SODA Synthesizer an End to End Open Source Compiler from High Level Frameworks to Silicon

Summary

本プレゼンテーションでは、オープンソースコンパイラ「Soda Synthesizer」に関する紹介が行われました。このツールは、データサイエンスや機械学習のフレームワークからシリコンチップの設計までを支援し、特に迅速なアルゴリズムの進化に対応するために開発されました。Soda Synthesizerは、ソフトウェアとハードウェアの相互作用を最適化し、AIや大規模なデータ解析向けのカスタムアクセラレータ設計を可能にします。また、オープンソースエコシステムと商業ツールの統合により、より効率的なエネルギー消費と設計の進展を目指しています。

Takeaways

• 😀 Soda Synthesizerは、AIやデータサイエンスの分野におけるモデルから、FPGAやチップレットに至るまで、ハードウェアソフトウェアの最適化を支援するオープンソースコンパイラである。
• 😀 従来のコード設計アプローチは時間がかかりすぎるため、新しいツールが必要とされている。Soda Synthesizerは、迅速なモデル実装とカスタムアクセラレータの生成を目指している。
• 😀 デザインスペース探索により、異なるアプリケーションに最適なマトリクスや性能、消費電力、セキュリティの要件を満たすことができる。
• 😀 Soda Synthesizerは、トレーニングから推論までを支えるシステム全体をサポートするため、エッジデバイスからクラウドまで幅広く利用可能である。
• 😀 特に、科学実験や材料科学の分野では、高速推論によるリアルタイム分析が重要であり、Soda Synthesizerがそのプロセスを加速する。
• 😀 高度なチップレットエコシステムを活用することで、カスタムインファレンスエンジンやカスタムアクセラレータを生成し、大規模システムへの統合が可能となる。
• 😀 マルチレベルの中間表現を使用したコンパイラは、ハードウェアソフトウェアのパーティショニングと最適化を支援し、FPGAやASIC向けに最適化されたデザインを生成する。
• 😀 Soda Synthesizerは、インテルのAdvanced Interface（ABI）や、UCI（Universal Chip Interface）などの標準インターフェースにも対応しており、システムの統合が容易である。
• 😀 オープンソースのツールチェーンにより、データと商用ツールのインタラクションが重要で、より優れたエネルギー効率を実現できる。
• 😀 この技術は、コミュニティ主導で進化させ、プロトタイピングプラットフォームやオープンソースのFPGAジェネレーターと統合することで、より多くのユースケースに対応することを目指している。

Q & A

Soda Synthesizerとは何ですか？

Soda Synthesizerは、機械学習フレームワークをハードウェアに変換するオープンソースのコンパイラであり、プログラミングフレームワークからシリコンに至るまでのパフォーマンスを最適化するツールです。これにより、データサイエンスやAIのモデルを効率的に加速するカスタムハードウェアを設計できます。

Soda Synthesizerの主な目的は何ですか？

Soda Synthesizerの主な目的は、高速で動的に進化するアルゴリズムや機械学習モデルに対応し、FPGAやASIC向けにカスタムアクセラレータを迅速に設計することです。これにより、設計サイクルの短縮と効率化を図ります。

データサイエンスやAIの急速な進化に対して、Soda Synthesizerはどのように対応していますか？

Soda Synthesizerは、急速に進化するAIアルゴリズムに追いつくためのツールを提供します。従来のコード設計アプローチでは時間がかかりますが、このツールは自動化された最適化を通じて、アルゴリズムを迅速にハードウェアに転送できます。

Soda Synthesizerはどのようにしてハードウェアのパフォーマンスを最適化しますか？

Soda Synthesizerは、ソフトウェアのパーティショニングを行い、モデルの異なる部分を加速可能なレベルで特定します。その後、コンパイラバックエンドを通じて最適化し、FPGAやASIC向けにパフォーマンスを最大化します。

Soda Synthesizerのアーキテクチャはどのようにモジュール化されていますか？

Soda Synthesizerは、モジュール化、マルチレベル、相互運用可能、拡張可能なオープンソースのハードウェアコンパイラです。これにより、異なるターゲットアーキテクチャに柔軟に対応でき、ユーザーが最適なアクセラレータを設計できるよう支援します。

Soda Synthesizerはどのようなアルゴリズムに対応していますか？

Soda Synthesizerは、PyTorchやTensorFlowなどの主要な機械学習フレームワークをサポートしており、これらのフレームワークから得られるモデルをカスタムハードウェアに変換することができます。

このツールは、どのような分野で活用されることを想定していますか？

Soda Synthesizerは、データサイエンス、AI、材料科学、ナショナルラボなど、さまざまな分野で活用されることを想定しています。特に、AI推論や高速推論が求められるエッジデバイスや、カスタム加速が必要な科学的ワークフローに適しています。

Soda Synthesizerの特徴的な機能は何ですか？

Soda Synthesizerの特徴的な機能は、モデルのハードウェアへの変換を自動化するコンパイラベースのアプローチ、FPGAやASICへのターゲット対応、最適化によるパフォーマンス向上、そしてオープンソースであることです。これにより、設計のスピードと効率が大幅に向上します。

Soda Synthesizerの今後の課題は何ですか？

今後の課題としては、商業用ツールとの統合や、オープンソースコミュニティとの連携を強化し、さらに多様なユースケースに対応できるようにすることです。また、エネルギー効率の向上や、チップレットエコシステムの利用も重要な研究課題です。

Soda Synthesizerは商業ツールとどのように統合されますか？

Soda Synthesizerは、商業ツールとの連携を強化し、デザインフローを円滑に進めるために、SynopsysのDesコンパイラや、Open PDKのライブラリをサポートします。これにより、商業的なプロジェクトにも適用可能な設計を実現します。