微軟發(fā)明的GPU與FPGA進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆椒ǎ粌H可以帶動基于FPGA進(jìn)行人工智能芯片設(shè)計的發(fā)展,同時也可以加快深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的步伐。
集微網(wǎng)消息,2018年5月,在Bulid大會上,微軟宣布 Project Brainwave 開放預(yù)覽,這是一種用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的架構(gòu),可以用于Azure與邊緣環(huán)境,并且可以讓Azure成為實時運行人工智能最快的云平臺。
為什么微軟要基于FPGA來進(jìn)行人工智能芯片設(shè)計呢?這是因為當(dāng)時微軟的搜索引擎都是依靠CPU驅(qū)動,盡管英特爾等公司不斷改進(jìn)CPU,但是這些芯片還是不能滿足微軟的需求。而此時恰好FPGA能彌補這個不足。
圖形處理單元(GPU)已經(jīng)被用于圖形應(yīng)用許多年,近年來也被應(yīng)用于其他例如圖形處理、搜索以及其他一般的應(yīng)用。雖然FPGA和GPU均可以被視為專用處理器,但是在某些場合,如果FPGA與GPU之間可以進(jìn)行通信以及任務(wù)的共享、轉(zhuǎn)交,會更加高效的完成任務(wù),這也是基于FPGA設(shè)計人工智能芯片的重要設(shè)計方案之一。
為了實現(xiàn)FPGA與GPU之間的通信,微軟在2013年8月16日申請了一項名為“GPU和FPGA組件之間的直接通信的方法和系統(tǒng)”的發(fā)明專利(申請?zhí)枺?01380044351.6),申請人為微軟技術(shù)許可有限責(zé)任公司。
根據(jù)該專利目前公開的資料,讓我們一起來看看這項FPGA與GPU之間的通信技術(shù)吧。
如上圖,為用于GPU和FPGA組件之間直接通信的系統(tǒng)框圖,系統(tǒng)100包括存儲計算機指令的存儲器、中央處理單元(CPU)102、圖形處理單元(GPU)104和現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)106,這些部件通過總線進(jìn)行連接,傳輸數(shù)據(jù)包括經(jīng)由PCIe交換機在GPU和FPGA之間直接傳輸數(shù)據(jù)。
而要達(dá)到數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪康模厝徊豢杀苊庖獙τ跀?shù)據(jù)在硬件中進(jìn)行編址,也就是例如基于虛擬存儲器存儲的數(shù)據(jù),被存儲在不連續(xù)的塊中的數(shù)據(jù)的物理地址中時,需要進(jìn)行地址編碼。當(dāng)數(shù)據(jù)在GPU與FPGA之間傳輸時,數(shù)據(jù)可以從FPGA的存儲器傳輸?shù)紾PU中,由于采用了編址,因此也就不會發(fā)生數(shù)據(jù)錯位、丟失等問題。
在GPU和FPGA通信中,也分為直接通信和間接通信兩種方式,首先我們來看看間接通信方式。
如上圖,為GPU和FPGA組件之間間接通信的系統(tǒng)示意圖,如圖所示,數(shù)據(jù)202經(jīng)由GPU、快速PCI交換機、CPU和CPU存儲器,在GPU存儲器和FPGA存儲器之間交換。這是一個間接的路徑,由于在GPU和FPGA之間經(jīng)過了CPU,因此也被稱為GPU-CPU-FPGA傳輸。
這種間接傳輸?shù)姆绞剑m然可以保證數(shù)據(jù)在GPU和FPGA之間共享,但是由于數(shù)據(jù)經(jīng)過了兩次PCIe交換機并由于操作系統(tǒng)和CPU存儲器硬件兩者的等待時間加時,因此增加了通信等待時間和操作系統(tǒng)的開銷。
接著,我們來看看GPU和FPGA組件之間直接通信的流程圖,如上圖所示,首先要獲取標(biāo)識用于直接訪問FPGA的存儲器的地址的虛擬指針,例如FPGA驅(qū)動程序可以生成標(biāo)識用于直接訪問FPGA中的存儲器的地址的虛擬指針。
之后就可以啟動虛擬指針到與FPGA外部的GPU相關(guān)聯(lián)的圖形處理單元(GPU)驅(qū)動程序的傳輸,經(jīng)過外部的總線接口,可以直接啟動GPU與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸,而無需作為中間操作來將數(shù)據(jù)存儲在中央處理單元的存儲器中。
以上就是微軟發(fā)明的GPU與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸方案,在微軟進(jìn)行基于FPGA的人工智能芯片設(shè)計的過程中,F(xiàn)PGA擔(dān)任著機器學(xué)習(xí)算法的主要硬件基礎(chǔ)。這種在GPU與FPGA之間傳輸數(shù)據(jù)的技術(shù),勢必會加速人工智能芯片的發(fā)展以及加快深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。
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