Hot Chips 2024 | 可持續(xù)計算在AI和云原生工作負(fù)載中的應(yīng)用

逍遙設(shè)計自動化

引言
在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，對高效且可持續(xù)的計算解決方案的需求從未如此迫切。本文旨在幫助了解AI和云原生工作負(fù)載方面的創(chuàng)新。隨著人工智能(AI)和云原生工作負(fù)載的復(fù)雜性和規(guī)模不斷增長，需要能夠處理這些任務(wù)同時最大限度減少能源消耗的處理器變得極為重要。AmpereOne應(yīng)運而生，這是一系列突破性的云原生處理器，旨在直面現(xiàn)代計算的挑戰(zhàn)[1]。
9 H! X* G: v& U9 r9 Q7 y: \4 U0 f8 }5 J
# V* Y  ^4 h/ E處理器設(shè)計的范式轉(zhuǎn)變
* x" `! b) c. d& |' ?傳統(tǒng)的處理器設(shè)計技術(shù)在滿足當(dāng)今工作負(fù)載需求方面已達(dá)到極限。AmpereOne代表了范式轉(zhuǎn)變，摒棄了傳統(tǒng)的渦輪頻率和超線程等方法。相反，它專注于功率優(yōu)化、一致的性能和線性核心擴(kuò)展。
# h& L: \+ f) A
' z$ b, [: @, x( P* F圖1展示了從傳統(tǒng)處理器技術(shù)到AmpereOne創(chuàng)新方法的轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)了功率優(yōu)化和線性核心擴(kuò)展的重點。
; K. i- j5 \3 S  o7 [
6 [+ [3 o* ^" S* i( t8 LAmpereOne路線圖：持續(xù)創(chuàng)新的承諾
1 {( c9 a, N9 OAmpereOne的產(chǎn)品路線圖展示了快速創(chuàng)新的步伐，明確承諾在氣冷環(huán)境下為AI計算提供每機(jī)架最佳性能。路線圖從當(dāng)前的AmpereOne系列開始，具有高達(dá)192個核心的5nm工藝，一直延伸到未來的迭代版本，如AmpereOne Aurora，承諾提供高達(dá)512個核心，并集成用于訓(xùn)練和推理工作負(fù)載的AI硅。

圖2展示了AmpereOne的產(chǎn)品路線圖，展示了從當(dāng)前型號到未來迭代的發(fā)展過程，核心數(shù)量不斷增加，功能不斷先進(jìn)。

深入了解AmpereOne核心
1 H* D( ^$ ~) s: BAmpereOne性能的核心在于其創(chuàng)新的核心設(shè)計。讓我們探索使該處理器脫穎而出的關(guān)鍵組件：

1 a  m$ w: N" `$ |% r1. 前端

最先進(jìn)的分支預(yù)測

解耦的預(yù)測和獲取流水線

用于大代碼足跡的高帶寬接口

# P  h3 u. M* O- P$ X; P2. 執(zhí)行
4 A9 W6 {3 u: k4 e0 L1 Q) d

8個調(diào)度器供給12個執(zhí)行管道

對稱的整數(shù)和FP/矢量執(zhí)行管道

通過單uop int8 MMLA支持AI推理吞吐量

- F. v2 O6 A9 G& ?- _' G1 s3. 加載存儲單元
6 s! R. G, z+ J0 c, r

64KB，4路寫直通DL1緩存

4周期整數(shù)加載使用延遲

從零開始的熔斷保護(hù)
* c- D& j( c% ^7 r7 U4 V& K; d" S
4. 內(nèi)存管理

支持任何頁面大小的通用TLB條目

用于頁面遍歷的專用L2接口

優(yōu)化的TLB維護(hù)響應(yīng)時間

5. L2緩存
' t" ^1 B5 E9 `

2MB 8路私有L2數(shù)據(jù)/指令緩存

11周期加載使用延遲

請求率和預(yù)取的自適應(yīng)節(jié)流

. K, X4 b9 x& A; m
7 Y4 `" h6 u; g8 j; i
圖3概述了AmpereOne核心流水線，突出顯示了各個組件及其互連。
( S+ J1 a! M( @3 ^
$ l( L( I) R3 n2 p; Q7 ^& M4 NAmpereOne的分解架構(gòu)
AmpereOne的一個關(guān)鍵創(chuàng)新是分解架構(gòu)。這種方法將計算、內(nèi)存和PCIe子系統(tǒng)分離到不同的芯片上，每個芯片使用最合適的制程制造。然后，這些組件通過Ampere的自定義芯片間(D2D)互連連接，每個方向能夠達(dá)到2.8TB/s的帶寬。
  l6 G& E. z0 ?( k  F& g
" T  y" y* u7 y2 @/ {! t! y0 Y圖4展示了AmpereOne的分解架構(gòu)，顯示了計算、內(nèi)存和PCIe組件如何分離和互連。

/ g. r8 s, h' S8 X) x( e7 U% [: J這種靈活的架構(gòu)允許：

使用相同的構(gòu)建塊實現(xiàn)8通道和12通道設(shè)計

快速集成客戶IP

定制以滿足獨特的客戶I/O和內(nèi)存需求
5 E. x0 d+ k: g% R
' n2 ~- ~+ h( @" ]4 h# V增強(qiáng)安全性和性能的先進(jìn)功能
- e# O; L( m+ U3 j) v+ ?- o內(nèi)存標(biāo)記
AmpereOne引入了強(qiáng)大的內(nèi)存標(biāo)記功能，增強(qiáng)了穩(wěn)健性和安全性。這一功能有助于檢測指針編程錯誤并減輕利用內(nèi)存安全漏洞的攻擊。

內(nèi)存標(biāo)記的關(guān)鍵方面：
- n% ^# A; l  [# B0 e% M

每16字節(jié)內(nèi)存粒度獲得4位"分配標(biāo)記"

指針在地址的高位攜帶"訪問標(biāo)記"

核心對每次內(nèi)存訪問檢查"訪問標(biāo)記 = 分配標(biāo)記"

不匹配會導(dǎo)致故障并阻止數(shù)據(jù)訪問
" H2 J- J" x+ G1 ?

! Y& V- k) U1 w' W
圖5演示了內(nèi)存標(biāo)記的概念，顯示了標(biāo)記如何與內(nèi)存分配和指針相關(guān)聯(lián)。

. ?/ B' V9 R: k; |' E% g自適應(yīng)流量管理
% H& S# K% L- K) h2 T5 Q- ~為了提供一致和可擴(kuò)展的性能，AmpereOne采用了自適應(yīng)流量管理。這一能力對于最小化運行間變異和獨立并發(fā)工作負(fù)載之間的干擾非常關(guān)鍵。
& n; ~( l  C3 X* A; A8 n" ?
- o: F2 j& y, n+ B  p0 \/ ^運行原理：
2 d% c) G7 R; c

內(nèi)存服務(wù)代理通報"繁忙"程度

核心相應(yīng)地修改請求流量的速率和配置

針對不同工作負(fù)載行為的自適應(yīng)響應(yīng)
0 ]+ _0 d9 K3 X" W" ^
5 j$ x0 ^' E; S6 i4 t) {7 o

圖6比較了AmpereOne與AMD Bergamo和AMD Genoa的加載延遲，展示了自適應(yīng)流量管理的有效性。
; A; G3 Z5 ?8 u+ H  d1 F
, E' l* O$ g& ~- U  r性能領(lǐng)先地位
; P2 n. z/ w$ o" v- ZAmpereOne在各種基準(zhǔn)測試和工作負(fù)載中展示了令人印象深刻的性能指標(biāo)：
. H: v9 ^6 V+ U6 F
" x+ n- ^  E. F* p& L; f8 {: W, E  K: X1. SPECrate 2017_int_base:

每機(jī)架性能比AMD Genoa高出34%

每瓦性能比AMD Genoa高出50%



圖7比較了AmpereOne與AMD Genoa和AMD Bergamo在SPECrate 2017_int_base基準(zhǔn)測試中的每機(jī)架性能和每瓦性能。
; W" K$ ?. `9 ~9 r
2. 云原生工作負(fù)載：
: b& w2 B7 ~. Z! C  ^+ ^

鍵值存儲的每機(jī)架性能提高了58%

在容器化Web服務(wù)、緩存和數(shù)據(jù)庫方面有顯著改進(jìn)
# \" z' T2 u1 ]0 E8 d+ v

& b9 l; V( q# U% M# p9 E
  ~3 l& e; N' ~9 J圖8展示了AmpereOne在各種云原生工作負(fù)載中相對于AMD Genoa和AMD Bergamo的每機(jī)架性能改進(jìn)。
6 V5 u+ H/ O! e/ K. m
. p) C2 n; {- E  _( E1 L3. AI推理：

在無GPU推理性能和效率方面處于領(lǐng)先地位

在各種AI模型（包括BERT、ResNet-50、Stable Diffusion和LLAMA 3 8B）中表現(xiàn)出色

4 t$ U" \; ]4 ?5 Q+ [8 u

) l$ T! ~4 V* M8 }圖9比較了AmpereOne與AMD EPYC和Intel Xeon處理器在不同AI模型中的推理性能和每瓦推理性能。
$ U2 Y& b: ~5 i. P: [
生態(tài)系統(tǒng)就緒
任何處理器架構(gòu)的成功都取決于生態(tài)系統(tǒng)的支持。AmpereOne在各個類別中都擁有強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)：
6 R( B6 _  m9 L

操作系統(tǒng)：支持流行的Linux發(fā)行版，如Alma Linux和Ubuntu

編排、虛擬化和容器：與Docker、Kubernetes和VMware等領(lǐng)先平臺兼容

語言和運行時：支持Java、Python、Go等

網(wǎng)絡(luò)和存儲：與Mellanox、Marvell等解決方案集成

應(yīng)用程序：準(zhǔn)備用于廣泛的Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、AI和云游戲應(yīng)用



/ h2 Z9 L0 C2 Z$ P圖10展示了AmpereOne廣泛的生態(tài)系統(tǒng)支持，突出顯示了各種軟件和硬件兼容性類別。

0 o& ]! @+ U9 a: U  w結(jié)論
AmpereOne代表了AI和云原生工作負(fù)載處理器設(shè)計的重大進(jìn)步。其創(chuàng)新架構(gòu)專注于可持續(xù)計算和可擴(kuò)展性能，使其在快速發(fā)展的數(shù)據(jù)中心和云計算領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。隨著對高效AI處理需求的持續(xù)增長，AmpereOne在分解設(shè)計、先進(jìn)安全功能和生態(tài)系統(tǒng)支持方面的方法使其成為組織構(gòu)建下一代云基礎(chǔ)設(shè)施的極具吸引力的選擇。

通過優(yōu)先考慮每瓦性能和適應(yīng)多樣化工作負(fù)載的能力，AmpereOne不僅滿足了行業(yè)的當(dāng)前需求，還為未來可持續(xù)計算的創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。隨著我們邁向日益由AI驅(qū)動的世界，像AmpereOne這樣的處理器將在確保我們的技術(shù)進(jìn)步不以環(huán)境可持續(xù)性為代價方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。
- ]. {- Y5 t) r6 h
; {) R3 m2 P# A+ ^參考文獻(xiàn)
[1] M. Erler, "Sustainable Computing for AI & Cloud Native Workloads," Ampere Computing, Aug. 27, 2024.
# o& W5 r9 g3 n& V1 D* q% {
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