Los aceleradores de hardware se han convertido en indispensables para la carga de trabajo de inteligencia artificial moderna, desde la formación de redes neuronales masivas hasta la inferencia en tiempo real en dispositivos de borde. Estos chips especializados logran mejoras en el rendimiento y la eficiencia energética sobre las CPUs de uso general, ajustando sus datapaths y controlando lógica a los patrones matemáticos comunes en AI —principalmente multiplicación de matriz, convolusión y operaciones vectores.

Los registros son los elementos de memoria más pequeños y rápidos dentro de un procesador o acelerador. Se sientan directamente dentro de las unidades de procesamiento, proporcionando acceso instantáneo a los datos que se están manipulando activamente. Sin una jerarquía de registro diseñada eficientemente, incluso el acelerador más sofisticado sería embotellado por latencia de la memoria, incapaz de alimentar sus unidades de computación a la velocidad requerida.

Registros de Entendimiento en Sistemas Digitales

Antes de bucear en usos específicos de AI, es útil establecer qué registros son y cómo difieren de otras tecnologías de memoria. Un registro es un elemento de almacenamiento binario, normalmente implementado con volteretas o latches, que puede contener uno o más bits de datos. Los registros se agrupan en archivos de registro, radios de registros que pueden leerse o escribirse en paralelo. En microprocesadores modernos, un archivo de registro puede contener cada 16 a 256.

Lo que establece registros aparte de caches o memoria principal es su velocidad de acceso. Debido a que los registros están físicamente integrados en el mismo chip que las unidades de lógica aritmética (ALUs) y se construyen generalmente con la lógica CMOS estática totalmente personalizada, se pueden leer en un solo ciclo de reloj, a menudo en un nanosegundo. Esta velocidad viene a un costo: los registros requieren un área de muerte significativa y consumen poder estático.

Los registros cumplen varias funciones básicas en cualquier procesador o acelerador:

  • Almacenamiento de la habitación: Mantienen los valores de origen que se alimentan en unidades aritméticas durante una instrucción.
  • El resultado es un amortiguamiento: Ellos capturan temporalmente la salida de una computación antes de que se escriba de nuevo a la memoria o se envíe a otra unidad.
  • Estado de control: Almacenan bits de configuración, configuraciones de modo y señales de control de tuberías que determinan el comportamiento del datapath.
  • Estado arquitectónico: En un núcleo de uso general, los registros programadores visibles definen el estado de la máquina (por ejemplo, contador de programas, puntero de pila).

En el contexto de los aceleradores de IA, el último punto es a menudo menos relevante porque los aceleradores normalmente no son programables directamente por un desarrollador de aplicaciones. En lugar de ello, el archivo de registro se adapta fuertemente a los patrones de flujo de datos específicos de las computaciones de red neuronales.

El papel de los registros en los aceleradores de hardware de AI

Aceleradores de IA, ya sean unidades de procesamiento de gráficos (GPU), unidades de procesamiento de tensores (TPU), arrays de puertas programables de campo (FPGAs), o circuitos integrados personalizados (ASIC) para aplicaciones específicas (ASIC), comparten un requisito común: deben procesar enormes volúmenes de datos con una latencia mínima. Los registros son el eje que hace posible esto.

Pipelining de gran calidad

Los aceleradores modernos de IA implementan arquitecturas profundamente concebidas, donde se rompe una sola computación (como una acumulación multiplicidad) en múltiples etapas: los operados de embrague, multiplicar, acumular y escribir de nuevo. Los registros se colocan entre cada etapa para tener resultados intermedios. Esta técnica, llamada tubería, permite al acelerador iniciar una nueva operación cada ciclo, aunque cada operación individual tome varios ciclos para completar.

Alimentación de datos de alta densidad

Las capas de red neuronales operan en tensores: arrays multidimensionales de números. Por ejemplo, una capa convoz puede leer un filtro 3×3 y un parche de un mapa de características de entrada, luego computar una suma de productos.El número de operaciones por byte de datos es relativamente bajo, lo que significa que el acelerador debe suministrar datos a un ancho de banda extremadamente alto para mantener sus multiplicadores ocupados.

Configuración y control flexibles

Los aceleradores deben soportar muchas arquitecturas de red neuronales diferentes: diferentes tamaños de capa, tipos de datos, funciones de activación y estrategias de titulación. En lugar de endurecer estos parámetros, los diseñadores los almacenan en registros de control. Un registro de configuración podría especificar las dimensiones de un kernel de convolution, el estribo, el modo de relleno o el número de iteraciones en un bucle.

Architecting Registro de archivos para Aceleradores de Aceleración de AI

La elaboración de un archivo de registro para un acelerador de IA implica una gran cantidad de cambios. A diferencia de un archivo de registro de CPU, que debe soportar un conjunto fijo de registros de uso general visibles para la ISA, el archivo de registro de un acelerador se puede adaptar al patrón de flujo de datos del volumen de trabajo de destino.

Vector Register Files

Muchos aceleradores adoptan un paradigma vectorial o SIMD (Instrucción del sistema, datos múltiples) donde una instrucción única funciona en múltiples elementos de datos en paralelo. Estos diseños utilizan archivos de registro de vectores — grandes, arrays multibancos que mantienen vectores enteros (por ejemplo, 128, 256, o 512 elementos). Cada banco puede leerse de forma independiente, permitiendo que el acelerador para buscar múltiples elementos de potencia del vector simultáneamente.

Scratchpad Memorias vs. Registro de archivos

Una alternativa común a un archivo de registro gestionado por hardware es un software de memoria de arañazo (SPM). En algunos aceleradores, especialmente los que apuntan a baja potencia, el programador mueve explícitamente los datos entre la memoria principal y un arañazo SRAM local. Los registros se utilizan sólo para obtener resultados temporales. Sin embargo, la línea entre un archivo de registro grande y un pequeño arañazo es borrosa.

Registro de Renaming y Apoyo a los Riesgos

En los motores de ejecución fuera de orden (común en GPUs de alto nivel y algunos aceleradores de IA), la renombración de registro se utiliza para eliminar dependencias falsas. El archivo de registro físico contiene más registros que el conjunto de registro arquitectónico, permitiendo que el hardware mapee registros lógicos a diferentes registros físicos para evitar puestos. Mientras que la renombración añade complejidad, puede mejorar la utilización de las unidades de memoria computa, especialmente en las cargas de trabajo como neleatorios de neleatorios de trabajo

Consideraciones de diseño: Velocidad, Zona y Poder

El diseño de los archivos de registro se ve limitado por los tres ejes VLSI clásicos: velocidad, área y potencia. Para los aceleradores de IA, los objetivos son extremos. Un archivo de registro debe ser lo suficientemente rápido para alimentar una matriz de multiplicador que puede utilizar decenas de miles de multiplicadores, todos corriendo en frecuencias de gigahercios. Un pequeño registro típico de 32 bits implementado en un proceso moderno de 7 nm puede consumir alrededor de 0,5 μm2 y

Para mitigar esto, los arquitectos utilizan varias técnicas:

  • Reducción de los bancos y puertos: En lugar de construir un único fichero monolítico con muchos puertos de lectura/escritura, los diseñadores dividieron el archivo en múltiples bancos, cada uno con menos puertos. El programador asegura que los accesos simultáneos caen en diferentes bancos, evitando conflictos bancarios.
  • ] Archivos de registro jerárquicos: Algunos diseños utilizan un pequeño archivo de registro ultrarrápida (como una caché de registro) para valores frecuentemente reutilizados, respaldados por un archivo de registro más amplio y más lento. Esto explota la localidad temporal que se encuentra a menudo en bucles de red neuronales.
  • Power gating: Los bancos de registro no utilizados se apagan para ahorrar energía de fuga, lo que es especialmente importante en los aceleradores móviles o de borde.
  • ] Integración de los datos: En los diseños de rendimiento extremo, los registros se fusionan directamente en las celdas del acumulador multiplicador (MAC). La célula MAC incluye un registro de tuberías y un registro de retroalimentación para acumular sumas parciales. Esto elimina la necesidad de un archivo de registro centralizado separado y reduce la demora de alambre.

Registros en Arquitecturas Aceleradoras Específicas

GPUs (NVIDIA, AMD)

Los GPU son aceleradores altamente paralelos que dependen de archivos de registro masivos para soportar miles de hilos concurrentes. Cada procesador de flujo multiprocesador (SM) en una GPU NVIDIA contiene un archivo de registro con decenas de miles de registros de presión de hilos, que se dividen entre los hilos (o warps) en un esquema de conmutación de contexto que permite la conmutación de rosca de cero por archivo de carga inmediatamente

Unidades de procesamiento de tensores (TPU de Google)

Los datos de Google TPU se registran de forma diferente: utiliza una jerarquía de dos niveles. Un módulo de almacenamiento de RAM (o mayor) de 8 MC llamado "búfer de peso" almacena pesos de filtro, y un módulo de configuración de datos sistólicos para el almacenamiento de ráfagas y alimenta filas de datos en la matriz sistólica.

RISC-V Vector Extensions (por ejemplo, SiFive Intelligence, Esperanto)

La extensión vectorial RISC-V (V) proporciona una longitud vectorial flexible y definida por software (VLEN). Las implementaciones varían en cómo mapean registros vectoriales arquitectónicos a registros físicos de archivos de registro. Algunos utilizan un archivo único monolítico de registro vectorial de bits VLEN por registro; otros lo dividen en múltiples carriles. Los registros flotantes en un acelerador vector son cruciales para almacenar los operados de longitud durante la cadena y para realizar las operaciones de vectores.

Aceleradores de base FPGA

Los FPGA proporcionan hardware reconfigurable, y los registros son un recurso fundamental. Cada bloque lógico FPGA (LUT) está acompañado por un flip-flop (register). En un acelerador AI implementado en un FPGA, el archivo de registro se sintetiza en estos volteretas. Debido a que el tejido es reprogramable, la conectividad de registro se puede personalizar con el diseño de aceleración exacto.

Tendencias futuras: Cerca de la memoria y procesamiento en memoria

A medida que los modelos de IA crecen en tamaño y complejidad, el costo de mover datos de memoria al acelerador se ha convertido en el cuello dominante. Una dirección prometedora es la informática de memoria cercana, donde el almacenamiento tipo registro se coloca físicamente cerca de los bancos de memoria, a menudo emergendo como parte de la memoria de almacenamiento 3D (por ejemplo, HBM).

Otra tendencia es el uso de memoria registrada en aceleradores ajustados. En este esquema, el procesador CPU o host puede leer y escribir el archivo de registro del acelerador como si fuera una región con memoria, permitiendo una comunicación rápida sin interrupción de la cabeza. Esto es especialmente importante para los registros de control y estado que deben ser encuestados con frecuencia.

Conclusión

Los registros de la construcción son un bloque de edificios fundamentales de aceleradores de hardware de IA. Proporcionan el almacenamiento rápido y de baja latencia de datos que permite los oleoductos profundos, los alimentados de datos de alta banda y el control flexible necesario para lograr el rendimiento requerido por las redes neuronales modernas. Desde el pequeño acumulador se registra dentro de cada célula MAC hasta los archivos de registro de vectores masivos en GPUs, cada bit de registro de ingeniería computación entre las innovaciones emergentes de la velocidades.

Para los lectores que buscan un entendimiento técnico más profundo, los siguientes recursos externos proporcionan un contexto adicional: