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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

Calcul en technologie DRAM près de bancs mémoire DRAM
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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6. Calcul en technologie DRAM près de bancs mémoire DRAM

6.1 Processeur en technologie DRAM avec la mémoire DRAM (UpMEM)

L’approche opposée à l’approche précédente (AMBIT) consiste à définir une puce PIM (Processor in Memory) constituée de mémoire DRAM et d’un processeur appelé DPU, le tout étant fabriqué avec la même technologie DRAM.

Les PIM ont été conçues par la société UPMEM de Grenoble. Les puces PIM ont été fabriquées et testées dans des configurations opérationnelles.

La présentation qui suit utilise l’article qui présente de façon complète le système et l’évaluation de performance pour différents benchmarks. Ces performances sont évaluées sur l’exécution de ces benchmarks sur des systèmes opérationnels.

Le système, présenté en figure 22 est constitué de trois parties : un CPU maître, une mémoire principale constituée de DRAM DDR4-2400 et la mémoire avec calcul. Les transferts entre mémoire principale et mémoire PIM se font via le CPU maître.

HAUT DE PAGE

6.1.1 Un processeur spécifique

La puce PIM est présentée dans la figure 23. Elle comprend, par couche, un banc mémoire DRAM de 64 Mo, deux mémoires SRAM pour les instructions (IRAM de 24 Ko) et les données (WRAM de 64 ko), un DMA assurant les transferts par blocs entre le banc DRAM et les SRAM et le processeur.

Le processeur 32 bits (appelé DPU) fonctionne selon le principe du multithreading grain fin, où un changement de contexte intervient à chaque cycle d’horloge. Il dispose de 24 threads matériels, ayant...

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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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