Эволюция ускорителей ИИ: от GPU к NPU — смена парадигмы для центров обработки данных

Ключевые понятия: обзор
GPU (графический процессор): изначально предназначен для рендеринга графики, теперь — де-факто стандарт для параллельных ИИ-вычислений.
NPU (нейропроцессор): процессор, специально разработанный для задач ИИ и машинного обучения, часто более энергоэффективный, чем GPU для определенных рабочих нагрузок.
ASIC (специализированная интегральная схема): чип, разработанный для очень конкретной функции или группы функций, например, для задач инференса или обучения.
Гетерогенная архитектура: система, сочетающая различные типы процессоров (CPU, GPU, NPU, FPGA) для оптимизации производительности и эффективности.
ИИ-инференс: процесс применения обученной модели ИИ к новым данным для формирования прогнозов или принятия решений.
ИИ-обучение: процесс обучения модели ИИ путем обработки больших объемов данных для корректировки её параметров.

Факты об эволюции ИИ-ускорителей
✓ GPU обеспечивают массово-параллельные вычислительные мощности, идеально подходящие для матричных ИИ-операций.
✓ NPU специализируются на нейронных сетях и зачастую предлагают повышенную энергоэффективность.
✓ ASIC обеспечивают высочайшую производительность и эффективность для узкоспециализированных ИИ-задач, но негибки в использовании.
✓ Объем данных и требования к коммуникации для ИИ-нагрузок требуют высокоскоростных сетей.
✓ Программная поддержка новых архитектур ускорителей является критически важной для их внедрения.

🧭 Оценка Tech Compass	Выделенные HPC-GPU (например, эквивалент NVIDIA H100)	Специализированные ИИ-процессоры (например, нейроморфные чипы)	NPU общего назначения (например, интегрированные в облачные платформы)	Специальные ASIC (например, Google TPU)
Производительность	9/10	8/10	8/10	10/10
Эффективность	7/10	9/10	8/10	9/10
Совместимость	9/10	6/10	7/10	5/10
Перспективность	8/10	7/10	8/10	6/10
Соотношение цена/качество	7/10	8/10	8/10	8/10
Купить сейчас	amazon.de idealo.de	amazon.de idealo.de	amazon.de idealo.de	amazon.de idealo.de

Источники: https://www.heise.de/news/KI-Beschleuniger-Wie-sich-Rechenzentren-verwandeln-9345678.html | https://www.heise.de/news/KI-Prozessoren-Neue-Chips-fuer-maschinelles-Lernen-4998765.html | https://www.golem.de/news/hardware-ki-beschleuniger-fuer-die-rechenzentren-der-zukunft-2208-167890.html | https://www.computerbase.de/2023-07/ki-chips-entwicklung-cpu-gpu-npu-asic-fpga/ | https://www.nvidia.com/de-de/data-center/technologies/gpu-computing/ | https://cloud.google.com/tpu/docs/introduction | https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/introduction-to-ai-acceleration-with-cpus-and-npus.html

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) ставит перед традиционной вычислительной инфраструктурой серьезные вызовы. В частности, процессы обучения и инференса (вывода) сложных моделей машинного обучения требуют экспоненциально растущей вычислительной мощности. Долгое время графические процессоры (GPU) были де-факто стандартным решением для этих задач. Их параллельная архитектура, изначально разработанная для ресурсоемких графических вычислений, оказалась на удивление эффективной для матричных операций, лежащих в основе многих алгоритмов ИИ. Однако возрастающая сложность моделей, таких как трансформерные архитектуры, а также необходимость балансировать между энергоэффективностью и стоимостью, стимулируют разработку нового специализированного оборудования. Началась эра специализированных ИИ-ускорителей, которая трансформирует архитектуру всех центров обработки данных — от процессоров и серверов до сетевого уровня и программного обеспечения.

Техническая справка: Основы рабочих нагрузок ИИ и рост популярности GPU

Обучение модели глубокого обучения, по сути, включает в себя итеративную корректировку миллиардов параметров для аппроксимации требуемой функции. Это достигается путем многократного вычисления градиентов с помощью обратного распространения ошибки и обновления весов модели. Инференс, то есть применение уже обученной модели к новым данным, как правило, требует меньше вычислительных ресурсов, чем обучение, но все же нуждается в быстрых и эффективных вычислениях, особенно в приложениях реального времени.

GPU утвердились в качестве доминирующего оборудования для таких задач, поскольку они способны одновременно задействовать тысячи простых вычислительных ядер. Эта массивная параллельность идеально подходит для векторных и матричных операций, которые повсеместно используются в нейронных сетях. Пропускная способность памяти GPU также является критическим фактором, так как необходимо быстро загружать большие наборы данных и параметры модели. Такие компании, как NVIDIA с их платформой CUDA, оказали решающее влияние на формирование программных экосистем вокруг GPU, тем самым ускорив их внедрение в исследованиях и прикладном использовании ИИ.

Тем не менее, возможности GPU постепенно достигают своих пределов. Хотя они отлично подходят для общих параллельных вычислений, они не всегда являются наиболее энергоэффективным или экономически выгодным решением для специфических задач ИИ. Алгоритмы ИИ развиваются стремительными темпами, и требования к аппаратной части меняются. Именно здесь на сцену выходят специализированные процессоры.

Специализация: от GPU к NPU и ASIC

Следующим этапом эволюции ИИ-ускорителей стали нейронные процессоры (NPU) и специализированные интегральные схемы (ASIC), которые разрабатываются специально для ИИ-нагрузок. NPU часто являются дальнейшим развитием процессоров, спроектированных для выполнения специфических ИИ-операций — прежде всего тех, что встречаются в нейронных сетях — с высокой скоростью и энергоэффективностью. Они часто включают выделенные блоки для матричного умножения, сверток и других вычислений, типичных для ИИ.

ASIC идут еще дальше, создаваясь для решения одной очень специфической задачи или узкого круга задач. В сфере ИИ это означает, что ASIC может быть оптимизирован для обучения нейронных сетей, задач логического вывода (инференса) или даже для определенных типов нейронных сетей. Преимущество ASIC заключается в потенциально непревзойденной производительности и энергоэффективности для целевой задачи, поскольку каждая часть чипа оптимизирована для этой конкретной цели. Недостатком является отсутствие гибкости и высокие затраты на разработку, что затрудняет адаптацию к быстро меняющимся алгоритмам ИИ.

Аналитический обзор: сильные и слабые стороны различных подходов

Графические процессоры (GPU) остаются сильным вариантом для гибкой разработки ИИ и нагрузок, требующих широкого спектра параллельных вычислений. Их преимущества заключаются в универсальности, зрелой программной экосистеме (CUDA, OpenCL) и доступности на рынке. Для исследователей и разработчиков, экспериментирующих с различными архитектурами моделей, GPU предлагают широкую совместимость. Однако их слабая сторона зачастую заключается в энергоэффективности по сравнению со специализированными решениями, особенно при выполнении задач логического вывода, характеризующихся высокой плотностью повторения определенных операций.

NPU, которые встречаются, например, в современных смартфонах, а все чаще и в серверах, обеспечивают повышенную энергоэффективность и производительность для типичных задач ИИ. Они зачастую лучше справляются с ускорением специфических операций нейронных сетей, что может привести к снижению задержек и энергопотребления. Проблема NPU часто заключается в программной экосистеме. Хотя они оптимизированы для конкретных сценариев использования, переносимость моделей и разработка ПО, максимально полно использующего потенциал NPU, могут быть более сложными, чем в случае с GPU. Важнейшим фактором здесь является совместимость с существующими фреймворками, такими как TensorFlow или PyTorch.

ASIC, такие как тензорные процессоры (TPU), разработанные Google, или специализированные чипы от компаний вроде Cerebras, обеспечивают высочайшую производительность и эффективность для своих конкретных областей применения. TPU, например, оптимизированы для матричных операций и показывают впечатляющие результаты при обучении моделей глубокого обучения. ASIC для логического вывода могут быть чрезвычайно энергоэффективными и отлично подходят для использования на границе сети (Edge). Главный недостаток — отсутствие гибкости. Если алгоритмы ИИ или аппаратная архитектура меняются, часто требуется разработка совершенно нового ASIC, что требует много времени и средств. Зависимость от конкретных производителей и их проприетарных архитектур также может представлять риск.

Влияние на архитектуру центров обработки данных

Растущее распространение специализированных ИИ-ускорителей оказывает глубокое влияние на архитектуру ЦОД:

Процессоры и серверы: Интеграция NPU или специализированных ИИ-ускорителей непосредственно в CPU (гетерогенные процессоры) или использование в качестве выделенных сопроцессоров в серверах становится все более распространенным явлением. Это обеспечивает более тесную связь между традиционными вычислительными блоками и ИИ-ускорителями, что снижает передачу данных и задержки. Серверные архитектуры становятся все более модульными, чтобы обеспечить гибкую установку различных ускорителей. Охлаждение и электропитание также становятся критическими факторами, поскольку эти мощные чипы потребляют значительное количество энергии и выделяют много тепла.

Сеть: Массивные объемы данных, генерируемые для обучения моделей ИИ и передаваемые между ускорителями, требуют высокоскоростных сетей с экстремально низкой задержкой. Обмен данными между тысячами ускорителей, задействованных в распределенных средах обучения, становится «узким местом». Специальные сетевые технологии, такие как InfiniBand или Ethernet с поддержкой RDMA (Remote Direct Memory Access), приобретают все большее значение для максимизации пропускной способности данных и минимизации накладных расходов на коммуникацию. Интеллектуальные сетевые коммутаторы, способные распознавать и приоритизировать специфические для ИИ потоки данных, также могут играть важную роль.

Программное обеспечение: Программный уровень должен адаптироваться к новому ландшафту оборудования. ИИ-фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch и ONNX, должны поддерживать различные архитектуры ускорителей и обеспечивать эффективное выполнение моделей на них. Решающее значение имеет разработка компиляторов и сред выполнения, способных использовать аппаратно-специфические оптимизации. Оркестрация нагрузок между гетерогенными ускорителями, например с помощью Kubernetes, становится сложнее. Поставщики ИИ-платформ работают над созданием уровня абстракции, который позволит разработчикам сосредоточиться на разработке моделей, а не на деталях базового оборудования. Оптимизация потоков данных и эффективное хранение данных для ИИ-нагрузок также критически важны.

Сравнение и оценка

Сложно сравнивать конкретные продукты напрямую, поскольку ландшафт постоянно меняется, а многие специализированные решения не находятся в открытом доступе. Тем не менее, мы можем рассмотреть общие категории, отражающие текущие тенденции:

| Категория продукта | Производительность | Эффективность | Совместимость | Перспективность | Цена-качество | |-----------------|-------------|-----------|-----------------|-------------------|-----------------| | Выделенные HPC-GPU (напр. NVIDIA H100) | 9 | 7 | 9 | 8 | 7 | | Специализированные ИИ-процессоры (напр. нейроморфные чипы, некоторые NPU) | 8 | 9 | 6 | 7 | 8 | | Универсальные NPU (напр. в облачных сервисах) | 8 | 8 | 7 | 8 | 8 | | Специализированные ASIC (напр. Google TPU) | 10 | 9 | 5 | 6 | 8 |

Оценка Tech-Compass (примерная, для обобщенного подхода, так как конкретные продукты не всегда можно сравнивать напрямую):

Выделенные HPC-GPU (напр. эквивалент NVIDIA H100)

* Производительность: 9/10 – Обеспечивает выдающуюся производительность для широкого спектра ИИ-нагрузок, особенно для обучения больших моделей. Массивная параллелизация непревзойденна для многих задач. * Эффективность: 7/10 – Несмотря на высокую производительность, энергопотребление может быть выше по сравнению со специализированными решениями для некоторых задач. Удельная вычислительная мощность на ватт не всегда оптимальна. * Совместимость: 9/10 – Экосистема CUDA и широкая поддержка во всех популярных ИИ-фреймворках делают GPU чрезвычайно совместимыми. Высокая гибкость для различных архитектур моделей. * Перспективность: 8/10 – NVIDIA активно инвестирует в развитие своей GPU-архитектуры и программной экосистемы. Новые поколения предлагают постоянные улучшения и поддержку новых трендов в ИИ. * Цена-качество: 7/10 – Высокая стоимость приобретения, но универсальность и широкая доступность оправдывают это для многих случаев использования. Масштабируемость является преимуществом.

Специализированные ИИ-процессоры (напр. нейроморфные чипы, спец. ИИ-чипы от стартапов)

* Производительность: 8/10 – Может показывать очень высокую производительность для специфических областей ИИ, для которых они оптимизированы. Часто хороши для логического вывода и специализированных архитектур. * Эффективность: 9/10 – В этом их главная сила. Эти процессоры часто спроектированы для обеспечения максимальной производительности на ватт, что делает их идеальными для энергоэффективных приложений. * Совместимость: 6/10 – Часто проприетарные архитектуры или ограниченная программная экосистема. Интеграция в существующие фреймворки может быть сложной и часто требует специфических библиотек или адаптаций. * Перспективность: 7/10 – Зависит от разработчика и конкретного случая использования. Некоторые нишевые решения могут быстро устареть, в то время как другие, основанные на перспективных архитектурах, останутся актуальными долгое время. * Цена-качество: 8/10 – Может быть очень конкурентоспособной, особенно если специфическая задача точно соответствует сильным сторонам процессора. Меньшее энергопотребление может снизить эксплуатационные расходы.

Универсальные NPU (напр. интегрированные в облачные платформы или как выделенные карты)

* Производительность: 8/10 – Обеспечивают хороший баланс производительности и эффективности для широкого спектра ИИ-нагрузок. Часто это улучшение по сравнению с CPU для задач ИИ. * Эффективность: 8/10 – Значительно энергоэффективнее, чем чистые CPU для задач ИИ, и зачастую конкурентоспособны с GPU для определенных нагрузок логического вывода. * Совместимость: 7/10 – Поддерживаются популярными фреймворками, но оптимальное использование может потребовать адаптированных библиотек или специфических оптимизаций для каждой NPU-архитектуры. * Перспективность: 8/10 – Поскольку многие крупные технологические компании инвестируют в NPU, вероятны непрерывное развитие и интеграция в будущие продукты. * Цена-качество: 8/10 – Зачастую предлагают привлекательное соотношение цены и качества, особенно в облачных средах, где их можно гибко подключать.

Специализированные ASIC (напр. Google TPU)

* Производительность: 10/10 – Для специфических задач, под которые они разрабатывались, ASIC обеспечивают абсолютно самую высокую производительность. Это особенно актуально для массивных матричных операций. * Эффективность: 9/10 – Почти непревзойденная производительность на ватт для их конкретной задачи, так как каждая часть чипа оптимизирована именно для этого. * Совместимость: 5/10 – Проприетарные архитектуры часто требуют сильной привязки к производителю и его программной экосистеме. Переносимость моделей и использование в универсальных средах могут быть затруднительны. * Перспективность: 6/10 – Гибкость — их самая слабая сторона. Если алгоритмы ИИ радикально изменятся, ASIC может быстро устареть. Инвестиции в ASIC привязаны к долговечности базовой технологии. * Цена-качество: 8/10 – Начальные затраты на разработку экстремально высоки, но для приложений, основанных на определенном ASIC и производимых большими тиражами, производительность и эффективность могут привести к отличному соотношению цены и качества.

Выводы и сценарии

Эволюция ИИ-ускорителей от выделенных GPU к специализированным NPU и ASIC — это не замена, а диверсификация. Центры обработки данных будущего будут содержать гетерогенный ландшафт процессоров, оптимизированных для различных задач ИИ. GPU сохранят свою роль гибких ускорителей общего назначения, в то время как NPU и ASIC будут использоваться для специфических, критически важных для производительности или энергоэффективности нагрузок.

Сценарии будущего:

1. Гибридные ЦОД: Крупномасштабные дата-центры будут содержать смесь GPU для гибкого обучения и исследований, NPU для масштабируемого логического вывода и специализированных ASIC для высокооптимизированных, повторяющихся задач.
2. Периферийный ИИ (Edge AI): По мере смещения интеллекта к границе сети, энергоэффективные NPU и специализированные ИИ-чипы для встраиваемых систем и устройств IoT будут играть все более важную роль.
3. Облачная ИИ-оркестрация: Облачные провайдеры продолжат предлагать различные типы ускорителей в виде сервисов, причем программный уровень будет скрывать сложность оборудования и обеспечивать бесшовный выбор оптимального ресурса.
4. Достижения в архитектуре чипов: Исследования нейроморфных чипов и других принципиально новых подходов откроют новые парадигмы вычислений для ИИ, которые, возможно, будут еще более энергоэффективными и производительными.

Адаптация архитектуры ЦОД к этому развивающемуся ландшафту оборудования имеет решающее значение для компаний, которые хотят оставаться на переднем крае инноваций в области ИИ. Выбор правильного ускорителя для конкретной задачи, оптимизация программной инфраструктуры и проектирование масштабируемых сетей являются ключевыми компонентами успеха в этой динамичной сфере.