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          FPGA 與 GPU 計算存儲加速對比:單位功耗性能考量因素

          作者: 時間:2021-08-20 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          為了提升計算基礎(chǔ)設(shè)施的性能,并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求,眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下,先進的可編程硬件(主要是指 GPU 和 FPGA)是加速的主要方式。通過使用這種先進的硬件,企業(yè)正在贏得計算優(yōu)勢;然而,對于編程難度,他們?nèi)匀淮嬖诤侠淼膿?dān)憂。 

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202108/427692.htm

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          圖1 分析/AI 流水線組件

          硬件制造商正在將加速方法應(yīng)用于計算存儲,這是專門設(shè)計用于包含內(nèi)嵌計算元素的存儲。這種方法已經(jīng)被證明可以為分析和 AI 應(yīng)用提供優(yōu)異的性能(圖 1)。使用或者不使用機器學(xué)習(xí)輔助的分析以及驗證,都可以借助計算存儲器件進行加速。這些器件提供了一個關(guān)鍵的優(yōu)勢,使得成本高昂的計算被卸載到存儲器件上,而不必在服務(wù)器 CPU 上完成。與標(biāo)準(zhǔn)的存儲/CPU 方法相比,通過計算存儲獲得的優(yōu)勢包括: 

          1. 借助應(yīng)用專用編程定制可編程硬件,獲得更高性能

          2. 將計算任務(wù)從服務(wù)器卸載到存儲器件,釋放 CPU 資源

          3. 數(shù)據(jù)與計算共址,降低數(shù)據(jù)傳輸需求

          這種新穎的方法前景光明。不過,您應(yīng)根據(jù)具體用例評估這種方法,考量性能、成本、功耗和易用性。性價比和單位功耗性能在選擇加速硬件評估時,占據(jù)主要比率。在本文中,我們將研討單位功耗性能(另一篇文章則專門研討性價比)。

          計算存儲功耗比較

          3種系統(tǒng)

          在這個場景中,我們將比較以 CSV 數(shù)據(jù)讀取用例為主的三種工具:英偉達 GPUDirect 存儲 和RAPIDS存儲,以及基于賽靈思技術(shù)的三星 SmartSSD 存儲。CSV 讀取在計算密集型流水線中起著重要的作用(參見圖 1)。

          在下文中,我們將性能定義成 CSV 的處理速率,或處理“帶寬”。我們先快速回顧一下三種系統(tǒng)的運行方式。

          英偉達 GPUDirect 存儲

          ●   端到端滿足分析和 AI 需求

          ●   將 GPU 用作計算單元,緊貼基于 NVMe 的存儲器件布局 (GPUDirect)

          ●   使用 CUDA 進行編程(RAPIDS)

          英偉達用其 CSV 數(shù)據(jù)讀取技術(shù)衡量相對于標(biāo)準(zhǔn) SSD 的性能提升。結(jié)果如圖 1 所示。使用 1 到 8 個加速器時,對應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s。 

          三星 SmartSSD 驅(qū)動器

          ●   將賽靈思 FPGA 用作計算單元

          ●   與存儲邏輯內(nèi)嵌駐留在同一個內(nèi)部 PCIe 互聯(lián)上

          ●   通過編程在存儲平臺上開展運算

          賽靈思數(shù)據(jù)分析解決方案合作伙伴 Bigstream 與三星合作,為 Apache Spark 設(shè)計加速器,包括用于 CSV 和 Parquet 處理的 IP。SmartSSD 的測試使用單機模式的 CSV 解析引擎,以便開展比較。結(jié)果如圖 2 所示,使用 1 到 12 個加速器時,對應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s,同時也給出英偉達的結(jié)果(使用 1 到 8 個加速器)。請注意,本討論中的所有結(jié)果都按 x 軸上的加速器數(shù)量進行參數(shù)化。

          這些結(jié)果令人振奮,但在選擇您的解決方案時,請務(wù)必將功耗情況納入考慮。

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          圖2 SmartSSD 驅(qū)動器的 CSV 解析性能結(jié)果

          單位功耗性能比較

          圖 3 顯示了將功耗考慮在內(nèi)后的分析結(jié)果。它們代表單位功耗達到的性能水平,根據(jù)上述討論中引用的相關(guān)材料,給出了以下假設(shè):

          ●   Tesla V100 GPU:最大功耗 200 瓦

          ●   SmartSSD 驅(qū)動器 FPGA:最大功耗 30 瓦

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          圖3 CSV 解析的每瓦功耗帶寬比較

          在這個場景下,計算表明,在全部使用 8 個加速器的情況下,SmartSSD 的單位功耗性能比 GPUDirect Storage 高 25 倍。 

          FPGA 與 GPU 對比:有關(guān)單位功耗性能的最終思考

          計算存儲的優(yōu)勢在于能增強數(shù)據(jù)分析和 AI 應(yīng)用的性能。然而,要讓這種方法具備可實際部署的能力和實用性,就必須在評估時將功耗納入考慮。

          針對用于 CSV 數(shù)據(jù)解析的兩種不同的計算存儲方法,我們已經(jīng)提出按功耗參數(shù)化的吞吐量性能曲線。結(jié)果顯示,在使用相似數(shù)量的加速器進行比較時,SmartSSD 驅(qū)動器的單位功耗性能優(yōu)于 GPUDirect存儲方法。 

          GPUDirect 是英偉達通過 NVIDIA DGX-2 應(yīng)用平臺提供的研究系統(tǒng)。



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