論文の概要: Evaluating Emerging AI/ML Accelerators: IPU, RDU, and NVIDIA/AMD GPUs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04417v2
- Date: Mon, 11 Mar 2024 20:52:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 01:23:14.887298
- Title: Evaluating Emerging AI/ML Accelerators: IPU, RDU, and NVIDIA/AMD GPUs
- Title（参考訳）: AI/ML加速器の評価:IPU、RDU、NVIDIA/AMD GPU
- Authors: Hongwu Peng and Caiwen Ding and Tong Geng and Sutanay Choudhury and
Kevin Barker and Ang Li
- Abstract要約: Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU)、Sambanova Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)、拡張GPUプラットフォームについてレビューする。
この研究は、これらの商用AI/MLアクセラレータの予備評価と比較を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.255950116972922
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The relentless advancement of artificial intelligence (AI) and machine
learning (ML) applications necessitates the development of specialized hardware
accelerators capable of handling the increasing complexity and computational
demands. Traditional computing architectures, based on the von Neumann model,
are being outstripped by the requirements of contemporary AI/ML algorithms,
leading to a surge in the creation of accelerators like the Graphcore
Intelligence Processing Unit (IPU), Sambanova Reconfigurable Dataflow Unit
(RDU), and enhanced GPU platforms. These hardware accelerators are
characterized by their innovative data-flow architectures and other design
optimizations that promise to deliver superior performance and energy
efficiency for AI/ML tasks.
This research provides a preliminary evaluation and comparison of these
commercial AI/ML accelerators, delving into their hardware and software design
features to discern their strengths and unique capabilities. By conducting a
series of benchmark evaluations on common DNN operators and other AI/ML
workloads, we aim to illuminate the advantages of data-flow architectures over
conventional processor designs and offer insights into the performance
trade-offs of each platform. The findings from our study will serve as a
valuable reference for the design and performance expectations of research
prototypes, thereby facilitating the development of next-generation hardware
accelerators tailored for the ever-evolving landscape of AI/ML applications.
Through this analysis, we aspire to contribute to the broader understanding of
current accelerator technologies and to provide guidance for future innovations
in the field.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)のアプリケーションは、複雑さと計算要求の増大に対処できる特別なハードウェアアクセラレータの開発を必要としている。
von Neumannモデルに基づく従来のコンピューティングアーキテクチャは、現代のAI/MLアルゴリズムの要求に圧倒され、Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU)、Sambanova Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)、GPUプラットフォームなどのアクセラレータの開発が急増している。
これらのハードウェアアクセラレータは、革新的なデータフローアーキテクチャと、AI/MLタスクのパフォーマンスとエネルギー効率の向上を約束するその他の設計最適化によって特徴付けられる。
この研究は、これらの商用AI/MLアクセラレータの予備的な評価と比較を提供し、その強みとユニークな能力を識別するために、ハードウェアおよびソフトウェア設計機能について検討する。
一般的なDNN演算子や他のAI/MLワークロードに対する一連のベンチマーク評価を行うことで、従来のプロセッサ設計よりもデータフローアーキテクチャの利点を明確化し、各プラットフォームのパフォーマンストレードオフに関する洞察を提供することを目指している。
この研究から得られた知見は、研究プロトタイプの設計と性能の期待に対する貴重な基準となり、AI/MLアプリケーションの進化を続ける状況に合わせた次世代ハードウェアアクセラレータの開発が促進される。
この分析を通じて、私たちは、現在の加速器技術のより広範な理解に貢献し、この分野における将来のイノベーションのためのガイダンスを提供することを目指しています。
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