Modularity for High Performance Computing HPC and Artificial intelligence AI

Open Compute Project

23 Oct 202415:02

Summary

TLDRパトリシア・ゴンザレス・ゲレロ氏は、ローレンス・バークレー国立研究所でHPCとAIのモジュール化ワークストリームを主導し、標準化されたチップレット形式によるHPCおよびAIの専門化と異種構成の重要性を説いています。彼女は、トランジスタのスケーリング制限やデータ移動のコスト、エネルギー消費の増加といった課題に対処するため、HPCとAIの効率を向上させる新しいアーキテクチャの必要性を強調しています。さらに、チップレットモジュール化がこれらの課題を解決する可能性について語り、特に科学的なアクセラレーターと専門化技術の活用が鍵であると述べています。

Takeaways

😀 AIとHPCのパフォーマンス向上は、トランジスタのスケーリング、消費電力、インターコネクトの限界、データ移動コストなどの複数の要因によって制約されている。
😀 人工知能（AI）の普及により、コンピュータの電力消費は3ヶ月ごとに倍増しており、以前の予測よりも急激に深刻化している。
😀 ハードウェアの専門化は既に存在し、AppleやFacebookなどは、機械学習や自律型車両など特定のタスクに最適化された専用ブロックを使用している。
😀 チップレットモジュール化は、HPCとAIの分野におけるパフォーマンスと専門化の問題を解決する可能性があり、モジュール化されたコンポーネントで柔軟なシステムを構築できる。
😀 チップレットモジュール化によって、システムは複数の異なるベンダーのコンポーネントを組み合わせて、特定の用途に最適化されたカスタムシステムを作成することができる。
😀 AIや科学計算などの分野で特定の計算カーネル（例：FFT）が重要であり、これらを加速する専用ハードウェアは、GPUに比べて最大100倍の効率向上を実現する。
😀 チップレットの市場は、さまざまなシステム向けに異なるバリエーションのハードウェアを構築できる柔軟性を提供する。
😀 チップレットの互換性（サイズ、電力、熱管理）を確保することが、モジュール化システムの実現において重要な課題である。
😀 チップレットモジュール化を進めるためには、オープンスタンダードの策定が必要であり、異なるベンダーのコンポーネントがシームレスに統合されることを目指している。
😀 現在、ワークストリームは第1フェーズにあり、科学的およびAIワークロードの特定が行われている。このプロセスの後に、技術と基準の開発が進められる予定である。
😀 複数の業界の専門家や研究者と連携し、チップレットモジュール化のための標準化技術やアイデアを共有することが求められている。

Q & A

パトリシア・ゴンザレス・ゲレロはどの機関で研究しているのですか？
-パトリシア・ゴンザレス・ゲレロは、ローレンス・バークレー国立研究所で研究しています。
HPCとAIモジュール化ワークストリームの目的は何ですか？
-HPCとAIモジュール化ワークストリームの目的は、標準化されたチップレット形態を導入し、HPCとAIにおける専門化と異種性を実現することです。
なぜHPCとAIにおける性能向上が難しくなったのですか？
-トランジスタの微細化の限界や、消費電力の問題、インターコネクトのスケーリングの遅れ、データ転送のコストの増加などが原因です。
AIの発展が性能向上に与える影響はどのようなものですか？
-AIの発展により、計算資源の消費が急激に増加し、電力消費が毎月倍増する状況となり、これまで以上に問題が深刻化しています。
ドメイン専門化がHPCとAIにどのように役立つのでしょうか？
-ドメイン専門化は、特定のタスクに最適化された専用ハードウェアを使用することで、計算効率を劇的に向上させる可能性があります。例えば、機械学習や自動運転などの特定のアプリケーション向けに設計されたハードウェアブロックを活用することができます。
チップレットとは何ですか？
-チップレットは、モジュール化されたコンポーネントで、複数のベンダーから供給され、HPCやAIの特定のニーズに合わせてカスタマイズされたシステムを構築するための基本的な構成要素です。
チップレットの市場が提供する利点は何ですか？
-チップレット市場では、最適な性能を提供するチップレットを選択でき、コスト効率よくカスタマイズ可能なシステムを構築できるため、柔軟性と経済性が向上します。
Fugakuシステムのチップレットアーキテクチャの考え方について教えてください。
-Fugakuシステムのチップレットアーキテクチャでは、異なるチップレット（例えばFPGAやAI専用アクセラレータ）を組み合わせることで、柔軟にシステムを構築し、特定のアプリケーションに対して最適化された計算リソースを提供します。
チップレットモジュール化において、標準化が重要な理由は何ですか？
-標準化は、異なるベンダーのチップレットを互換性を保ちつつ統合できるようにし、ハードウェアの知的財産を再利用できるようにするため、チップレットの普及とスケーラビリティを実現するために重要です。
ワークストリームの第一段階で取り組むべき課題は何ですか？
-第一段階では、HPCとAIの計算カーネルを特定し、それらが現在のシステムで占めるリソースと時間を評価し、それに必要なメモリと通信要件を明確にすることです。
今後のHPCとAIのモジュール化の実現に向けた参加の呼びかけはどういった内容でしたか？
-パトリシアは、HPCとAIのモジュール化の実現に向けた参加を呼びかけており、特に技術者や研究者に対して、このワークストリームに参加し、オープンな議論を通じて意見を交換することを促しています。