Capítulo 8: Interconexão e Redes On-Chip no Projeto de GPU

À medida que o número de núcleos e partições de memória em GPUs modernas continua a aumentar, o projeto da rede de interconexão on-chip torna-se crucial para alcançar alto desempenho e escalabilidade. A interconexão é responsável por conectar os núcleos da GPU às partições de memória e permitir uma comunicação eficiente entre eles. Neste capítulo, exploraremos vários aspectos do projeto de interconexão e rede on-chip para GPUs, incluindo topologias de Network-on-Chip (NoC), algoritmos de roteamento, mecanismos de controle de fluxo, caracterização de carga de trabalho, padrões de tráfego e técnicas para projetar interconexões escaláveis e eficientes.

Topologias de Network-on-Chip (NoC)

A Network-on-Chip (NoC) emergiu como uma solução promissora para interconectar o número crescente de núcleos e partições de memória em GPUs modernas. As NoCs fornecem uma infraestrutura de comunicação escalável e modular que pode lidar eficientemente com os requisitos de alta largura de banda e baixa latência das cargas de trabalho da GPU. Várias topologias de NoC foram propostas e estudadas para arquiteturas de GPU, cada uma com suas próprias vantagens e compromissos.

Topologia de Crossbar

A topologia de crossbar é um projeto de interconexão simples e direto, onde cada núcleo é diretamente conectado a cada partição de memória através de um link dedicado. A Figura 8.1 ilustra uma topologia de crossbar para uma GPU com quatro núcleos e quatro partições de memória.

    Core 0   Core 1   Core 2   Core 3
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    --|--------|--------|--------|--
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    Mem 0    Mem 1    Mem 2    Mem 3

Figura 8.1: Topologia de crossbar para uma GPU com quatro núcleos e quatro partições de memória.

A topologia de crossbar fornece conectividade total entre núcleos e partições de memória, permitindo comunicação de alta largura de banda. No entanto, o número de links e a complexidade do crossbar crescem quadraticamente com o número de núcleos e partições de memória.Aqui está a tradução em português deste arquivo Markdown. Para o código, não traduzi o código, apenas os comentários.

Topologia em Malha

A topologia em malha é uma escolha popular para arquiteturas de GPU baseadas em NoC devido à sua escalabilidade e simplicidade. Em uma topologia em malha, os núcleos e as partições de memória são arranjados em uma grade 2D, com cada nó conectado aos seus nós vizinhos. A Figura 8.2 mostra uma topologia em malha 4x4 para uma GPU com 16 núcleos.

    Núcleo 0 --- Núcleo 1 --- Núcleo 2 --- Núcleo 3
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    Núcleo 4 --- Núcleo 5 --- Núcleo 6 --- Núcleo 7
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    Núcleo 8 --- Núcleo 9 --- Núcleo 10-- Núcleo 11
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    Núcleo 12-- Núcleo 13-- Núcleo 14-- Núcleo 15

Figura 8.2: Topologia em malha 4x4 para uma GPU com 16 núcleos.

A topologia em malha fornece boa escalabilidade, pois a quantidade de links e a complexidade do roteador crescem linearmente com o número de nós. No entanto, a contagem média de saltos e a latência aumentam com o tamanho da rede, o que pode afetar o desempenho para GPUs maiores.

Topologia em Anel

A topologia em anel conecta os núcleos e as partições de memória em uma configuração circular, formando uma estrutura em anel. Cada nó é conectado aos seus dois nós vizinhos, um na direção horária e outro na direção anti-horária. A Figura 8.3 ilustra uma topologia em anel para uma GPU com oito núcleos.

      Núcleo 0 --- Núcleo 1
        |           |
        |           |
    Núcleo 7         Núcleo 2
        |           |
        |           |
      Núcleo 6 --- Núcleo 5
        |           |
        |           |
        Núcleo 4 --- Núcleo 3

Figura 8.3: Topologia em anel para uma GPU com oito núcleos.

A topologia em anel é simples de implementar e fornece uma distribuição equilibrada do tráfego. No entanto, a contagem média de saltos e a latência aumentam linearmente com o número de nós, tornando-a menos adequada para designs de GPU maiores.

###Topologias Hierárquicas e Híbridas

Para abordar as limitações de escalabilidade das topologias individuais, foram propostas topologias hierárquicas e híbridas para interconexões de GPU. Essas topologias combinam múltiplas redes menores ou diferentes topologias para criar uma interconexão maior e mais escalável.

Por exemplo, uma topologia de malha hierárquica pode ser criada dividindo uma grande malha em sub-malhas menores e conectando-as por meio de uma rede de nível mais alto. Essa abordagem reduz o número médio de saltos e a latência em comparação com uma topologia de malha plana.

As topologias híbridas, como a combinação de uma malha e um anel, também podem ser usadas para equilibrar os trade-offs entre escalabilidade e desempenho. A topologia de malha pode ser usada para comunicação local dentro de um cluster de núcleos, enquanto a topologia de anel pode ser usada para comunicação global entre clusters.

Algoritmos de Roteamento e Controle de Fluxo

Os algoritmos de roteamento e os mecanismos de controle de fluxo desempenham um papel crucial no gerenciamento do fluxo de dados através da interconexão e na garantia da utilização eficiente dos recursos da rede. Eles determinam como os pacotes são roteados da origem ao destino e como a congestionamento da rede é tratado.

Algoritmos de Roteamento

Os algoritmos de roteamento podem ser classificados em duas categorias principais: determinísticos e adaptativos.

Roteamento Determinístico:
- Os algoritmos de roteamento determinísticos sempre escolhem o mesmo caminho entre um par de origem e destino, independentemente das condições da rede.
- Exemplos de algoritmos de roteamento determinísticos incluem o roteamento por ordem de dimensão (DOR) e o roteamento XY.
- O DOR roteia os pacotes primeiro na dimensão X e, em seguida, na dimensão Y em uma topologia de malha.
- O roteamento determinístico é simples de implementar e fornece uma latência previsível, mas pode levar a uma distribuição desigual do tráfego e à congestionamento.
Roteamento Adaptativo:
- Os algoritmos de roteamento adaptativos selecionam dinamicamente o caminho com base nas condições atuais da rede, como utilização de link ou congestionamento.
- ExemAqui está a tradução em português:

Exemplos de algoritmos de roteamento adaptativo incluem roteamento adaptativo mínimo e roteamento adaptativo completo.

O roteamento adaptativo mínimo permite que os pacotes percorram qualquer caminho mínimo (caminho mais curto) entre a origem e o destino.
O roteamento adaptativo completo permite que os pacotes percorram qualquer caminho disponível, incluindo caminhos não mínimos, para evitar regiões congestionadas.
O roteamento adaptativo pode equilibrar melhor a carga de tráfego e aliviar o congestionamento, mas requer hardware mais complexo e pode introduzir latência adicional.

A Figura 8.4 ilustra a diferença entre o roteamento determinístico XY e o roteamento adaptativo mínimo em uma topologia em malha.

    (0,0) --- (1,0) --- (2,0) --- (3,0)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,1) --- (1,1) --- (2,1) --- (3,1)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,2) --- (1,2) --- (2,2) --- (3,2)
      |          |          |          |
      |          |          |          |
    (0,3) --- (1,3) --- (2,3) --- (3,3)

    Roteamento XY:
    (0,0) -> (1,0) -> (1,1) -> (1,2) -> (1,3)

    Roteamento Adaptativo Mínimo:
    (0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
    ou
    (0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)

Figura 8.4: Comparação do roteamento determinístico XY e do roteamento adaptativo mínimo em uma topologia em malha.

Controle de Fluxo

Os mecanismos de controle de fluxo gerenciam a alocação de recursos de rede, como buffers e links, para evitar congestionamento e garantir uma utilização justa. Duas técnicas comuns de controle de fluxo usadas nos interconectores de GPU são o controle de fluxo baseado em crédito e o controle de fluxo de canais virtuais.

Controle de Fluxo Baseado em Crédito:
- No controle de fluxo baseado em crédito, cada roteador mantém uma contagem dos espaços de buffer disponíveis (créditos) no roteador downstream.
- Quando um roteador envia um pacote, ele decrementa sua contagem de créditos. Quando o roteador downstream libera um espaço de buffer, ele envia um crédito de volta para o roteador upstream.
- O roteador upstreamAqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas o código de programação mantido no original:

O roteador só pode enviar um pacote se tiver créditos suficientes, evitando o transbordamento do buffer e a congestionamento.

Controle de Fluxo de Canais Virtuais:
- O controle de fluxo de canais virtuais permite que múltiplos canais lógicos compartilhem o mesmo link físico, proporcionando uma melhor utilização dos recursos de rede.
- Cada canal virtual possui seu próprio buffer e mecanismo de controle de fluxo, permitindo que diferentes fluxos de tráfego sejam isolados e priorizados.
- Os canais virtuais podem evitar o bloqueio na frente da fila, onde um pacote bloqueado na frente de um buffer impede que outros pacotes prossigam.

A Figura 8.5 ilustra o conceito de canais virtuais em um roteador.

    Porta de Entrada 0    Porta de Entrada 1    Porta de Entrada 2    Porta de Entrada 3
        |                |                |                |
        |                |                |                |
    VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2
        |                |                |                |
        |                |                |                |
        --------- Comutador Crossbar ---------
                         |
                         |
                  Porta de Saída 0

Figura 8.5: Canais virtuais em um roteador.

Caracterização da Carga de Trabalho e Padrões de Tráfego

Entender as características das cargas de trabalho da GPU e seus padrões de tráfego é essencial para projetar interconexões eficientes. Diferentes aplicações exibem padrões de comunicação variados e têm diferentes requisitos em termos de largura de banda, latência e localidade.

Caracterização da Carga de Trabalho

As cargas de trabalho da GPU podem ser caracterizadas com base em vários fatores, como:

Intensidade Computacional:
- As cargas de trabalho intensivas em computação têm uma alta razão de computação para acessos à memória.
- Essas cargas de trabalho geralmente requerem comunicação de alta largura de banda entre os núcleos e as partições de memória para manter as unidades de computação alimentadas com dados.
Padrões de Acesso à Memória:
- Algumas cargas de trabalho exibem padrões de acesso à memória regulares, como acessos sequenciais ou com deslocamento,Aqui está a tradução em português do arquivo markdown, com comentários traduzidos e o código mantido inalterado:

Outros têm padrões de acesso irregulares ou aleatórios.

Os padrões de acesso regulares podem se beneficiar de técnicas como coalescing de memória e prefetching, enquanto os padrões irregulares podem exigir técnicas de gerenciamento de memória mais sofisticadas.

Compartilhamento de Dados e Sincronização:
- As cargas de trabalho com alta necessidade de compartilhamento de dados e requisitos de sincronização, como algoritmos de grafos ou simulações de física, podem gerar tráfego significativo de comunicação entre núcleos.
- O suporte eficiente para primitivas de sincronização, como barreiras e operações atômicas, é crucial para essas cargas de trabalho.
Localidade:
- As cargas de trabalho com alta localidade espacial e temporal podem se beneficiar do uso de cache e reutilização de dados.
- Explorar a localidade pode reduzir a quantidade de tráfego no interconector e melhorar o desempenho geral.

Padrões de Tráfego

Diferentes cargas de trabalho de GPU exibem vários padrões de tráfego com base em seus requisitos de comunicação. Alguns padrões de tráfego comuns incluem:

Tráfego Aleatório Uniforme:
- No tráfego aleatório uniforme, cada nó envia pacotes para destinos selecionados aleatoriamente com probabilidade igual.
- Esse padrão de tráfego representa um cenário de pior caso e é frequentemente usado para teste de estresse do interconector.
Tráfego de Vizinhos Mais Próximos:
- No tráfego de vizinhos mais próximos, os nós se comunicam principalmente com seus vizinhos imediatos na rede.
- Esse padrão de tráfego é comum em aplicações com forte localidade espacial, como cálculos de estêncil ou processamento de imagens.
Tráfego de Hotspot:
- No tráfego de hotspot, um pequeno número de nós (hotspots) recebe uma quantidade desproporcionalmente alta de tráfego em comparação com outros nós.
- O tráfego de hotspot pode ocorrer em aplicações com estruturas de dados compartilhadas ou mecanismos de controle centralizados.
Tráfego Tudo-para-Tudo:
- No tráfego tudo-para-tudo, cada nó envia pacotes para todos os outros nós da rede.
- Esse padrão de tráfego é comum em operações de comunicação coletiva, como transposição de matriz ou FFT.

A Figura 8.6 ilusAqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com os comentários traduzidos, mas o código não traduzido:

    Tráfego Aleatório Uniforme:
    (0,0) -> (2,3)
    (1,1) -> (3,2)
    (2,2) -> (0,1)
    ...

    Tráfego de Vizinhos Mais Próximos:
    (0,0) -> (0,1), (1,0)
    (1,1) -> (0,1), (1,0), (1,2), (2,1)
    (2,2) -> (1,2), (2,1), (2,3), (3,2)
    ...

Tráfego de Ponto Quente: (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...

Tráfego de Todos para Todos: (0,0) -> (1,0), (2,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... (1,0) -> (0,0), (2,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... (2,0) -> (0,0), (1,0), (3,0), (0,1), (1,1), (2,1), (3,1), ... ...

Figura 8.6: Exemplos de diferentes padrões de tráfego em uma topologia em malha.

Entender os padrões de tráfego exibidos pelas cargas de trabalho da GPU é crucial para projetar interconexões eficientes. Ferramentas de perfil e estruturas de simulação podem ser usadas para caracterizar os padrões de comunicação de cargas de trabalho representativas e guiar o projeto da topologia de interconexão, algoritmos de roteamento e mecanismos de controle de fluxo.

## Projetando Interconexões Escaláveis e Eficientes

Projetar interconexões escaláveis e eficientes para GPUs envolve consideração cuidadosa de vários fatores, como o número de núcleos e partições de memória, os padrões de tráfego esperados e as restrições de potência e área. Alguns princípios e técnicas-chave de design para construir interconexões de alto desempenho para GPUs incluem:

1. **Seleção da Topologia**: Escolher uma topologia de interconexão apropriada com base nos requisitos de escalabilidade, nos padrões de tráfego esperados e nas restrições de design. Topologias em malha e crossbar são comumente usadas em GPUs, mas topologias hierárquicas e híbridas podem ser empregadas em designs de maior escala.

2. **Projeto do Algoritmo de Roteamento**: Desenvolver algoritmos de roteamento que possam lidar eficientemente com os padrões de tráfego esperados, minimizando a congestão e a latência. Algoritmos de roteamento adaptativos que podem se ajustar dinamicamente às condições da rede são frequentemente usados em GPUs para melhorar o desempenho porAqui está a tradução em português do arquivo Markdown, com a tradução dos comentários, mas não do código:

3. **Otimização do Controle de Fluxo**: Otimizar os mecanismos de controle de fluxo para maximizar a utilização da rede e minimizar os requisitos de buffer. Técnicas como controle de fluxo de canal virtual e controle de fluxo baseado em crédito podem ajudar a melhorar a eficiência da rede e evitar impasses.

4. **Provisionamento de Largura de Banda**: Garantir largura de banda suficiente entre os núcleos e as partições de memória para atender aos requisitos de desempenho das cargas de trabalho alvo. Isso pode envolver aumentar o número de canais de memória, usar tecnologias de memória de alta largura de banda ou empregar técnicas de sinalização avançadas.

5. **Otimização de Potência e Área**: Minimizar o consumo de energia e a sobrecarga de área do interconector por meio de técnicas como power gating, clock gating e sinalização de baixa oscilação. O design físico cuidadoso e a otimização do layout também podem ajudar a reduzir o impacto da área e da potência do interconector.

6. **Confiabilidade e Tolerância a Falhas**: Incorporar recursos de confiabilidade e tolerância a falhas no design do interconector para garantir o funcionamento correto na presença de falhas ou falhas. Isso pode incluir técnicas como detecção e correção de erros, redundância e roteamento adaptativo.

Exemplo: Projetando um interconector de malha hierárquica para um GPU de grande escala

Considere um GPU com 128 núcleos e 16 partições de memória. Um interconector de malha plana exigiria uma malha de 12x12 (144 nós), o que pode ser muito grande e consumir muita energia. Em vez disso, um interconector de malha hierárquica pode ser projetado da seguinte forma:

- Divida os 128 núcleos em 16 clusters, cada um contendo 8 núcleos.
- Dentro de cada cluster, use uma malha de 8x8 para conectar os núcleos e uma partição de memória local.
- Conecte os 16 clusters usando uma malha global de 4x4.

Esse design hierárquico reduz a complexidade geral e o consumo de energia do interconector, ao mesmo tempo em que fornece alta largura de banda e escalabilidade. As malhas locais lidam eficientemente com a comunicação intra-cluster, enquanto a malha global permite a comunicação entre clusters.Acesso remoto a partições de memória.

Figura 8.7 ilustra o design de interconexão em malha hierárquica.

Malha Global (4x4)

Figura 8.7: Design de interconexão em malha hierárquica para um GPU em larga escala.

## Conclusão

O design de interconexão e da rede on-chip desempenha um papel crucial no desempenho, escalabilidade e eficiência dos GPUs modernos. À medida que o número de núcleos e partições de memória continua a crescer, a interconexão deve fornecer alta largura de banda, baixa latência e comunicação eficiente entre esses componentes.

Aspectos-chave do design de interconexão de GPU incluem a escolha de redesAqui está a tradução em português para o arquivo Markdown fornecido:

Projeto de interconexões escaláveis e eficientes em GPUs
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As interconexões em GPUs desempenham um papel fundamental na conectividade entre componentes, incluindo estruturas de rede de topologia, algoritmos de roteamento, mecanismos de controle de fluxo e caracterização de carga de trabalho. As topologias de malha e barramento cruzado são comumente utilizadas em GPUs, mas topologias hierárquicas e híbridas podem ser empregadas para designs em maior escala. Algoritmos de roteamento adaptativos e técnicas avançadas de controle de fluxo podem ajudar a melhorar o desempenho e a eficiência da rede.

O projeto de interconexões escaláveis e eficientes envolve uma consideração cuidadosa de fatores como provisionamento de largura de banda, otimização de energia e área, e confiabilidade. Técnicas como design hierárquico, corte de energia e tolerância a falhas podem ajudar a abordar esses desafios.

À medida que as arquiteturas de GPU continuam a evoluir e as demandas das cargas de trabalho paralelas aumentam, o projeto de interconexões e redes on-chip permanecerá como uma área ativa de pesquisa e inovação. Topologias inovadoras, algoritmos de roteamento e designs eficientes em energia serão essenciais para habilitar a próxima geração de GPUs de alto desempenho e eficiência energética.

Chapter 7 Streaming Multiprocessor Design Chapter 9 Power Energy and Thermal Management