Inovações no design de circuitos das GPUs AMD Instinct série MI350 e seu impacto no processamento de IA/ML

O rápido crescimento das aplicações de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) exige hardware poderoso e eficiente. A mais recente oferta da AMD, as GPUs AMD Instinct™ série MI350, visa atender a essas demandas com uma nova abordagem para o design de circuitos e escalabilidade. Este artigo explora as principais escolhas de design por trás das GPUs MI350, como elas se comparam a outros processadores de ML/IA e as considerações de potência e escalabilidade que as destacam.

Opções de projeto de circuito na série AMD Instinct MI350

As GPUs AMD Instinct MI350 são construídas sobre uma arquitetura refinada que equilibra o poder computacional bruto com a eficiência energética. No centro do seu design está a utilização da arquitetura CDNA 3 da AMD, que se concentra na aceleração de cargas de trabalho de IA através de unidades de computação e subsistemas de memória especializados.

Principais características do projeto do circuito

• Unidades de computação otimizadas para IA

O MI350 integra um grande número de unidades de computação (UCs) projetadas para lidar com operações matriciais comuns em tarefas de aprendizado de máquina. Essas UCs suportam cálculos de precisão mista, incluindo FP64, FP32, FP16 e INT8, permitindo precisão flexível com base nas necessidades da carga de trabalho.

• Memória de alta largura de banda (HBM3)

As GPUs utilizam memória HBM3, que oferece largura de banda significativamente maior em comparação com a memória GDDR tradicional. Isso reduz os gargalos no fornecimento de dados para as unidades de computação, o que é crucial para modelos de IA em larga escala.

• Interconexões avançadas

A AMD utiliza uma interconexão Infinity Fabric de alta velocidade para conectar várias GPUs MI350 de forma eficiente. Essa interconexão suporta comunicação de baixa latência e compartilhamento de dados, o que é essencial para o treinamento de aprendizado de máquina distribuído.

• Aceleradores de IA dedicados

Ao contrário de alguns concorrentes que dependem exclusivamente de unidades de computação de uso geral, o MI350 inclui aceleradores de IA especializados que aceleram as operações com tensores. Esses aceleradores melhoram o desempenho de frameworks de aprendizado profundo.

Inovações no layout de circuitos

O layout do circuito do MI350 prioriza a minimização da latência e do consumo de energia. A AMD utiliza projetos avançados de transistores e técnicas de controle de energia para desligar dinamicamente as seções não utilizadas do chip. Essa abordagem reduz o consumo de energia em modo ocioso sem comprometer o desempenho durante picos de carga.

Comparando o design da GPU AMD Instinct com outros processadores de ML/IA

O mercado de processadores de ML/IA inclui ofertas da NVIDIA, Intel e startups especializadas como Graphcore e Cerebras. Cada fornecedor adota uma abordagem diferente para o design e a arquitetura dos circuitos.

Semelhanças

• Suporte de Precisão Mista

Assim como os Tensor Cores da NVIDIA e a arquitetura Xe-HPG da Intel, as GPUs AMD Instinct suportam computação de precisão mista para equilibrar velocidade e exatidão.

• Uso de memória de alta largura de banda

A maioria das GPUs de IA modernas usa HBM ou memória de alta velocidade similar para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente. O uso de HBM3 no MI350 está em consonância com essa tendência.

• Interconexões escaláveis

A comunicação eficiente entre múltiplas GPUs é um recurso comum. O Infinity Fabric da AMD é comparável ao NVLink da NVIDIA e ao Compute Express Link (CXL) da Intel.

Diferenças

• Foco em Ecossistema Aberto

A AMD tende a enfatizar padrões abertos e compatibilidade com frameworks de IA de código aberto. Isso contrasta com o ecossistema CUDA da NVIDIA, que é mais proprietário.

• Estratégias de Eficiência Energética

O gerenciamento dinâmico de energia e as otimizações em nível de transistor da AMD focam-se principalmente na redução do consumo de energia em modo ocioso. Alguns concorrentes priorizam o desempenho máximo em detrimento de um maior consumo de energia em modo de espera.

• Integração do acelerador de IA

Enquanto a NVIDIA integra os núcleos tensores de forma estreita aos núcleos de suas GPUs, a AMD separa os aceleradores de IA em unidades distintas. Essa abordagem modular permite maior flexibilidade no balanceamento de cargas de trabalho.

Considerações sobre o consumo de energia

A eficiência energética é crucial para cargas de trabalho de IA, que geralmente são executadas continuamente em centros de dados.

• Gerenciamento dinâmico de energia

O MI350 utiliza um controle preciso de energia para desligar circuitos inativos. Isso reduz o consumo de energia durante as fases menos exigentes do treinamento ou da inferência de aprendizado de máquina.

• Potência de projeto térmico (TDP)

A série MI350 visa uma faixa de TDP que equilibra o desempenho e os requisitos de refrigeração. Isso a torna adequada para implantações de servidores de alta densidade sem a necessidade de infraestrutura de refrigeração excessiva.

• Energia por operação

A AMD concentra-se em reduzir o custo de energia por operação de ponto flutuante. Essa métrica é vital para modelos de IA de grande escala que exigem bilhões de operações.

Escalabilidade das GPUs AMD Instinct MI350

A escalabilidade é essencial para o treinamento de grandes modelos de IA que excedem a capacidade de uma única GPU.

• Agrupamento Multi-GPU

Utilizando o Infinity Fabric, várias GPUs MI350 podem ser interligadas para formar clusters. Isso permite o processamento paralelo de conjuntos de dados e modelos massivos.

• Suporte de software

A AMD fornece ferramentas de software e bibliotecas que suportam treinamento distribuído em GPUs MI350. Isso inclui versões otimizadas de frameworks de aprendizado de máquina populares.

• Design modular

A separação entre aceleradores de IA e unidades de computação permite que os projetistas de sistemas adaptem as configurações com base nas necessidades da carga de trabalho, melhorando a escalabilidade.

Impacto prático no processamento de aprendizado de máquina e inteligência artificial

As escolhas de design nas GPUs AMD Instinct MI350 se traduzem em benefícios tangíveis para profissionais de IA:

• Tempos de treinamento mais rápidos

A combinação de alta densidade computacional e memória rápida reduz os gargalos, acelerando o treinamento do modelo.

• Redução dos custos operacionais

A melhoria na eficiência energética significa que os centros de dados podem executar cargas de trabalho de IA com menos energia, reduzindo custos.

• Flexibilidade em diferentes cargas de trabalho

O suporte para precisão mista e os aceleradores de IA modulares permitem que o MI350 execute uma ampla gama de tarefas de IA, desde processamento de linguagem natural até visão computacional.

• Melhor escalonamento multi-GPU

Interconexões eficientes e suporte de software facilitam a escalabilidade de cargas de trabalho de IA em várias GPUs sem perda de desempenho.