過去兩年，推理芯片業(yè)務(wù)異常忙碌。有一段時間，似乎每隔一周就有另一家公司推出一種新的更好的解決方案。盡管所有這些創(chuàng)新都很棒，但問題是大多數(shù)公司不知道如何利用各種解決方案，因?yàn)樗麄儫o法判斷哪一個比另一個表現(xiàn)更好。由于在這個新市場中沒有一套既定的基準(zhǔn)，他們要么必須快速掌握推理芯片的速度，要么必須相信各個供應(yīng)商提供的性能數(shù)據(jù)。

大多數(shù)供應(yīng)商都提供了某種類型的性能數(shù)據(jù)，通常是任何讓它們看起來不錯的基準(zhǔn)。一些供應(yīng)商談?wù)?TOPS 和 TOPS/Watt 時沒有指定型號、批量大小或工藝/電壓/溫度條件。其他人使用了 ResNet-50 基準(zhǔn)，這是一個比大多數(shù)人需要的簡單得多的模型，因此它在評估推理選項(xiàng)方面的價值值得懷疑。

從早期開始，我們已經(jīng)走了很長一段路。公司已經(jīng)慢慢發(fā)現(xiàn)，在衡量推理芯片的性能時真正重要的是 1) 高 MAC 利用率，2) 低功耗和 3) 你需要保持一切都很小。

我們知道如何衡量——下一步是什么？

既然我們對如何衡量一個推理芯片相對于另一個的性能有了相當(dāng)好的了解，公司現(xiàn)在正在詢問在同一設(shè)計(jì)中同時使用多個推理芯片的優(yōu)點(diǎn)（或缺點(diǎn)）是什么。簡單的答案是，使用多個推理芯片，當(dāng)推理芯片設(shè)計(jì)正確時，可以實(shí)現(xiàn)性能的線性增長。當(dāng)我們考慮使用多個推理芯片時，高速公路的類比并不遙遠(yuǎn)。公司想要單車道高速公路還是四車道高速公路的性能？

顯然，每家公司都想要一條四向高速公路，所以現(xiàn)在的問題變成了“我們?nèi)绾卧诓辉斐山煌ê推款i的情況下交付這條四車道的高速公路？” 答案取決于選擇正確的推理芯片。為了解釋，讓我們看一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分解成層。ResNet-50 等層有 50 層，YOLOv3 有超過 100 層，每一層都接受前一層的激活。因此，在第 N 層中，它的輸出是進(jìn)入第 N+1 層的激活。它等待該層進(jìn)入，計(jì)算完成，輸出是進(jìn)入第 n+2 層的激活。這會持續(xù)到層的長度，直到你最終得到結(jié)果。請記住，此示例的初始輸入是圖像或模型正在處理的任何數(shù)據(jù)集。

當(dāng)多個芯片發(fā)揮作用時

現(xiàn)實(shí)情況是，如果您的芯片具有一定的性能水平，總會有客戶想要兩倍或四倍的性能。如果你分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在某些情況下是可以實(shí)現(xiàn)的。您只需要查看如何在兩個芯片或四個芯片之間拆分模型。

多年來，這一直是并行處理的一個問題，因?yàn)楹茈y弄清楚如何對您正在執(zhí)行的任何處理進(jìn)行分區(qū)并確保它們?nèi)肯嗉?，而不是在性能方面被減去。

與并行處理和通用計(jì)算不同，推理芯片的好處是客戶通常會提前知道他們是否要使用兩個芯片，這樣編譯器就不必在運(yùn)行時弄清楚——它是在編譯時完成的。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一切都是完全可預(yù)測的，因此我們可以分析并準(zhǔn)確確定如何拆分模型，以及它是否能在兩個芯片上運(yùn)行良好。

為了確保模型可以在兩個或更多芯片上運(yùn)行，重要的是逐層查看激活大小和 MAC 數(shù)量。通常發(fā)生的情況是，最大的激活發(fā)生在最早的層中。這意味著隨著層數(shù)的增加，激活大小會慢慢下降。

查看 MAC 的數(shù)量以及每個周期中完成的 MAC 數(shù)量也很重要。在大多數(shù)模型中，每個循環(huán)中完成的 MAC 數(shù)量通常與激活大小相關(guān)。這很重要，因?yàn)槿绻袃蓚€芯片并且想要以最大頻率運(yùn)行，則需要為每個芯片分配相同的工作負(fù)載。如果一個芯片完成模型的大部分工作，而另一個芯片只完成模型的一小部分，那么您將受到第一個芯片的吞吐量的限制。

如何在兩個芯片之間拆分模型也很重要。您需要查看 MAC 的數(shù)量，因?yàn)檫@決定了工作負(fù)載的分布。您還必須查看芯片之間傳遞的內(nèi)容。在某些時候，您需要在您傳遞的激活盡可能小的地方對模型進(jìn)行切片，以便所需的通信帶寬量和傳輸延遲最小。如果在激活非常大的點(diǎn)對模型進(jìn)行切片，激活的傳輸可能會成為限制雙芯片解決方案性能的瓶頸。

下圖顯示了 YOLOv3、Winograd、2 百萬像素圖像的激活輸出大小和累積的 Mac 操作逐層（繪制了卷積層）。為了平衡兩個芯片之間的工作負(fù)載，該模型將減少大約 50% 的累積 MAC 操作——此時從一個芯片傳遞到另一個芯片的激活為 1MB 或 2MB。要在 4 個籌碼之間進(jìn)行拆分，削減率約為 25%、50% 和 75%；請注意，激活大小在開始時最大，因此 25% 的切點(diǎn)有 4 或 8MB 的激活要通過。

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YOLOv3/Winograd/2Mpixel 圖像的激活輸出大?。ㄋ{(lán)條）和逐層累積 MAC 操作（紅線），顯示工作負(fù)載如何在多個芯片之間分配（圖片：Flex Logix）

性能工具

幸運(yùn)的是，現(xiàn)在可以使用性能工具來確保高吞吐量。事實(shí)上，模擬單個芯片性能的同一工具可以推廣到模擬兩個芯片的性能。雖然任何給定層的性能完全相同，但問題是數(shù)據(jù)傳輸如何影響性能。建模工具需要考慮這一點(diǎn)，因?yàn)槿绻璧膸挷粔颍搸拰⑾拗仆掏铝俊?/p>

如果您正在做四個芯片，您將需要更大的帶寬，因?yàn)槟Ｐ偷谝患径鹊募せ钔笥谀Ｐ秃笃诘募せ?。因此，您投資的通信資源量將允許您使用流水線連接的大量芯片，但這將是所有芯片都必須承擔(dān)的間接成本，即使它們是獨(dú)立芯片。

結(jié)論

使用多個推理芯片可以顯著提高性能，但前提是如上所述正確設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如果我們回顧一下高速公路的類比，有很多機(jī)會通過使用錯誤的芯片和錯誤的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來建立交通。如果你從正確的芯片開始，你就走在了正確的軌道上。請記住，最重要的是吞吐量，而不是 TOPS 或 Res-Net50 基準(zhǔn)。然后，一旦您選擇了正確的推理芯片，您就可以設(shè)計(jì)一個同樣強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為您的應(yīng)用需求提供最大的性能。

— Geoff Tate 是 Flex Logix 的首席執(zhí)行官