清微智能CTO歐陽鵬：架構(gòu)創(chuàng)新是通往高性能計(jì)算芯片必由之路｜量子位·視點(diǎn)分享回顧

量子位的朋友們 2022-11-21 12:28:03 來源：量子位

視點(diǎn) 發(fā)自 凹非寺
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這幾年，如果問哪個(gè)行業(yè)最熱？無疑是芯片。

宏觀層面，我們看到了國外的限制打壓，國內(nèi)政策的扶持，整個(gè)芯片產(chǎn)業(yè)的沸騰。芯片對于高新技術(shù)、前沿科技發(fā)展的重要性不言而喻。

而在微觀層面，中國芯片產(chǎn)業(yè)一直在不斷進(jìn)行技術(shù)嘗試。面臨數(shù)據(jù)爆炸的大算力時(shí)代，傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的計(jì)算瓶頸有待突破，而在前沿架構(gòu)的探索上，中外公司不約而同地選擇了數(shù)據(jù)流驅(qū)動的可重構(gòu)架構(gòu)。

那么，可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)為何能夠成為應(yīng)對大算力時(shí)代的最佳技術(shù)路線？又是如何兼顧高能效比、軟硬件靈活可重構(gòu)與可擴(kuò)展性的？目前該架構(gòu)的落地難點(diǎn)在哪里、落地情況如何呢？

圍繞可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)芯片的探索、創(chuàng)新與商業(yè)落地等，清微智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO歐陽鵬在「量子位·視點(diǎn)」直播中分享了他的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn)。

以下根據(jù)分享內(nèi)容進(jìn)行整理：

今天和大家分享的題目是可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)（CGRA）創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能突破。

我從幾個(gè)方面來展開今天的介紹：首先是清微智能公司的發(fā)展情況，包括發(fā)展?fàn)顟B(tài)、軟硬件產(chǎn)品等；其次是算力大爆炸的時(shí)代背景下帶來的挑戰(zhàn)；再者是現(xiàn)在的技術(shù)路線，以及主流的產(chǎn)品架構(gòu)存在的問題；第四是清微智能如何在這種環(huán)境和挑戰(zhàn)之下，通過創(chuàng)新突破實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品性能的提升；第五是對未來技術(shù)的展望，包括發(fā)展趨勢、發(fā)展方向等。

全球首家也是出貨量最大的可重構(gòu)芯片企業(yè)

清微智能在可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)研究方面已有16年歷史。2006年，我們在清華大學(xué)成立了可重構(gòu)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室，開展可重構(gòu)計(jì)算相關(guān)的研究，16年間已培養(yǎng)了超過300名的碩士、博士和博士后。在該領(lǐng)域不斷探索、突破，沉淀了三百個(gè)專利和論文，先后獲得國家技術(shù)發(fā)明二等獎，國家專利金獎以及國際競賽冠軍。

基于多年的積累，2018年清微智能成立，正式開啟商業(yè)化道路。2020年，清微獲得了中國電子學(xué)會技術(shù)發(fā)明一等獎，2021年和2022連續(xù)入選國際電子信息領(lǐng)域的“時(shí)代周刊”EE Times的全球半導(dǎo)體公司“Silicon 100”榜單，2022年入選麻省理工評選的全球50家最聰明公司（MIT TR50）。經(jīng)過四年的商業(yè)落地，目前已經(jīng)有十款型號的芯片形成規(guī)模銷售，頭部客戶包括了?？?、國網(wǎng)、商湯、阿里等，技術(shù)經(jīng)受了市場考驗(yàn)。清微智能的可重構(gòu)芯片是完全發(fā)源于本土、掌握自主核心技術(shù)、完全自主可控的技術(shù)體系，清微智能是全球可重構(gòu)芯片領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)。

人工智能的發(fā)展對芯片算力提出更大挑戰(zhàn)

當(dāng)前人工智能發(fā)展非常迅速，對算力產(chǎn)生需求巨大，可以說我們已經(jīng)進(jìn)入算力爆炸時(shí)代。作為智能算力的提供者，芯片企業(yè)應(yīng)該怎么來應(yīng)對呢？

我們先來看看在這個(gè)時(shí)代，都有哪些特點(diǎn)？具體來說，人工智能對算力需求呈爆發(fā)式增長，來源于是網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量、計(jì)算量的不斷增加。到2025年，模型參數(shù)量將達(dá)到萬億級別，支撐從圖像視頻處理、自然語言處理、到自動駕駛、通用智能，甚至元宇宙等的發(fā)展。模型的發(fā)展進(jìn)一步推動對各種智算中心的建設(shè)需求，現(xiàn)在有26座城市都在開建計(jì)算中心，算力都是P級以上的規(guī)模。2022年8月，美國總統(tǒng)拜登簽署《芯片與科學(xué)法案》，計(jì)劃在未來 5 年內(nèi)投資 2800 億美元，甚至以搭建Z（十萬億億）級高算力平臺作為目標(biāo)。

這樣的算力需求對芯片底層提出非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如果用最主流的GPU產(chǎn)品，會帶來巨大的計(jì)算能耗以及投入成本，無法滿足大模型發(fā)展帶來的“算力黑洞”。

舉個(gè)例子，比如像open AI GPT，只需要3張英偉達(dá)的A100訓(xùn)練三天，但使用單卡，就需要訓(xùn)練366年。像GPT-3模型，則需要1024張80GB的顯卡，訓(xùn)練一個(gè)月，訓(xùn)練成本超過1200萬美金。如果訓(xùn)練北京智源研究院的“悟道”模型，整個(gè)花費(fèi)也是達(dá)數(shù)千萬美元。圖1所示：我們可以看到以GPT-3為界，左邊這個(gè)圖里模型到了GPT-3以后，switch transform、悟道、阿里M6等等都是千億到萬億的模型參數(shù)計(jì)算量。

△圖1 AI 大模型

而從另外一個(gè)維度看，能夠提升芯片性能的，無非就是制程和架構(gòu)。圖2是展示了基于浪潮8卡AI服務(wù)器做MLperf性能數(shù)據(jù)，計(jì)算性能已經(jīng)超過了摩爾定律發(fā)展，這意味著架構(gòu)創(chuàng)新起了非常大的作用。隨著時(shí)間的推移，芯片架構(gòu)創(chuàng)新對性能提升的影響會越來越大。性能的提升跟摩爾定律的“剪刀差”會越來越明顯。

△圖2 架構(gòu)創(chuàng)新推動作用超過摩爾定律

架構(gòu)創(chuàng)新是必由之路

所以，架構(gòu)的突破和創(chuàng)新，目前來看是算力大爆炸時(shí)代唯一解決辦法。

我們來看現(xiàn)有的一些技術(shù)架構(gòu)路線。如圖3，圖里分為左邊和右邊兩個(gè)技術(shù)方向，右邊是紅色的箭頭，表示是更加共享存儲，而相反的越往左邊則是更加的數(shù)據(jù)流或者是空域計(jì)算能力越強(qiáng)。

△圖3 主流技術(shù)路線對比

這代表當(dāng)前兩個(gè)技術(shù)方向：一條代表著可以更加共享存儲，通過不斷提高工藝制程，利用先進(jìn)HBM存儲，提高晶體管密度把單芯片性能做高；另一條則是對制程要求不高，通過數(shù)據(jù)流驅(qū)動架構(gòu)來提高性能以及多機(jī)多卡的線性度，除了清微，國外的像Sambanova、tenstorrent也是走的這條路線。以共享存儲方式為代表的GPU計(jì)算架構(gòu)，在單卡上，通過高工藝能夠提高性能，但也存在一些問題，問題分為三個(gè)方面。

第一，核心SM架構(gòu)本質(zhì)上還是指令集驅(qū)動的，所以沒法把大量的資源用在計(jì)算上，尤其像AI這類流式運(yùn)算，需要大量的指令，頻繁調(diào)度來保證精確的計(jì)算。

第二，由于共享存儲，其內(nèi)部有不同的緩存結(jié)構(gòu)，也就存在不同級的延遲。同時(shí)，在多個(gè)服務(wù)器之間，還需要網(wǎng)卡、交換機(jī)進(jìn)行連接。這樣的話，通過增加卡的數(shù)量，性能并不一定是線性增長的，因?yàn)闀芯W(wǎng)絡(luò)的延遲，通信的延遲。

第三點(diǎn)是成本，這其實(shí)是大的算力中心，包括數(shù)據(jù)中心，需要去關(guān)注的點(diǎn)?，F(xiàn)有的一些方案，采用2.5D HBM存儲，以a100為例，它的成本中HBM超過50%，非常昂貴。另外，基于這種技術(shù)方案建大的計(jì)算集群的時(shí)，需要網(wǎng)卡，分層交換機(jī)等，這部分成本非常高，也接近總成本50%。

要實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)中心的可持續(xù)發(fā)展，必須要去考慮如何實(shí)現(xiàn)線性算力增長，同時(shí)降低芯片和系統(tǒng)單位算力的能耗和成本。

再一個(gè)，剛才提到了現(xiàn)在主流的GPU產(chǎn)品，都是以2D/2.5D方式來做存儲集成，比如HBM, 能夠提供一個(gè)1-2TB/s的帶寬。但是我們看AI本身的計(jì)算，尤其像訓(xùn)練，對帶寬的要求非常高，至少5TB/s以上。要把性能充分發(fā)揮出來，2D和2.5D存儲集成提供的帶寬是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。如下圖4展示，受限于互聯(lián)端口的數(shù)量，帶寬無法做到更高。

△圖4 目前2D、2.5D存儲集成方案存制約性能的提高

數(shù)據(jù)流驅(qū)動的可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)天然適應(yīng)大算力計(jì)算

因此，需要一個(gè)新的計(jì)算范式，或者一些新思路來解決這些問題，解決計(jì)算單元效率的問題，我們從三個(gè)方面來考慮：

第一個(gè)是計(jì)算范式上，能不能把更多的計(jì)算資源用在計(jì)算上，不要去做太多的控制，很多的應(yīng)用場景它不需要太多的控制。如果我把90%的資源都用在計(jì)算上，那肯定能夠提高計(jì)算效率。

第二，通信墻的問題。更多的算法，更多的更大的模型，意味著大量的通信，通信有時(shí)延，并成為算力增長的短板。要考慮的就是：如何讓這個(gè)多卡之間能夠?qū)崿F(xiàn)線性增長，同時(shí)能夠去掉包括交換機(jī)、網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的非核心計(jì)算設(shè)備的成本？

第三，無論是2D還是2.5D，都是在解決帶寬的問題，如何突破現(xiàn)有方案，讓存儲和計(jì)算更加耦合和緊密，進(jìn)而提高帶寬。

那我們是如何來思考這個(gè)問題呢？

首先第一點(diǎn)，將寶貴的應(yīng)用資源盡可能的集中于計(jì)算。

傳統(tǒng)的CPU、GPU，都是指令驅(qū)動的，需要逐條逐條取指譯碼，需要有精確的控制。這樣大量的資源用在控制上，用在頻繁的訪存上。我們采用了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)重構(gòu)的空間模式：里面有大量的計(jì)算資源，能夠靈活地組織成不同的計(jì)算通道，大幅減少控制開銷，將90%的基本資源用在計(jì)算上來提高計(jì)算效率。

第二就是讓數(shù)據(jù)盡量在計(jì)算單位中流動，減少大量的訪外存開銷。傳統(tǒng)GPU采用共享存儲，無論是采用GDDR還是HBM，來實(shí)現(xiàn)共享同步，包括多卡之間也是如此。新的方式就是讓數(shù)據(jù)在計(jì)算單元之間傳導(dǎo)，不需要頻繁的去跟外面存儲器交換，減少訪存的代價(jià)。這里包含兩個(gè)層面：一個(gè)數(shù)據(jù)流動發(fā)生在計(jì)算單元之間，這是一種微觀的傳輸。二是數(shù)據(jù)流動發(fā)生在芯片與芯片之間，直接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

第三點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)流可拓展的軟硬件能力?？鐂erver、跨機(jī)架直接連接，打破芯片邊界。我們一直說GPU很強(qiáng)，但是他要擴(kuò)展更大的集群，還是需要找交換機(jī)，我們叫數(shù)據(jù)交換設(shè)備。那能不能把交換設(shè)備給摒棄掉？直接在芯片與芯片之間就實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，整體是一個(gè)數(shù)據(jù)的模式，去支持這個(gè)應(yīng)用。同時(shí)，每一個(gè)數(shù)據(jù)流它是可配置的，來提高編程維度，提高靈活性。這樣，從芯片內(nèi)和芯片間都是拉平了。從邏輯上，對開發(fā)者來說，一臺機(jī)器和十臺機(jī)器，面對的都是同樣的編程模式，因?yàn)榈讓拥募軜?gòu)上它是拉平。所以說，通過這種方式來實(shí)現(xiàn)芯片與芯片的直通，保證數(shù)據(jù)流能夠突破芯片的邊界，進(jìn)一步去減少訪存代價(jià)。

第四，通過數(shù)據(jù)流的方式在芯片內(nèi)和芯片間流動起來。在單芯片上省去昂貴HBM，通過局部存儲提供大帶寬。同時(shí)，通過多芯片之間的直聯(lián)，省掉昂貴的交換機(jī)。我們上面說過，GPU產(chǎn)品是通過交換機(jī)，網(wǎng)卡來實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，成本非常高。如果通過芯片內(nèi)外直接互聯(lián)，整個(gè)都是數(shù)據(jù)流，就可以省掉昂貴的存儲器、交換機(jī)的成本。

第五點(diǎn)，采用3D存儲方式解耦先進(jìn)存儲。考慮讓存儲和計(jì)算挨得更近。清微是通過一種叫3D 存儲集成的方式實(shí)現(xiàn)。如圖5，這種集成方式天然適配數(shù)據(jù)流計(jì)算方案，因?yàn)樗谴怪边B接，不需要每個(gè)PE去訪問整個(gè)空間，每個(gè)PE可以擁有自己獨(dú)立的存儲量和帶寬。通過面與面的集成，減少計(jì)算單元與存儲單元連線距離，增加信號密度，減少搬運(yùn)功耗，可以在節(jié)省一半功耗的情況下達(dá)到同樣的性能，相比傳統(tǒng)集成方式，帶寬可以提高十倍。

△圖5 可重構(gòu)分布式計(jì)算與3D DRAM 天然結(jié)合

上面這些正是我們在做的事情。清微云端芯片TX8項(xiàng)目在2021年就已經(jīng)啟動，匯集了一批來自蘋果，海思，英偉達(dá)，SUN，Intel, AMD，平頭哥等公司，具備豐富服務(wù)器芯片和AI芯片軟硬件經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)骨干，團(tuán)隊(duì)正在快速推進(jìn)工程落地，產(chǎn)品預(yù)計(jì)在明年年底上市。我們希望通過這種更合理、更可行的可重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)方式，來滿足算力爆炸時(shí)代對芯片的需求，解決目前方案中存在的一些問題。

全球可重構(gòu)計(jì)算路線發(fā)展情況

可重構(gòu)計(jì)算這個(gè)技術(shù)出現(xiàn)還是比較早。1991年，國際學(xué)術(shù)界開啟可重構(gòu)芯片研究（A Novel ASIC Design Approach Based on a New Machine Paradigm）。歷經(jīng)10余年探索和發(fā)展，其算力和通用性的完美平衡獲得廣泛認(rèn)可。

2003年，歐洲宇航防務(wù)集團(tuán)(EADS) 率先在衛(wèi)星上采用可重構(gòu)計(jì)算芯片。2017年，美國發(fā)布“電子復(fù)興計(jì)劃”，將可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)列為美國未來三十年的戰(zhàn)略技術(shù)。2019年，賽靈思推出包含CGRA架構(gòu)芯片的Versal系列產(chǎn)品，面向高端智能駕駛，算力達(dá)到128TOPS。2020年，SambaNova基于可重構(gòu)數(shù)據(jù)流架構(gòu)（RDA）推出了高性能計(jì)算的DataScale平臺，獲得Intel和Google的聯(lián)合投資，實(shí)現(xiàn)“軟件定義硬件”，部署到了美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室，美國能源部旗下國家核安全管理局，勞倫斯利國家實(shí)驗(yàn)室，洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室，用于藥物分析，核安全計(jì)算、人工智能等高性能計(jì)算場景。2021年英特爾的自動駕駛子公司 Mobileye宣布下一代L4 SoC中包含粗粒度可重構(gòu)陣列 (CGRA) 內(nèi)核。2022年，瑞薩推出能夠處理多個(gè)攝像頭圖像數(shù)據(jù)的全新可重構(gòu)芯片RZ/V2MA，并為視覺AI應(yīng)用帶來新水平的高精度圖像識別能力。

國際產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界已形成共識，可重構(gòu)架構(gòu)芯片具備廣泛的通用計(jì)算能力，可以應(yīng)用在非常多的場景。面對日益增長的算力需求，兼顧靈活性和高算力特點(diǎn)，可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)是解決通用高算力需求的必由之路。

未來，可重構(gòu)芯片定位為數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的核心載體，形成“CGRA+”的異構(gòu)開放生態(tài)。這個(gè)是必然趨勢。英特爾主打CPU，然后收購Altera，加上自研GPU，形成了一個(gè)CPU+GPU+FPGA異構(gòu)產(chǎn)品形態(tài)。AMD基于x86 CPU，收購賽靈思FPGA，賽靈思同步已經(jīng)切入CGRA, 同時(shí)收購ATI GPU，形成了一個(gè)CPU+FPGA+CGRA+GPU的生態(tài)。英偉達(dá)，曾經(jīng)試圖去收購ARM，但沒有成功,但是也可以反映出它整個(gè)的技術(shù)路線，希望形成一個(gè)CPU+GPU的生態(tài)。清微不會去做通用的生態(tài)，而是做計(jì)算生態(tài)，它往前發(fā)展，是一個(gè)CGRA+CPU的生態(tài)，我們的CPU可以是x86架構(gòu)的，可以是ARM架構(gòu)，還可以是RISC-V架構(gòu)，開放兼容。

最后，我想說說清微智能未來的發(fā)展規(guī)劃。清微現(xiàn)實(shí)從端側(cè)入手，正在向云側(cè)延伸，打造“CGRA+”的生態(tài)。如圖6所示，從橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)兩個(gè)維度發(fā)展，橫向是軟件生態(tài)，不斷地從單點(diǎn)產(chǎn)品切入，完善整個(gè)應(yīng)用場景，到完善整個(gè)生態(tài)?？v向是基于CGRA技術(shù)體系，不斷內(nèi)生和外延，吸納單點(diǎn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)軟硬件通用處理器平臺。

△圖6 清微未來十年技術(shù)發(fā)展規(guī)劃

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