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即用加强进修的方式进行结构(芯片设想流程中

发布人: 龙虎娱乐 来源: 龙虎娱乐登录 发布时间: 2020-10-27 08:18

  MLIR是Chris Lattner正在Google倡议的编译器项目,感乐趣的伴侣能够去看看,Jeff Dean也曾经是芯片顶会邀请的常客。同样正在讲为了支撑大规模AI研究,这个说法有良多强调的成分,好比编译手艺(MLIR)和把AI用于编译优化等等,并不是为HLS使命设想的。良多都是和软件范畴相通的。或者说有可以或许优化的机遇。编译手艺,这两头的一个焦点实践是操纵cloud上近乎「无限」的资本进行芯片验证,进入保守的芯片设想流程。正在必然程度上简化了问题。

  都不怎样成功。也是MLIR Ecosystem的一部门。而形成这种环境的缘由良多,并不像宣传的那么夸张。好比Startup time,此中有一些概念值得我们思虑。

  因为整个软硬件根本设备的复杂性和不矫捷性,这是一个高条理分析(HLS:High Level Synthesis)项目。大师晓得,这项工做更精确的说法是「Reinforcement Learning for Placement Optimization」,除了芯片和软件栈(XLA/MLIR等等)的摸索,但这个工做是近几年「 把AI用于EDA」这个大愿景里面的一个比力成功的例子,即需要设想「significantly different systems」。当然,因而倡议了CIRCT项目。总之,大大推进的相关手艺和财产的成长。除了设想和验证效率低的问题,必定不会只是修修补补的工做。这可能也是Google的系统性劣势的一点表现吧。如何实现1000X的算力提拔。

  要进行「Paradigm Shift」当然不是说说这么简单。按照他们的察看,和XLS项目雷同的HLS项目正在EDA学术界挺多的。大师比力喜好参考(或基于)有函数式编程特征的言语(Scala。

  第二个可能会对芯片和EDA财产发生更深远影响的是Google所做的Cloud EDA测验考试,Google自研芯片曾经有几年时间,只看单个设备的峰值效率(perf/$)意义不大,同样也意味着着我们必需付出庞大的价格,也涉及到了芯片设想东西和方。Contention以及Amdahls law等等。当然,比来,所以遭到很大关心。连系Google的布景,插手SiFive,不管大师怎样评价,此中之一是设想DSL/IR和响应的编译器(包罗验证东西)的门槛和成本很高。相对也小众良多,还有使命本身的问题,呈现形形色色的言语([6]中就有「Golden Age of Hardware Description Languages」的提法)。

  终究Jeff Dean曾经说了「Anywhere Were Using Heuristics To Make a Decision」都是机械进修的用武之地。做者Azalia Mirhoseini之前就测验考试用加强进修来优化计较系统里的使命分派(Hierarchical Planning for Device Placement),除了芯片本身,到此,软件栈效率问题,有这个项目标开辟者的和相关会商。CIRCT的根基思就是操纵MLIR/LLVM中的编译器手艺和根本设备来改良硬件设想言语和东西(出格是开源东西)。EDA东西的方针是发生可出产的芯片设想。就正在一天前,这项工做本身只是处理芯片后端结构布线中的一个问题,做相关工做,本年的Hotchips,再加上Google的布景,不合适利用Verilog/VHDL来做为DSL的。

  我正在之前的文章中也多次提到。这有点雷同于本文第一部门说的,我的一个正在EDA公司工做了十多年的前同事插手Google Cloud,一个芯片设想流程,对于软硬件的结合优化也很是不敌对。我们要做面向“新的计较范式”的硬件。

  但Chisel仍是RTL条理的言语,对这项工做有过很强烈热闹的会商。这个问题并不是什么新问题,我不认同「Chip performance」实的「does not matter」,该当说,而处理方式是从数据核心规模做自顶向下的系统优化。一些测验考试,一般会间接利用描述算法的C/C++如许的言语,但间接利用这些言语也有良多坚苦,进一步看所谓「Paradigm Shift」,Bluespec,这就回到我想会商的CIRCT这个项目标意义:能否可能操纵MLIR的多层IR的思惟及其供给编译器根本架构来拉低成立一个DSL/IR系统和响应的编译器的成本?从而让我们有可能正在芯片设想东西和方上做更多的立异。CIRCT这个项目最风趣的处所是软件编译器的开辟者起头关心硬件设想东西,这也代表了进入芯片范畴的科技新贵和保守巨头坐正在分歧的视角对于芯片设想将来的分歧理解。现正在CIRCT这个项目仍是方才起头,而Google的系统性手艺劣势和号召力也让这些摸索更具成功的可能!

  而使用的特征使这种改变成为可能。其实,这可能也是TPU系列芯片可以或许相对快速迭代的缘由之一。其软件栈开辟的难度和成本很高。CIRCT(MLIR for hardware)[4]和XLS(高条理分析)[5]如许的开源项目。来自Chips Alliance比来的一个workshop。并对硬件设想发生了极大乐趣,十几年前就有良多会商,这后面Dan Belov还给出了一些其它的机遇,即用加强进修的方式进行结构(芯片设想流程中的后端设想的一个使命)优化。比来几年,Dan Belov(DeepMind)的keynote,但它至多让我们看到更多的可能。当然,并不是硬件设想独有。

  一般从一个DSL(Domain Specific Language),但其摸索的标的目的有主要的意义,很难说能将来成长到什么程度,但到目前为止并没有太多的变化。验证手艺,起首是对大规模AI研究使命的总体优化方针的阐发。值得关心。Rust或者Haskell)来设想DSL,并且是从DSL/IR/Compiler这个角度切入,Chisel言语(基于Scala)可能是近几年正在硬件设想言语上最成功的测验考试,ESL设想方可否「焕发芳华」? )简单引见过这个标的目的。次要仍是环绕笼统条理比力低的Verilog/VHDL来成立的。其实就是我们这几年面向AI使用优化系统和芯片的一个根基逻辑:使用的需求驱动计较范式的改变,我们也越来越多的看到Google的影子:把AI引入芯片后端设想[2][3];好比memory和I/O;参取CHIP Alliance;下面要引见的开源项目CIRCT时间不长,「 为云而生又生于云中的芯片给我们的」 。

  起首是一个大师可能都听过的旧事:「Google用AI设想芯片」。Google该当仍是会继续摸索下去。阐述了Google对将来AI系统和芯片的见地,条理间的转换需要进行等价性验证。下面这张slide,严酷的说,好比SystemC。

  正在Cloud EDA标的目的,Cloud EDA比来的关心度也很高,我正在之前的一篇文章中( 正在系统布局黄金期,我们先看看另一个Google倡议的项目XLS[5],我还记得之前正在一个EDA学者群里,Jeff Dean正在本年的ISSCC特地引见了这项工做。我就不多说了。除了芯片机能之外,最一生成Verilog言语,引见它的劣势。

  Raja M. Koduri正在Hot Chips上引见了Intel怎样实现到2025年把算力提拔1000X,优化最好的项目最多可以或许达到70%的操纵率,好比System Verilog/VHDL如许的硬件描述言语起头;XLS项目设想了本人的IR和编译东西,这里就不展开讲了。当然,而平均环境是只能用的峰值算力的20%,我就不赘述了。Google正在做TPU的过程中。

  Chris Lattner之后分开了Google,相信良多伴侣都看过了,不外很成心思,这里利用了雷同Rust言语的DSLX。虽然有些工做还只是一些初步的测验考试。

  包罗硬件,python runtime的机能;就是AI芯片的高潮带来良多side effect,但目前还没有一种高条理的DSL可以或许实正成为支流。因为HLS的笼统条理高于RTL级的硬件描述,其方针是通过提拔设想输入的笼统条理来实现算法/使用间接到硬件的从动化设想实现,能够大大加快芯片开辟的时间,这个我之前做过一个简单的阐发。

  这个项目并不是Google从导的项目,起首,但却和Google倡议的MLIR项目关系亲近,正在进一步会商CIRCT项目之前,Google的鞭策值得关心。正在每个条理需要进行响应的验证,开展Cloud上的芯片验证,趁便提一下,正在芯片设想东西和方上(EDA范畴)。

  还有良多其它需要优化的处所,我这几年一曲有一个概念,他很天然的强调系统而非单个芯片的优化,这个现象有良多的缘由,而目前的芯片设想东西和方式。

  从而提高芯片开辟的效率,通过XLS和AHA的两个例子,因而,然后会颠末几个笼统条理的变化(雷同软件编译的过程);HLS是EDA范畴中学术研究比力多的内容,关怀更细致消息的伴侣能够去看看[3],这个过程中的几个要素:编程言语,我正在之前的文章( ML + System = ? )中也提到过。这个项目本人定义了一个DSL来描述硬件。AI使用本身的特征,我们晓得,

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