Глава 8: Взаимосвязи и сети на кристалле в дизайне GPU

Поскольку количество ядер и разделов памяти в современных GPU продолжает расти, разработка сети межсоединений на кристалле становится ключевой для достижения высокой производительности и масштабируемости. Межсоединение отвечает за подключение ядер GPU к разделам памяти и обеспечение эффективного обмена данными между ними. В этой главе мы исследуем различные аспекты проектирования межсоединений и сетей на кристалле для GPU, включая топологии сетей на кристалле (NoC), алгоритмы маршрутизации, механизмы управления потоком, характеристики нагрузки, модели трафика и методы проектирования масштабируемых и эффективных межсоединений.

Топологии сетей на кристалле (NoC)

Сети на кристалле (NoC) стали многообещающим решением для объединения растущего количества ядер и разделов памяти в современных GPU. NoC обеспечивают масштабируемую и модульную инфраструктуру связи, которая может эффективно справляться с высокими требованиями к пропускной способности и низким задержкам нагрузок GPU. Для архитектур GPU были предложены и исследованы различные топологии NoC, каждая со своими преимуществами и компромиссами.

Топология с перекрестной коммутацией

Топология с перекрестной коммутацией - это простое и прямолинейное решение для межсоединений, при котором каждое ядро напрямую подключено к каждому разделу памяти через выделенную линию связи. Рисунок 8.1 иллюстрирует топологию с перекрестной коммутацией для GPU с четырьмя ядрами и четырьмя разделами памяти.

    Ядро 0   Ядро 1   Ядро 2   Ядро 3
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    --|--------|--------|--------|--
      |        |        |        |
      |        |        |        |
    Память 0 Память 1 Память 2 Память 3

Рисунок 8.1: Топология с перекрестной коммутацией для GPU с четырьмя ядрами и четырьмя разделами памяти.

Топология с перекрестной коммутацией обеспечивает полную связность между ядрами и разделами памяти, что позволяет осуществлять высокопропускную связь. Однако количество линий и сложность перекрестной коммутации растут квадратично с увеличением числа ядер и разделов памяти, что делает эту топологию неэффективной для масштабирования.Пожалуйста, вот перевод на русский язык с сохранением неизмененного кода:

Топология Mesh

Топология mesh является популярным выбором для архитектур GPU на основе NoC из-за ее масштабируемости и простоты. В топологии mesh ядра и разделы памяти расположены в 2D-сетке, при этом каждый узел подключен к соседним узлам. На рисунке 8.2 показана топология mesh 4x4 для GPU с 16 ядрами.

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

Рисунок 8.2: Топология mesh 4x4 для GPU с 16 ядрами.

Топология mesh обеспечивает хорошую масштабируемость, поскольку количество связей и сложность маршрутизатора растут линейно с числом узлов. Однако средний путь и задержка возрастают с размером сети, что может повлиять на производительность более крупных GPU.

Кольцевая Топология

Кольцевая топология соединяет ядра и разделы памяти по кругу, образуя кольцевую структуру. Каждый узел подключен к двум соседним узлам, одному в направлении по часовой стрелке и одному в направлении против часовой стрелки. На рисунке 8.3 показана кольцевая топология для GPU с восемью ядрами.

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

Рисунок 8.3: Кольцевая топология для GPU с восемью ядрами.

Кольцевая топология проста в реализации и обеспечивает сбалансированное распределение трафика. Однако средний путь и задержка линейно увеличиваются с количеством узлов, что делает ее менее подходящей для больших GPU-дизайнов.

###Иерархические и гибридные топологии

Для решения проблем масштабируемости отдельных топологий были предложены иерархические и гибридные топологии для графических процессорных соединений. Эти топологии сочетают в себе несколько более мелких сетей или различных топологий для создания более крупного и масштабируемого соединения.

Например, иерархическую топологию сетки можно создать, разделив большую сетку на более мелкие подсетки и соединив их через сеть более высокого уровня. Такой подход снижает средний счет переходов и задержку по сравнению с плоской топологией сетки.

Гибридные топологии, такие как сочетание сетки и кольца, также могут использоваться для балансировки компромисса между масштабируемостью и производительностью. Топология сетки может использоваться для локальной связи внутри кластера ядер, в то время как топология кольца может использоваться для глобальной связи между кластерами.

Алгоритмы маршрутизации и управление потоком

Алгоритмы маршрутизации и механизмы управления потоком играют ключевую роль в управлении потоком данных через соединение и обеспечении эффективного использования сетевых ресурсов. Они определяют, как пакеты маршрутизируются от источника к месту назначения и как обрабатывается перегрузка сети.

Алгоритмы маршрутизации

Алгоритмы маршрутизации можно классифицировать на две основные категории: детерминированные и адаптивные.

Детерминированная маршрутизация:
- Детерминированные алгоритмы маршрутизации всегда выбирают один и тот же путь между заданными источником и местом назначения, независимо от условий в сети.
- Примерами детерминированных алгоритмов маршрутизации являются маршрутизация по порядку измерений (DOR) и маршрутизация XY.
- DOR направляет пакеты сначала по оси X, а затем по оси Y в топологии сетки.
- Детерминированная маршрутизация проста в реализации и обеспечивает предсказуемую задержку, но может привести к неравномерному распределению трафика и перегрузке.
Адаптивная маршрутизация:
- Адаптивные алгоритмы маршрутизации динамически выбирают путь в зависимости от текущих сетевых условий, таких как загрузка линка или перегрузка.
- ПримерВот перевод на русский язык:

Примеры адаптивных алгоритмов маршрутизации включают минимально-адаптивную маршрутизацию и полностью-адаптивную маршрутизацию.

Минимально-адаптивная маршрутизация позволяет пакетам использовать любой минимальный путь (кратчайший путь) между источником и назначением.
Полностью-адаптивная маршрутизация позволяет пакетам использовать любой доступный путь, включая непротяженные пути, чтобы избежать загруженных регионов.
Адаптивная маршрутизация может лучше сбалансировать нагрузку трафика и смягчить перегрузку, но требует более сложного аппаратного обеспечения и может вводить дополнительную задержку.

Рисунок 8.4 иллюстрирует разницу между детерминированной XY-маршрутизацией и минимально-адаптивной маршрутизацией в ячеистой топологии.

    (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)

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

    Минимально-адаптивная маршрутизация:
    (0,0) -> (1,0) -> (2,0) -> (3,0) -> (3,1) -> (3,2) -> (3,3)
    или
    (0,0) -> (0,1) -> (0,2) -> (0,3) -> (1,3) -> (2,3) -> (3,3)

Рисунок 8.4: Сравнение детерминированной XY-маршрутизации и минимально-адаптивной маршрутизации в ячеистой топологии.

Управление потоком

Механизмы управления потоком управляют выделением сетевых ресурсов, таких как буферы и каналы, чтобы предотвратить перегрузку и обеспечить справедливое использование. Два распространенных метода управления потоком, используемых в межсоединениях GPU, - это управление потоком на основе кредитов и управление потоком на основе виртуальных каналов.

Управление потоком на основе кредитов:
- При управлении потоком на основе кредитов каждый маршрутизатор поддерживает счетчик доступных буферных пространств (кредитов) в нижележащем маршрутизаторе.
- Когда маршрутизатор отправляет пакет, он уменьшает свой счет кредитов. Когда нижележащий маршрутизатор освобождает буферное пространство, он отправляет кредит обратно вышестоящему маршрутизатору.
- Вышестоящий маршрутизаторРусский перевод:
Управление потоком на основе кредитов:
- Маршрутизатор может отправлять пакет только при наличии достаточного количества кредитов, предотвращая переполнение буфера и перегрузку.
Управление потоком виртуальных каналов:
- Управление потоком виртуальных каналов позволяет нескольким логическим каналам использовать одну и ту же физическую ссылку, обеспечивая более эффективное использование сетевых ресурсов.
- Каждый виртуальный канал имеет свой собственный буфер и механизм управления потоком, что позволяет изолировать и задавать приоритеты для различных потоков трафика.
- Виртуальные каналы могут предотвратить блокировку головы очереди, при которой заблокированный пакет в начале буфера препятствует прохождению других пакетов.

Рисунок 8.5 иллюстрирует концепцию виртуальных каналов в маршрутизаторе.

    Входной порт 0    Входной порт 1    Входной порт 2    Входной порт 3
        |                |                |                |
        |                |                |                |
    VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2     VC0 VC1 VC2
        |                |                |                |
        |                |                |                |
        --------- Коммутатор ---------
                         |
                         |
                  Выходной порт 0

Рисунок 8.5: Виртуальные каналы в маршрутизаторе.

Характеристика рабочей нагрузки и модели трафика

Понимание характеристик рабочих нагрузок GPU и их моделей трафика имеет решающее значение для проектирования эффективных межсоединений. Различные приложения демонстрируют разные модели связи и имеют разные требования к пропускной способности, задержке и локальности.

Характеристика рабочей нагрузки

Рабочие нагрузки GPU можно охарактеризовать по нескольким факторам, таким как:

Интенсивность вычислений:
- Вычислительно-интенсивные рабочие нагрузки имеют высокое соотношение вычислений к обращениям к памяти.
- Эти рабочие нагрузки, как правило, требуют высокопропускной связи между ядрами и разделами памяти, чтобы обеспечить вычислительные блоки данными.
Модели доступа к памяти:
- Некоторые рабочие нагрузки демонстрируют регулярные модели доступа к памяти, такие как последовательные или строчные доступы,Вот перевод на русский язык, за исключением кода, который остался без изменений:

while others have irregular or random access patterns.

Регулярные шаблоны доступа могут извлечь выгоду из таких техник, как объединение памяти и выборка данных, в то время как нерегулярные шаблоны могут потребовать более сложных методов управления памятью.

Совместное использование данных и синхронизация:
- Рабочие нагрузки с высокими требованиями к совместному использованию данных и синхронизации, такие как алгоритмы на графах или физические моделирования, могут генерировать значительный трафик межъядерной связи.
- Эффективная поддержка примитивов синхронизации, таких как барьеры и атомарные операции, имеет решающее значение для таких рабочих нагрузок.
Локальность:
- Рабочие нагрузки с высокой пространственной и временной локальностью могут извлечь выгоду из кэширования и повторного использования данных.
- Использование локальности может снизить количество трафика в межсоединении и улучшить общую производительность.

Шаблоны трафика

Различные рабочие нагрузки GPU демонстрируют различные шаблоны трафика в зависимости от их требований к связи. Некоторые распространенные шаблоны трафика включают:

Равномерный случайный трафик:
- При равномерном случайном трафике каждый узел отправляет пакеты в случайно выбранные пункты назначения с равной вероятностью.
- Этот шаблон трафика представляет собой наихудший сценарий и часто используется для стресс-тестирования межсоединения.
Трафик ближайших соседей:
- При трафике ближайших соседей узлы преимущественно общаются со своими непосредственными соседями в сети.
- Этот шаблон трафика характерен для приложений с сильной пространственной локальностью, таких как вычисления с использованием шаблонов или обработка изображений.
Трафик "горячих точек":
- При трафике "горячих точек" небольшое количество узлов (горячие точки) получают несоразмерно высокий объем трафика по сравнению с другими узлами.
- Трафик "горячих точек" может возникать в приложениях с общими структурами данных или централизованными механизмами управления.
Всеобщий трафик:
- При всеобщем трафике каждый узел отправляет пакеты всем другим узлам в сети.
- Этот шаблон трафика характерен для коллективных операций связи, таких как транспонирование матрицы или быстрое преобразование Фурье.

На рисунке 8.6 изображеноВот русский перевод данного markdown файла. Комментарии к коду переведены, но сам код не переводился.

    Равномерный случайный трафик:
    (0,0) -> (2,3)
    (1,1) -> (3,2)
    (2,2) -> (0,1)
    ...

    Ближайший соседский трафик:
    (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)
    ...

Трафик "горячей точки": (0,0) -> (1,1) (1,0) -> (1,1) (2,0) -> (1,1) ...

Весь-ко-всем трафик: (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), ... ...

Рисунок 8.6: Примеры различных моделей трафика в топологии сетки.

Понимание моделей трафика, проявляемых нагрузками GPU, имеет решающее значение для проектирования эффективных межсоединений. Инструменты профилирования и имитационные модели могут использоваться для характеристики моделей связи представительных нагрузок и направлять проектирование топологии межсоединений, алгоритмов маршрутизации и механизмов управления потоком.

## Разработка масштабируемых и эффективных межсоединений

Разработка масштабируемых и эффективных межсоединений для GPU требует тщательного рассмотрения различных факторов, таких как количество ядер и разделов памяти, ожидаемые модели трафика и ограничения по энергопотреблению и площади. Некоторые ключевые принципы проектирования и методы для создания высокопроизводительных межсоединений GPU включают:

1. **Выбор топологии**: Выбор подходящей топологии межсоединений на основе требований к масштабируемости, ожидаемых моделей трафика и конструктивных ограничений. Топологии на основе сетки и кроссбара широко используются в GPU, но для более крупномасштабных проектов могут применяться иерархические и гибридные топологии.

2. **Разработка алгоритмов маршрутизации**: Разработка алгоритмов маршрутизации, которые могут эффективно обрабатывать ожидаемые модели трафика, минимизируя при этом перегрузку и задержку. Адаптивные алгоритмы маршрутизации, которые могут динамическиЗдесь перевод файла на русский язык. Для кода, комментарии переведены, а сам код не переводится.

3. **Оптимизация управления потоком**: Оптимизация механизмов управления потоком для максимизации использования сети и минимизации требований к буферу. Такие методики, как управление потоком виртуальных каналов и кредитно-основанное управление потоком, могут помочь повысить эффективность сети и предотвратить взаимные блокировки.

4. **Выделение пропускной способности**: Обеспечение достаточной пропускной способности между ядрами и разделами памяти для удовлетворения требований к производительности целевых рабочих нагрузок. Это может включать увеличение количества каналов памяти, использование технологий высокоскоростной памяти или применение передовых методов передачи сигналов.

5. **Оптимизация энергопотребления и площади**: Минимизация энергопотребления и накладных расходов на площадь при помощи таких методик, как блокировка питания, блокировка тактовой частоты и передача сигналов с низким размахом. Тщательное физическое проектирование и оптимизация компоновки также могут помочь уменьшить влияние межсоединений на площадь и энергопотребление.

6. **Надежность и отказоустойчивость**: Включение функций надежности и отказоустойчивости в проектирование межсоединений для обеспечения корректной работы в присутствии неисправностей или сбоев. Это может включать такие методики, как обнаружение и исправление ошибок, резервирование и адаптивная маршрутизация.

Пример: Проектирование иерархической сетевой топологии типа "сетка" для крупномасштабного GPU

Рассмотрим GPU с 128 ядрами и 16 разделами памяти. Плоская сетевая топология "сетка" потребовала бы 12x12 сетку (144 узла), что может быть слишком большим и энергозатратным. Вместо этого можно спроектировать иерархическую сетевую топологию "сетка" следующим образом:

- Разделить 128 ядер на 16 кластеров, каждый из которых содержит 8 ядер.
- Внутри каждого кластера использовать 8x8 сетку для подключения ядер и локального раздела памяти.
- Подключить 16 кластеров с помощью глобальной 4x4 сетки.

Такая иерархическая конструкция снижает общую сложность и энергопотребление межсоединений, при этом обеспечивая высокую пропускную способность и масштабируемость. Локальные сетки эффективно обрабатывают внутри-кластерные коммуникации, в то время как глобальная сетка обеспечивает между-кластерные коммуникацииДоступ к удаленным разделам памяти.

Рисунок 8.7 иллюстрирует иерархический дизайн сетевого коммутатора сетки.

Глобальная сетка (4x4)

Рисунок 8.7: Иерархический дизайн сетевого коммутатора сетки для крупномасштабного GPU.

## Заключение

Конструкция коммутатора и сетевая архитектура на кристалле играют решающую роль в производительности, масштабируемости и эффективности современных GPU. Поскольку количество ядер и разделов памяти продолжает расти, коммутатор должен обеспечивать высокую пропускную способность, низкую задержку и эффективный обмен данными между этими компонентами.

Ключевые аспекты проектирования коммутатора GPU включают в себя выбор архитектуры сети, распределение ресурсов, управление конфликтами и доступ к удаленной памяти. Дальнейшие исследования в этой области будут иметь важное значение для поддержания производительности и масштабируемости будущих поколений GPU.Вот перевод на русский:

Проектирование GPU-сетей подразумевает тщательное изучение топологии сети, алгоритмов маршрутизации, механизмов управления потоком и характеристик рабочей нагрузки. Топологии сеток и кроссбаров широко используются в GPU, но для крупномасштабных разработок могут применяться иерархические и гибридные топологии. Адаптивные алгоритмы маршрутизации и усовершенствованные методы управления потоком могут помочь повысить производительность и эффективность сетей.

Проектирование масштабируемых и эффективных взаимосвязей требует тщательного учета таких факторов, как распределение пропускной способности, оптимизация мощности и площади, а также надежность. Методы, такие как иерархическое проектирование, управление питанием и отказоустойчивость, могут помочь в решении этих проблем.

По мере того, как архитектуры GPU продолжают развиваться, а потребности параллельных рабочих нагрузок растут, проектирование взаимосвязей и сетей на кристалле останется активной областью исследований и инноваций. Новые топологии, алгоритмы маршрутизации и энергоэффективные конструкции будут иметь решающее значение для обеспечения следующего поколения высокопроизводительных, энергоэффективных GPU.

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