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Article

1 - INTRODUCTION

2 - « MUR MÉMOIRE »

3 - RAPPROCHER CALCUL ET MÉMOIRE : LES PROBLÉMATIQUES

  • 3.1 - Applications « memory bound »
  • 3.2 - Quelle technologie pour le calcul ?
  • 3.3 - Coordination calcul-mémoire
  • 3.4 - Cinq exemples

4 - CALCUL PRÈS DE BLOCS MÉMOIRE SRAM

5 - CALCUL EN MÉMOIRE DRAM

6 - CALCUL EN TECHNOLOGIE DRAM PRÈS DE BANCS MÉMOIRE DRAM

7 - REMARQUES POUR CONCLURE

Article de référence | Réf : H1205 v1

Remarques pour conclure
Calcul en mémoire ou près de la mémoire

Auteur(s) : Daniel ETIEMBLE

Date de publication : 10 janv. 2024

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RÉSUMÉ

Les ensembles de données gigantesques de beaucoup d’applications modernes et des techniques matérielles comme l’empilement 3D de puces dans les DRAM HBT ont donné une nouvelle actualité au calcul en mémoire ou calcul près de la mémoire. L’article présente les problématiques correspondantes : localisation du calcul, quantité de calcul, coordination entre CPU et l’accélérateur en ou près de la mémoire. Cinq exemples significatifs récents sont présentés et discutés : le circuit Untether AI Bocqueria, le circuit Cebras WCS-2, le projet Ambit, la puce PIM d’UPMEM et le circuit Aquabolt-XL de Samsung.

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ABSTRACT

Computing in/near memory

The huge data sets of many modern applications and hardware techniques such as 3D chip stacking in HBT DRAMs have given new momentum to in-memory or near-memory computing. The article presents the corresponding issues: computation localization, computation quantity, coordination between CPU and in /near memory coprocessor. Five significant recent examples are presented and discussed: the Untether AI Bocqueria chip, the Cerebras WCS-2 chip, the Ambit project, the UPMEM PIM chip and the Samsung Aquabolt-XL chip.

Auteur(s)

  • Daniel ETIEMBLE : Ingénieur de l’INSA de Lyon - Professeur émérite à l’université Paris Saclay

INTRODUCTION

Depuis plusieurs décennies, l’écart entre les performances de processeurs et des mémoires DRAM, connu sous le nom de « mur mémoire », n’a cessé de croître. Différentes techniques sont utilisées pour limiter la croissance de cet écart :

  1. hiérarchies de caches, pour rapprocher instructions et données du processeur ;

  2. multithreading matériel pour limiter les attentes mémoires ;

  3. augmentation des débits des DRAM avec des générations successives : DDR, GDDR, HBM.

Rapprocher les calculs des données mémoire est une technique étudiée depuis les années 1960. Des réalisations comme les Vector IRAM ont été proposées dans les années 1990. Calcul en mémoire ou près de la mémoire devient d’actualité en fonction de deux phénomènes :

  1. Beaucoup d’applications modernes utilisent des ensembles de données gigantesques. Minimiser les transferts entre CPU et mémoire principale DRAM devient une obligation.

  2. Les techniques matérielles de réalisation de circuits, comme l’empilement 3D de puces dans des DRAM HBM (High Bandwith Memory) permettent de faciliter le calcul près de mémoires DRAM.

Calculer près ou en mémoire pose un certain nombre de questions :

  1. Où effectuer le calcul ?

  2. Quelle est la quantité de calculs nécessaire ?

  3. Comment organiser la coordination entre le CPU maître et l’accélérateur matériel en ou près de la mémoire ?

Ces questions sont détaillées.

Cinq exemples récents de réalisation sont discutés :

  1. L’architecture Untether AI Boqueria est un accélarateur pour inférence dans les réseaux de neurones. Il est constitué d’une grille 2D de 729 blocs SRAM, chaque bloc comprenant 512 SRAM de 640 octets et 512 processeurs élémentaires. Les calculs sont proches des SRAM.

  2. Le circuit Celebras WS2 est un circuit constitué d’un wafer de 850 000 cœurs (2,6 . 1012 transistors) pour l’apprentissage profond. Les cœurs, interconnectés en grille 2D au niveau du wafer, ont un ratio 50 : 50 de logique (calcul) et de mémoire SRAM.

  3. Le projet Ambit modifie la structure interne d’une DRAM pour réaliser un certain nombre d’opérations de base : copie, Not, And, Or, etc.

  4. La société UPMEM a conçu et testé des puces PIM comprenant un processeur réalisé en technologie DRAM avec un jeu d’instructions complet pour le calcul entier, sans flottants ni instructions SIMD à côté de bancs mémoire DRAM. On a des calculs près des bancs mémoire DRAM.

  5. Le circuit Aquabolt-XL de Samsung empile des puces DRAM avec la technologie TSV et insère dans l’empilement des puces avec des unités de calcul entre les bancs mémoire. L’unité de calcul a un nombre réduit d’instructions de type RISC 32 bits contrôlant notamment des instructions SIMD d’additions et multiplications sur des flottant 16 bits.

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KEYWORDS

memory wall   |   processing in memory   |   processing near memory

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h1205


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7. Remarques pour conclure

Les technologies DRAM 3D avec l’empilement de puces via des technologies comme TSV font que le calcul près de la mémoire, après des années de propositions diverses sans grand succès, arrive à maturité et peut devenir une solution économiquement rentable. C’est ce qu’indique par exemple le circuit Aquabolt-XL des Samsung. On peut considérer que le calcul près de la mémoire est un peu dans la situation des GPU au début des années 2000 pour les applications de calcul scientifique. Le rôle leader de Nvidia pour la conception des GPU, et l’apport de CUDA comme interface de programmation ont permis une utilisation relativement simple et efficace des GPU comme accélérateurs matériels. Alors que la technologie des mémoires 3D est devenue mature, c’est la création d’une interface de programmation (API) facilement utilisable qui permettra une utilisation efficace d’accélérateurs près des mémoires DRAM. Pas plus qu’un GPU auprès d’un CPU, un accélérateur auprès d’une DRAM « classique » ne modifie l’architecture générale du système.

L’exemple des circuits Bocqueria d’Untheter et Celebras CS-2, utilisant des SRAM près de processeurs élémentaires spécialisés dans une approche manycore, montre que l’on peut obtenir de très bonnes performances sur certaines classes d’application. Il s’agit d’architectures spécialisées, mais apprentissage et inférence dans de très gros réseaux de neurones profonds correspondent à un problème suffisamment général pour justifier une architecture spécialisée.

L’utilisation de mémoires non volatiles comme PCM, ReRAM et MRAM pour des architectures près de la mémoire fait l’objet de nombreuses recherches, mais les débouchés de ces recherches dépendent du futur de ces technologies en termes d’endurance, fiabilité, coût et densité.

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - SING (G.) et al -   Near-Memory Computing: Past, Present, and Future  -  arXiv, 2019 https://arxiv.org/pdf/1908.02640.pdf

  • (2) - PATERSON (D.) et al -   A case for Intelligent RAM,  -  IEEE Micro, vol. 17, n°2, pp 34-44, March 1997.

  • (3) - KOZIRAKIS (C.E.) et al -   Scalable Processors in the Billion-Transistor Era : IRAM,  -  Computer, Vol. 30, N° 9, pp 75-78, Sept. 1997.

  • (4) - CALPIN (J.M.) -   Memory Bandwidth and System Balance in HPC System,  -  https://sites.utexas.edu/jdm4372/tag/memory-bandwidth/

  • (5) - FARBER (R.) -   How High-Bandwidth Memory Will Break Performance Bottlenecks, The Next platform,  -  October 21, https://www.nextplatform.com/2021/10/21/how-high-bandwidth-memory-will-break- performance-bottlenecks/

  • (6) - GHOSE (S.), BOROUMAND (A.), KIM (J.S.), GÓMEZ-LUNA...

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