[ad_1]
Bối cảnh của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Điện toán hiệu suất cao (HPC) đã mở rộng nhanh chóng, đẩy ranh giới của công nghệ. Tuy nhiên, một thách thức quan trọng vẫn tồn tại: giới hạn về băng thông và dung lượng bộ nhớ. Ràng buộc này cản trở tiềm năng của các ứng dụng AI và HPC, mặc dù khả năng tính toán đã có những bước nhảy vọt.
Sự ra đời của Compute Categorical Hyperlink® (CXL®), được hỗ trợ bởi sự hỗ trợ của ngành, báo hiệu một kỷ nguyên mới trong việc giải quyết những hạn chế này. CXL là công nghệ kết nối bộ nhớ đệm đồng nhất được thiết kế để giao tiếp hiệu quả, tốc độ cao giữa các bộ xử lý, đơn vị mở rộng bộ nhớ và bộ tăng tốc. Bằng cách đảm bảo tính đồng nhất của bộ nhớ trên các thiết bị điện toán gắn liền với CXL-fabric, công nghệ này tạo điều kiện chia sẻ tài nguyên với hiệu suất được cải thiện, tính đơn giản trong các ngăn xếp phần mềm và giảm chi phí hệ thống. CXL được định vị là công nghệ không thể thiếu cho làn sóng ứng dụng AI và máy học tiếp theo.
Điều hướng Biên giới Bộ nhớ trong Khối lượng công việc AI
Sự tiến bộ không ngừng trong công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ngày càng phức tạp làm nền tảng cho làn sóng đổi mới tiếp theo. Tuy nhiên, sự tiến hóa này gắn liền chặt chẽ với nhu cầu ngày càng tăng về bộ nhớ vượt xa các chuẩn mực hiện tại. Sự gia tăng nhu cầu về bộ nhớ được quy cho một số khía cạnh quan trọng của khối lượng công việc AI và học máy (ML) đương đại:
- Sự phức tạp của các mô hình AI: Các mô hình AI mới nhất, bao gồm các khuôn khổ học sâu, đòi hỏi các nguồn tài nguyên tính toán mở rộng. Ví dụ, GPT-4 của OpenAI, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến, bao gồm hàng tỷ tham số cần hàng terabyte bộ nhớ để đào tạo hiệu quả. Các mô hình như vậy đòi hỏi các nhóm bộ nhớ mở rộng để đáp ứng nhu cầu tính toán của chúng, làm nổi bật mối tương quan trực tiếp giữa độ phức tạp của mô hình và yêu cầu bộ nhớ.
- Sự bùng nổ của khối lượng dữ liệu: Sự thèm khát dữ liệu vô độ của AI đã được ghi chép lại đầy đủ, với các tập dữ liệu đào tạo hiện bao gồm hàng tỷ ví dụ. Việc xử lý các tập dữ liệu lớn này cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh hoặc hiểu ngôn ngữ tự nhiên đòi hỏi băng thông bộ nhớ và dung lượng đáng kể để đảm bảo dữ liệu có thể được truy cập và xử lý hiệu quả, mà không trở thành nút thắt cổ chai.
- Độ nhạy độ trễ: Các ứng dụng AI thời gian thực, chẳng hạn như các ứng dụng trong xe tự hành và thuật toán giao dịch tài chính, dựa vào quá trình xử lý nhanh chóng dữ liệu đầu vào. Nhu cầu về hệ thống bộ nhớ có độ trễ thấp trở nên quan trọng ở đây, vì bất kỳ sự chậm trễ nào trong việc truy xuất dữ liệu đều có thể dẫn đến các quyết định lỗi thời, làm giảm hiệu quả và tính an toàn của hệ thống. CXL cung cấp hoạt động tải/lưu trữ bộ nhớ trên các thiết bị gắn trên nền tảng CXL. Truy cập tải/lưu trữ có độ trễ ngắn hơn 10 lần so với truy cập dựa trên RDMA, đây cũng là logic lập trình đơn giản hơn nhiều về mặt độ phức tạp.
- Đồng thời và music music: Xu hướng sử dụng kiến trúc xử lý music music, chẳng hạn như thiết lập nhiều GPU để đào tạo mô hình AI, làm tăng thêm nhu cầu về bộ nhớ. Các kiến trúc này phụ thuộc vào khả năng truy cập bộ nhớ đồng thời, nhanh chóng để đồng bộ hóa và chia sẻ dữ liệu trên nhiều đơn vị xử lý, nhấn mạnh nhu cầu về cả dung lượng bộ nhớ và băng thông tăng lên.
Dữ liệu nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về những tiến bộ trong công nghệ bộ nhớ. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình như GPT-3 ước tính cần khoảng 355 GPU-years, một số liệu không chỉ chỉ ra bản chất tính toán mà còn chỉ ra bản chất sử dụng nhiều bộ nhớ của các tác vụ như vậy. Nhu cầu tính toán này chuyển trực tiếp thành nhu cầu về các hệ thống bộ nhớ có thể theo kịp, với các dự báo cho thấy khối lượng công việc AI có thể yêu cầu băng thông bộ nhớ vượt quá 1 TB/giây trong tương lai gần để tránh tình trạng tắc nghẽn.
Các công nghệ mới nổi như CXL là những công cụ hỗ trợ quan trọng trong bối cảnh này, được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa các yêu cầu về bộ nhớ của các mô hình AI tiên tiến và các khả năng hiện tại. Bằng cách tạo điều kiện truy cập mạch lạc và hiệu quả vào các nhóm bộ nhớ dùng chung trên CPU, GPU và các bộ tăng tốc khác, CXL hướng đến mục tiêu giảm bớt các hạn chế về bộ nhớ hiện đang cản trở các ứng dụng AI. Điều này bao gồm không chỉ tăng cường băng thông và dung lượng bộ nhớ mà còn cải thiện hiệu quả năng lượng của việc truy cập bộ nhớ, một cân nhắc quan trọng khi xét đến tác động môi trường của các phép tính AI quy mô lớn.
Tăng cường sức mạnh cho AI và HPC với CXL
Công nghệ CXL là một lợi ích mới cho các nhà phát triển và người dùng trong lĩnh vực AI và HPC. Là một kết nối tốc độ cao, độ trễ thấp, CXL kết nối bộ nhớ và bộ tăng tốc trong một môi trường điện toán đa dạng. Nó tạo ra một giao diện chung cho CPU, GPU, DPU, FPGA và các bộ tăng tốc khác để truy cập bộ nhớ chia sẻ một cách hiệu quả. Việc giới thiệu CXL đã mang lại một số lợi thế:
- Dung lượng bộ nhớ mở rộng:CXL cho phép tích hợp các nhóm bộ nhớ lớn, điều này rất quan trọng để xử lý các tập dữ liệu lớn thường thấy trong các tác vụ AI và HPC.
- Giảm độ trễ:Thiết kế của CXL giúp giảm thiểu độ trễ khi truyền dữ liệu, nâng cao hiệu suất của khối lượng công việc AI và máy học đòi hỏi phải cung cấp dữ liệu liên tục.
- Khả năng tương tác: Bản chất không phụ thuộc vào phần cứng của CXL thúc đẩy sự tích hợp liền mạch các thành phần từ nhiều nhà sản xuất khác nhau, mang lại cho các nhà thiết kế hệ thống sự linh hoạt hơn.
- Băng thông bộ nhớ tăng cường: Với các thông số kỹ thuật như CXL 3.1, băng thông bộ nhớ tăng đáng kể, đảm bảo các tác vụ dữ liệu chuyên sâu không bị tắc nghẽn. Ví dụ, một cổng x16 trong CXL 3.1 có thể đạt băng thông lên tới 128GB/giây. Điều này, kết hợp với xen kẽ bộ nhớ, cung cấp một đường ống nâng cao để truy cập bộ nhớ.
- Tải/Lưu trữ Truy cập đơn giản:Cho phép gộp và chia sẻ dữ liệu giữa các thiết bị điện toán không đồng nhất, khả năng truy cập tải/lưu trữ đơn giản giúp hệ thống AI vừa hiệu quả vừa có khả năng mở rộng.
Tận dụng các công tắc lai CXL và PCIe để nâng cao hiệu suất
Tích hợp CXL với PCIe (Peripheral Part Interconnect Categorical) thông qua các công tắc lai có thể khuếch đại lợi ích cho các ứng dụng sử dụng nhiều bộ nhớ. Sự kết hợp này cho phép kiến trúc hệ thống linh hoạt và các giải pháp tiết kiệm chi phí bằng cách sử dụng một SoC duy nhất hỗ trợ cả CXL và PCIe. Phương pháp lai này cho phép:
- Thiết kế hệ thống có khả năng mở rộng và linh hoạt:Khả năng kết hợp và kết hợp các thiết bị CXL/PCIe hỗ trợ các kiến trúc có khả năng mở rộng, rất quan trọng đối với các cụm HPC và trung tâm dữ liệu.
- Tiết kiệm chi phí:Các công tắc lai như XConn Apollo giúp tiết kiệm đáng kể diện tích PCB, linh kiện và quản lý nhiệt bằng cách hợp nhất những thứ thường yêu cầu nhiều công tắc.
- Tích hợp không đồng nhất:Chiến lược này tạo điều kiện kết hợp nhiều bộ tăng tốc khác nhau, tối ưu hóa môi trường điện toán cho các tác vụ cụ thể với hiệu quả và tiết kiệm chi phí của bộ nhớ CXL.
- Cải thiện khả năng chịu lỗi: Bộ chuyển mạch lai tăng cường độ tin cậy của hệ thống với khả năng dự phòng và chuyển đổi dự phòng, rất cần thiết cho các ứng dụng quan trọng.
Cảnh quan tương lai với CXL
Khi CXL phát triển, với CXL 3.1 đánh dấu một cột mốc quan trọng, tác động của nó đối với các lĩnh vực AI và HPC ngày càng rõ ràng. Các phát triển trong tương lai được dự đoán bao gồm:
- Cải tiến hiệu suất theo cấp số nhân:Băng thông bộ nhớ và dung lượng vượt trội do CXL cung cấp dự kiến sẽ thúc đẩy những cải tiến hiệu suất đáng kể trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu và phát triển.
- Hiệu quả năng lượng cao hơn:Hiệu quả đạt được từ công nghệ CXL sẽ góp phần tạo ra các giải pháp điện toán bền vững hơn, phù hợp với mục tiêu tiết kiệm năng lượng toàn cầu.
- Việc áp dụng AI rộng rãi:Bằng cách tạo điều kiện tích hợp AI trên nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau, CXL sẽ tạo ra các hệ thống tự động và thông minh hơn.
- Sự đổi mới được kích thích:Bản chất mở, không phụ thuộc vào nhà cung cấp của CXL khuyến khích sự đổi mới, tạo ra hệ sinh thái đa dạng gồm phần cứng AI và HPC được tối ưu hóa.
Việc tích hợp công nghệ CXL là một thời điểm then chốt để vượt qua rào cản bộ nhớ mà các ứng dụng AI và HPC phải đối mặt. Bằng cách tăng cường đáng kể băng thông bộ nhớ, dung lượng và khả năng tương tác, CXL không chỉ tối ưu hóa khối lượng công việc hiện tại mà còn tạo tiền đề cho những tiến bộ trong tương lai. Kiến trúc chuyển mạch PCIe-CXL lai khuếch đại thêm tác động này, cung cấp giải pháp linh hoạt, tiết kiệm chi phí cho thiết kế hệ thống hiệu suất cao. Với CXL, chân trời cho quá trình xử lý AI và HPC không chỉ tươi sáng hơn; mà còn trên bờ vực của một cuộc cách mạng.
Giới thiệu về tác giả
Jianping (JP) Jiang là Phó chủ tịch phụ trách Kinh doanh, Vận hành và Sản phẩm tại Công nghệ Xconnmột công ty khởi nghiệp tiên phong tại Thung lũng Silicon về IC chuyển mạch CXL. Tại Xconn, ông phụ trách các mối quan hệ đối tác trong hệ sinh thái CXL, tiếp thị sản phẩm CXL, phát triển kinh doanh, chiến lược và hoạt động của công ty. Trước khi gia nhập Xconn, JP đã giữ nhiều vị trí lãnh đạo tại một số công ty bán dẫn quy mô lớn, tập trung vào lập kế hoạch/lộ trình sản phẩm, tiếp thị sản phẩm và phát triển kinh doanh. Trong những vai trò này, ông đã phát triển các chiến lược sản phẩm cạnh tranh và khác biệt, dẫn đến các dòng sản phẩm thành công tạo ra doanh thu hơn hàng tỷ đô la. JP có bằng Tiến sĩ khoa học máy tính từ Đại học Tiểu bang Ohio.
Đăng ký nhận tin tức insideAI miễn phí bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insideainews/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideAINEWSNOW
[ad_2]
Source link