原始創(chuàng)新再攀高峰：芯粒集成的解決方案與高效的流水線(xiàn)芯片架構(gòu)登上國(guó)際頂會(huì)
近日，國(guó)際計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)大會(huì)ISCA(International Symposium on Computer Architecture)2021公布了論文入選結(jié)果。由圖靈獎(jiǎng)得主、中科院院士、清華大學(xué)交叉信息研究院院長(zhǎng)姚期智與西安市合作共建，設(shè)立于西安高新區(qū)的交叉信息核心技術(shù)研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：交叉信息核心院）共有兩篇論文被錄用：前沿構(gòu)架與智能芯片研究中心領(lǐng)銜教授馬愷聲研究組、安全計(jì)算硬件系統(tǒng)研究中心領(lǐng)銜教授高鳴宇研究組各入選一篇。兩篇論文分別展示了在Chiplet（芯粒）集成的解決方案和高效的流水線(xiàn)芯片架構(gòu)方面的創(chuàng)新研究成果。
Chiplet集成的解決方案：解決芯片領(lǐng)域“卡脖子”技術(shù)難題
NN-Baton:DNN Workload Orchestration and Chiplet Granularity Explorationfor Multichip Accelerators一文是繼2020年交叉信息核心院牽頭成立Chiplet產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟后，馬愷聲教授研究組在Chiplet方向研究由0到1的關(guān)鍵一步。NN-Baton首次解決了面向Chiplet系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件映射問(wèn)題，并探討了從傳統(tǒng)的SoC芯片拆分成Chiplet的粒度問(wèn)題。
隨著基于人工智能新應(yīng)用的發(fā)展，越來(lái)越多的廠(chǎng)商都在系統(tǒng)芯片中集成了面向深度學(xué)習(xí)計(jì)算的專(zhuān)用模塊NPU，例如在華為、三星和蘋(píng)果的手機(jī)芯片中都有它的影子。為了適應(yīng)日趨復(fù)雜的算法，硬件的算力需求也因而越來(lái)越大，導(dǎo)致芯片面積的開(kāi)銷(xiāo)非常大，例如NVIDIA,華為，特斯拉，阿里巴巴的AI芯片，單裸片（Die）面積已從260mm上升至709mm（已接近光刻機(jī)單次流片的面積上限）。借鑒十年前由于功耗限制無(wú)法繼續(xù)提升頻率而提出的“功耗墻”概念，該文針對(duì)當(dāng)前由于面積限制無(wú)法繼續(xù)增大單裸片面積而提出“面積墻”的概念，并指出Chiplet集成的解決方案勢(shì)在必行。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)，該論文采用NN-Baton得到的最優(yōu)映射最高為：可以進(jìn)行近20倍的優(yōu)化，并且非常方便地搜尋到最優(yōu)的映射策略。同時(shí)，研究組進(jìn)一步比較了Simba——NVIDIA的一款基于Chiplet的深度學(xué)習(xí)計(jì)算系統(tǒng)，采用該研究組的最優(yōu)數(shù)據(jù)流可以實(shí)現(xiàn)22.5%-44%的能耗優(yōu)化。
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