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IT運(yùn)維 | 異構(gòu)計(jì)算簡(jiǎn)介1


2020-05-18 21:31 作者:admin 瀏覽量:
IT運(yùn)維 | 異構(gòu)計(jì)算簡(jiǎn)介
 
北京IT外包服務(wù)商為您提供專(zhuān)業(yè)的IT外包服務(wù)
 
隨著人工智能的發(fā)展,越來(lái)越多的計(jì)算平臺(tái)都采用了異構(gòu)計(jì)算。作為IT運(yùn)維必須要了解這種運(yùn)算架構(gòu),以便更好的服務(wù)我們的客戶(hù)。異構(gòu)計(jì)算主要是指使用不同類(lèi)型指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元組成系統(tǒng)的計(jì)算方式。異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)無(wú)處不在,從超算系統(tǒng)到桌面到云到終端,都包含不同類(lèi)型指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元,下面先從幾個(gè)系統(tǒng)了解下異構(gòu)計(jì)算超算系統(tǒng)。
天河-2:包括16,000個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn) 2*Xeon (IveBridge)+3*Phi。Total 3,120,000 Core, Linpack測(cè)試基準(zhǔn)為33.86 petaFLOPS ,Power 17.6 megawatts。編程框架:OpenMC/OpeMP。
Mac Pro: Intel Xeon E5 (6/8/2 cores) + Dual AMD FirePro D500 GPU (1526 stream processors, 2.2 teraflops, 3-way 4k video)。編程框架:CUDA、OpenCL、Metal。 
Amazon Linux GPU Instances g2.8xlarge: 4 GPU (each with 1,536 CUDA cores and 4 GB of video memory and the ability to 4* 1080p@30fps), 32 vCPU 。編程框架:CUDA,OpenCL。
Qualcomm Snapdragon 820 : octa-core CPU+ Adreno 530 GPU+ Hexagon 680 DSP,編程框架:MARE,OpenCL。
顯然,異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)包含了不同異構(gòu)計(jì)算單元,如CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。除了異構(gòu)硬件單元,不同異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)采用的編程框架也不盡相同。那么,為什么要用異構(gòu)計(jì)算?異構(gòu)計(jì)算優(yōu)勢(shì)主要提現(xiàn)在性能、性?xún)r(jià)比、功耗、面積等指標(biāo)上,在特定場(chǎng)景,異構(gòu)計(jì)算往往會(huì)表現(xiàn)出驚人的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。
· Google Brain:1,000臺(tái)服務(wù)器 (16,000 CPU核) 模擬simulating a model of the brain with a billion synapses.
· Nvidia:three GPU-accelerated servers: 12 GPUs in total, 18,432 CUDA processor cores.
The Nvidia solution uses 100 times less energy, and a 100 times less cost.
除OpenCL之外,還有很多編程框架?異構(gòu)并行計(jì)算框架是充分發(fā)揮異構(gòu)硬件性能和屏蔽硬件差異的關(guān)鍵,但目前業(yè)界不存在一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。OpenCL是業(yè)界主流公司推動(dòng)的異構(gòu)并行計(jì)算編程標(biāo)準(zhǔn)。OpenCL屬于性能層,業(yè)界很多產(chǎn)能層框架對(duì)接OpenCL。
· Intel、ARM、高通的異構(gòu)硬件均支持OpenCL軟件設(shè)計(jì)。
· Intel Xeon+FPGA異構(gòu)芯片支持OpenCL。
Nvidia CUDA、Apple Metal是針對(duì)各自異構(gòu)硬件設(shè)計(jì)的計(jì)算私有框架,是封閉系統(tǒng),但都有廣泛的開(kāi)發(fā)者支持。CUDA和OpenCL在設(shè)計(jì)理念上非常相近,但Nvidia GPU性能業(yè)界最強(qiáng),有能力通過(guò)CUDA綁定用戶(hù),比如深度學(xué)習(xí)上Nvidia GPU效果最好,開(kāi)發(fā)者只能選擇CUDA。異構(gòu)硬件的一個(gè)趨勢(shì)是SOC上集成多種異構(gòu)硬件。比如高通820芯片集成了ARM64+GPU+DSP等多種形態(tài)。
· 但傳統(tǒng)的計(jì)算框架只針對(duì)一種硬件設(shè)計(jì),無(wú)法支持多形態(tài)。
· 高通設(shè)計(jì)了Symphony異構(gòu)并行計(jì)算框架來(lái)發(fā)揮多形態(tài)異構(gòu)硬件性能,同時(shí)適應(yīng)未來(lái)芯片的演進(jìn)。
OpenCL異構(gòu)編程技術(shù)得到各大廠(chǎng)家的大力支持,可屏蔽異構(gòu)硬件與OS差異,簡(jiǎn)化異構(gòu)核編程復(fù)雜度,OpenCL由蘋(píng)果提出,得到業(yè)界大多數(shù)廠(chǎng)商的支持:如Nvidia、Apple、AMD、ARM、INTEL、TI等等,支撐GPGPU、DSP、FPGA等通用硬件加速器。
· 優(yōu)勢(shì):OpenCL是針對(duì)GPGPU大規(guī)模數(shù)據(jù)并行的特性所開(kāi)發(fā)的底層編程框架,屏蔽各廠(chǎng)商GPU之間的差異,與芯片設(shè)計(jì)協(xié)同演進(jìn),C語(yǔ)言的擴(kuò)展。
· 不足:性能的可移植性不足。
OpenCL編程模型中隱含了很多的硬件特征,比如并行粒度、內(nèi)存模型、存儲(chǔ)層次、資源粒度、內(nèi)存帶寬和延遲、ISA差異等,這導(dǎo)致不同的加速器上的OpenCL代碼都要重新思考上述特征。隨著FPGA的廣泛使用,成本逐步降低,作為軟件定義實(shí)現(xiàn)快速在線(xiàn)指令優(yōu)化,對(duì)整個(gè)編譯器、運(yùn)行框架、OS產(chǎn)生巨大影響。新架構(gòu)對(duì)軟件的挑戰(zhàn):
· 1)支持CPU+FPGA融合并行的計(jì)算框架,包括FPGA編譯和高層語(yǔ)言設(shè)計(jì)。
· 2)大規(guī)模分布式FPGA資源管理與調(diào)度
· 3)高性能FPGA算法庫(kù)。
異構(gòu)計(jì)算主要是指使用不同類(lèi)型指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元組成系統(tǒng)的計(jì)算方式。常見(jiàn)的計(jì)算單元類(lèi)別包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。FPGA和GPU/CPU對(duì)比具有以下不同:
· 1.軟件定義的硬件架構(gòu):GPU/CPU硬件固定,其并行性設(shè)計(jì)是適應(yīng)固定硬件。而FPGA的硬件邏輯可以通過(guò)軟件動(dòng)態(tài)改變,從硬件的角度來(lái)適配軟件,從而獲得更高的計(jì)算性能。
· 2.更高并行性、能效比:FPGA擁有更豐富的計(jì)算資源組件,從而能夠滿(mǎn)足更多并行計(jì)算需求。并且能夠充分發(fā)掘軟件算法中的并行性,降低功耗。
同時(shí),新架構(gòu)融合CPU+FPGA,將成為一種發(fā)展趨勢(shì):
· 1. 異構(gòu)核首次作為一等公民:通過(guò)CPU+FPGA的融合設(shè)計(jì),由主機(jī)+外設(shè)的Offloading模式轉(zhuǎn)變?yōu)楫悩?gòu)多核片上系統(tǒng)設(shè)計(jì),CPU與FPGA地位等同,通信方式由板級(jí)轉(zhuǎn)向片內(nèi)。
·  2. OpenCL帶來(lái)了FPGA的編程革命:提高了FPGA的可編程性,將程序員從復(fù)雜的硬件電路設(shè)計(jì)中解救出來(lái),更專(zhuān)注于系統(tǒng)/算法的設(shè)計(jì)。
總結(jié):CPU主要是做通用控制以及計(jì)算的,整個(gè)算術(shù)邏輯單元ALU占整個(gè)芯片面積不到5%。CPU里面包含很多控制邏輯,預(yù)測(cè),Cache等邏輯,所以算力不高,但是什么都能做。
· CPU主要特點(diǎn):主頻高,但核數(shù)有限;邏輯控制和算術(shù)運(yùn)算單元、具有大量緩存,主要功能在于管理和調(diào)度任務(wù)。
GPU專(zhuān)門(mén)用來(lái)做浮點(diǎn)運(yùn)算,只能作為協(xié)處理器配合CPU完成特定計(jì)算。但GPU天然假設(shè)所有運(yùn)算可以并行(GPU具有數(shù)千個(gè)計(jì)算核),整個(gè)芯片90%都是運(yùn)算邏輯。所以算力非常高,通常是CPU的幾十上百倍。
· GPU特點(diǎn):高并發(fā)(幾千個(gè)核并),強(qiáng)浮點(diǎn)能力和高顯存帶寬。
FPGA主頻低但集成大量計(jì)算單元,流水線(xiàn)并行和數(shù)據(jù)并行,具備硬件編程和加速和特定應(yīng)用IP核。然而,ASIC是針對(duì)某一場(chǎng)景優(yōu)化的專(zhuān)用處理單元,硬件基本不可編程,采用多個(gè)IP集成,但有高性?xún)r(jià)比和能效比。
 
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