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

逍遙設(shè)計自動化

引言
2 H* s6 q! Y- L' q( ?' U) ~$ Y- S在當今快速發(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和云原生工作負載方面的創(chuàng)新。隨著人工智能(AI)和云原生工作負載的復(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]。

處理器設(shè)計的范式轉(zhuǎn)變
傳統(tǒng)的處理器設(shè)計技術(shù)在滿足當今工作負載需求方面已達到極限。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展。
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! ]/ @/ O0 _8 P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，強調(diào)了功率優(yōu)化和線性核心擴展的重點。
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AmpereOne路線圖：持續(xù)創(chuàng)新的承諾
AmpereOne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計算提供每機架最佳性能。路線圖從當前的AmpereOne系列開始，具有高達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512個核心，并集成用于訓練和推理工作負載的AI硅。

7 q3 `9 ~7 f' E3 j0 g- q" U圖2展示了AmpereOne的產(chǎn)品路線圖，展示了從當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。
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深入了解AmpereOne核心
AmpereOne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：
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1. 前端

最先進的分支預(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

2. 執(zhí)行

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
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3. 加載存儲單元

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

: a" a: q: b$ U: e" P4. 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維護響應(yīng)時間

- |( K" p/ H6 [9 U5. L2緩存

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
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圖3概述了AmpereOne核心流水線，突出顯示了各個組件及其互連。

: i0 [+ y8 r( u3 G5 N: @- g& j4 yAmpereOne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，每個方向能夠達到2.8TB/s的帶寬。
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: a- E! V$ @7 L9 K& F" l# b1 U7 o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。
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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
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增強安全性和性能的先進功能
內(nèi)存標記
; b1 a1 f7 O* K1 X% Q% r; S$ KAmpereOne引入了強大的內(nèi)存標記功能，增強了穩(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。
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  O  b+ V: F2 U內(nèi)存標記的關(guān)鍵方面：

每16字節(jié)內(nèi)存粒度獲得4位"分配標記"

指針在地址的高位攜帶"訪問標記"

核心對每次內(nèi)存訪問檢查"訪問標記 = 分配標記"

不匹配會導(dǎo)致故障并阻止數(shù)據(jù)訪問
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圖5演示了內(nèi)存標記的概念，顯示了標記如何與內(nèi)存分配和指針相關(guān)聯(lián)。

自適應(yīng)流量管理
為了提供一致和可擴展的性能，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)工作負載之間的干擾非常關(guān)鍵。
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運行原理：

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

針對不同工作負載行為的自適應(yīng)響應(yīng)

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# b/ ?2 W# m# n5 f7 F7 e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。
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2 c( H, ^  t" C/ I) B  J8 q: z7 m# s性能領(lǐng)先地位
AmpereOne在各種基準測試和工作負載中展示了令人印象深刻的性能指標：
5 G) [* j( g5 W' ]
1 r8 W& h- Z0 M( u9 V1. SPECrate 2017_int_base:

每機架性能比AMD Genoa高出34%

每瓦性能比AMD Genoa高出50%

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4 p' ^* Y9 E2 B9 }8 O9 f7 w# v0 I* Z圖7比較了AmpereOne與AMD Genoa和AMD Bergamo在SPECrate 2017_int_base基準測試中的每機架性能和每瓦性能。
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2. 云原生工作負載：

鍵值存儲的每機架性能提高了58%

在容器化Web服務(wù)、緩存和數(shù)據(jù)庫方面有顯著改進


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圖8展示了AmpereOne在各種云原生工作負載中相對于AMD Genoa和AMD Bergamo的每機架性能改進。
* \7 E7 V! i; q) o7 V6 E7 n
% d" c. d5 {( K3. AI推理：
2 s3 I, }9 _6 W/ T1 ~! h

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
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, W5 w0 {( K, T: ?) N, |+ I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。

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大的生態(tài)系統(tǒng)：
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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：準備用于廣泛的Web服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、AI和云游戲應(yīng)用



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。
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結(jié)論
) e) }* y1 F2 `) Z1 ]+ BAmpereOne代表了AI和云原生工作負載處理器設(shè)計的重大進步。其創(chuàng)新架構(gòu)專注于可持續(xù)計算和可擴展性能，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。
2 c) F% t6 e9 M% G1 u0 C8 n' m
6 ^) c& v4 u  Q* f6 t" d4 I: M通過優(yōu)先考慮每瓦性能和適應(yīng)多樣化工作負載的能力，AmpereOne不僅滿足了行業(yè)的當前需求，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)進步不以環(huán)境可持續(xù)性為代價方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

7 x1 a+ g4 {, _0 s3 t5 m參考文獻
[1] M. Erler, "Sustainable Computing for AI & Cloud Native Workloads," Ampere Computing, Aug. 27, 2024.

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