NVIDIA, ölçeklenebilir bir derin sinir ağı hızlandırıcısı geliştirmek için RISC-V kullanır
Son zamanlarda NVIDIA araştırmacıları, 2019 VLSI Devre Sempozyumunda çok yongalı modüler ölçeklenebilir derin sinir ağı hızlandırıcısı geliştirmek için RISC-V talimat setini kullanan bir makale yayınladı ve resmi web sitesinde bir özet yayınladı.
NVIDIA, derin sinir ağlarının yüksek performans, doğru hesaplamalar ve belirli güç gereksinimleri gerektirdiğini iddia ediyor.Derin bir sinir ağı hızlandırıcısı inşa etmek genellikle zor ve pahalıdır. Bu nedenle, çeşitli hesaplama yeteneklerine sahip tek bir çıkarım hızlandırıcı çipi bağlamak için düşük güç tüketen, yüksek bant genişliğine sahip yonga ara bağlantı teknolojisini kullanırlar. NVIDIA, çipin dahili ağına bağlı derin öğrenme işlemleri için 16 işleme öğesini (İşleme Öğeleri, PE) ve bir çipte RISC-V komut setini kullanan bir denetleyiciyi entegre eder ve tek bir çip 4.01TOPS ( Saniyede trilyon işlem) ve NVIDIA araştırmacıları, çipler arası ağ üzerinden 36 adede kadar çip bağlayarak 128 TOPS'a kadar bilgi işlem gücü sağlar.
NVIDIA tarafından açıklanan çip hesaplama gücüne ek olarak, araştırmacıları ayrıca çipin kağıttaki alanı gibi bilgiler de sağladı. TSMCnin 16nm işleminin kullanılması durumunda, tek çipli kümülatif çekirdek alanı 3,1 milimetre kare iken, kümülatif Kalıp alanı 6 milimetre karedir ve çekirdek güç tüketimi 0,03W ila 4W arasındadır. 36 yonganın (6 × 6 özellikli) kümülatif çekirdek alanı 111,6 milimetre kare, Kalıbın kümülatif alanı 216 milimetre kare ve çekirdek güç tüketimi 5W ile 100W arasındadır (aralık biraz büyüktür).
Bununla birlikte, NVIDIA makalesine göre, çoklu yongalı ara bağlantı güç tüketimi nispeten yüksek olsa da, 36 yongalı ara bağlantısının en yüksek verimliliği milimetre kare başına 1.15 TOPS'a ulaşıyor ki bu çok iyi. Ancak ne yazık ki NVIDIA, tıpkı yüksek performanslı yonga tasarımının bir göstergesi olarak bu yongayı piyasaya sürme planına sahip olmamalı.Gelecekte, NVIDIA tasarım fikirlerini ürünlerine dahil edebilir.
Özet ekran görüntüsü (toplamda iki sayfa):
https://research.nvidia.com/sites/default/files/pubs/2019-06_A-0.11-pJ/Op%2C//C24_1.pdf
Yarı iletken endüstrisinin ilgili kamuya açık hesaplarını görmek için orijinal metni okumak için tıklayın.
