Innovations dans la conception des circuits des GPU AMD Instinct série MI350 et leur impact sur le traitement de l'IA et du ML

La croissance rapide des applications d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) exige un matériel puissant et performant. La toute dernière offre d'AMD, les GPU AMD Instinct™ série MI350, vise à répondre à ces exigences grâce à une approche novatrice de la conception des circuits et de l'évolutivité. Cet article explore les principaux choix de conception des GPU MI350, les compare aux autres processeurs ML/IA et met en lumière les avantages en termes de consommation énergétique et d'évolutivité qui les distinguent.

Choix de conception de circuits dans la série AMD Instinct MI350

Les GPU AMD Instinct MI350 reposent sur une architecture optimisée qui allie puissance de calcul brute et efficacité énergétique. Leur conception s'appuie sur l'architecture AMD CDNA 3, qui vise à accélérer les charges de travail d'IA grâce à des unités de calcul et des sous-systèmes de mémoire spécialisés.

Caractéristiques clés de la conception du circuit

• Unités de calcul optimisées pour l'IA

Le MI350 intègre un grand nombre d'unités de calcul (UC) conçues pour gérer les opérations matricielles courantes dans les tâches d'apprentissage automatique. Ces UC prennent en charge les calculs en précision mixte, notamment FP64, FP32, FP16 et INT8, permettant une précision flexible en fonction des besoins de la charge de travail.

• Mémoire à large bande passante (HBM3)

Les GPU utilisent la mémoire HBM3, qui offre une bande passante nettement supérieure à celle de la mémoire GDDR traditionnelle. Cela réduit les goulots d'étranglement lors de l'alimentation en données des unités de calcul, un point crucial pour les modèles d'IA à grande échelle.

• Interconnexions avancées

AMD utilise une interconnexion Infinity Fabric à haut débit pour relier efficacement plusieurs GPU MI350. Cette architecture prend en charge la communication à faible latence et le partage de données, ce qui est essentiel pour l'entraînement distribué des modèles d'apprentissage automatique.

• Accélérateurs d'IA dédiés

Contrairement à certains concurrents qui s'appuient uniquement sur des unités de calcul à usage général, le MI350 intègre des accélérateurs d'IA spécialisés qui accélèrent les opérations sur les tenseurs. Ces accélérateurs améliorent le débit des frameworks d'apprentissage profond.

Innovations dans la conception des circuits

La conception du circuit du MI350 privilégie la réduction de la latence et des fuites de courant. AMD utilise des transistors de conception avancée et des techniques de gestion de l'alimentation pour désactiver dynamiquement les sections inutilisées de la puce. Cette approche permet de réduire la consommation d'énergie en veille sans compromettre les performances lors des pics de charge.

Comparaison de la conception du GPU AMD Instinct avec d'autres processeurs d'apprentissage automatique/d'intelligence artificielle

Le marché des processeurs d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle comprend les offres de NVIDIA, d'Intel et de jeunes entreprises spécialisées comme Graphcore et Cerebras. Chaque fournisseur adopte une approche différente en matière de conception et d'architecture des circuits.

Similitudes

• Support de précision mixte

À l'instar des cœurs Tensor de NVIDIA et de l'architecture Xe-HPG d'Intel, les GPU AMD Instinct prennent en charge le calcul en précision mixte pour un équilibre optimal entre vitesse et précision.

• Utilisation de la mémoire à large bande passante

La plupart des GPU modernes dédiés à l'IA utilisent de la mémoire HBM ou une mémoire haute vitesse similaire pour traiter efficacement les grands ensembles de données. L'utilisation de la HBM3 par le MI350 s'inscrit dans cette tendance.

• Interconnexions évolutives

La communication efficace entre plusieurs GPU est une caractéristique courante. La technologie Infinity Fabric d'AMD est comparable à NVLink de NVIDIA et à Compute Express Link (CXL) d'Intel.

Différences

• Focus sur les écosystèmes ouverts

AMD privilégie les standards ouverts et la compatibilité avec les frameworks d'IA open source, contrairement à l'écosystème CUDA, plus propriétaire, de NVIDIA.

• Stratégies d'efficacité énergétique

La gestion dynamique de l'alimentation et les optimisations au niveau des transistors d'AMD visent principalement à réduire la consommation en veille. Certains concurrents privilégient les performances maximales au détriment d'une consommation de base plus élevée.

• Intégration de l'accélérateur d'IA

Alors que NVIDIA intègre étroitement les cœurs Tensor à ses cœurs GPU, AMD sépare les accélérateurs d'IA en unités distinctes. Cette approche modulaire offre une plus grande flexibilité pour l'équilibrage des charges de travail.

Considérations relatives à la consommation d'énergie

L'efficacité énergétique est essentielle pour les charges de travail d'IA, qui fonctionnent souvent en continu dans les centres de données.

• Gestion dynamique de l'alimentation

Le MI350 utilise une gestion fine de l'alimentation pour désactiver les circuits inactifs. Cela réduit la consommation d'énergie pendant les phases moins exigeantes de l'entraînement ou de l'inférence des modèles d'apprentissage automatique.

• Puissance thermique de conception (TDP)

La série MI350 vise une plage de TDP qui équilibre performances et besoins en refroidissement. Elle convient ainsi aux déploiements de serveurs à haute densité ne nécessitant pas d'infrastructure de refroidissement excessive.

• Énergie par opération

AMD s'attache à réduire la consommation énergétique par opération en virgule flottante. Ce paramètre est crucial pour les modèles d'IA à grande échelle qui nécessitent des milliards d'opérations.

Évolutivité des GPU AMD Instinct MI350

La scalabilité est essentielle pour l'entraînement de grands modèles d'IA qui dépassent la capacité d'un seul GPU.

• Clustering multi-GPU

Grâce à Infinity Fabric, plusieurs GPU MI350 peuvent être connectés pour former des clusters. Cela permet le traitement parallèle de volumes massifs de données et de modèles.

• Assistance logicielle

AMD fournit des outils logiciels et des bibliothèques qui prennent en charge l'entraînement distribué sur les GPU MI350. Cela inclut des versions optimisées des frameworks d'apprentissage automatique les plus populaires.

• Conception modulaire

La séparation des accélérateurs d'IA et des unités de calcul permet aux concepteurs de systèmes d'adapter les configurations en fonction des besoins de charge de travail, améliorant ainsi l'évolutivité.

Impact pratique sur le traitement du ML et de l'IA

Les choix de conception des GPU AMD Instinct MI350 se traduisent par des avantages concrets pour les spécialistes de l'IA :

• Temps d'entraînement plus rapides

La combinaison d'une densité de calcul élevée et d'une mémoire rapide réduit les goulots d'étranglement, accélérant ainsi l'entraînement des modèles.

• Réduction des coûts opérationnels

Une meilleure efficacité énergétique permet aux centres de données d'exécuter des charges de travail d'IA en consommant moins d'énergie, ce qui réduit les coûts.

• Flexibilité en fonction des charges de travail

La prise en charge de la précision mixte et les accélérateurs d'IA modulaires permettent au MI350 de gérer un large éventail de tâches d'IA, du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur.

• Meilleure mise à l'échelle multi-GPU

Des interconnexions efficaces et une prise en charge logicielle facilitent la mise à l'échelle des charges de travail d'IA sur de nombreux GPU sans perte de performance.