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彪悍的Graphcore第二代IPU!加速落地超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、金融、醫(yī)療健康等領(lǐng)域

花茶晶晶 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2020-08-13 14:50 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/黃晶晶)一家來(lái)自于英國(guó)的AI初創(chuàng)公司Graphcore,成立一年多時(shí)間里,融資超過(guò)4.5億美金,金融投資者包括紅杉資本、歐洲Atomico、以色列Pitango等,戰(zhàn)略投資者包括寶馬、Bosch、戴爾、微軟、三星等,受到資本的熱烈追捧。

最近,Graphcore發(fā)布第二代IPU芯片以及基于第二代IPU處理器的一系列的產(chǎn)品,性能對(duì)標(biāo)市面上的主流產(chǎn)品。據(jù)了解,Graphcore IPU采用大規(guī)模并行同構(gòu)眾核架構(gòu),其IPU Core是一個(gè)SMT多線程處理器,可以同時(shí)跑6個(gè)線程,類似多線程CPU,它與GPUSIMD/SMIT架構(gòu)不同。Graphcore IPU大量采用片上存儲(chǔ)SRAM,沒(méi)有外部DRAM。另外還采用了IPU-Fabric進(jìn)行片間互聯(lián)。Graphcore第二代IPU芯片在SRAM存儲(chǔ)容量、計(jì)算吞吐量以及通信方面又有了大幅提升。


Graphcore第二代IPU三大顛覆性技術(shù)

Graphcore第二代IPU芯片Colossus Mk2 GC200采用臺(tái)積電7nm工藝。在計(jì)算、數(shù)據(jù)與通信方面實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破。無(wú)論與公司第一代IPU還是目前市面上主流的GPU相比,其性能表現(xiàn)突出。Graphcore高級(jí)副總裁、中國(guó)區(qū)總經(jīng)理盧濤進(jìn)行了詳細(xì)解析。

計(jì)算

Colossus Mk2 GC200處理器是目前世界上最復(fù)雜的單一處理器,基于臺(tái)積電7納米的技術(shù),集成將近600億個(gè)晶體管,擁有250TFlops AI-Float的算力和900MB的處理器內(nèi)存儲(chǔ)。處理器內(nèi)核從上一代的1217提升到1472個(gè)獨(dú)立的處理器內(nèi)核,這樣一個(gè)處理器有將近9000個(gè)單獨(dú)的并行線程。相對(duì)于第一代產(chǎn)品,其系統(tǒng)級(jí)的性能提升了8倍以上。

同時(shí)In-Processor-Memory從上一代的300MB提升到900MB。每個(gè)IPU的Memory帶寬是47.5TB/s。還包含了IPU-Exchange以及PCI Gen4跟主機(jī)交互的一個(gè)接口;另外有IPU-Links 320GB/s的芯片到芯片的互聯(lián)。



數(shù)據(jù)

IPU Exchange Memory是一個(gè)交換式存儲(chǔ)的概念。如果跟英偉達(dá)當(dāng)前使用HBM技術(shù)的產(chǎn)品比較,Graphcore在M2000每個(gè)IPU-Machine里面通過(guò)IPU-Exchange-Memory技術(shù),提供了將近超過(guò)100倍的帶寬以及大約10倍的容量,這對(duì)于很多復(fù)雜的AI模型算法是非常有幫助的。

通信

此次,Graphcore專門(mén)為AI橫向擴(kuò)展設(shè)計(jì)了一個(gè)IPU-Fabric的結(jié)構(gòu)。IPU-Fabric可以做到2.8Tbps超低延時(shí),同時(shí)最多可以支持64000個(gè)IPU之間的橫向擴(kuò)展。同時(shí)IPU-Fabric支持AI運(yùn)算的集合通信或者all-reduce的操作,這也是Fabric的技術(shù)特性。

目前Graphcore有三種產(chǎn)品形態(tài):一是IPU-Machine。二是IPU服務(wù)器,目前Graphcore已經(jīng)在全球范圍內(nèi)完成了浪潮和戴爾IPU服務(wù)器的產(chǎn)品適配。三是大規(guī)模橫向擴(kuò)展的IPU-POD系統(tǒng)級(jí)產(chǎn)品。

IPU-MachineM2000是一個(gè)1U結(jié)構(gòu)的即插即用的計(jì)算刀片,集成4個(gè)IPU Mk2GC200處理器,總共有1PFlops16.16的算力,和近6000個(gè)處理器的核心,以及超過(guò)35000個(gè)并行的線程,In-Processor Memory達(dá)到了3.6GB,Exchange Memory有450GB,以及2.8TbpsIPU-Fabric超低延時(shí)通信。非常易于部署,IPU-M2000可以滿足當(dāng)前最苛刻的一些機(jī)器智能的工作負(fù)載。當(dāng)前建議零售價(jià)是32,450美金。






IPU-M2000擁有多種配置形態(tài),M2000是我們?cè)跇?gòu)建超大規(guī)模的、彈性的AI計(jì)算集群中間的一個(gè)基本單元,可以從1個(gè)到4個(gè)、8個(gè),到64個(gè),最多可以到64000個(gè),自由組合計(jì)算規(guī)模。

用于超算規(guī)模的IPU-POD,IPU-POD64是IPU-POD的一個(gè)基本組件,IPU-POD64總共支持了16個(gè)IPU-M2000,可以根據(jù)不同的工作負(fù)載進(jìn)行不同的配置。另外,目前支持的2D-Torus拓?fù)?,最大化IPU-Link的帶寬,全縮減(all-reduce)的效率比網(wǎng)狀拓?fù)涞囊靸杀叮@樣一個(gè)架構(gòu)可以擴(kuò)展到64000個(gè)GC200的IPU。

由于把AI的計(jì)算跟邏輯的控制進(jìn)行了解耦,因此非常易于部署,網(wǎng)絡(luò)延時(shí)非常低,能夠支持大型的算法模型,以及安全的多用戶使用,

按64000個(gè)IPU集群計(jì)算,總共能提供16個(gè)EFlops FP16的算力,盧濤表示,日本前一陣發(fā)布的超算實(shí)現(xiàn)0.5 EFlops算力。而我們基于64000個(gè)IPU總共可以組建16個(gè)EFlops算力,這個(gè)是非常驚人的算力。

性能PK

IPU Mk2與Mk1進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算達(dá)到了兩倍以上的吞吐量峰值能力;數(shù)據(jù)方面,六倍以上的處理器內(nèi)的有效存儲(chǔ),超過(guò)了446GB的 IPU-Machine流存儲(chǔ);通信方面,加入了基于大規(guī)模橫向擴(kuò)展的IPU-Fabric的技術(shù)。






處理器內(nèi)存儲(chǔ)從300MB到900MB,看起來(lái)是三倍的提升,但是片內(nèi)存儲(chǔ)分為兩部分,程序占用的存儲(chǔ)空間以及供模型的激活、權(quán)重的存儲(chǔ)空間。因?yàn)閷?duì)于程序代碼空間的占用情況在Mk1和Mk2是同樣的,這樣供算法模型可用的權(quán)重和激活容量有6倍以上的有效存儲(chǔ)。



Mk2與Mk1系統(tǒng)級(jí)的對(duì)比中,配備有IPU-Link的8個(gè)C2 PCIe的IPU服務(wù)器和Mk2配備有IPU-Fabric的8個(gè)IPU-M2000比較,在三個(gè)比較典型的應(yīng)用場(chǎng)景,在BERT-Large訓(xùn)練,MK2有9.3倍性能的提升。BERT三層推理,實(shí)現(xiàn)8. 5倍的性能提升。EfficientNet-B3這類計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用模型,有7.4 倍的性能提升。



8個(gè)M2000與基于英偉達(dá)DGX-A100的整機(jī)(8個(gè)A100)對(duì)比中,后者FP32的計(jì)算能力是156TFlops,而8個(gè)M2000做到了2PFlops的算力,大約12倍的FP32性能的提升。對(duì)于AI計(jì)算,在GPU的平臺(tái)上是2.5PFlops,在M2000的平臺(tái)上是8PFlops,大約有三倍的提升。針對(duì)AI存儲(chǔ)部分,相對(duì)后者320GB,前面有3.6TB的存儲(chǔ),將近10倍的提升。另外,從系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)說(shuō),花199K美金買到最新的GPU的算力和存儲(chǔ)空間,對(duì)于Graphcore的平臺(tái),可能會(huì)花259k美金就能買到12倍的運(yùn)算能力和10倍的存儲(chǔ)空間。

軟件與平臺(tái)生態(tài)

對(duì)于AI的落地應(yīng)用,軟件生態(tài)可能比硬件更重要。Graphcore在提供高性能IPU芯片的同時(shí),也在加速軟件和平臺(tái)生態(tài)的建設(shè)。

Graphcore 中國(guó)區(qū)技術(shù)應(yīng)用總負(fù)責(zé)人羅旭介紹了Poplar軟件的最新版本特性。Poplar包括PopART和PopLibs,PopLibs相當(dāng)于SDK,PopART相當(dāng)于run time,通過(guò)PopART和PopLibs,連接到Poplar的compute graph,再通過(guò)graph compiler,相當(dāng)于在整個(gè)處理器軟件跟硬件結(jié)合最緊密的地方轉(zhuǎn)成一個(gè)計(jì)算圖,然后把這個(gè)計(jì)算圖加載到對(duì)應(yīng)的硬件,也就是IPU-Machine。



Poplar支持的算法框架包括PyTorch、TensorFlow、ONNX,mxnet,以及前段時(shí)間百度發(fā)布的PaddlePaddle。同一套軟件可以實(shí)現(xiàn)推理和訓(xùn)練。



最新發(fā)布的SDK 1.2主要特性在于,與比較先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架做更好的集成;進(jìn)一步開(kāi)放低級(jí)別的API,上層的算法提供一個(gè)低層次的API接口,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能做一些特定的調(diào)優(yōu);增加框架支持,包括對(duì)PyTorch和Keras的支持。另外卷積庫(kù)和稀疏庫(kù)。PopART方面,可以做到多機(jī)的數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。

羅旭還談到,我們把Exchange Memory也做了一些開(kāi)放,包括API以及它的管理功能的開(kāi)放。應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以基于Exchange Memory對(duì)模型的性能做極大程度的調(diào)優(yōu)。



針對(duì)數(shù)據(jù)中心目前主流的操作系統(tǒng)ubuntu、RedHat、CentOS,現(xiàn)在Poplar SDK、drivers、工具鏈等也是完全支持的。



7月6號(hào),PopLibs在GitHub上開(kāi)源。用戶可以直接在GitHub上去搜索Graphcore下載對(duì)應(yīng)鏈接。

Graphcore 在中國(guó)的首款I(lǐng)PU 開(kāi)發(fā)者云部署在金山云之上,這里面使用了三種IPU產(chǎn)品,IPU-POD64,浪潮的IPU服務(wù)器NF5568M5,以及戴爾的IPU服務(wù)器DSS8440,目前這個(gè)是面向商業(yè)用戶進(jìn)行評(píng)測(cè)以及面向高校研究機(jī)構(gòu),甚至個(gè)人開(kāi)發(fā)者能夠提供免費(fèi)的試用。



對(duì)于商業(yè)用戶來(lái)說(shuō),通常為三周或者按需適度延長(zhǎng),可以通用IPU極大優(yōu)化現(xiàn)有模型,產(chǎn)品較競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更早實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化和市場(chǎng)化。對(duì)大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)和個(gè)人研究者,可以提供6個(gè)月的免費(fèi)訪問(wèn),直至完成研究項(xiàng)目并發(fā)表結(jié)果。

IPU與GPU不是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系

盧濤認(rèn)為,IPU是面向未來(lái)的另一大計(jì)算平臺(tái),它與CPU、GPU不是競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系,有交叉有不同。當(dāng)前AI主流計(jì)算平臺(tái)仍是CPU和GPU,甚至一些算法也是基于GPU發(fā)展而來(lái)。Graphcore的愿景是畫(huà)第三個(gè)圓,我們認(rèn)為CPU與GPU并沒(méi)有從根本意義上解決AI的問(wèn)題。AI是一個(gè)面向計(jì)算圖的計(jì)算任務(wù),跟CPU的標(biāo)量計(jì)算以及GPU的矢量計(jì)算都不同。

從此,CPU、GPU、IPU有重疊相交的部分,必然會(huì)在某些領(lǐng)域進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。例如,目前在NLP、CV這兩個(gè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)有一段膠著時(shí)期。但是未來(lái)會(huì)有更多IPU獨(dú)擋一面的應(yīng)用,有待我們進(jìn)行挖掘。

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