при обращении к памяти в зависимости от размера данных распределяется примерно так (масштаб по горизонтали логарифмический):
Т.е. при увеличении объема данных больше 16 Мб задержка возрастает в 50 и более раз, что фатально сказывается на производительности. Фактически большую часть времени CPU при работе с глубокими нейросетями
Плюсы:
- «Есть у каждого», причем обычно простаивает, т.е. относительно низкая входная цена расчетов и внедрения.
- Есть отдельные не CV сети, которые хорошо ложатся на CPU, коллеги называют, например, Wide&Deep и GNMT.
Минус:
- CPU неэффективен при работе с глубокими нейросетями (когда число слоев сети и размер входных данных велики), все работает мучительно медленно.
GPU
Тема хорошо известна, поэтому бегло обозначим главное. У GPU в случае нейросетей существенное преимущество по производительности на массивно-параллельных задачах:
Обратите внимание, как отжигают 72-ядерный Xeon Phi 7290, при том, что «синий» — это тоже серверный Xeon, т.е. Intel так просто не сдается, о чем ниже еще будет. Но важнее то, что память у видеокарт изначально рассчитана под примерно в 5 раз более высокую производительность. В нейросетях вычисления с данными крайне простые. Несколько элементарных действий, и нам нужны новые данные. Как следствие, скорость доступа к данным является критичной для эффективной работы нейросети. Высокоскоростная память «на борту» GPU и более гибкая система управления кэш-памятью, чем на CPU, позволяет решить эту проблему:
Тим Детмерс уже несколько лет поддерживает интересный обзор «Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning» («Какой GPU лучше для глубокого обучения...»). Понятно, что для обучения рулят Теслы и Титаны, хотя разница архитектур может вызывать интересные всплески, например, в случае рекуррентных нейросетей (а лидер вообще TPU, заметим на будущее):
Однако, там есть крайне полезный график производительности за доллар, где на коне RTX (скорее всего за счет их Tensor cores), если вам её памяти хватает, конечно:
Безусловно, стоимость вычислений важна. Второе место первого рейтинга и последнее второго — Tesla V100 продается за 700 тысяч рублей, как 10 «обычных» компов (+ недешевый Infiniband коммутатор, если хочется обучать на нескольких узлах). Правда V100 и работает за десятерых. Люди готовы переплачивать за ощутимое ускорение обучения.
Итого, резюмируем!
Плюсы:
- Кардинальное — в 10–100 раз — ускорение работы по сравнению с CPU.
- Крайне эффективны для обучения (и несколько менее эффективны для применения).
Минус:
- Стоимость топовых видеокарт (памяти на которых достаточно для обучения сетей большого размера) превышает стоимость всего остального компьютера…
FPGA
FPGA — это уже интереснее. Это сеть из нескольких миллионов программируемых блоков, которые мы можем также программно соединять между собой. Сеть и блоки выглядят как-то так (тонкое место — Bottleneck, обратите внимание, опять перед памятью чипа, но все полегче, о чем будет ниже):
Естественно, применять FPGA имеет смысл уже на этапе применения нейросети (для обучения в большинстве случаев маловато памяти). Причем тема выполнения на FPGA сейчас начала активно развиваться. Например, вот фреймворк fpgaConvNet, помогающий заметно ускорить применение CNN на FPGA и снизить при этом энергопотребление.
Ключевой плюс FPGA в том, что мы можем хранить сеть непосредственно в ячейках, т.е. тонкое место в виде перегоняемых 25 раз в секунду (для видео) в одном и том же направлении сотен мегабайт одних и тех же данных волшебным образом пропадает. Что позволяет при более низкой тактовой частоте и отсутствии кэшей вместо понижения производительности получить заметное повышение. Да еще и кардинально снизить
К процессу активно подключился Intel, выпустив в прошлом году в открытых исходниках OpenVINO Toolkit, включающий в себя Deep Learning Deployment Toolkit (часть OpenCV). Причем производительность на FPGA на разных сетках выглядит довольно интересно, и преимущество у FPGA по сравнению с GPU (правда интегрированным GPU от Intel) весьма существенное:
Что особо греет душу автору — сравниваются FPS, т.е. кадры в секунду — наиболее практическая метрика для видео. С учетом того, что Intel в 2015 году купил второго по размеру игрока на рынке FPGA, компанию Altera, график дает хорошую пищу для размышлений.
И, очевидно, входной барьер в подобные архитектуры выше, поэтому должно пройти некоторое время, чтобы появились удобные инструменты, эффективно учитывающие принципиально иную архитектуру FPGA. Но недооценивать потенциал технологии не стоит. Уж больно много тонких мест она расшивает.
Напоследок подчеркнем, что программирование FPGA — это отдельное искусство. Как таковая программа там не выполняется, а все вычисления идут в терминах потоков данных, задержек потоков (что влияет на производительность) и использованных гейтов (которых всегда не хватает). Поэтому чтобы начать эффективно программировать — нужно основательно поменять собственную прошивку (в той нейросети, которая между ушами). С хорошей эффективностью это получается не у всех. Впрочем, новые фреймворки скоро скроют от исследователей внешнюю разницу.
Плюсы:
- Потенциально возможно более быстрое выполнение сети.
- Заметно ниже энергопотребление по сравнению с CPU и GPU (особенно это важно для мобильных решений).
Минусы:
- В основном помогают с ускорением выполнения, обучать на них, в отличие от GPU, заметно менее удобно.
- Более сложное программирование по сравнению с предыдущими вариантами.
- Заметно меньше специалистов.
ASIC
Далее идет ASIC — это сокращение от Application-Specific Integrated Circuit, т.е. интегральная схема под нашу задачу. Например, реализующая положенную в железо нейросеть. При этом большинство вычислительных узлов может работать параллельно. Фактически только зависимости по данным и неравномерность вычислений на разных уровнях сети могут помешать нам постоянно задействовать работающими все ALU.
Пожалуй, наибольшую рекламу ASIC среди широкой публики в последние годы сделал майнинг криптовалют. В самом начале майнинг на CPU был вполне рентабелен, позднее пришлось покупать GPU, потом — FPGA, а потом — специализированные ASIC, благо народ (читай — рынок) созрел для заказов, при которых их производство стало рентабельным.
В нашей области тоже уже появились (естественно!) сервисы, помогающие положить нейросеть на железо с необходимыми характеристиками по энергопотреблению, FPS и цене. Волшебно, согласитесь!
НО! Мы теряем настраиваемость сети. И, естественно, люди об этом тоже думают. Например, вот статья с говорящим названием "Can a reconfigurable architecture beat ASIC as a CNN accelerator?" («Может ли конфигурируемая архитектура побить ASIC, как акселератор CNN?»). Работ на эту тему хватает, ибо вопрос не праздный. Основной минус ASIC в том, что после того, как мы загнали сеть в железо, нам становится сложно ее поменять. Наиболее выгодны они для случаев, когда уже хорошо отлаженная сеть нам нужна миллионами чипов с низким энергопотреблением и высокой производительностью. И такая ситуация постепенно складывается на рынке автопилотов машин, например. Или в камерах видеонаблюдения. Или в камерах роботов-пылесосов. Или в камерах домашнего холодильника. Или в камере кофеварки.
Важно, что при массовом производстве чип стоит дешево, работает быстро и потребляет минимум энергии.
Плюсы:
- Самая низкая стоимость чипа по сравнению со всеми предыдущими решениями.
- Самое низкое энергопотребление на единицу операций.
- Довольно высокая скорость работы (в том числе, при желании, рекордная).
Минусы:
- Очень ограничены возможности обновления сети и логики.
- Самая высокая стоимость разработки по сравнению со всеми предыдущими решениями.
- Использование ASIC рентабельно в основном при больших тиражах.
TPU
Напомним, при работе сетей есть две задачи — это обучение (training) и выполнение (inference). Если FPGA/ASIC ориентированы в первую очередь на ускорение выполнения (в том числе какой-то фиксированной сети), то TPU (Tensor Processing Unit или тензорные процессоры) — это либо аппаратное ускорение обучения, либо относительно универсальное ускорение работы произвольной сети. Название красивое, согласитесь, хотя по факту пока используются тензоры ранга 2 c Mixed Multiply Unit (MXU) соединенных с высокоскоростной памятью (High-Bandwidth Memory — HBM). Ниже схема архитектуры от TPU Google 2-й и 3-й версии:
TPU Google
Вообще рекламу названию TPU сделала Google, раскрыв внутренние разработки в 2017 году:
Предварительные работы по специализированным процессорам для нейросетей они начали с их слов еще в 2006, в 2013 создали проект с хорошим финансированием, а в 2015 начали работать с первыми чипами, которые сильно помогли с нейросетями для облачного сервиса Google Translate и не только. И это было, подчеркнем, ускорение выполнения сети. Важным преимуществом для дата-центров является на два порядка более высокая энергоэффективность TPU по сравнению с CPU (график для TPU v1):
Также, как правило, по сравнению с GPU в 10–30 раз в лучшую сторону отличается производительность выполнения сети:
Разница даже в 10 раз существенна. Понятно, что разница с GPU в 20–30 раз определяет развитие этого направления.
И, к счастью, Google не одинок.
TPU Huawei
Ныне многострадальный Huawei также начал разработку TPU несколько лет назад под именем Huawei Ascend, причем сразу в двух версиях — для дата-центров (как Google) и для мобильных устройств (что Google тоже начал делать недавно). Если верить материалам Huawei, то они обогнали свежий Google TPU v3 по FP16 в 2,5 раза и NVIDIA V100 в 2 раза:
Как обычно хороший вопрос: как этот чип поведет себя на реальных задачах. Ибо на графике, как видим, пиковая производительность. Кроме того, Google TPU v3 хорош во многом тем, что умеет эффективно работать в кластерах по 1024 процессора. Huawei тоже заявила серверные кластера для Ascend 910, но подробностей нет. В целом инженеры Huawei показывают себя крайне грамотными последние 10 лет, и есть все шансы, что в 2,8 раз большая пиковая производительность по сравнению с Google TPU v3 вкупе с новейшим техпроцессом 7 nm будут использованы по делу.
Критичным для производительности являются память и шина данных, и по слайду видно, что внимание этим компонентам уделено значительное (в том числе скорость общения с памятью заметно быстрее, чем у GPU):
Также в чипе идет несколько другой подход — масштабируются не двумерные MXU 128x128, а вычисления в трехмерном кубе меньшего размера 16х16хN, где N={16,8,4,2,1}. Поэтому ключевой вопрос — насколько хорошо это ляжет на реальное ускорение конкретных сетей (например, вычисления в кубе удобны для изображений). Также, при внимательном изучении слайда видно, что в отличие от Google в чип сразу закладывается работа со сжатым FullHD видео. Для автора это звучит очень обнадеживающе!
Как упоминалось выше, в той же линейке разрабатываются процессоры для мобильных устройств, для которых критична энергоэффективность, и на которых сеть будет в основном выполняться (т.е. отдельно — процессоры для облачного обучения и отдельно — для выполнения):
И по этому параметру все смотрится неплохо по сравнению с NVIDIA по крайней мере (заметим, что с Google они сравнение не привели, правда, Google в руки облачные TPU не дает). А их мобильные чипы будут конкурировать с процессорами от Apple, Google и других компаний, но тут пока рано подводить итоги.
Хорошо видно, что новые чипы Nano, Tiny и Lite должны быть еще лучше. Становится понятно,
Аналоговые глубокие сети
Как известно — техника часто развивается по спирали, когда на новом витке актуальными становятся старые и забытые подходы.
Нечто подобное вполне может произойти с нейросетями. Вы, возможно, слышали, что когда-то операции умножения и сложения выполнялись электронными лампами и транзисторами (например, преобразование цветовых пространств — типичное перемножение матриц — было в каждом цветном телевизоре до середины 90-х)? Возник хороший вопрос: если уж наша нейронная сеть относительно устойчива к неточным вычислениям внутри, что если мы переведем эти вычисления в аналоговый вид? Мы с ходу получаем заметное ускорение вычислений и потенциально кардинальное снижение расхода энергии на выполнение одной операции:
При таком подходе DNN (Deep Neural Network) вычисляется быстро и энергоэффективно. Но есть проблема — это ЦАП/АЦП (DAC/ADC) — преобразователи из цифры в аналог и обратно, которые уменьшают и энергоэффективность, и точность процесса.
Впрочем, еще в 2017 году в IBM Research предложили аналоговые CMOS для RPU (Resistive Processing Units), которые позволяют хранить обрабатываемые данные также в аналоговом виде и существенно повысить общую эффективность подхода:
Также, помимо аналоговой памяти сильно может помочь снижение точности нейросети — это ключ к миниатюризации RPU, а значит, к увеличению числа вычислительных ячеек на кристалле. И здесь IBM также в лидерах, а частности недавно в этом году они вполне успешно до 2-битной точности огрубили сеть и собираются довести точность до однобитной (и двухбитной при тренировках), что потенциально позволит в 100 раз (!) поднять производительность по сравнению с современными GPU:
Говорить предметно про аналоговые нейрочипы пока рано, поскольку пока всё это тестируется на уровне ранних прототипов:
Однако, потенциально направление аналоговых вычислений выглядит предельно интересно.
Единственное, что смущает — что это IBM, подавшая уже десятки патентов по теме. По опыту, в силу особенностей корпоративной культуры, они относительно слабо кооперируются с другими компаниями и, владея какой-то технологией, скорее склонны затормозить ее развитие у других, чем эффективно поделиться. Например, IBM в свое время отказались лицензировать арифметическое сжатие для JPEG комитету ISO при том, что в драфте стандарта был вариант с арифметическим сжатием. В итоге JPEG ушел в жизнь со сжатием по Хаффману и жал на 10–15% хуже, чем мог бы. Та же ситуация была со стандартами сжатия видео. А индустрия массово перешла на арифметическое сжатие в кодеках только когда 5 патентов IBM истекли 12 лет спустя… Будем надеяться, что в IBM будут более склонны к кооперации в этот раз, и, соответственно, пожелаем максимальных успехов в области всем, кто не связан с IBM, благо таких людей и компаний немало.
Если получится — это будет революция в применении нейросетей и переворот во многих областях computer science.
Разные другие буквы
Вообще, тема ускорения нейросетей стала модной, ей занимаются все крупные компании и десятки стартапов, и как минимум 5 из них привлекли более 100 миллионов долларов инвестиций к началу 2018 года. Всего же в 2017 в стартапы, связанные с разработкой чипов, было инвестировано 1,5 МИЛЛИАРДА долларов. При том, что инвесторы не замечали чипмейкеров добрых 15 лет (ибо ловить там на фоне гигантов было нечего). В общем — сейчас появился реальный шанс на небольшую железную революцию. Причем предсказать, какая архитектура победит крайне сложно, необходимость в революции назрела, а возможности в увеличении производительности велики. Созрела классическая революционная ситуация: Мур уже не может, а Дин еще не готов.
Ну а поскольку важнейший рыночный закон — отличайся, появилось много новых букв, например:
- Neural Processing Unit (NPU) — Нейропроцессор, иногда красиво — нейроморфный чип — вообще говоря, общее название для акселератора нейросетей, каковым называют чипы Samsung, Huawei и далее по списку…
Здесь и далее в этом разделе будут приведены в основном слайды корпоративных презентаций в качестве примеров самоназваний технологий
Понятно, что прямое сравнение проблематично, но вот любопытные данные, сравнивающие чипы с нейропроцессорами от Apple и Huawei, производимые упоминавшейся в начале TSMC. Видно, что соревнование идет жесткое, новое поколение показывает прирост производительности в 2-8 раз и усложнение технологических процессов:
- Neural Network Processor (NNP) — Нейросетевой процессор.
Так называет свое семейство чипов, например, Intel (изначально это была компания Nervana Systems, которую Intel купила в 2016 за $400+ миллионов). Впрочем, и в статьях, и в книгах название NNP тоже вполне встречается.
- Intelligence Processing Unit (IPU) — интеллектуальный процессор — название чипов, продвигаемое компанией Graphcore (кстати, получившей уже $310 миллионов инвестиций).
Она выпускает специальные карты для компьютеров, но заточенные на обучение нейросетей, с производительностью на обучении RNN в 180–240 раз выше, чем у NVIDIA P100.
- Dataflow Processing Unit (DPU) — процессор обработки потока данных — название продвигается компанией WAVE Computing, получившей уже $203 миллиона инвестиций. Выпускает примерно такие же акселераторы, как и Graphcore:
Поскольку они получили на 100 миллионов меньше, они декларируют обучение всего в 25+ раз быстрее, чем на GPU (правда обещают, что скоро будет 1000 раз). Посмотрим…
- Vision Processing Unit (VPU) — Процессор компьютерного зрения:
Термин используется в продуктах нескольких компаний, например, Myriad X VPU от Movidius (тоже была куплена Intel в 2016).
- Один из конкурентов IBM (которые, напомним, используют термин RPU) — компания Mythic — двигают Analog DNN, в которых также идет хранение сети в чипе и относительно быстрое выполнение. Пока у них только обещания, правда серьезные:
И это перечислены только наиболее крупные направления, в развитие которых вложены сотни миллионов (при разработке железа это важно).
В общем, как видим, бурно расцветают все цветы. Постепенно компании переварят миллиарды долларов инвестиций (обычно на производство чипов требуется 1,5–3 года), пыль осядет, лидер станет понятен, победители, как обычно, напишут историю, и название наиболее успешной на рынке технологии станет общепринятым. Так уже было не раз («IBM PC», «Smartphone», «ксерокс» и т.д.).
Пара слов про корректное сравнение
Как уже было замечено выше, корректно сравнивать производительность нейросетей непросто. Ровно поэтому Google публикует график, на котором TPU v1 делает NVIDIA V100. NVIDIA, видя такое безобразие, публикует график, где Google TPU v1 проигрывает V100. (Дык!) Google публикует следующий график, где V100 с треском проигрывает Google TPU v2 & v3. И, наконец, Huawei — график, где все с треском проигрывают Huawei Ascend, но V100 лучше TPU v3. Цирк, короче. Что характерно — своя правда есть в каждом графике!
Первопричины ситуации понятны:
- Можно измерять скорость обучения или скорость выполнения (в зависимости от того, что удобнее).
- Можно измерять разные нейросети, поскольку скорость выполнения/обучения разных нейросетей на конкретных архитектурах может заметно отличаться из-за архитектуры сети и объема требуемых данных.
- А можно измерять пиковую производительность акселератора (пожалуй, наиболее абстрактную величину из всех, приведенных выше).
В качестве попытки навести порядок в этом зоопарке появился тест MLPerf, у которого сейчас доступна версия 0.5, т.е. он находится в процессе формирования методологии сравнения, довести которую до первого релиза планируют в 3 квартале этого года:
Поскольку в авторах там один из основных контрибьюторов TensorFlow, есть все шансы узнать, на чем быстрее всего обучать и, возможно, использовать (ибо мобильную версию TF со временем скорее всего в этот тест также включат).
Недавно международная организация IEEE, издающая третью часть мировой технической литературы по радиоэлектронике, компьютерам и электротехнике, не по-детски забанила Huawei, вскоре, впрочем, отменив бан. В текущем рейтинге MLPerf Huawei пока отсутствует, при том Huawei TPU является серьезным конкурентом Google TPU и карт NVIDIA (т.е. помимо политических, есть и экономические причины игнорировать Huawei, скажем прямо). С нескрываемым интересом будем следить за развитием событий!
Все в небо! Ближе к облакам!
И, раз уж речь пошла об обучении, стоит несколько слов сказать про его специфику:
- С повальным уходом исследований в глубокие нейросети (с десятками и сотнями слоев, которые действительно всех рвут) потребовалось перемалывать сотни мегабайт коэффициентов, что немедленно сделало неэффективными все кэши процессоров предыдущих поколений. При этом на классическом ImageNet рассуждают о строгой корреляции между размером сети и ее точностью (чем выше, тем лучше, чем правее, тем больше сеть, горизонтальная ось логарифмическая):
- Ход вычислений внутри нейросети идет по фиксированной схеме, т.е. где будут происходить все «ветвления» и «переходы» (в терминах прошлого века) в подавляющем большинстве случаев точно известно заранее, что оставляет без работы спекулятивное исполнение инструкций, ранее заметно повышающее производительность:
Это делает неэффективными навороченные суперскалярные механизмы предсказания ветвления и предвычислений предыдущих десятилетий совершенствования процессоров (эта часть чипа тоже, к сожалению, на DNN скорее способствует глобальному потеплению, как и кэш).
- При этом обучение нейросети относительно слабо масштабируется горизонтально. Т.е. мы не можем взять 1000 мощных компьютеров и получить ускорение обучения в 1000 раз. И даже в 100 не можем (по крайней мере пока не решена теоретическая проблема ухудшения качества обучения на большом размере батча). Нам вообще довольно сложно что-то раздавать по нескольким компьютерам, поскольку как только падает скорость доступа к единой памяти, в которой лежит сеть — катастрофически падает скорость ее обучения. Поэтому если у исследователя будет доступ к 1000 мощных компьютеров
на халяву, он, безусловно, скоро их все займет, но скорее всего (если там не infiniband + RDMA) обучаться там будет много нейросетей с разными гиперпараметрами. Т.е. общее время обучения будет лишь в несколько раз меньше, чем при 1 компьютере. Там возможны и игра с размерами батча, и дообучение, и прочие новые модные технологии, но основной вывод — да, при увеличении количества компьютеров эффективность работы и вероятность достичь результата будут расти, но не линейно. Причем сегодня время исследователя Data Science стоит дорого и часто если можно потратить много машин (пусть неразумно), но получить ускорение — это делается (см. пример с 1, 2 и 4 дорогими V100 в облаках чуть ниже).
Ровно эти моменты объясняют, почему так много народу рвануло в сторону разработки специализированного железа для глубоких нейросетей. И почему они получили свои миллиарды. Там действительно виден свет в конце туннеля и не только у Graphcore (которые, напомним, в 240 раз обучение RNN ускорили).
Например, господа из IBM Research полны оптимизма, разработать спец-чипы, которые уже через 5 лет на порядок поднимут эффективность вычислений (а через 10 лет на 2 порядка, достигнув увеличения в 1000 раз по сравнению с уровнем 2016 года, на данном графике, правда, в эффективности на ватт, но мощность ядер при этом тоже вырастет):
Все это означает появление железок, обучение на которых будет относительно быстрым, но стоить которые будут дорого, что естественным образом приводит к идее разделять время использования этой дорогой железки между исследователями. А эта идея сегодня не менее естественно приводит нас к облачным вычислениям. И переход обучения в облака уже давно активно идет.
Заметим, что уже сейчас обучение одних и тех же моделей может отличаться по времени на порядок у разных облачных сервисов. Ниже лидирует Amazon, а на последнем месте бесплатный Colab от Google. Обратите внимание, как изменяется результат от количества V100 у лидеров — увеличение числа карт в 4 раза(!) повышает производительность менее, чем на треть (!!!) — с голубого до фиолетового, а у Google и того меньше:
Похоже, в ближайшие годы различие вырастет до двух порядков. Господа! Готовим деньги! Будем дружно возвращать многомиллиардные инвестиции наиболее успешным инвесторам…
Если кратко
Попробуем резюмировать ключевые моменты в табличку:
| Тип |
Что ускоряет |
Комментарий |
| CPU |
В основном выполнение |
Обычно худшие по скорости и энергоэффективности, но вполне пригодны для выполнения небольших по размеру нейросетей |
| GPU |
Выполнение+ обучение |
Наиболее универсальное решение, но довольно дорогое, как по стоимости вычислений, так и по энергоэффективности |
| FPGA |
Выполнение |
Относительно универсальное решение для исполнения сетей, в некоторых случаях позволяет кардинально ускорить выполнение |
| ASIC |
Выполнение |
Наиболее дешевый, быстрый и энергоэффективный вариант исполнения сети, но нужны большие тиражи |
| TPU |
Выполнение+ обучение |
Первые версии использовались для ускорения выполнения, сейчас используются для весьма эффективного ускорения выполнения и обучения |
| IPU, DPU… NNP |
В основном обучение |
Много маркетинговых букв, которые благополучно забудут в ближайшие годы. Основной плюс этого зоопарка — проверка разных направлений ускорения DNN |
| Analog DNN / RPU |
Выполнение+ обучение |
Потенциально аналоговые ускорители могут произвести революцию в скорости и энергоэффективности выполнения и обучения нейросетей |
Пара слов про программное ускорение
Справедливости ради упомянем, что сегодня большая тема — программное ускорение выполнения и обучения глубоких нейросетей. Выполнение можно заметно ускорить в первую очередь за счет так называемого квантования сети. Возможно это, во-первых, поскольку используемый диапазон значений весов не так велик и зачастую можно огрубить значения весов с 4-байтового значения с плавающей точкой до 1 байтового целого (и, вспоминая успехи IBM, даже сильнее). Во-вторых, обученная сеть в целом довольно устойчива к шуму в вычислениях и точность работы при переходе к int8 падает незначительно. При этом, несмотря на то, что количество операций может даже возрасти (за счет масштабирования при счете), то, что сеть уменьшается в размере в 4 раза и может считаться быстрыми векторными операциями ощутимо поднимает общую скорость выполнения. Особенно это важно для мобильных приложений, но и в облаках вполне работает (пример ускорения выполнения в облаках Amazon):
Есть и другие способы алгоритмического ускорения выполнения сети и еще больше способов ускорения обучения. Впрочем, это отдельные большие темы, про которые не в этот раз.
Вместо заключения
В своих лекциях инвестор и автор Тони Себа приводит великолепный пример: в 2000 году суперкомпьютер №1 производительностью 1 терафлопс занимал 150 квадратных метров, стоил 46 миллионов долларов и потреблял 850 кВт:
15 лет спустя GPU NVIDIA производительностью 2.3 терафлопса (в 2 раза больше) помещался в руке, стоил 59$ (улучшение примерно в миллион раз) и потреблял 15 Вт (улучшение в 56 тысяч раз):
В марте этого года Google представила TPU Pods — фактически суперкомпьютеры с жидкостным охлаждением на основе TPU v3, ключевым свойством которых является то, что они могут работать совместно в системах по 1024 TPU. Выглядят они довольно впечатляюще:
Точные данные не приводятся, но говорится, что система сопоставима с Top-5 суперкомпьютеров мира. TPU Pod позволяет кардинально повысить скорость обучения нейросетей. Для увеличения скорости взаимодействия TPU соединены высокоскоростными магистралями в тороидальную структуру:
Похоже, через 15 лет этот нейропроцессор вдвое большей производительности тоже вполне сможет поместиться в руке, как Skynet processor (согласитесь, чем-то похож):
Учитывая текущую скорость совершенствования аппаратных акселераторов глубоких нейросетей и пример выше, это совершенно реально. Есть все шансы через несколько лет взять в руку чип, производительностью, как сегодняшний TPU Pod.
Кстати, забавно, что в фильме создатели чипа (видимо, представляя себе, куда может завести сеть самообучение) по умолчанию отключили дообучение. Характерно, что сам T-800 не мог включить training mode и работал в режиме inference mode (см. более длинную режиссерскую версию). Причем его neural-net processor был продвинутым и при включении дообучения мог использовать ранее накопленные данные для обновления модели. Неплохо для 1991 года.
Этот текст был начат в жарком 13-миллионном Шеньжене. Я сидел в одном из 27?000 электротакси города и с большим интересом рассматривал 4 жидкокристаллических экрана машины. Один маленький — среди приборов перед водителем, два — по центру в торпеде и последний — полупрозрачный — в зеркале заднего вида, совмещенный с видеорегистратором, камерой видеонаблюдения салона и андроидом на борту (судя по верхней строке с уровнем заряда и связи с сетью). Там отображались данные водителя (на кого жаловаться, если что), свежий прогноз погоды и, похоже, была связь с таксопарком. Водитель не знал английского, и поспрашивать его про впечатления от электромашины не получилось. Поэтому он лениво давил педаль, чуть продвигая машину в пробке. А я с интересом наблюдал за окном футуристичный вид — китайцы в пиджаках ехали с работы на электросамокатах и моноколесах… и размышлял, как все это будет выглядеть через 15 лет…
Собственно, уже сегодня зеркало заднего вида, пользуясь данными камеры видеорегистратора и аппаратной акселерацией нейросетей, вполне в состоянии управлять машиной в пробке и прокладывать маршрут. Днем, по крайней мере ). Через 15 лет система явно будет не только в состоянии водить машину, но и с удовольствием предоставит мне характеристики свежих китайских электромобилей. На русском, естественно (как вариант: английском, китайском… албанском, наконец). Водитель тут лишнее, слабо обучаемое, звено.
Господа! Нас ждут ПРЕДЕЛЬНО ИНТЕРЕСНЫЕ 15 лет!
Stay tuned!
I’ll be back! )))
- Лабораторию Компьютерной Графики ВМК МГУ им. М.В.Ломоносова за вклад в развитие компьютерной графики в России и не только,
- наших коллег, Михаила Ерофеева и Никиту Багрова, чьи примеры использованы выше,
- персонально Константина Кожемякова, который сделал очень много для того, чтобы эта статья стала лучше и нагляднее,
- и, наконец, огромное спасибо Александру Бокову, Михаилу Ерофееву, Виталию Людвиченко, Роману Казанцеву, Никите Багрову, Ивану Молодецких, Егору Склярову, Алексею Соловьеву, Евгению Ляпустину, Сергею Лаврушкину и Николаю Оплачко за большое количество дельных замечаний и правок, сделавших этот текст намного лучше!
Комментарии (101)
tchspprt
10.06.2019 09:52Осталось только докинуть в этот спискок QPU и точно ожидать приход Скайнета. Кстати, в рамках задач нейросетей QPU будет иметь какие-то серьёзные преимущества? Помимо собственных преимуществ QPU, само собой — я про неожиданный буст спрашиваю.
3Dvideo Автор
10.06.2019 10:20Если речь про квантовые компьютеры (а не про QPU от Broadcom), то это дело не завтрашнего, а сильно послезавтрашнего дня. Уже просто потому, что там решает количество элементом, а с их наращиванием у квантовых большие проблемы. А вот нарастить (по числу на чипе) аналоговые транзисторы — совершенно реально. Вот проблемы хранения аналогового сигнала порешают и там очень интересные перспективы.
n0th1ng
10.06.2019 10:10Про терминатора было интересно. Ждем подробную статью с разбором фильмов :) Анализ технологий, что можно сделать уже сейчас, что может быть в будущем, а что невозможно в принципе. Получился бы хороший научпоп для привлечению молодежи к нейросетям. Например: «Какие модели обучения использует Skynet?», «Почему взбунтовался HAL9000 из Космической Одиссеи 2001?», «Снятся ли андроидам электроовцы» и т.д.
3Dvideo Автор
10.06.2019 10:25Умная молодежь в нейросети уже ломится (спасибо хакатонам для студентов и школьников), а глупая статьи не читает, там букав много))) Но мысль интересная ) По крайней мере тема, почему взбунтовался HAL9000 на фоне самообучающихся чатботов вполне новую окраску приобретет )
old_bear
10.06.2019 10:22Естественно, применять FPGA имеет смысл уже на этапе применения нейросети (для обучения в большинстве случаев маловато памяти).
Подразумевается использование исключительно внутренней памяти? Так то снаружи можно пристроить что-нить достаточное бодрое, вроде HBM2 на Alveo U280.3Dvideo Автор
10.06.2019 10:36Да, по крайней мере в этом направлении сейчас очень активно должны двигаться производители. Вот тут arxiv.org/pdf/1901.00121.pdf — довольно годный обзор реализаций нейросетей на FPGA со скоростями + обзор применения разных технологий. Вопрос скорее всего в скорости работы самого FPGA.
old_bear
10.06.2019 16:54Всё же немного странно, что вы достаточно категорично отсекаете от FPGA сферу обучения. На мой взгляд широкая внешняя память делает обучение вполне возможным.
За ссылку на обзор спасибо, выглядит интересно.3Dvideo Автор
10.06.2019 17:13FPGA для обучения менее подходят, скорее. Что что-то крайне интересное могут вдруг выпустить отсекать нельзя. ) В основном DNN+FPGA — ускорение инференс. Для этого отдельные архитектуры выпускают.
sergeyns
10.06.2019 15:16У TPU от гугла есть один большой недостаток — он их не продает. Поэтому он наверно и отсутствует на диаграмме вычисленний на доллар… А отдавать данные гуглу не все готовы. К тому же никто точно не знает что именно может, а что не может TPU. Нельзя исключить что на какой-нибудь особой архитектуре выплывут какие-то косяки. Решения от NVIDIA гораздо более открытые…
3Dvideo Автор
10.06.2019 15:46По недостаткам — проверить производительность-то (правда за неплохие деньги cloud.google.com/tpu/docs/pricing) — вполне можно и другие компании уже вполне их используют. Так что скорость вычислений проверить можно. Энергоэффективность — да, нужно гуглу верить. Ну и у них появились так называемые Edge TPU aiyprojects.withgoogle.com/edge-tpu — которые вполне продаются. И там вполне линейка намечается, правда с прицелом на малые девайсы coral.withgoogle.com/products — у Edge TPU с открытостью все более чем.
DistortNeo
10.06.2019 17:51Почему в случае нейросетей речь идёт о FP16 и даже int8? Неужели нейросетям вполне себе позволительно насколько неточно работать с данными?
P.S. А ещё такие нейросети бывают:
https://habr.com/ru/post/418847/BigPack
10.06.2019 17:55Ага, позволено и даже приветствуется, особенно на inference ( arxiv.org/abs/1510.00149 ) и особенно для встраиваемых систем.
3Dvideo Автор
10.06.2019 20:06(вам уже правильно ответили — посмотрите квантование весов и сжатие сетей)
А ещё такие нейросети бывают:
Точнее — не сети, а акселераторы. Да, забавно. Оптический акселератор, инференс которого напечатан на 3D принтере и вычисления со скоростью света за один такт — это, конечно, клевая идея ). Вопрос, как скоро это может до реальной жизни дойти.
habr.com/ru/post/418847
BigPack
10.06.2019 17:53Супер статья, грамотно написана и по делу. Спасибо большое! А из плюсов FPGA я бы еще добавил возможность реализации арифметики произвольной точности, что очень активно используется как в выполнении (после квантования может остаться исключительно целочисленная арифметика низкой точности (до 8 бит и иногда даже меньше), что позволяет синтезировать больше арифметических модулей на FPGA), так и в обучении (пока на стадии исследований, например, arxiv.org/abs/1803.03383).
3Dvideo Автор
10.06.2019 19:23Спасибо!
У меня кратко есть ссылка на IBM Research, которая к 4-битной точности и ниже эффективно сводит, да это прям праздник для FPGA & ASIC, конечно. Для них, как и для аналоговых вычислений это крайне перспективно.JerleShannara
10.06.2019 19:40В реалиях того, что на FPGA сейчас ускоряется на FP16 максимум в силу того, что DSP блоков не бесконечное кол-во, переход на 4 бита капитально разгонит это дело.
3Dvideo Автор
10.06.2019 19:59Однозначно. И качественно картина понятна. Интересно найти специалиста количественно попытаться оценить.
Mirn
11.06.2019 05:24на FPGA не только арифметика произвольной точности доступна а ещё чертовски важна возможность сохранять и обрабатывать данные произвольной битности. Например в надоевшем всем MobileNetV2 W и B коэффициентов слишком много и их заквантовать можно без особой потери точности только до 16 бит, или же придётся переучивать. Но если внутрь глянуть и собрать статистику по каналам и слоям то можно увидеть что все 16 бит используются только на входе на первых 1000 W коэффициентов, остальные pointwise имеют 8- 11 бит, реально же важны из них только 2-3 старших бита и знак, и статистика использования каналов такая что много каналов где вообще нули, или малые значения, либо каналы где почти все значения 8-11 бит, т.е. можно экспаненту прибить гвоздями в компайлтайме и не хранить т.е. по факту можно сохранить в ROM памяти не 16 битные а 4 битные значения и даже можно вместить на дешёвых FPGA всю нейросеть без особой потери точности (менее 1%), а так же обрабатывать на скоростях до десятков тыщь FPS c latency такой что получаем ответ нейросети сразу как заканчивается приём кадра.
При вычислении в ряде мест особенно я вообще умудрялся заталкивать в строчный буфер одну только экспоненту и знак! т.к. dephwise чувствительна скорее к нему.
В ряде мест я использовал сжатие звука u-law с редуцированной битностью и сохранением нуля (ЭТО КАПЕЦ ВАЖНО! звуковые кодеки не сохраняют нуль а в сетке нулевых коэф много и они обязаны быть нулями).
Ах да, при вычислениях часто очень хорошо помогает дизеринг в ряде мест, особенно до Релу6, на фпга его реализовать очень просто, а ошибки квантования он сводит на ура.
А так же свои видеопроцессоры особым образом уменьшающие шум дабы предотвротить смычку субпространств в соседнюю область и не дать ложно срабатывать сетке из за шума (всем известные баги сети когда спец шумом можно взломать сеть)
(извиняюсь за возможную путаницу в терминалогии, обычно я их использую только на японском)3Dvideo Автор
11.06.2019 08:52обрабатывать на скоростях до десятков тыщь FPS c latency такой что получаем ответ нейросети сразу как заканчивается приём кадра.
Прям бальзамом поливаете мою израненную душу! )
Вопрос, насколько это реально.
Если реально — то мы скоро увидим и такие реализации, и фреймворки, заточенные под такое неравномерное квантование и переложение на FPGA (и ASIC). Так? Ибо сейчас все сильно не так волшебно.
часто очень хорошо помогает дизеринг в ряде мест
дизеринг коэффициентов? В смысле не просто округлять, а добавлять шумы? Хотите сказать, что везде при сжатии для FPGA просто округляют?
У вас все очень хорошо с терминологией! ) Где работаете в Японии?Mirn
11.06.2019 09:48Вопрос, насколько это реально.
в реальности не так шоколадно, разумеется есть ограничения:
я сделал и совершенствую сейчас сразу связку видеопроца и сетки в виде
sensor->raw->rgb->NN->
нейросеть это одна из разновидностей видеопроцессинга. внутри неё есть фильтры не только 1х1 а 3х3 и выше. Чтоб они корректно работали нужен паддинг. Паддинг же заставляет не сразу обрабатывать данные а накопив в начале две строки, т.е. задержка в одну строку по Х будет на один этап обработки.
Для сигментации когда изображение сжимается а потом разжимается обратно задержка выходит в среднем N*2… N*3 строк горизонтальных строк самых узких этапов обработки, причем N — количество таких этапов.
наглядно
3Dvideo Автор
11.06.2019 13:26У вас не зря микросхема на аватарке! )
По описанию схемы я так понимаю, у вас оптимизация на очень легкое железо. И надо максимально хорошо заточить… Какая FPGA используется раскрываете?
Про дизеринг понял, спасибо!Mirn
11.06.2019 13:32у нас публично раскрывались только результаты на MobileNetV2 и CycloneV на 14мегабит и 630дсп умножителей. Поэтому я сейчас пересказываю только опубликованные данные, жаль они весьма средние.
А так — зависит от заказчиков, в основном попса: Альтера Xilinx и прочие лидеры рынка типа латисса
Brak0del
10.06.2019 18:17+1Клёвая статья! Пять копеек про FPGA, на конец 2019 года несколько производителей ПЛИС анонсировали новые семейства, ориентированные как раз под машинное обучение. Обратите внимание на новшества в архитектуре — появляются блоки спец.вычислителей для нейросетей вместо/в дополнение к dsp-блокам у Xilinx и у Achronix, а также на количество интерфейсов к DDR.
3Dvideo Автор
10.06.2019 19:58Отличные ссылки, спасибо! Вы FPGA занимаетесь?
Brak0del
10.06.2019 20:11Да
3Dvideo Автор
10.06.2019 21:13А что у Альтеры творится в целом (за мишурой маркетинга) отслеживаете? Или вы на Xilinx?
Brak0del
10.06.2019 21:27На Xilinx. За Альтерой мало наблюдал. И свежего не в курсе совсем, из более давнего, знаю, что Интел совместил логику ПЛИС Альтеры, Arm и свой Xeon на одном кристалле, и вроде как обещал возможность программировать ПЛИС через какие-то программные API, практически из кода, но не знаю, как это вышло на деле.
3Dvideo Автор
10.06.2019 22:43Понял, хотел пообщаться с теми, кто с ними работал, какие впечатления.)
Вашу наводку на Everest FPGA чуть позднее посмотрю повнимательней, еще раз спасибо!
BigPack
11.06.2019 00:02Что-то похожее пытаются сделать и в рамках проекта TVM в частности ( tvm.ai/about), где стек восстановлен от фронденда (того же самого Keras) и до самого низа. Как я понял, основная новизна этого конкретно проекта — поддержка «высоко»-гетерогенного железа (bare metal, процессоры с кастомным ISA, FPGA и тд.) с уклоном во встраиваемые системы и edge computing. Есть ряд исследовательских групп сформировавшихся вокруг TVM пытающихся прикрутить HLS к TVM как бэкэнд для FPGA. Хороший HLS может сделать парадигму программирование FPGA «ближе» к мировозрению софтварного программиста, и (в идеале) сделать универсальное прототипирование сеток под FPGA так же из коробки, как и под GPU/TPU сейчас.
P.S. Еще FPGA позволяют реализовывать концепцию transparent hardware (и рядом — open-source hardware), что может помочь решить вопросы безопасности и конфиденциальности, что особенно важно если вы оффлоадите свою уникальную модель (да еще и с «деликатными» данными) в облачко на обучение. Но это пока скорее ресерч-ресерч. В общем, FPGA в новом свете современных нагрузок и требований — это реально круто и это направление надо копать ;)3Dvideo Автор
11.06.2019 09:32FPGA «обречены» в хорошем смысле этого слова на сближение с хорошими фрейморками и эта тема явно будет бурно развиваться.
Не смотрели sampl.cs.washington.edu/tvmconf? Что там наиболее интересно?
В общем, FPGA в новом свете современных нагрузок и требований — это реально круто и это направление надо копать ;)
С одним «но» — если специализированные TPU/GPU не побьют их по соотношению «цена/качество», им это проще, поскольку они (пока?))) более массовые.
Kobalt_x
11.06.2019 09:41>Хороший HLS может сделать парадигму программирование FPGA «ближе» к мировозрению софтварного программиста, и (в идеале) сделать универсальное прототипирование сеток под FPGA так же из коробки, как и под GPU/TPU сейчас.
Не знаю как сейчас, но года 2 назад в рамках курса по FPGA хороший HLS(vivado, quartus) к сожалению пытался как правило синтезировать не очень хорошие схемы, которые нужно либо допиливать руками(порты, конвееризация и др.) даже для достаточно простых задач вроде матричной обработки, расчёта схемы крест и пр. А про OpenCL и говорить не хочется, потому что он диктует парадигму не «слишком» оптимальную для FPGA.Mirn
11.06.2019 10:01подтверждаю, я тоже с этим столкнулся, если конкретно, то что смело на верилоге можно реализовать на 200MHz, то на HLS кое как влазит в 100MHz а часто до 50-60 не дотягивает. В итоге я все уравнения RTL уровня и общую структуру реализую на MinGW gcc, получается особо извращённый си код который строго соответствует порядку вычисления в FPGA, он вызывается в одном единственном так сказать «тактовом» цикле, сразу отлаживаю по частям и в целом, и получаю наборы входных и выходных данных включая внутренние состояния и функции для тестбенчей: юнит тестов и интеграционных. А потом всё это отлаженное реализую на верилоге и использую компиляторы которые позволяют на плюсах и си запускать ранее сделанные тест бенчи.
Получается недо-HLS вот такой вот: си код вручную переписывается в верилог но с тестбенчами на си
old_bear
11.06.2019 10:10Тоже подтверждаю: HLS это всё ещё для «быстро сделать», а не для «оптимально сделать».
Хотя и это «быстро сделать» нужно уметь получить.
P.S. От планов Xilinx-а оставить только OpenCL в своём HLS-е становится немного грустно.
JerleShannara
11.06.2019 02:59После покупки Интелом там весело. Стратиксы наконец запустили (сорвав все сроки), и теперь поход они идут из «купи ПЛИС» на «купи Ускоритель», т.к. карты реально дешевле, чем одиночные чипы в разумных пределах(т.е. до 1 тысячи выходит частенько дешевле). Плюс с техподдержкой стало всё плохо.
3Dvideo Автор
11.06.2019 09:34Думаете, сильно просядут?
JerleShannara
11.06.2019 17:31Надеюсь что нет, благо Xilinx подтянулся оч. хорошо в плане трансиверов и всякого сетевого, и парочка NVidia+Mellanox=Love тоже серьёзно будет нажимать. Меня заботит сильнее то, что квартус в последнее время стал ещё более дико забагованным, а вменяемая техподдержка, которой можно было закинуть SR и получить ответ в нормальные сроки, закончилась.
3Dvideo Автор
12.06.2019 10:02Обратите внимание на новшества в архитектуре — появляются блоки спец.вычислителей для нейросетей вместо/в дополнение к dsp-блокам у Xilinx и у Achronix, а также на количество интерфейсов к DDR.
У вас один из наиболее содержательных комментариев к статье. У меня пару дней заняло вкурить ваши ссылки (и что открывалось по ним). Крайне интересно!
Вам надо статью написать (короткую, емкую и интересную))), а то хабр не дает поднимать вашу карму.
Что думаете про критику FPGA? )
habr.com/ru/post/455353/#comment_20271224Brak0del
12.06.2019 10:37Благодарю!
Что касается критики, имхо, она во многом справедлива, FPGA действительно гораздо слабее ASIC-ов. Однако у FPGA есть и очень сильные преимущества: они программируемы и достаточно дёшевы для небольших партий, в то время как на изготовление ASIC требуются месяца и миллионы долларов, запрограммить FPGA может буквально студент на тест-ките за пару сотен долларов. Т.е. порог вхождения в железо гораздо-гораздо ниже для простых смертных. Мне кажется это очень существенным для маленьких стран и для маленьких фирм, ASIC-и, имхо, весьма тяжеловесны в этом плане. Кроме того, время выхода на рынок для изделий на FPGA гораздо быстрее, чем у ASIC.
Далее, в сравнении с CPU, FPGA имеют более высокую производительность для многих задач с параллелизмом уровня данных, но если нужна сложная управляющая логика, то это уже не к ПЛИС в основном.
Имхо, в сравнении с GPU для того же ИИ первоначально казалось, что у FPGA практически не было шансов, но они во многом вырулили: в частности, во-первых энергоэффективностью, здесь они делают GPU легко во многом за счет того, что используют ровно столько сколько надо ресурсов, без оверхедов на питание неиспользуемых, во-вторых даже производительностью (но здесь это часто больше хаки, чем очевидный выигрыш, в частности, уменьшение разрядности операндов, в FPGA это проще простого, а в GPU такие вещи появляются только сейчас, насколько могу судить). В целом, FPGA выглядит очень круто для быстроизменяющихся нестабильных задач, таких как ИИ, если задачи стабилизируются, то можно выкатывать ASIC-и.
По этому пути пошли в датацентрах Microsoft (проект Catapult v.2), сделав там у каждого сервера навесной FPGA-акселератор. Они заявляют, что сейчас это самое крупное вложение в FPGA. И планируют часть стабильной логики (инфраструктуру) впоследствии изготовить в кремнии.
Ещё одной интересной темой в контексте FPGA и ИИ мне кажется всякие программные решения вроде Ristretto и Deephi, которые подрезают нужным образом нейронные сети, а Deephi ещё и генерят под это логику FPGA. Но в целом, я не спец по ИИ, так что может многого ещё не вижу из того, что происходит.
Серьезная проблема FPGA состоит в сложности программирования для нежелезячных программистов и её пытаются решить самые различные стартапы.3Dvideo Автор
12.06.2019 11:24+1Вы страшный человек, я предыдущие ваши ссылки 2 дня парсил))) Спасибо!
Да, MS красиво FPGA в облаках разрекламировали.
В целом — да, такие же впечатления.
Серьезная проблема FPGA состоит в сложности программирования для нежелезячных программистов
Честно говоря, современным data scientists глубоко безразлично, что там ускоряет его сетку и где она вообще тренируется и выполняется.
В этом плане, кто успешнее всего прокинет эффективный интерфейс от TensorFlow, PyTorch, Caffe до железки, тот и будет в дамках. А для исследователя это будет просто галочка в гиперпараметрах или некие ограничения на архитектуру сети.
И понятно, что это огромная работа и огромные усилия. TVM собрал Amazon, Intel, Facebook, Xilinx, Microsoft, NTT, Qualcomm (пока на тусовку). Но если компании поддержат — будет гибкий механизм, который поддержит и FPGA, и ASIC, и любого, кто эффективное железо сделает. Т.е. снизится порог входа для железячных стартапов, что критично. Выглядит, похоже перспективнее Ristretto (пока не поддержана) и Deephi (частное решение, кстати, тоже планирующее поддержку TensorFlow, PyTorch, Caffe).
TVM зарелизили поддержку PyTorch на позапрошлой неделе, кстати. Поддержку TF им Алибаба помогал делать. Еще стороны железок список расширить — и будет сильно.
ledocool
10.06.2019 20:41Надо же, как нынче популярен брутфорс.
3Dvideo Автор
10.06.2019 20:52+2Не то слово. Недавно был перевод «Горький урок отрасли ИИ» — ровно о том, что люди годами разрабатывали специализированные методы, а потом пришли общие методы и всех порвали. И ситуация будет усугубляться (AutoML, все дела).
nuwus
10.06.2019 22:441/ Оптические процессоры. В конце 90-ых — начале 2000-х израильская компания Lenslet ltd (можно найти на archive.org) представила оптический dsp-процессор EnLight256, которых совершал типа 8 триллионов операций умножения/сложения в секунду и, вроде бы, — здесь я не уверен, но легко гуглится — был в сравнении с серверным процессором Ксеон 2 в 13,000 раз быстрее. Процессор был заточен под обработку видео и датамайнинг и заявлялось, что есть заказы от израильской военщины. Но к 2006 году компания прекратила своё существование, причины гуглежу не полежат, а патенты, связанные с этим оптическим матричным процессором, кстати, прекрасно гуглятся.
2/ Альтернативная арифметика, вроде цепных логарифмов (continued logarithms). Их особенность в том, что элементарные операции совершаются параллельно, что и дает ускорение, также позволяют произвольную точность. В статьях двух с половиной активистов по этой теме указывается, что примирение арифметики на цепных логарифмах в 100 MHz fpga показывало ускорение в 6 раз (то есть как эквивалентное выполнению задачи на 600-а мегагерцевом процессоре), если экстраполировать на 2ггц процессор, то это был бы эквивалент 12ггц.3Dvideo Автор
11.06.2019 08:381. Заявления стартапов в принципе желательно делить на 2 (а умирающих стартапов минимум на 10), но тема оптических вычислений, вы правы, очень перспективна. Область не моя, но как я понимаю, проблема там та же, что и при аналоговых вычислениях нейросетей — память. Т.е. как сохранить данные в процессе. Что резко ограничивает круг применения технологии. И здесь, конечно, было бы интересно, что за последние 10 лет произошло.
2. Continued logarithms — тема интересная. Кстати — интересно, как оно переводится, поскольку гугл на «цепные логарифмы» выдал 3 страницы в интернете, включая эту ))). Как я понимаю, дело в задачах, где бы эта арифметика была актуальна. В математике много красивых преобразований и иногда некоторые из них «выстреливают». Увы, большинство продолжает пылиться и ждать своего часа (что тоже неплохо, наверное).nuwus
11.06.2019 10:26Ну компании Ленслет лично я поверил и окончательно меня убедила как раз статья, в которой сравнивали оптический процессор с серверным ксеоном. Авторы статьи были американской профессурой и, на первый взгляд, с Ленслетом не связаны.
Мне кажется, вариантов два: «цепные логарифмы» и «непрерывные логарифмы» — и то, и другое плохой вариант, вероятно, как и английское название, потому что это в первую очередь дробь, а потом уж логарифм.3Dvideo Автор
11.06.2019 13:29Верю. Но они умерли скорее всего потому, что технология была недостаточно хороша для практических кейсов. И очень интересно, что произошло с тех, в том числе с памятью оптических вычислений. Ибо 10 лет — это хороший срок )
YuriPanchul
11.06.2019 01:11В посте недостаточно раскрыта тема ускорения нейросетей с помощью процессоров потоков данных (dataflow processor) на основании архитектуры крупнозернистого реконфигурируемого массива CGRA (Coarse Grained Reconfigurable Array). Такой процессор от Wave Computing состоит он из переменного массива процессорообразных элементов (от нескольких до десятков тысяч), которые соединены между собой сетью из переключателей на одном большом кристалле с парой миллиардов транзисторов.
Dataflow-процессор вытягивает из памяти целый «тензор» (матрицу данных) через сеть переключателей, рассылающих эти данные между кластерами для обработки. В каждом кластере находится специальная небольшая программа, которая получает данные нейросети извне и делает с ними различные операции. Причем не только умножение со сложением, как это происходит в матричных умножителях, но и более сложные операции.
Dataflow-процессор по вычислительной мощности и гибкости находится между классическим процессором и матричным умножителем и при этом конкурирует с графическим процессором. То есть хотя графические процессоры тоже находятся между классическим процессорами и матричными умножителями, но графические процессоры изначально были сделаны для оптимизации графики. Они не настолько хорошо подходят для типов вычислений, которые делаются для нейросетей.
См. www.silicon-russia.com/2019/04/15/triton-skolkovo-robotics-ai
3Dvideo Автор
11.06.2019 08:12+1Текст получился и так слишком длинным. 37К — это многовато. Бета-тестирование показало, что многие молодые люди, даже которым интересна тема и несмотря на массу приемов облегчения восприятия, с трудом дочитывают… Поэтому многие моменты просто выбрасывались и сокращались под конец.
Dataflow Processing Unit (DPU) от WAVE Computing в тексте, если заметите, есть (причем слайд взят из той же презентации, из которой слайды приводите вы). Основная причина, по которой оно не раскрыто — большой вопрос, насколько этот подход будет быстрее, чем GPU.
Что в теме работают уже десятки стартапов — понятно. Что в интернете море материалов, как они ОБЕЩАЮТ всех порвать — тоже понятно. С реальными достижениями — все уже на порядок хуже.
А ощутимые цифры обычно приводятся явно на избранных кейсах, т.е. очень похоже, что приходилось точиться, чтобы получить результат. И это при том, что прогресс на GPU идет весьма впечатляющий, как по железу, так и по оптимизации библиотек (что тоже дает заметный прирост скорости).
По вашей ссылке, кстати, тоже есть констатация, что решения NVIDIA & Google хороши (и что вы афиллированы с WAVE Computing), но нет ни одной цифры сравнения. А без результатов большинство стартапов в области будут закрыты оставив после себя только рекламные обещания. У меня были основания не раскрывать эту тему. Есть ли у вас основания, что ее обязательно нужно раскрыть? )
Что у Dataflow-процессоров с реальной производительностью на тренировке и инференс DNN в сравнении с топовыми GPU? Что со стоимостью?
Заранее крайне благодарен за аргументированный ответ! )
Saber-Toothed
11.06.2019 11:10Я сделан в Советском Союзе без клипового мышления, текст читал полностью и с интересом. Тема мне близкая и интересная, но я больше по железу — собрал вот машину с GPGPU уже вторую версию.
3Dvideo Автор
12.06.2019 08:06Я сделан в Советском Союзе без клипового мышления
(наблюдая современных студентов) Не всем так повезло. Клиповое мышление косит молодые ряды… При написании популярных текстов приходится это сугубо учитывать…
YuriPanchul
11.06.2019 18:26Выпущенная версия Dataflow процессора не предназначена для трейнинга, так как в частности использует только целочисленные типы данных. Будущая версия содержит дополнения для локального трейнинга, но в трейнинге GPU лидируют.
Я неоднократно предлагал менеджменту публиковать бенчмарки и открыть toolchain, на что они указывали, что NVidia сами химичат с бенчмарками. Я надеюсь, что это измениться в течение года.
*** У меня были основания не раскрывать эту тему. Есть ли у вас основания, что ее обязательно нужно раскрыть? ) ***
Если вы вашу статью писал я, я бы поместил картинки с микроархитектурными блоками и конвейером, чтобы читатель наглядно увидел, как fetch, decode, alu и прочие элементы выполнения отличаются у CPU и GPU. В этом случае картинка с dataflow processor была бы интересной опцией, просто чтобы показать пространство решений.
Вы это вероятно не сделали потому что, по вашим словам, вы непосредственно не работали с железом.
Пример картинки из интернета с микроархитектурными блоками для GPU. Она не очень наглядна, я поищу и найду другую картинку с сравнением конвейера CPU и GPU — она у меня была:
Далее, из вашего текста про FPGA возникает ощущение, что вы не совсем четко представляете размеры накладок (на порядок), которые возникают у FPGA по сравнению с фиксированными микросхемами на standard cells (ASIC CPU, GPU итд) по необходимому количеству логических элементов (логический элемент реализованный в FPGA cells требует в несколько раз больше места на кристалле чем в standard cells на ASIC ), и по частоте (если вы попробуете прямолинейно положить на FPGA стандартный встроенный CPU который на ASIC работает с частотой 2 GHz, вы можете обнаружить, что на FPGA он работает 20 MHz) итд.
Конечно, FPGA компенсирует последнее с помощью массивного параллелизма, но вот с computational density (количеством вычисление на квадратный миллиметр микросхемы) у него большая проблема, по сравнению например с систолическими массивами, реализованными в ASIC, как скажем Google TPU.
В этом ракурсе введение в статью CGRA было бы уместным как опция в пространстве решений, которая по массированному параллелизму похожа на FPGA, но из-за операций (грубо говоря) не с индивидуальными битами, а с группами бит, снижает огромные накладки FPGA.
См. картинку из интернета www.researchgate.net/figure/Parallel-between-the-evolution-of-fine-grained-architectures-cells-from-simple-gates-to_fig1_224128061
Но я понимаю вашу позицию — описывать не пространство хардверных решений, а то что есть на рынке с точки зрения софтверного пользователя этих решений.3Dvideo Автор
12.06.2019 09:15Выпущенная версия Dataflow процессора не предназначена для трейнинга, так как в частности использует только целочисленные типы данных.
Ок, спасибо!
Я неоднократно предлагал менеджменту публиковать бенчмарки и открыть toolchain, на что они указывали, что NVidia сами химичат с бенчмарками. Я надеюсь, что это измениться в течение года.
В этой области десятки стартапов. Причем публикации лучших результатов вполне есть. И когда бенчмарки не публикуются, моя нейронная сеть (и, думаю, не только) сразу классифицирует вас, как компанию, которая делает интересные, но неконкурентоспособные вещи (с некоторой вероятностью после софтмакса, конечно))). Поскольку таких, пожалуй, большиниство.
Это резко снижает интерес в том числе к вашей технологии.
Если вы вашу статью писал я, я бы поместил картинки с
«Если бы вы преследовали мои цели...» ))) Если бы я писал ваши статьи, я бы уделил больше внимания не теории, а практическим результатам, бенчмаркам и тому, какое влияние это оказывает на производительность на видео. ;)
Но вы преследуете свои цели, это нормально.
FPGA cells требует в несколько раз больше места на кристалле чем в standard cells на ASIC, и по частоте (если вы попробуете прямолинейно положить на FPGA стандартный встроенный CPU который на ASIC работает с частотой 2 GHz, вы можете обнаружить, что на FPGA он работает 20 MHz) итд.
Это само собой. Но обратите внимание на процент комментариев к этому тексту про FPGA! Я сам, честно говоря, не ожидал. Люди массово делают решения, т.е. по соотношению цена/качество FPGA более чем конкурентоспособны сегодня. А учитывая новые поколения, в которых DSP ядра дополняют матричными вычислителями специально для нейросетей — это как раз перевод нейросетевой части с FPGA cells на условные ASIC cells и это выглядит крайне интересно, учитывая текущие успехи FPGA.
Я с большим уважением отношусь к теории, без нее развитие невозможно, но не всегда красивые теоретические идеи побеждают на практике более простые подходы, скажем так.
Но я понимаю вашу позицию — описывать не пространство хардверных решений, а то что есть на рынке с точки зрения софтверного пользователя этих решений.
Есть (часто красивая!) теория. Есть практика. В моей родной области масса замечательных очень красивых идей, которые на практике бесполезны. Тому масса причин. Проигрывают по соотношению цена/качество (причем проигрыш может быть не в силу свойств алгоритма, а просто потому, что конкурирующее решение поддержано крайне популярными библиотеками с хорошей лицензией). Покрыты патентами (и хотя «алгоритмы не патентуются» — это большая печальная тема). Более сложны в отладке и т.д… И они реально мало кого интересуют.
Для специалиста хорошо в них разбираться — дело чести. Именно это делает его специалистом и при изменении условий (истечении патентов, появлении возможностей...) оперативно использовать, делая лучший продукт. Но кладбище красивых подходов велико, растет и будет расти…
Искренне желаю вашей компании получить продукт, который не только красиво дополняет пространство решений, но и реально показывает отличные результаты по производительности (а может это уже сделано!), успешно сделать массовый продукт, сделав чип конкурентоспособным по цене, выдержать все патентные войны и (скорее всего) поглощение и стать основной для массовой линейки продуктов! )))
И спасибо за отличные популярные статьи на хабре! )Mirn
12.06.2019 10:26мне думается что FPGA это вынужденная мера:
они удачно совмещают относительную дешевизну, скорость вычислений и скорость прототипирования и внесения изменений по сравнению с ASIC.
Для примера:
FPGA
нужно организовать ускорение вычисления (но не обучения), надо несколько рабочих мест (один комплект лицензии квартуса, моделсима, лицензий на IP ядра и сторонних корок стоил 30-50к баксов лет 5 назад когда я их покупал).
надо купить карточек, хотябы середнички типа Аррию10 по количеству рабочих мест плюс одну (если сожгут и не ждать), это уже по 5кбаксов*(N+1)
ну и зарплаты, офис, бугалтерия и прочие расходы — грубо говоря по 10к баксов в месяц на разработчика, работать они явно будут не пару месяцев а пару лет, это уже 120к*N
за это время можно сделать десяток версий (один год делать первую удачную, а потом каждый месяц — полтора вносить правки)
Итого за год: (120+50+5)*N, для 5 человек это 880т баксов
немало но найти желающих оплатить попробовать без гарантий можно
ASIC:
Тут я не специалист но мне кажется что софт будет стоить гораздо дороже (оптимистично предположу что в 2 раза)
заказ чипа стоить будет уже в диапазоне миллиона долларов за одну итерацию
одна итерация от верилога до железа заёмёт в разы больше (3-4 месяца)
в ASIC не закинешь узкоспециализированную сеть с «прибытыми гвоздями» разрядностями и архитектурой нет смысла делать — значит структура станет сложнее: должна быть в меру универсальной, это в разы сложнее
нужны переговорщики, крупный финансовый капитал и имя (в первую очередь завод залезет в кошелёк и если ты мелочь тебя вообще проигнорируют), менеджеры, прочие инженеры тоже нужны — под чип нужна плата и желательно корпус с охлаждением, это очень нетривиального уровня схематехники и технологи.
вот заметье: что в том же майнинге платы специально сделаны примитивными — всё постарались затолкать внутрь чипа, включая импульсные регуляторы напряжений, токовые драйверы для интерфейсов и тд и тп.
А это опять таки нужны не простые верилог разработчики а с знанием аналога плюс знания физики полупроводников и технологий (я такое поверхностно изучал в MiT — это ОЧЕНЬ СЛОЖНО, это просто космос и передовой край сплава науки и техники, суровый такой без смузи и единорогов и проповедников от маркетинга стартапов, чистая инженерия и наука)
итог по асику подсчитать сложно, но это явно десятки миллионов долларов, штат раз в 10 больше по людям и сроки первого выхода глючного но как то работающего уже 3-5 лет, с очень большим риском неудачи (и социальные — заставить работать команду, удержать и вывести к финишу, и технические — не факт что запланированная архитектура выстрелит, и бизнес — не факт что все подрядчики не подведут) и шансов сделать несколько разных попыток с разной архитектурой мало, точнее всего одна попытка: переделывать с нуля никто не даст.
это дело мега корпораций с! уже! имеющимися наработками и людьми. например NEC и SONY (c ними и олимпусам по бионику работал, примерно краем уха знаю реальные сроки в 10-15 лет на одну самую первую итерацию с нуля, это уже не тайна)
Кратко: FPGA это способ ускорить и удешевить разработку в десятки и сотни раз относительно ASIC.
PS. это только мои догадки и фантазии. хотелось бы призвать сюда специалистов например amartology для аудита моих расчётов и догадок (мне самому интересно насколько порядков я промахнулся)Mirn
12.06.2019 10:51Добавлено: С текущим бурным развитием нейросетей имеет ли смысл разрабатывать даже универсальный нейро-процессор в ASIC? Может выгоднее стратегия накопить на FPGA библиотеку архитектурных решений и постепенно из конкретной её реализации делать всё более и более обобщённые блоки, а потом когда всё уляжется и изменения перестанут быть такими кардинальными очень быстро выпустить ASIC по сути портировав уже готовый дизайн с минимальными затратами и рисками.
Другими словами: может лучше сделать на FPGA десяток обрабатывающих универсальных блоков на 200-300MHz и софт к нему, а когда всё уляжется быстро за год выпустить чип на тысячи универсальных блоков на гигагерцы с около нулевой себестоимостью на R&D.3Dvideo Автор
12.06.2019 11:58С текущим бурным развитием нейросетей имеет ли смысл разрабатывать даже универсальный нейро-процессор в ASIC? Может выгоднее стратегия накопить на FPGA библиотеку архитектурных решений
С точки зрения общего здравого смысла — вы однозначно правы! )
Но это рынок. Десятки стартапов рванули ставить на разные клетки, как пишет Юрий «пространства решений», в этой технологической рулетке. А большие компании внимательно отслеживают ситуации, чтобы тоже сделать свою ставку и купить возможного лидера. Естественно тоже раньше, чем все станет понятно (потому, что когда все станет понятно, он уже будет куплен конкурентом))).
Отсюда чудовищно неэффективные инвестиции миллиардов долларов в железные стартапы, большая часть которых будет списана. Но общее время ожидания «финального ASIC» это сокращает ). И это нормально.
Никого же не удивляет, когда четыре V100 запрягают греть воздух ради 20% прироста производительности по сравнению с одной(!). ))) То же самое, вид сбоку. )))
3Dvideo Автор
12.06.2019 11:47FPGA это вынужденная мера: они удачно совмещают относительную дешевизну, скорость вычислений и скорость прототипирования и внесения изменений по сравнению с ASIC.
Спасибо за отличный расклад по FPGA/ASIC! Пусть оценки примерные, но компромиссные решения в инженерии в итоге побеждают и накрывают рынок ОЧЕНЬ часто.
Кратко: FPGA это способ ускорить и удешивить в десятки раз и сотни ASIC.
Если amartology выскажется, будет здорово, конечно!
amartology
12.06.2019 16:09+1Если кратко, то два пункта:
1) Производительность и энергопотребление FPGA отстает на 5 поколений от ASIC на тех же проектных нормах. Или, говоря по другому, алгоритм, зашитый в 32 нм FPGA, можно с той же производительностью реализовать на 180 нм ASIC.
2) С точки зрения экономики ASIC радикально больше NRE и время разработки, у FPGA — стоимость одного экземпляра девайса. То есть FPGA экономически выгоднее на малых сериях и тогда, когда время критично. ASIC становится выгоднее, как только NRE размазывается на достаточно большое количество девайсов.
Если чуть длиннее, то конкретно в нейросетевых приложениях в ASIC все упирается в то, сможете вы сделать нейрон красиво и удобно, или нет, а в FPGA он всегда будет некрасивый и неудобный.
Плюс ASIC нельзя переконфигурировать на лету. Точнее, на самом деле встраиваемые блоки FPGA для кастомизации уже существуют, и наиболее выгодным с точки зрения производительности и срока активной службы девайса будет жестко сделать все, что можно, а остатки запихнуть в конфигурируемые блоки.
Другими словами: может лучше сделать на FPGA десяток обрабатывающих универсальных блоков на 200-300MHz и софт к нему, а когда всё уляжется быстро за год выпустить чип на тысячи универсальных блоков на гигагерцы с около нулевой себестоимостью на R&D.
Портирование готового отлаженного FPGA дизайна в ASIC все равно будет долгим и дорогим (хотя и намного дешевле, чем разработка с нуля). Intel недавно прикупил себе компанию eASIC, которая ровно этим и занимается.Mirn
12.06.2019 16:52+1спасибо за развёрнутый ответ.
Портирование готового отлаженного FPGA дизайна в ASIC все равно будет долгим и дорогим
А для этого достаточно будет скиллов того кто разрабатывал для FPGA на верилоге? Или обязательно надо получить пару лет опыт в крупной организации которая этим занимается? Подготовка верилог-исходника насколько глубокая нужна? (за исключением того что завод например может понимать стандарт 2001 года а ты на более поздних написал — об этом знаю уже по проблеммам японцев)
Есть ли архитекутры FPGA: Когда вместо скажем 1000 дсп блоков на 300мгц ставится 1000 дсп блоков на 3Ггц и перед ними конвеерный мультиплесор входа и демультиплексор выхода с задержкой ессно в такт каждый. это даст задержку но прозрачно удесятерит кол-во дсп ресурсов. Извиняюсь, об этом я краем уха слышал о работах в таких направлениях в начале 2000ых когда только начинал кодить под мк и верилог, с тех пор нислуху нидуху.
И интересно почему по моей практике на всех что я использовал FPGA и MCU внешняя память в разы медленее чем на ПК или ARM ядрах? Я в конце 2000ых полностью реализовал с нуля SDRAM контроллер и удивился что такая грубая реализация работала в 2-3 раза быстрее встроенного в MCU (а был дедлайн и вот нижить не быть закрыть фатальные баги аппаратного надо было и мне в час ночи в воскресенье было плевать на оптимальность и красоту и какую либо оптимизацию — тупо быдлокодил что сейчас стыдно такое кому либюо показать — вот такое вот качество реализации было), в последствии и на FPGA я такую же беду встречал, что одна и та же память одного и того же профиля скоростей и поколения работает заметно медленнее, в разы. Например DDR3-800Mhz 32бита выдавала всего 1.5Гигабайт в секунду точно та же микросхема что и в плашке памяти в пк в которой в 32битном режиме на тех же таймингах стабильно около 3.1гигабайт в том же порядке и алгоритме доступа. Да я всю времянку проверил вплодь до точек коннекта к аппартному блоку — всё идеально было.
Совсем недавно тоже на STM32H7 32битная SDRAM выдавала всего 200мбсек вместо обычных 400 на последовательном чтении.
Это ограничение скорости как то лимитируется самой технологией ASIC/FPGA? (завалы фронтов портов ввода вывода и автоматом ключается мультицикл или ещё как физикой?)amartology
12.06.2019 17:05+2А для этого достаточно будет скиллов того кто разрабатывал для FPGA на верилоге?
Нет, надо же физический дизайн (топологию кристалла) делать — все то, что в случае с FPGA за вас делает производитель FPGA.
Или обязательно надо получить пару лет опыт в крупной организации которая этим занимается?
Пару лет — это еще оптимистично. Проще нанять специально отдельного человека (или отдел).
Есть ли архитекутры FPGA: Когда вместо скажем 1000 дсп блоков на 300мгц ставится 1000 дсп блоков на 3Ггц
Не знаю, я в очень сильно другой области работаю.
И интересно почему по моей практике на всех что я использовал FPGA и MCU внешняя память в разы медленее чем на ПК или ARM ядрах?
Тут тоже нечего прокомментировать, кроме того, что это мог быть просто неудачный личный опыт, и того, что современные MCU чаще всего и есть ARM)
ASIC — это не технология, а принцип. Процессор Intel из ПК — тоже ASIC по большому-то счету.
old_bear
13.06.2019 05:28И интересно почему по моей практике на всех что я использовал FPGA и MCU внешняя память в разы медленее чем на ПК или ARM ядрах?
Память — это не только частоты, память — это ещё и протокол обмена. Сделать контроллер тормозным — легче лёгкого. Что, видимо, и происходит. Ведь все эти коры, даже официальные от Xilinx-а и Альтеры пишут такие жеиндусылюди.
А если даже реализация аппаратная, всё может заткнуться на какой-нить внутренней шине чипа со своим особым, самым правильным и мега-универсальным, протоколом.
В давние времена я тоже прикручивал руками SDRAM к FPGA и это, при всей моей молодости и криворукости, работало вполне сносно по производительности. В то время как MIG вообще не смог сгенерить кору для памяти требуемой ширины в тот корпус FPGA.Mirn
13.06.2019 06:49+1а ещё возможно из за того что контроллер памяти нередко отдельный кристалл внутри одного корпуса. Я замечал: что на Xilinx, что на Altera, как только пересекаешь между кристаллами барьер, особенно если на той же глобальной тактовой, так сразу скорость в разы падает. Даже если D-ff впихнёшь физически вплотную к этому внутреннему пину и зафиксируешь и не будешь ничего вычислять вообще — только Д и клоковый вход и его сурс тоже такой же D триггер (судя по отчёту таймквеста) на мин расстоянии, ганантированно без глобального роутинга, то сразу с 500-400Mhz скорость падает до 150-200Mhz (принудительно запихать триггер в пин тоже не помогает и не везде есть).
old_bear
13.06.2019 08:27+1Я писал о возможных проблемах со скоростью обмена при условии, что дизайн работает на приемлемой тактовой частоте.
А когда проседает частота, то нужно сначала решать вопрос проседания, а уже потом про остальное думать. :)
amartology
13.06.2019 09:45+2Ну так нагрузочная ёмкость больше на пару порядков, если надо два кристалла между собой соединить. И индуктивность. Могут просто схемы ввода-вывода быть неподходящими, или с неподходящими настройками.
3Dvideo Автор
12.06.2019 10:41Конечно, FPGA компенсирует последнее с помощью массивного параллелизма, но вот с computational density (количеством вычисление на квадратный миллиметр микросхемы) у него большая проблема,
А если посмотреть на развитие?
"The Speedster7t FPGA family is optimized for high-bandwidth workloads and eliminates the performance bottlenecks associated with traditional FPGAs. Built on TSMC’s 7nm FinFET process, Speedster7t FPGAs feature a revolutionary new 2D network-on-chip (NoC), an array of new machine learning processors (MLPs) optimized for high-bandwidth and artificial intelligence/machine learning (AI/ML) workloads, high-bandwidth GDDR6 interfaces, 400G Ethernet and PCI Express Gen5 ports — all interconnected to deliver ASIC-level performance while retaining the full programmability of FPGAs."
Итого — видим массив до 2560 MLP с поддержкой вычислений от 24 до 4-битных(!), 300Мб на борту, высокоскоростные интерфейсы внутри и наружу, и все это счастье на 7нм. В общем — решение проблем «традиционно ассоциирующихся с FPGA».
Или вот Xilinx Everest FPGA. Тоже до 300Мб памяти на борту. Тоже до 300Tb/s — пропускная памяти внутри и до 1.2Tb/s — наружу к DDR4, тоже оптимизация целочисленой арифметики, тоже 7нм.
Вот — потенциальные данные на обучение для новой серии Xilinx Everest FPGA (понятно, что обещать — не мешки ворочать, и тем не менее заявка очень сильная, учитывая, что GPU2&3 — это предельно современные V100 и Т4):
Причем на текущих доступных они выглядят вполне конкурентоспособными (что меня традиционно радует указываются картинки в секунду — еще когда разрешение будут указывать и для разных разрешений производительность приводить — совсем хорошо будет):
Что скажете в свете вашей критики FPGA?Mirn
12.06.2019 10:58рекламным материалам в том числе и к FPGA у меня есть бооольшой такой вагон и маленькая тележка скепсиса:
почти всегда заявляется что LUT и регистры работают под 500MHz, DSP и память 300-400Mhz а как что реальное реализуешь, просто чёкнуться можно оптимизируя это до 150-200Mhz. — оказывается что эти цифры если всё рядышком топологически стоит и не гуляет по глобальному роутингу, в реальном дизайне такие условия в принципе невозможно. А если где в целом с архитектурой неудачно попал то и все 100мгц просто счастье и сказка, и то с нарушением констрайнов (формально выражаясь — нестабильный оверклокинг)3Dvideo Автор
12.06.2019 11:42Это тоже понятно. Если посмотреть исходный текст «Teasing Out The Bang For The Buck Of Inference Engines», из которого я картинки взял, там большинство сравнений более скромные. Но в любом случае бьются типа топовые GPU и бьются конкретно. Выглядит обнадеживающе.
YuriPanchul
12.06.2019 11:51Слушайте, вы меня неправильно понимаете. Я совсем не критик FPGA. Более того, я с FPGA каждый день работаю. У нас в компании FPGA используются как для отладки процессорных ядер, так и матричных умножителей, а также dataflow процессора.
Я также один из авторов лабника по FPGA, который скоро выходит под эгидой ВШЭ МИЭМ, с участием преподавателей ИТМО и ВМК МГУ (Михаила Шуплецова, у которого я проводил семинары по FPGA еще в 2015 году). А также профориентационного курса для школьников по RTL2GDSII flow для ASIC-ов — см. habr.com/ru/post/443234
Так вот. Я просто хочу обратить внимание на один простой и очевидный факт. Если вы посмотрите на устройство FPGA cell, то вы увидите, что чтобы на FPGA реализовать некую простую логическую операцию, например И, нужно использовать в нагрузку целый логический блок с кучей дополнительных мультиплексоров, D-триггеров, избыточной сети соединений итд. (Понятно, что можно несколько логических операций паковать в один блок, но тем не менее дополнительные мультиплексоры остаются, как для определения функции cell, так и для routing/трассировки). А вот чтобы сделать это же на ASIC standard cells, нужно в несколько раз меньше транзисторов и дорожек. Разница, грубо говоря, как между компилируемым языком программирования типа Си и интерпретируемым языком программирования типа Питона. Сколько интерпретатор Питона не оптимизировать, в Си он не превратится. Другая лига.
Наглядно: Вот библиотека примитивов standard cells для ASIC. Как видно, чтобы сделать NAND gate, нужно 4 транзистора:
А вот слева структура одной cell в FPGA на уровне логических элементов и LUT-ов, без routing-а вокруг. В каждом квадратике много транзисторов:
Погуглите сколько транзисторов в одной FPGA cell и это исчерпает нашу дискуссию, так как речь идет о разнице на порядки. Это фундаментальная проблема с FPGA, которая никуда никогда не денется. Один и тот же дизайн, реализованный на ASIC и FPGA, всегда будет намного больше в FPGA, поглощать больше ватт в FPGA, работать с более низкой частотой в FPGA.
FPGA хороши для 1) прототипирования ASIC-ов; 2) специальных приложений которые из-за малого тиража не имеет смысла заказывать на фабрике (обработка сигналов или скажем сетевых пакетов) 3) образования.3Dvideo Автор
12.06.2019 13:19ВМК МГУ Михаила Шуплецова
Да, знаю Михаила, конечно.
Так вот. Я просто хочу обратить внимание на один простой и очевидный факт.
Откуда следует, что я его не понимаю? )
Разница, грубо говоря, как между компилируемым языком программирования типа Си и интерпретируемым языком программирования типа Питона. Сколько интерпретатор Питона не оптимизировать, в Си он не превратится.
У вас отличный пример!
Смотрите — Питон заведомо менее эффективен, чем С++. И тем не менее, сегодня он прочно захватил «рынок» исследований. Причина — большое количество библиотек и фрейворков, в результате которых у вас наверху может быть Питон-ноутбук, а внизу — GPU, FPGA или любая другая эффективная железка. В результате при всей имеющейся «неэффективности» Питона — сегодня это никого не волнует. Никому в голову не придет тратить время на реализацию обучения сети на «эффективном» С++, даже несмотря на то, что результат в итоге может оказаться несколько лучше (с точки зрения компилятора).
По большому счету добавление MLP в FPGA — это как добавление библиотек в Питон будет повышать производительность, оставляя гибкость. А ведь там не только MLP.
FPGA хороши для 1) прототипирования ASIC-ов; 2) специальных приложений которые из-за малого тиража не имеет смысла заказывать на фабрике (обработка сигналов или скажем сетевых пакетов) 3) образования.
FPGA уже сегодня почему-то часто используют для inference. Но вы пропускаете огромную тему training, на которую нацелились те же FPGA Speedster7t и Everest (младшие модели которых, к слову, явно заточены на inference).
Понятно, что конкуренция велика и GPU без боя не сдадутся, и TPU (и иже с ними) совершенствуются быстро. Но шанс у FPGA, очевидно, есть.
Почему Microsoft выбрали FPGA для Catapult? Непонимание очевидного факта их неэффективности? )
А если текущие заявления производителей FPGA (по планируемой производительности) подтвердятся и они займут ощутимую долю в облаках? Вы исключаете такой сценарий?
Прошу прощения за сознательную ироничность и провокационность вопросов )BigPack
12.06.2019 15:56+1Смотрите — Питон заведомо менее эффективен, чем С++. И тем не менее, сегодня он прочно захватил «рынок» исследований. Причина — большое количество библиотек и фрейворков, в результате которых у вас наверху может быть Питон-ноутбук, а внизу — GPU, FPGA или любая другая эффективная железка.
Не совсем, Питон захватил свою нишу в высоконагруженных приложениях во многом благодаря его нахождения поверх самой реализации примитивов этих приложений на нативных языках. А в случае FPGA, никакого «нативного» бэкенда с ASIC'ми нет и это надо неизбежно принять: FPGA фундаментально медленнее/менее эффективны, чем ASIC'и.
FPGA хороши для 1) прототипирования ASIC-ов; 2) специальных приложений которые из-за малого тиража не имеет смысла заказывать на фабрике (обработка сигналов или скажем сетевых пакетов) 3) образования.
Но как мне, человеку с малым опытом (опыт исследований в области меньше года пока) видится, из-за возможности быстрой реализации и «software defined hardware», FPGA находят очень много применений в традиционных Computer Science областях:
- In-network processing (было озвучено)
- Глубокое обучение, пока inference (было озвучено)
- Системы хранения дынных. Тут большой выигрыш получается из-за возможности разместить сетевой стек и логику базы данных на одном чипе — очень важно для уменьшения latency. В частности, люди используют FPGA для реализации систем хранения данных Ключ-Значение (Key-value store) и графовых баз данных. Посмотрите на один из форков Microsoft Catapult: www.microsoft.com/en-us/research/project/honeycomb
- «Традиционные» алгоритмы баз данных тоже неплохо ускоряются на FPGA
- RDMA системы (программируемые NIC уже достаточно давно основаны и на FPGA, в том числе
- И вагончик более специализированных применений: биоинформатика, финансовая аналитика (HFT, например), сжатие данных и тд...
И все это сейчас без проблем можно найти на оффлоаде в одном облаке и в примерно одно время. Конечно, если сделать ASIC под каждый пример использования и напичкать ими датацентры, то все будет гораздо круче, чем с FPGA, но это просто не реалистично. А FPGA можно быстро реконфигурировать под текущую нагрузку на центр. Этот аргумент мне в последнее время довелось очень часто слышать.3Dvideo Автор
12.06.2019 17:28Отличный комментарий, спасибо! ) Особенно примеры!
Интересно, что будет происходить, когда нейросетевые примитивы будут активно реализовывать на FPGA (ссылки на этот тренд в обсуждении были).
Sergey_Kovalenko
11.06.2019 10:48Салют, комрэйд. Я проектировал один из таких, но заточеный только под расчеты ИНС. Чрезмерно большие вычислительные мощности ставить пока бессмысленно из-за ограничений объема накристальной памяти и скорости обмена данными с DDR. Для сетей с «тяжелыми» слоями увеличение количества АЛУ в два раза при неизменной пропускной способности канала связи с DDR требует четырехкратного увеличения размеров памяти. Сейчас быстро развиваются новые архитектуры сетей, требующие с потоками данных такой же гибкости обращения, какой обладают CPU по отношению к обычным числам (RAM модель памяти, условный оператор и условное ветвление программ). Скорее всего в ближайшее время вы увидите сильно изменившиеся архитектуры сетей, оптимальный расчет которых возможен на сильно нестандартных, в плане вычислительной модели, процессорах. Будущее редко бывает таким, как его представляют себе писатели-фантасты.
Mirn
11.06.2019 11:14вот именно из за проблем с памятью мне больше нравится новый stratix-10-mx с его HBM2.
Хотелось бы узнать подробности на практике если кто либо что на нём реализовывал. Теоретически обычно при портировании нейросетки 90+% времени идёт именно на оптимизацию памяти — побольше во внутреннюю память уместить и поменьше внешнюю вызывать. А тут сразу на борту гигабайты сверхбыстрой памяти по спец протоколу да ещё с много тысяч килобитной шириной шины.
Saber-Toothed
11.06.2019 11:07Интересная и полезная статья. Моя ставка на Тесла К20Х и р106-100 как дешевую версию 1060 6 гб себя оправдывает.
Nikolo-73
12.06.2019 22:28преобразование цветовых пространств — типичное перемножение матриц — было в каждом цветном телевизоре до середины 90-х
Где это было, простите? Не в одном из трёх стандартов ЦТВ не припоминаю…3Dvideo Автор
12.06.2019 23:29Речь про аналоговое преобразование цветовых пространств (см., например, en.wikipedia.org/wiki/YUV), которое было на лампах в телевизорах с 60-х, потом на транзисторах, и только потом в цифре.
Nikolo-73
13.06.2019 07:55Ничего особо нового, «вычисления» те ещё en.wikipedia.org/wiki/NTSC, на резисторах. В простом микшерском пульте таких вычислений больше десятка. Подъемные машины на шахтах используют вообще двойное интегрирование!
3Dvideo Автор
13.06.2019 10:10Да, примеров была много, причем в массовых девайсах вкладывались заметные средства в уменьшение стоимости подобных аналоговых вычислений.
AlexeyKosov
14.06.2019 09:58Про гугл и хуавей конечно интересно, но хотелось бы ещё узнать как идет процесс у нас в Сколково, там финансирование, наверное, не меньше :)
amartology
14.06.2019 10:18Я бы поставил денег на то, что финансирование этой теме мы в Сколково порядков на пять меньше, чем в Хуавее, но не уверен, что кто-то может подтвердить точные цифры)
Но энивэй, в Сколково денег на инновации ничтожно мало.3Dvideo Автор
14.06.2019 10:29+1но не уверен, что кто-то может подтвердить точные цифры)
В Сколково или Хуавее? )))))))
По публикациям Сколково скоро на 1 место в России выйдут прочно. На CVPR (топовая конференция в компьютерном зрении) из России публикуются в основном 3 команды, все из Сколково.
3Dvideo Автор
14.06.2019 10:21В Сколково сети применяют, а в комментариях были (на удивление) практически исключительно железячники.
Вообще из моих разговоров — те, кто применяет сетки (особенно глубоко теоретически) редко даже задумываются над тем, что там внизу в железе. Появится железка, где быстрее будет по разумной цене — будут смотреть. Не появятся — направлений программного ускорения много.
Ну и денег в Сколково меньше, чем у Гугла, конечно )
rsashka
Спасибо за очень интересный материал. Жаль, что нельзя поставить +1 больше одного раза.
3Dvideo Автор
Стараемся, спасибо)
Если получите значёк «Старожил» или «Звезда», то вес вашего голоса будет +2, если «Легенда», то +3. Все в ваших руках! )
rsashka
А ведь точно. Над кармой совсем немного нужно поработать ;-)
3Dvideo Автор
Точнее — сделать пачку отличных публикаций)
Mairon
Держи трехочковый, бро! :)
3Dvideo Автор
Поймал, спасибо! )
32bit_me
+2
Meklon
+3) Не зря ачивку получал.
3Dvideo Автор
Иван, большой спасиб! Ваш старый пост про то, чем мазать зубы заметно поменял мои практики. Жалею только, что не узнал все это на десяток лет раньше )
Meklon
Всегда пожалуйста) жаль редко находится время писать.