Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators 阅读笔记

Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators

@(论文笔记)

目录

1.Abstract

  • 针对层内并行性提出了buffer sharing dataflow。可以将分布式buffer组织为一种共享的buffer，避免了数据的复制与访存。
  • 针对层间的pipline,设计了一种alternate layer loop ordering的方法，可以将暂存的数据以一种更加粗粒化的方式进行传播，减小了buffer的需求和pipline延迟。
  • 针对复杂的有向无环结构（google net）做了优化。

2.Introduction

提出了两个问题：

  • Parallelizing a single NN layer (intra-layer parallelism) leads to signifcant data duplication 层内的卷积并行化导致了很多数据的复制（从一个buffer复制到另一个buffer）
  • pipeliningthe processing of multiple layers (inter-layer pipelining) results in substantial challenges in resource utilization and on-chip buffer requirements (在层间流水线设计时，对资源利用率以及片上buffer提出了很大挑战)

解决：

  • Tangram. 一种分块加速器数据流，对粗粒度并行化进行了优化
  • 对于层内的并行计算，提出了一种buffer sharing dataflow (BSD),消除了buffer之间数据复制的低效。使得原来分布的sram存储整合为靠近tile pe的共享buffer,
  • 对于层间的流水线，alternate layer loop ordering (ALLO) dataflow，减少了对片上缓存的要求以及流水线的延迟。
  • 对于有向无环的结构做了优化，最小化这些结构对片外存储的依赖。

3.Background

本文的NN engine与eyeriss相同：

这种结构的问题：

  1. 简单增加PE数量并不高效。
    • 小的网络层无法完全利用pe阵列。
    • 再更换fmap时会有较高的延迟以及能耗
    • 大的面积导致长的数据传播路径
  2. 单片PE阵列无法处理层间的pipline

采用的是scaling NN accelerators 可以解决这些问题：

pe通过NoC与其他pe通信，并且可以直接与片外存储通信。而每个array内则是细粒化的并行结构。把类似SIMD的并行架构称作fine-grained parallelism细粒度并行,而多核作为coarse-grained parallelism粗粒度并行

主要有两种粗粒度并行方案：

  1. 层内的并行，包括batch、fmap、output和input的并行。
  2. 层间的pipline
    其中，层间的pipline可以高效的利用硬件资源，尤其是在处理某些比较小的层（目前的趋势就是层数变多，大小变小）或者硬件资源富余时。另外在处理一些有向无环的结构时，可以利用NoC传播fmap减少了片外访存。

4.Baseline Architecture and Its Inefciencies

baseline 硬件结构：

  • 16*16tiles
  • Eyeriss-like NN engine that includes an 8 × 8 PE array and a 32 kB private SRAM

Baseline intra-layer dataflow:

  • TETRIS
  • ScaleDeep

主要问题：

  • 数据浪费，每个engine的缓存都持有一份当前数据的拷贝。并且从表一可以发现，没有一种层内的并行可以完全将数据分割进不同的pe，多少会存在数据需要共享复制到另一个pe中的情况。

Baseline inter-layer pipelining:
当前的层间pipline结构都需要充足的硬件资源才能实现。
本文的层间pipline是通过：

  • 将原先多层的网络分割为若干个segments
  • 每次，只有一个segment的结构会被映射到pe上
  • 每层占用的片上资源与其计算量成正比
  • 只有第一层和最后一层才有片外访存的权限

此外，内部的大块GLB需要在外部存储于内部buffer之间搬运大部分数据，非常低效，尤其是当要缓存一个segment的数据时。
并且，整个数据流是顺序进行的，下一层的输入需要等待上一层的输出完全结束才能开始
还不支持有向无环的结构。

5.Tangram Parallel Dataflows

Intra-Layer Parallelism with Buffer Sharing


上面的图是传统的eyeriss的数据流，一份数据将会在pe之间复制若干份。这种方式浪费了片上buffer资源， 并没有充分利用数据复用。

Buffer sharing dataflow (BSD)


提出了改进的方案：BSD
第一个时间步时从外部mem内将不同的feature导入pe，在第二个时间步，pe之间通过NoC获得临近pe之间的data，直到ifmap将输出ofmap更新完。
更完整的数据流如下：
首先将weight垂直调换，计算输出map后在进行水平的fmap循环。示意图如下

Loop transformation model for BSD

从代码循环来看：

ti,to,tb是分块系数（分成多少块），每个buffer存储1/t的数据，数据需要rotate的次数等于to，也就是输出map的分块数。

BSD benefts：

  • 通过使用BSD, 可以发现，在数据读入阶段，之前的数据流一次只能读入一块ifmap，而现在的数据流可以一次读入Po块ifmap，从数据读取来看，每次从外部存储读数据的次数从ti次减少为ti/Po次。
  • 此外，在转换层计算时，如果没有BSD, 每个计算单元需要将结果存入外部，在下一层计算时再从外部读入。而使用BSD可以直接将计算出的结果传入计算下一层的engine。

实际上，BSD等效于一种理想的足够大的片内存储，可以将所有数据存入而无需复制数据。通过将数据调取和循环结合起来，数据总是再内部buffer之内流动。

Inter-Layer Pipelining with ALLO

Alternate layer loop ordering （ALLO）
L-1处理0-2个batch的8输入通道的ifmap,输出0-3的ofmap。如果下一层L-2的输入是接收0-3的ofmap作为输入，则可以跟L-1的计算进行pipline,间隔一个fmap的计算时间。
限制：

  • 如下图中的两个循环，第一个循环中，输出循环在输入循环之上，也就是说需要接收0-8的输入图片并计算才完成一次迭代，一次遍历输出一张完整的O输出图片。而由于下层的循环中，输入循环在输出循环之上，因此一张输入图片将更新6张输出图片，只有当4张输入完全遍历后输出图片 才是完整的卷积结果。因此，当上层（L-1）输出了一张完整的图片，下层（L-2）就可以立即接收并计算6张输出的部分卷积。
  • 这种循环的组织方式可以将临近的两层pipline，但也只限于临近的两层。当考虑在L-2后再加入一层时，由于L-2卷积输出在当前batch的整个循环结束之前都是不完整的，因此无法继续组织这样的pipline,而是必须等待L-2层该batch的循环结束才能进行正常的卷积。因此这里的间隔时间将是一整个fmap。如下图中的L-3:
    enter image description here
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可见，两个相邻的层能pipline的条件是他们的输入输出分块参数t需要一致，也就是图中红色部分的循环。
ALLO benefts:

  • 如果像上面提到的那样，临近的两层输入和输出的分块参数相同，都为t, 则ALLO可以减少t倍的流水线延时以及片内buffer存储。
  • 但是ALLO只能将一个segment中l层中的一半进行高度pipline(原因上面也说明了)。也就是l层需要两两组合进行pipline（延迟是一张ofmap的计算时间），每个组合之间的pipline是batch层面的pipline(延时为一个batch的计算时间)。

Combining ALLO and BSD:

  • 最大限度地节省了大量片内存储

Inter-Layer Pipelining for Complex NN DAGs

目前越来越多的网络出现了复杂的DAG类型（resnet, googlenet,LSTM等）的结构。因此本文针对这种复杂网络进行了分配策略的优化。

2D region allocation:

  • ScaleDeep 中的设计时静态的1D的分配策略，也就是每层会分配一列或多列engines，fmap的数据时横向流动的。
  • 而本文的分配策略是一种之字形的分配：
    |center
    一行分配不下一层时，往上一行走。 好处：
    1. 相比于1D（一整列为单位）的分配，这种分配更加细致
    2. 对于不临近的regions，比如R0和R3，在fmap data需要在他们之间传输（NAG结构会出现）时会有更短的路径。

Spatial layer mapping heuristics:
Segment selection:

  • 只有当一个layer与其他segment中的layer有共享的数据时，才会被加入该segment

Region mapping：

  • 将ACT，POOL 和element-wise 层都放进在他之前的卷积或全连接层。
  • 在一个区域内（R）的层不允许接收多个临近区域的输入数据，只允许有一个。

Dataflow Optimizations for NN Training

由于在计算反向传播时，各个层的loss传播和gradient计算都依赖前向计算出来的激活值，因此反向网络也可以通过上面的方法映射到加速器上。

4. Tangram Implementation

包含两部分：

  • (a) a search tool that identifes the optimized parallelization schemes for each NN
  • (b) a compiler that produces the code for the selected schemes.

Hardware Support

  • 之前的scaladeep 已经设计了一种支持有限数据在一层或多层间的计算模式，因此整个架构只需要按照complier生成的结构去运行即可，无需动态规划。
  • 使用了scale deep中的MEMTRACK,监察在buffer中的数据是否已经被更新完等待读出，或者被读出完毕可以被重写。通过在buffer中设置一些缓冲行，可以防止死锁。

Dataflow Design Space Exploration

Code Generation

Result

  • monolithic：
    • 耗费了大量（20%）能耗在array总线上，其性能受限于高的延迟以及数据广播机制
    • 通过设定一个大的global buffer， 在层内的计算时较为高效的，避免了大量片外访存
  • Baseline tile:
    • 受制于数据复制，片内buffer缓存容量不足
    • 有较高的片外访存以及NoC功耗，尤其是当fmap较大时
  • Tangeram：
    • BSD+ ALLO
    • 支持Pipline的DAG结构

Parallel Dataflow Analysis

此外，还对比了层内(BSD)和层外优化(ALLO)的差异：

还对比了不同PE数量以及不同batch size 对这几种结构的影响：

posted @ 2019-09-28 16:24  love小酒窝  阅读(744)  评论(0)  编辑  收藏  举报