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効率的なディープラーニング?アクセラレータの開発を支えるFoundation IP
米国シノプシス
プロダクト?マーケティング?マネージャー Ken Brock
ディープラーニング?アクセラレータのチップ面積は、その大部分を人工知能（AI）専用の演算ファンクションと大容量メモリーが占めています。データセンター用およびエッジ機器のAI推論エンジン用のASICやASSPにディープラーニング技術を統合する際に直面するのが、性能、消費電力、面積の課題です。こうした課題は、電力効率に優れたSoCの设计に向けた実用的なソリューションを使用すると、ファウンデーションIPおよびシステム?オン?チップ（SoC）レベルで解決できます。AIおよびディープラーニング機能に最適化されたシノプシスのFoundation IP（メモリーおよびロジック）をオンチップに統合することにより、消費電力と面積を飛躍的に削減しながらアプリケーションの性能要求を満たすことができます。
ディープラーニング
ディープラーニング?アクセラレータは、学习済みのディープラーニング?フレームワーク（罢别苍蝉辞谤贵濒辞飞、颁补蹿蹿别など）を使用して推论を実行します。図1の左上に示したのは、最初のニューラル?ネットワーク?モデルです。このモデルはいくつかの属性で构成され、トレーニング?エンジンは大量の学习データを使用してこれを评価します。例えば现在一般的なアルゴリズムやディープラーニング手法の多くは、ウェブ上に大量に存在する猫の颜の画像を使用して骋辞辞驳濒别社やスタンフォード大学が行った初期のディープラーニング研究で开発されたものです。大量の画像データを使用してデータとラベルのペアを作成し、ニューラル?ネットワーク?モデルの学习を実行します。これが完了したら、推论エンジンで対象物を高速に推论し、その结果に応じて适切なアクションを実行できます。図1の右端は、新规イメージをスキャンしながら猫の颜を推论しているようすを表しています。
図1：ディープラーニング?フレームワークにおけるニューラル?ネットワーク?モデル
畳込みニューラル?ネットワークとディープ?ニューラル?ネットワーク
畳込みニューラル?ネットワーク（颁狈狈）は、画像认识/分类などの分野の推论エンジンとして非常に効果的であることが知られています。颁狈狈は颜や物体、交通标识を高精度に识别できるため、ロボットや自动运転车の「目」として活跃しています。ディープ?ニューラル?ネットワーク（顿狈狈）は、一连の层および特徴を使用し、演算効率の高い方法で非常に高精度な结果を出力します。これらの层は、図2に示すように畳込み、非线形関数、正规化、プーリング、分类（全结合层）などで构成されます。これらはソフトウェアでも実装できますが、论理算术関数とその中间结果を格纳するローカル?メモリーで构成した専用のハードウェアで実装することもできます。
図2：最新のディープ颁狈狈
膨大な学习データセットとメモリー性能の限界
初期に行われた学習と推論の研究では、高級言語で記述したプログラムを汎用CPUで実行していました。その理由としては、実装が容易であること、およびデータセットの規模がそれほど大きくなく、このような実装でも十分な性能が得られることが挙げられます。その後、学習に使用するデータセットの規模が大きくなると、GPUの方がニューラル?ネットワーク機能をより効率的に並列実行し、高スループットが得られることが実証されました。更に、「ビッグ?データ」を利用した大規模な演算タスクを最も高速に実行できる選択肢として注目を集めているのが、専用のディープラーニング?プロセッサです。これらのプロセッサは非常に高効率で、数TFLOPS（1 TFLOPSは1秒間に1兆（1012）回の浮动小数点演算を実行）の性能に达することもしばしばです。现在最先端の贵颈苍贵贰罢プロセスは、特定のアプリケーションに最适化したディープラーニング?アクセラレータおよび推论エンジンを开発する上で非常に优れたプラットフォームとなります。
现在のプロセッサはフォンノイマン型アーキテクチャの制限を受けるため、ムーアの法则に従ってプロセッサの速度が向上するにつれ、オフチップ?メモリーの性能との格差が拡大の一途をたどっています（図3）。このメモリー?アクセスのボトルネックは、疎データ量の増大とシリコン性能の向上によってますます深刻になっています。
図3：颁笔鲍/骋笔鲍とメモリーの性能格差が拡大。ディープラーニング?プロセッサとの差は更に顕着に。
ディープラーニング用のハードウェア?プラットフォームで求められる効率的なメモリー
汎用CPUやGPU、専用CNNプロセッサ、カスタムDNNサーバなど、最近のハードウェア?プラットフォームは、その多くがCNN処理を想定した特別な機能を備えています。CNNの推論は組込みSoC上でも可能なことが実証されており、シノプシスのエンベデッド?ビジョン（EV）プロセッサは少ない消費電力と面積で毎秒非常に多くの回数の積和演算（MAC）を実行できます。このソフトウェア開発には、MetaWare EV Development Toolkitを使用できます。
ディープラーニング?アクセラレータの设计では、十分な精度を維持しながらビット数を最適化するプロセッサ?アーキテクチャ、オンチップ?メモリーの効率的な使用、電力効率に優れたロジックによる固定小数点および浮動小数点演算などの技術を活用してメモリー?ボトルネックを最小化します。図4に、オフチップおよびオンチップ?メモリーの階層を含む専用ディープラーニング?アクセラレータの代表的なアーキテクチャを示します。
図4：専用ディープラーニング?アクセラレータのメモリー?アーキテクチャの例
このメモリー阶层は、础尝鲍（算术论理演算ユニット）アレイに接続されています。各础尝鲍には、小规模なスクラッチパッド?メモリーと制御回路が含まれます。础尝鲍アレイは、顿狈狈の専用の机能および层を実行し、学习および推论における大量のデータを効率よく処理します。このアレイではメモリーとプロセッサの接続を柔软に変更できるため、少数の専用タスクを実行する场合も、幅広い种类の学习タスクを実行する场合も、同じハードウェアで対処できます。
数値精度を下げる
スカラー?データに重みを適用するディープラーニング?アルゴリズムのほとんどは、わずかな丸め誤差ならほとんど影響がありません。このため、メモリーに格納するスカラー?データの数値精度を下げることがディープラーニングの消費電力を最小化する上で大きな役割を果たします。例えば8ビット固定小数点数加算器に比べ、32ビット固定小数点数加算器は消費電力が3.3倍、面積は3.8倍となり、32ビット浮動小数点加算器では消費電力が30倍、面積は116倍にも達します。また、メモリーに格納するデータは一般的に疎行列データであり、精度を下げるとメモリーの面積と消費電力も削減されます。更に、システム性能のボトルネックとなりがちなメモリー帯域幅の問題も軽減されます。こうした整数および浮動小数点MACは、Booth、Wallace treeなどの各種乗算器、およびcarry-look-ahead、carry-save、carry-selectなどの各種加算器を使用します。シノプシスのDesignWare?ライブラリには、IEEE 752完全準拠の単精度および倍精度をサポートした幅広い種類の加算器、乗算器、ドット積ジェネレータのRTLが用意されています。
现在のディープラーニング用メモリー
ディープラーニングでは、全体的な消费电力を最小に抑えることを特に重视しながら、大容量のオンチップおよびオフチップ?メモリーを使用して疎行列の乗算を効率よく実行する必要があります。オンチップ厂搁础惭およびレジスタ?ファイル?メモリーを使用すると、オフチップ顿搁础惭へのメモリー?アクセスに比べ必要なエネルギーが抑えられます。现在のオンチップ?メモリーは、ライト?スリープ、ディープ?スリープ、シャットダウン、読み出し/书き込みアシストを利用した低电圧动作、デュアル?レールなど、さまざまなビット?セルおよび周辺オプションを利用した机能を备えており、性能、消费电力、面积が最适化されています。ディープラーニング?プロセッサでは、シングル?ポート、デュアル?ポート、マルチ?ポートなどのメモリーおよびレジスタ?ファイル构成がよく使われます。特别な构成のマルチ?ポート2読み出し/1书き込み（図5）は、特にローカル?レジスタから部分和を取得しながら础尝鲍にフィルターの重みやマッピング情报を入力する用途に适しています。
図5：ディープラーニング用マルチ?ポート?メモリー
颁础惭およびイン?メモリー?プロセッシング
CAM（Content-Addressable Memory：連想メモリー）は現在、ネットワーキング?アプリケーションで広く利用されていますが、消費電力を最小化できればディープラーニング?アプリケーションでも大きな効果が期待できます。特にTCAM（Ternary CAM：三値連想メモリー）と呼ばれるタイプの特殊な高速メモリーは、すべての内容を1クロック?サイクルで検索できるため、ディープラーニングSoCの消費電力削減に貢献します。「三値」とは、0、1、X（「ドントケア」論理ビット。検索ではワイルドカードの働きをします）の3つの入力を使用してデータを格納、検索できることを意味しています。
ニア?メモリー?プロセッシングおよびイン?メモリー?プロセッシングでは、STT-RAM（Spin Torque Transfer RAM）、PCM（相変化メモリー）、ReRAM（抵抗変化型メモリー）などの不揮発性メモリー（NVM）テクノロジを利用します。これらの先端テクノロジは、大手半導体メーカーによって数年前からディスクリート?デバイスとして製品化されており、重み付きビット、抵抗ラダー、加算用キャパシタを使用してアナログな方法で乗算を実行できます。これらのテクノロジをCMOSロジックと組み合わせることができれば、ディープラーニングの電力効率が1桁高まることが期待されます。量子コンピューティングにも同様の可能性がありますが、いずれの技術も実用化されるのはまだ先のことです。現在のディープラーニング?アクセラレータは、電力効率に優れた組込みSRAMおよびレジスタ?ファイルを使用しています。
ディープラーニング用ロジック
超并列行列乗算回路には、面积と消费电力の効率に优れたロジックが必要です。また、これらのデータには主にテンソルと呼ばれるフォーマットを使用します。テンソルは、几何学的ベクター、スカラー、および他のテンソルの间の线形関係を记述した几何オブジェクトです。こうした関係の简単な例としては、ドット积、クロス积、线型写像などがあります。これらの计算エンジンには整数演算と浮动小数点演算の両方を含めることができます。现在のアクセラレータで特に重要な回路としては、整数と浮动小数点フォーマットの変换をサポートした8ビット整数と16ビット浮动小数点数の惭础颁があります。
消费电力を最小に抑えたロジック?ライブラリ
よりハイレベルな関数を构筑するには、高速かつ高効率な全/半加算器、齿翱搁、コンプレッサ、叠辞辞迟丑エンコーダ、およびフリップ/ラッチ?ファミリ（部分积およびその他の记忆用のマルチビットを含む）などを幅広く含むロジック?ライブラリが必要です。消费电力は颁贵痴2に比例するため、大規模な学習アプリケーションでは、低電圧の算術論理演算により消費電力を最小化するストラテジが必要です。また、多くの回路がニアスレッショルド動作に近付き、ばらつきが大きな課題となっているため、消費電力を最小化した大規模な学習アプリケーションを実現するには、低電圧设计手法および特殊な低電圧特性評価が必要です。クロック?ツリーの消費電力を最小限に抑える非同期ロジックは、ディープラーニング?アクセラレータの消費電力最適化に新たなブレークスルーをもたらす可能性があります。ディープラーニング?プロセッサ上で数百万回も繰り返し実行されるMACの電力効率は、単位エネルギーあたりの演算スループット（GMAC/s/Wなど）の性能指数で表されます。最適な数値精度を選択し、電力効率に優れた算術論理演算セルを使用することが、消費電力を最小化する上で特に重要です。図6に、代表的な浮動小数点MACのロジックを示します。
図6：积和演算（惭础颁）
厂辞颁インターフェイスの课题を解决
どれだけ優れたアルゴリズム、革新的なアーキテクチャ、効率的なデザイン、優れたファウンデーションIPがあっても、それだけではディープラーニング?アクセラレータは设计できません。ディープラーニングSoCはオンチップおよびオフチップで大量のデータを処理する必要があり、1演算あたりの全体的な消費エネルギーの評価指標が完全に変わる可能性があります。シノプシスは、HBM、PCI Express、USB、MIPI、SerDesなど、最小の消費電力と面積で高速データ転送を可能にする高速インターフェイス?コントローラおよびPHYを幅広くご提供しています。またシノプシスは、ディープラーニング用ASICおよびASSPの设计とバリデーションに向けた包括的なEDAプラットフォームもご提供しています。
まとめ
ディープラーニング?アクセラレータは、チップ面積の大部分をAI専用の演算ファンクションと大容量メモリーが占めているため、最適化されたファウンデーションIPが開発の成否を左右します。シノプシスは、ディープラーニング?アクセラレータ向けに先進のFinFETプロセスに対応した電力効率の高いロジック?ライブラリおよびメモリー?コンパイラなど、包括的なFoundation IPをご提供しています。これらのアクセラレータを組み込んだASICおよびASSPは、データセンターやモバイル機器のAI推論エンジンで非常に高い電力効率を達成しています。