論文の概要: Flex-TPU: A Flexible TPU with Runtime Reconfigurable Dataflow Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08700v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 17:33:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 16:21:02.605331
- Title: Flex-TPU: A Flexible TPU with Runtime Reconfigurable Dataflow Architecture
- Title（参考訳）: Flex-TPU:実行時再構成可能なデータフローアーキテクチャを備えた柔軟なTPU
- Authors: Mohammed Elbtity, Peyton Chandarana, Ramtin Zand,
- Abstract要約: この作業はFlex-TPUと呼ばれる再構成可能なデータフローTPUの開発で構成されており、実行時に層ごとのデータフローを動的に変更することができる。
その結果,Flex-TPUの設計は従来のTPUに比べて2.75倍の大幅な性能向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tensor processing units (TPUs) are one of the most well-known machine learning (ML) accelerators utilized at large scale in data centers as well as in tiny ML applications. TPUs offer several improvements and advantages over conventional ML accelerators, like graphical processing units (GPUs), being designed specifically to perform the multiply-accumulate (MAC) operations required in the matrix-matrix and matrix-vector multiplies extensively present throughout the execution of deep neural networks (DNNs). Such improvements include maximizing data reuse and minimizing data transfer by leveraging the temporal dataflow paradigms provided by the systolic array architecture. While this design provides a significant performance benefit, the current implementations are restricted to a single dataflow consisting of either input, output, or weight stationary architectures. This can limit the achievable performance of DNN inference and reduce the utilization of compute units. Therefore, the work herein consists of developing a reconfigurable dataflow TPU, called the Flex-TPU, which can dynamically change the dataflow per layer during run-time. Our experiments thoroughly test the viability of the Flex-TPU comparing it to conventional TPU designs across multiple well-known ML workloads. The results show that our Flex-TPU design achieves a significant performance increase of up to 2.75x compared to conventional TPU, with only minor area and power overheads.
- Abstract（参考訳）: テンソル処理ユニット(TPU)は、データセンターや小さなMLアプリケーションで広く使われている機械学習(ML)アクセラレーターの1つである。
TPUはグラフィカル処理ユニット(GPU)など、従来のMLアクセラレータよりもいくつかの改善とアドバンテージを提供し、ディープニューラルネットワーク(DNN)の実行を通じて広く存在する行列行列行列および行列ベクトル乗算に必要な乗算累積(MAC)演算を実行するように設計されている。
このような改善には、データ再利用の最大化と、systolic配列アーキテクチャが提供する時間的データフローパラダイムを活用することにより、データ転送の最小化が含まれる。
この設計は大きなパフォーマンス上の利点をもたらすが、現在の実装は入力、出力、あるいは重み付けされたアーキテクチャからなる単一のデータフローに限定されている。
これにより、DNN推論の達成可能な性能を制限し、演算ユニットの利用を減らすことができる。
そのため、この作業はFlex-TPUと呼ばれる再構成可能なデータフローTPUを開発し、実行時に層ごとのデータフローを動的に変更できる。
実験では、Flex-TPUを複数のよく知られたMLワークロードにまたがる従来のTPU設計と比較し、Flex-TPUの有効性を徹底的に検証した。
その結果,Flex-TPUの設計は従来のTPUに比べて2.75倍の大幅な性能向上を実現している。
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