הבנה של אדריכלות FPGA עבור AI Acceleration

עיבוד שדה-Programmable Gate Arrays (FPGAs) הם מעגלים משולבים אשר הפונקציונליות שלהם מוגדר לאחר הייצור באמצעות תצורה.בניגוד לפרוסת משולבת יישומים-Specific Integrated Circuits (ASICs) אשר נקבעים במפעל, FPGA כולל מריצה צפופה של בלוקים לוגיים עמידים (CLB) המחוברים על ידי מנגנונים ממוחשבים, כגון VL או VerSlogic, המאפשרים אלה ישירות על ידי מערכות יחסים מתקדמות (N) עם תכונות מתקדמות) עם ציוד תקשורתיות גבוהה של מערכות יחסים סטנדרטיות (D) עם ציוד רדיו (DVS) עם ציוד סטנדרטיות) עם ציוד סטנדרטיות גבוהה של מערכות בקרה דיגיטלית (CLS) עם ציוד סטנדרטיות) עם ציוד סטנדרטיות (CLS) עם ציוד סטנדרטיות) המאפשרות (CLSSD) עם תכונות סטנדרטיות) עם ציוד רדיו (D) עם שיטות בקרה סטנדרטיות (DVDVSSD) באופן ישיר עם שיטות פעולה עם תכונות סטנדרטיות גבוהה של מערכות בקרה סטנדרטיות (CLSlinks סטנדרטיות לתקני חומרה (CLSlinkSlinkt) המאפשרות) עם תכונות מתקדמות) המאפשרות) המאפשרות גבוהה של מערכות בקרה סטנדרטיות) המאפשרות גבוהה של מערכות בקרה סטנדרטי

אבני הבניין היסודי כוללים שולחנות חיפוש (LUTs) עבור פונקציות בולטות, כפכפים לאחסון המדינה, ו פרוסות DSP מיוחדות עבור ⁇ . המודרנית FPGAs משלב בלוקים זיכרון קשיח, transceivers במהירות גבוהה, ואפילו ליבות מעבד על אותו מת.זה אדריכלות heterogeneous מאפשר FPGA יחיד לפעול כמו גם accelreable ומערכת אחסון מרובים כדי לטפל בדיסקרטיבות מרובים כדי לנהל את אותם רכיבי השבבים.

למה FPGAs Excel ב- NLP

עיבוד שפה טבעית דורש מקבילות מסיבית ותגובה בזמן אמת, במיוחד עבור משימות כגון אסימוניזציה, רצף תוויות, ו- טרנספורמציה מבוסס הקצינה. CPUs המסורתית נאבקים עם נפח של ממטריקס רבומים חישובים תשומת לב, בעוד GPUs, למרות חזק, לעתים קרובות להכות צווארי רוחב זיכרון וצריכה כוח משמעותי. FPG, כמו למלא את הפער הזה על ידי לאפשר לנתיבים עיצוב נתונים כי הם מתאימים למזער תכונות כדי לשמור אותם באופן קבוע:

  • (FLT:0)Fine-G Parallelmotoism:FreaLT:1 PGAs יכול מיידית מאות יחידות ספארי קטנות הפועלות בו זמנית בחלקים שונים של משפט או על פני רצפים. ⁇ זו משתרעת מעבר למקבילות ברמת השחיקה של GPUs, המאפשרת החלטות תזמון תת-מחזור.
  • (FLT:0)Custom Memory Hierarchies: ההרחבה של מעצבי זיכרון 1:1 (Chevet) ו- UltraRAM להטמעת טבלאות, מקודש קובע, או תשומת לב לחשים מרכזיים / ערכיים, צמצום באופן דרסטי של גישה לזיכרון שבב.אחסון מקומי זה מבטל את צוואר הבקבוק פון נוימן המרגיז ארכיטקטורות קונבנציונליות.
  • (FLT:0) Latency ה-Deterministic: FIRLT:1 , כי ההיגיון הוא מיושם במלואו בחומרה, אי-דיוק השוויון נשאר עקבי ללא כל קשר לעומס הבקשה - קריטי עבור צ'אטים הייצור ותישום בזמן אמת.אין מטמון, תקלות בסתימות של סניף או הפרעות בתזמון של מערכת ההפעלה.
  • (FLT:0)Power Efficiency:FLT:1 Measured inferences per וואט, FPGA לעתים קרובות מחלחל GPU על ידי 2-5x על מודלים קומפקטיים כמו ליבר בסיס, מה שהופך אותו קיימא עבור פריסות קצה ומרכזי נתונים בענן.

התפתחויות אחרונות ראו FPGA-accelerated:0.0.25-baseFelo 1 בכפוף להשגת תת-2ms latency per שאילתה במכשירים כמו FLT:2Xilinx Alveo U280FLT 3: בייצור, חברות מדווחות על אלפי מפגשים במקביל של NLP על כרטיס חד-חמצני ללא חתת לב זנב.

המונחים: Core NLP

כדי להבין כיצד FPGAs מאיץ NLP, זה עוזר לשבור את הצינור הטיפוסי לתוך הפרימיטיביים הצייתניים שלה.כל אחד יכול להיות ממופה על בלוקים חומרה ייעודיים, ומיפוי אלה חושף מדוע FPGAs החוצה מעבדים למטרות כלליות עבור משימות ספציפיות אלה.

Tokenization and Preprocessing

לפני מודל רואה טקסט, מחרימים קלט חייב להיות מפורש לתוך אסימונים, נורמלי ומומר לזהות integer. Tokenization הוא CPU-bound, אבל FPGA יכול ליישם מכונה עתירה גבוהה המדינה סופי (FSM) כי במקביל unicode נורמליזציה ו אוצר מילים מבט. עבור מערכות שירות רחב טיפול מיליוני שאילתות לשנייה, לעבור לסימון למחזור של 10 מ"ג"ג"ג'יק"ג'יק"ג'יק"ל"ל, כדי להפחית את מספר תמונות של מחזור נתונים מתקדמים.

הגישה FSM מרחיבה לאלגוריתמים חתרניים כמו Byte-Pair Encoding (BPE) ו- WordPiece. אלגוריתמים אלה דורשים לעבור שוב ושוב על הקלט כדי למזג את הזוגות השכיחים ביותר, תהליך שניתן לצרף בחומרה.על ידי יישום תור המדרגה המיזוג כמערך סינסטלי, FPGAs להשלים את הסימון BPE במיקרו-IIs במקום מילימטרים, מה שהופך את הקדם-למעשה ביעילות ב-Latto-to-to-end תקציב ה-Latency.

עקבו אחרי Lookups

Word ומיקום הטמעת טבלאות עבור דגמי NLP מודרניים יכולים להכיל מיליוני פרמטרים.למשוך את הווקטורים האלה מ- DRAM אינו עולה בקנה מידה משמעותי. FPGA מעצבים לאחסן את החפצים הנפוצים ביותר בזיכרון על שבב, יצירת שכבת קגרד שמכה מעל 90% מהזמן.עם השולחן מחולק על פני בנקים מרובים BRAM, ה-FPGA יכול להטמיע וקטורת עבור כל אצווה במחזור דוכנים אחר כך ללא יכולת כתיבה אישית.

עבור אוצר מילים גדל על זיכרון שבב, FPGAs ליישם תוכניות תצפית היררכיות. a קטן של אסימוניות נפוצות שוכן BRAM, בעוד חנות גיבוי גדול יותר HBM או DDR משרת אסימונים נדירים. שיעור ה- cache פגע משתפר עוד באמצעות מדיניות חלופית נלמדת מיושמת ישירות בחומרה, להסתגל להתפלגות הסימון של העבודה פרוסה.

שימו לב למכניזם

פעולת הכוונות העצמית שמודלים של ספין-רייר הם ידועים לשמצה של זיכרון כי זה דורש ציוני מחשב QKT Softmax לאורך רצף ארוך. על FPGA, מעגלים מותחים את ציוני תשומת הלב באופן זרם, reusing שאילתה וקטורים מרכזיים של מציצים מקומיים.מהנדסים לעתים קרובות ליישם מערך סינתי של רכיבים עיבוד (PE) כדי לבצע ריבוי של כפלות, כדי למנוע את ההפרעות ביניים של זיכרון קצר על מנת למנוע שבריר זמן קצר.

הפונקציה Softmax עצמה דורשת תמיכה ונורמליזציה לאורך מימד הרצף.FPGAs ליישם יישום ליניארי של exp(x) באמצעות רק תוספות ו- comparators, הימנעות האזור ועלויות הכוח של תמיכה מלאה בצף נקודה צפה נקודה. בשילוב עם עץ הפחתת צינורות עבור הסכום הנורמליזציה, Softs להשלים ב O(Nlog) עבור מחזורים ארוכים של רצף ארוך טווח זה חייב להיות גבוה יותר מ רצף של 10x 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 זה יכול להיות מוקדם יותר מאשר זיכרון ארוך יותר מ 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000

תפקודים של שכבתיות ותפקודי הפעלה

תפקודים של נורמליזציה והפעלה כגון GELU (GELU) או יחידת שגיאה Gausian Error Linear Unit) או ReLU אינם כבדים באופן חישובי באופן אישי, אבל הם מופיעים לאחר כל תת-שכבות ב-transer. Accumulating העיכובים הקטנים הללו על פני עשרות שכבות יכול להאט את הרשת. FPGAs נורמטיביזציה והפעלה ישירות לתוך הצינור הניטור, החל אותם על-fly כמו הנתונים על גבי מטריצה על ידי הסרת לחץ רוחב פס זה.

עבור GELU, אשר כרוך הפונקציה שגיאה erf(x), FPGAs להשתמש יישום רציונלי הדורש רק שלוש רב-כפליות ותוספת אחת, מדויק בתוך 0.1% מהערך המתמטי האמיתי.הההההה זו צורכת רק קומץ של פרוסות DSP והוא יכול להיות צינורות כדי לייצר תוצאה אחת עבור מחזור, אשר דורש מחשוב ממוצע ו- ceird של כל אחת מהמדינות המוחצות באמצעות זרימת נתונים מבוזרת, באמצעות מיקרוסקופית נוספת, הוא זורם באמצעות מיקרוסקופית אפס נתונים, באמצעות מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית, באמצעות מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית, היא באמצעות מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית אחת, אשר יכול להיות מקבצי זיכרון, באמצעות מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מיקרוסקופית מופחתת זיכרון, אשר יכול להיות מקבציית אחת, באמצעות מיקרוסקופית מופחתת זיכרון מבוזרת, אשר יכול להיות מקבצי נתונים, באמצעות מיקרוסקופית מיקרוסקופית מופחתת, אשר יכול להיות מקבצי זיכרון, אשר יכול להיות מקבצי זיכרון מבוזרת, אשר יכול להיות מקבצי זיכרון מבוזרת מופחתת, אשר יכול להיות מ

Mapping Transformer Models on FPGA

הארכיטקטורה של הטרנספורמציה היא הבסיס של כמעט כל דגמי ה- NLP המודרניים, מ- bert ועד לגרסאות GPT. יישום הופך מלא על FPGA דורש חלוקה עיצוב זהירה. Commonly, הקידוד או ערימה decoder אינו מול על תוכנית רצפת השבבים כך שרכיב פיזי אחד מטפל בשכבות אחד או יותר מודל.

  • (FLT:0LayerPilining: FLT:1ir במקום לחכות שכבה אחת לסיים לחלוטין לפני תחילת הבא, תוצאות ביניים הם זרם. בעוד שכבה 1 תהליכים אסימונים 3, שכבה 2 כבר יכול לעבוד על אסימוני 2, למקסם את ניצול חומרה זה. צינורות זה להשיג באמצעות רווחים של 2-4x על עיבוד משמעותי עבור מודלים עם 12-24 שכבות.
  • (FLT:0)Batch Interleaving:FLT:1ve רצפי קלט מרובים מבולדים לשמור את כל יחידות ⁇ עסוק, בועות צינור מוסתרות שנגרמו על ידי רצף לא סדיר.על ידי עיבוד של משתמשים שונים האופנה סביב-רובין, ה-FPGA שומר ליד ניצול יחידה קידוד 100% אפילו עם קלטות שונות.
  • (FLT:0Weight Stationarity:FLT:1eur Model הפרמטרים של מודל הם טעון פעם לתוך מציצים מקומיים ב ראשונית ושמרו שם עבור כל תקופת ההגשה.זה נמנע מקריאת משקולות מ DDR או HBM על כל הקצוב, חיתוך התנועה בזיכרון באופן דרמטי.עבור מודלים המתאימים לחלוטין בזיכרון שבב, תקרת משקל מבטלת לחלוטין את המשקל.
  • (FLT:0) פיזור חומרים: ההרחבה: ⁇ 1) מודלים מפונקים מכילים הרבה משקולות אפס-ערך והפעלה. FPGAs לדלג על חישובים הקשורים לאפס באמצעות מעגלים פשוטים של אפס-דה-דמקלט, השגת מהירות ביחס לדלגן מבנה, כגון ספויילרים, הם ידידותיים במיוחד כי אפס-קוד יקר יכול להיות קידוד קל יותר מאשר טבלאות פשוטות.

חברות כגון:0 (InventtelFLT:1 ו- Microsoft הוכיחו FPGA-accelerated ההופכים בייצור עבור חיפוש בזמן אמת Bing ושירותים קוגניטיביים של Azure.S Project Brainwave של Microsoft PGAs מעבר לצי מרכז הנתונים הגלובלי שלהם כדי להאיץ למידה עמוקה בהקצאה, כולל מודלים המבוססים על אלברט עבור חיפוש והבנה טבעית.

השוואת FPGA, GPU ו ASIC ל- NLP

כאשר בוחרים מאיץ עבור ה- NLP, הצוותים שוקלים לעתים קרובות שלוש אפשרויות.כל אחד מהם יש שינויים מסחריים נפרדים שהופכים אותו מתאים לתרחישים שונים של פריסה.

FPGA לעומת GPU

GPUs לספק כוח רב עוצמה compute באמצעותput ומערכת אקולוגית תוכנה בוגרת (CUDA, cuDNN, TensorRT) הם מצטיינים באימון מודלים שפה גדולה ו אצווה בהקצאה.עם זאת, עבור שאילתות חד-זרםיות ודרישות צפיפות זנב קפדניות קפדניות, GPUs יכול להיות suboptimal כי הם לעבוד ב Warpss ולהסתבך מעל FPGAs לעתים קרובות יותר גמישה כמו קומפקטית לחץ על פני קומפקטית לחץ על פני קומפקטי יותר.

בתרחישים רבי-עוצמה המשרתים, GPUs נאבקים עם התערבות בין עומסי עבודה במקביל בשל רוחב פס זיכרון משותף ומשאבים compute. FPGAs חלוקת לוגיקה לתוך תחומים חד-מימדים מבודדים, כל אחד עם זיכרון ייעודי ומשאבים, מתן בידוד ברמה החומרית אמתית בין הדיירים.זה הופך את FPGAs אטרקטיבי עבור ספקי ענן המציעים NLP כשירות מנוהל, שבו ביצועים עקביים על פני 10 הוא מפתח דרישה של SLA.

FPGA לעומת ASIC

(כמו TPU של Google) מציעים יעילות מקסימלית ומהירות עבור ארכיטקטורת מודל ספציפית.אבל הם חסרים יכולת תוכנית: אם המודל משתנה או מפעיל חדש עולה, ASIC עשוי להפוך מיושן. FPGAs יכול להיות resure כדי לתמוך מפעילי חדש, קוונטיזציה, או שונה לחלוטין משפחות מודל ללא סיליקון.

העלות הכוללת של הבעלות על ASICs חייבת לקחת בחשבון את הסיכון של שינויים אדריכליים בנוף המודל.השינוי מ-LSTMs כדי להפוך את ה- LSTM, ולאחר מכן מ-coder-רק כדי לפענח ארכיטקטורות בלבד, הפך ל- ASICs מיושנים. FPGAs, לעומת זאת, היו reuredconfigconfig כדי לתמוך בדגמים חדשים אלה בתוך שבועות של פרסום.

המונחים: workflow

שילוב של FPGA לתוך צינור NLP אינו Plug-and-play. גישה שיטתית מבטיחה הצלחה.זרימת העבודה הבאה כבר מעודנת באמצעות פריסות ייצור רבות:

  1. (FLT:0)Model Selection and Quantization: FIRLT:1) בחר מודל שמתאים לזיכרון ה-FPGA של FPGA.Q.Qantize משקולות והפעלה ל- INT8 או אפילו INT4 כדי להפחית את האחסון ואת העלות של ⁇ . Post-אימון קוונטי או קוונטיזציה של מכשיר הגנה משמר דיוק תוך צמצום המודל.
  2. (FLT:0)Software-Hardware Partitioning:Building:cioFLT:1) לזהות אילו חלקים של הצינור לרוץ על CPU המארח (למשל, pre/post-מעבדה, פעולות נדירות) ואשר על FPGA (למשל, גרף מודל ראשי) פיצול משותף לשים את קוד/קודר לחלוטין על המכשיר.
  3. (FLT:0)Accelerator Design: FLT:1hil השתמש בכלים HLS כמו Vitis HLS או Intel OneAPI כדי לתאר יחידות compute C/C++. כלים אלה מסנתים RTL מקוד ברמה גבוהה, צמצום דרמטי של זמן הפיתוח. אופטימיזציה מרכזיים כוללים לאוללה לחשיפת מקבילה, צינורות להשגת מרווחי יזום של 1, ומערך עבור גישה מקבילה.
  4. (FLT:0) אופטימיזציה מזכרים: FLT:1 פרופיל זרימת הנתונים כדי להקצות עשרות קריטיים בזיכרון על שבב. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  5. (FLT:0 Hostאינטגרציה:BuildFLT:1) לכתוב נהג או להשתמש במשרה רצופה כמו XRT (Xilinx Runtime) כדי לנהל את התנועה בנתונים בין מארח ו-FPGA. לספק API נקי השרת יישומים קורא.ה- API צריך לתמוך הן במצבי ביצוע סינכרוניים ו מסונכרוניים, המאפשרים למארח לעבוד עם חישוב FPGA עבור מקסימום באמצעות חישובים.
  6. (FLT:0) ו Tuning:FreaLT:1 Test with real עומסי עבודה, מדידה של שקיפות, דרך חישוב, וכוח.Iterate על HLS pragmas (אל תולעת, צינורות, פיזור) כדי לסגור תזמון ולעמוד מטרות ביצועים.

בהדגמה האחרונה, צוות הנדסה להאיץ את FLT:0Mistral-7Beard 7BFLT 1 הדור הראשון באמצעות Intel Agilex 7 FPGA, השגת 12 אסימונים לשנייה עם פחות מ 25 וואט של כוח.הצוות ייושם מנגנון תשומת לב קבוצתית-קרי המפחית את דרישות רוחב הפס של זיכרון על ידי גורם של 8 לעומת תשומת לב סטנדרטית.

זמן אמת- NLP השתמש במקרים

האצה של FPGA מאירה בתרחישים שבהם כל ספירות ותקציבי כוח הם הדוקים.שילוב של שקיפות ⁇ סטית, יעילות התוכנית ויעילות הכוח פותחת יישומים שיהיו לא מעשיים עם מאיצים אחרים:

  • (FLT:0) עוזרי הקול: FLT:1 על זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) יחד עם NLP על אותה FPGA מבטל נסיעות עגולות ענן, שיפור הפרטיות ותגובה. מודרני FPGAs מפעיל צינור ASR שלם של מודל אקוסטי, מודל שפה, ו decoding תחת 50ms עם תקציב של 15W, המאפשר תמיד על ידי ממשקי קול מופעל סוללות.
  • (FLT:0)Financial Sentiment Analysis: ⁇ F1) פלטפורמות מסחר גבוה מפצפות חדשות ומדיה חברתית בזמן אמת באמצעות FPGA-accelerated Classifiers, ביצוע עסקאות בתוך מיקרו-שניות של כותרת. â €inistic lattency הוא קריטי: שחלות של אפילו 100 שניות יכול להיות ההבדל בין רווחי להזדמנות החמיצו.
  • (FLT:0) שינוי עקבי: פלטפורמות הזרקורים של 1FLT מסנן הערות ודימויים רעילים באמצעות צינור NLP ו- CV על כרטיס חד-חמצני יחיד, לסרוק מיליוני הודעות לשנייה ללא עלויות ענן מתפוצות.ההגדרה מחדש של FPGAs מאפשרת כללים של מתינות להיות מעודכנים בחומרה כמו צורות חדשות של תוכן פוגעני.
  • (FLT:0)Edge AI Gateways:FLT:1 בתעשיית ה-IoT, מכשירים קצה עם כוח נמוך FPGAs לנתח יומני תחזוקה והערות טכנאיות מקומית, לחבוש סטיות מבלי לדרוש חיבור קבוע למרכז נתונים.שערים אלה מעבדים terabytes של נתונים יומני ליום, תוך מיצוי תובנות ניתנות לפעולה תוך פחות מ 10W.
  • (FLT:0) תרגום בזמן אמת: FLT:1 FPGA-accelerated מכונות תרגום תהליך הזרמת אודיו או טקסט עם קיבולת תת- 100ms, המאפשר שיחה טבעית בשפות.הצנרת מותאם אישית אופטימיזציה עבור זוג שפה ספציפית ודומיינים, השגת איכות מקבילה לשירותי ענן תוך הפעלת לחלוטין לא מקוון.

עבור כל אחת מהיישומים האלה, השילוב של שקיפות ⁇ סטית, יעילות תוכנה ויעילות כוח הופכת את FPGAs אלטרנטיבה אטרקטיבית הן CPUs והן GPUs.הזמינות הגוברת של מקרים FPGA בשירותי ענן מפציינת גישה, ומאפשרת לצוותים לפרוס FPGA-acerated NLP ללא השקעה חומרה מקדימה.

המונחים: growth

אחת החסמים המצוטטים ביותר לאימוץ FPGA היא הקושי הנתפס של פיתוח חומרה.בעוד שאמת כאשר HDLs הייתה האפשרות היחידה, הנוף השתנה באופן דרמטי.המערכת האקולוגית התבגרה עד לנקודה שבה מהנדס תוכנה ללא רקע חומרה יכול באופן סביר לפרוס מאיץ FPGA בתוך מחזור טבילה:

  • (FLT:0) High-Level Synthesis (HLS): כלים כגון Vitis HLS ו- Intel HLS Compiler לתת למפתחים לכתוב מאיצים C++ עם פרגמס ספציפית הספק. A ספרייה הולכת וגדלה של בלוקים בקוד פתוח HLS עבור פעולות משותפות NLP - מאטריקס, רך, שכבתי - ניתן להגדיל את הכלים האלה.
  • (FLT:0)Domain-Specific Frameworks:cios:veFLT:1 (FLT:2Vitis AIFLT 3) מספקים יחידות עיבוד למידה עמוקות מוכנות (DPUs) אשר מבצעים מודלים סטנדרטיים מ TensorFlow או PyTorch עם קידוד מינימלי.המפתח פועל כמטמת וזרימת איסוף, וכתוצאה מכך מטרות bitstream DPU על פני השכבה המוכרת על ידי ה-APGA.
  • (FLT:0) Open-Source קהילות חומרה:FLT:1 Initiatives כגון פלטפורמת PULP ואת מערכת אקולוגית FuseSoC לטפח reusable, קוד פתוח מאיצים ברשת עצביים שניתן לפרוס על משפחות FPGA מרובות. אלה בלוקים IP מפותחים הקהילה לעבור ביקורת עמיתים נבדקים על פלטפורמות חומרה מרובות, מתן אמינות כי הצעות מסחריות יריבות.
  • (FLT:0Cloud-based FPGA Instances:BuildFLT:1) אמזון EC2 F1 ו- Azure NP-series מאפשרות למפתחים לבחון עיצובים FPGA ללא רכישת חומרה.זה מוריד באופן דרמטי את העלות של ניסויים ומאפשר לצוותים לפעול במהירות.ספקי ענן מציעים גם תמונות FPGA מבוססות מראש של אמזון (AFIs) עבור עומסי עבודה משותפים, ומאפשרים להתחיל עם מפתחי עבודה עובדים ומתכננים לעבוד שם.

ככל שהפשטות הללו בוגרות, פער המיומנות בין מהנדסי תוכנה ומעצבי חומרה ממשיך להתכווץ.בפרויקטים מודרניים רבים של NLP, יישום FPGA נעשה על ידי מהנדסי ML מוכווני תוכנה באמצעות זרימת Python-to-RTL.העלייה של MLIR ו- CIRCT מארגן תשתיות למיפוי אוטומטי נוסף ממודלים ברמה גבוהה כדי להתאים תצורת FPGA, פוטנציאל לחסל את האופטימיזציה ידנית עבור מודלים סטנדרטיים סטנדרטיים לחלוטין.

מקרה מחקר: FPGA-Accelerated ⁇

דוגמה בולטת של האצה של FPGA NLP מגיעה מקבוצה של ספק ענן גדול.הם החליטו להשיג מהירויות של 1099 של מתחת 3ms עבור מודל תמצית מבוסס אלברט QA על SQuAD Dataset. המטרה הפריסה הייתה שרת כפול-Xeon עם כרטיס אלבו U250.הצוות הגדיר את המודל INT8, המנוהל על ידי 70% תשומת הלב ה-H2D בהשוואה ל-HRMFICFICFD.

הפרויקט הדגיש מספר שיעורים שהודיעו לאחר מכן על פריסת ה-FPGA NLP:

  • (FLT:0)Quantization הוא לא ניתן להשגה:FLT 1 ללא INT8, המודל לא יכול להתאים ב-chip HBM, המוביל לעתים קרובות מחוץ לקריאה דוכני צינורות. סיממטרי עם גורמים מדרגים לכל ערוצי ערוצים בתנאי ניתוק הטוב ביותר של מסחר דיוק עבור עבודה זו.
  • (FLT:0)blanced Pipelining נמנעים מצוואר בקבוק:FLT ( 1:1), הצוות הונן את מספר רכיבי העיבוד לכל שכבה כדי להבטיח שאף שלב אחד לא הפך לצוואר בקבוק. FPGA דוחות ניצול משאבים שזוהו מתחת לפירוק DSP מבוזר ומאזן מחדש הקצאה על פני שכבות.
  • (FLT:0) Host-FPGA Matters: ההרחבה 1 (שימוש במחשב PCIe Gen4 עם מנוע DMA גבוה, הבטחת אסימוני קלט הוזון ל-FPGA עם פחות מ 5 מיקרו של מעל פני לבקשה.A ping-pong buffer הסתירה העברה לחלוטין.
  • (FLT:0) ראש הממשלה Pruning דורש טיפול: ההרחבה 1 (Pruning Head Head Pruning) ראשיים אחידים על פני שכבות גרמו להידרדרות דיוק בשכבות עמוקות יותר.A שכבתית-מודעה ⁇ אסטרטגיה השתמרה יותר ראשים בשכבות מאוחרות, והשגת שיעור של 70% מחוספס תוך שמירה על דיוק בתוך 0.3% מהמודל המלא.

מחקרים כאלה משפיעים כעת על העיצוב של מאיצים מבוססי NLP הדור הבא, שמטרתם להתמודד עם מודלים כמו ללמה ופאלקון עם עשרות מיליארדי פרמטרים.עיצובים חדשים אלה מעסיקים מקבילות מודל על פני מספר FPGAs, עם קשרים מהירים כמו Aurora או GTH שיתוף פעולה ביניים בין מכשירים.

כיוונים עתידיים

במבט קדימה, כמה מגמות יעצבו כיצד FPGAs משמשים למשימות NLP.התפתחויות אלה מבטיחות לסגור את פער הביצועים הנותרים עם GPUs תוך שמירה על יכולת התצורה מחדש שהופכת את FPGAs למאפיין ייחודי:

  • (FLT:0) צ'אט מבוסס FPGAs:BuildFLT:1 ); מכשירים חדשים משלבים בד FPGA עם ליבות מעבד קשיחות ומנועי AI, כגון Xilinx Versal ACAP. אלה השבבים מקלקלים אלגבר ליניארי משותף כדי חומרה ייעודית תוך השארת לוגיקה עבור זרימת נתונים מותאמת אישית.
  • (FLT:0) Near-Memory מחשוב: FLT:1 במקום להעביר את כל הנתונים ליחידה מרכזית, לוחות FPGA עתידיים מציבים אלמנטים עיבוד קטנים ליד ערימות HBM, השגת רוחב פסים של terabyte-per-II. זה עיבוד-in-memory (PIM) מבטל את האנרגיה והכבדות מעל פני נתונים, אשר ל- 80% עד עיצובים של אנרגיה מסורתית.
  • (FLT:0) כלים של מודל-Hardware Co-Design:FLT:1 Neural Architecture Search (NAS) מתחילים לייצר גרסאות מודל יעילות באופן טבעי על משאבי FPGA, לחקור מרחב משותף של מודלים היפר-פרפרפרפרמטרים והגדרות חומרה. Bayesian אופטימיזציה או חיזוק למידה מוצא את הגבול של עצלות, דיוק, ניצול משאבים, צמצום זמן פריסה דרמטית.
  • (FLT:0) למידה משופרת ב- Edge:Fearph:1 , כי FPGAs ניתן reprogrammed, רכז מרכזי יכול לשלוח bitstreams מעודכנים כדי להזיז מכשירים, המאפשר עדכוני מודל ללא משלוח חומרה חדשה - עוצמה עבור NLP שמירה על פרטיות.ה bitstream יכול לשלב מנגנוני פרטיות שונים ישירות בחומרה, הבטחת עדכוני מודל לעולם לא להדליף נתונים בודדים.
  • (FLT:0) אינטגרציה עם קוונטית NLP:Figal 1: בעוד עדיין nascent, ניסויים משלבים מאיצים קלאסיים מבוססי FPGA עם יחידות עיבוד קוונטי עבור משימות NLP היברידית, שבו FPGA מטפל אסימוניזציה ומטעת בעוד QPU מתמודד עם דמיון סמנטי.
  • (FLT:0) חיבורים בין-תחומיים ל-FPGA Clusters:FLT:1 מתפתח פוטוניקה סיליקון מאפשר תקשורת FPGA-to-FPGA במהירויות של טרה-בייט-שניות עם תת-picojoule לאנרגיה קטנה.זה יעשה את זה מעשי להפיץ מודלים שפה גדולים על פני עשרות FPGAs, עם חיבור אופטי הדרוש כדי לשתף תשומת לב ועשרות התקנים מוסתרים בין המדינות.

בעוד שמודלים שפה ממשיכים לגדול, התעשייה מכירה בכך שמעבדים בגודל אחד לא יכולים לשרת בצורה אופטימלית את כל קשת יישומי ה- NLP. FPGAs מחלחלים לנשה קבועה ברגישות, כוח-מוגבל, וסביבות מתפתחות במהירות.היכולת שלהם להשתנות מ- AS ccelerator ל-Llama במנוע הקצאה היא ללא תחרות.

עבור מתרגלי NLP, עכשיו זה זמן נהדר לחקור האצה FPGA. עם כלים ברמה גבוהה, נגישות בענן, ומחסן גדל של קוד פתוח IP, המחסום הכניסה מעולם לא היה נמוך יותר.המסע מאלגוריתם לחומרה אישית אינו שמור עוד עבור מעצבי השבבים - זה הופך מיומנות סטנדרטית בערכת הכלים של מהנדס הלמידה.