2017年我曾經基于Graphcore的CTO Simon Knowles的演講兩次分析了它們的AI芯片。最近，我們看到更多關于IPU的信息，包括來自第三方的詳細分析和Graphcore的幾個新的演講。基于這些信息，我們可以進一步勾勒（推測）出IPU的架構設計的一些有趣細節。

　　我們先來回顧一下IPU硬件架構中的一些關鍵點。IPU采用的是大規模并行同構眾核架構。其最基本的硬件處理單元是IPU-Core，它是一個SMT多線程處理器，可以同時跑6個線程，更接近多線程CPU，而非GPU的 SIMD/SIMT架構。

　　IPU-Tiles由IPU-Core和本地的存儲器（256KB SRAM）組成，共有1216個。因此，一顆IPU芯片大約有300MB的片上存儲器，且無外部DRAM接口。連接IPU-Tiles的互聯機制稱作IPU-Exchange，可以實現無阻塞的all-to-all通信，共有大約8TB的帶寬。最后，IPU-Links實現多芯片互聯，PCIe實現和Host CPU的連接。

　　▲source: Graphcore [3]

　　在我們做進一步討論之前，大家不妨先思考一下這個架構的優勢，劣勢和實現的挑戰。

　　對于一個同構眾核架構來說，一般不追求單個核的性能。因此，單個核的設計是比較簡單的，而芯片是通過把大量小核“復制”連接構成的。

　　這種架構的整體性能（特別是throughput）主要體現在大量處理器核同時工作形成的大規模并行處理能力。而主要的挑戰在于：

　　1. 算法和數據本身是否有足夠的并行性（Amdahl's law）

　　2. 要充分發揮眾核的效率，處理器核如何協同工作（通信，同步和數據一致性等問題）。

　　第一個問題的答案是肯定的。

　　目前的AI芯片主要是用于加速神經網絡計算的，其模型和數據都有很多并行性可以挖掘，這也是幾乎各類AI芯片需求成立的基礎。

　　以前，類似的眾核結構不是很成功，其主要原因也是沒有合適的應用，有錘子沒釘子。從這個角度來看，IPU并不是發明了錘子，而是找到了合適的釘子。

　　即便如此，不同的模型和算子的并行性特征是有很大差異，比如CNN和RNN，稠密矩陣和稀疏矩陣，基本的Convolution和Grouped/Separable Convolutions。要用一個架構高效支持所有應用是不可能的，必須在設計中進行權衡。

　　第一個架構設計的問題來了，Q1：采用什么樣的基本操作粒度？

　　而第二個問題則涉及多核/眾核架構的傳統挑戰，Q2：多核如何協同工作？

　　此外，盡量利用片上存儲進行計算的優勢是很明顯的。但是， 300MB的片上存儲對控制機制和芯片實現都是巨大的挑戰。下表是IPU和CPU，GPU的片上存儲的一些對比，大家可以感受一下。

　　▲Source：Citadel Tech Report[1]

　　而這種設計還有一個很明顯的問題就是，Q3：沒有外部DRAM，如果模型放不下怎么辦？特別是在模型越來越大的背景情況下，這個問題可能是大家關注最多的地方。

　　下面就從上述三個問題出發來討論一下IPU的設計。當然，如我多次所說，架構設計就是trade off，IPU的設計只能說是權衡的結果，而不一定是最佳方案（其實也不一定存在最佳方案）。因此，對于我們來說，思考和討論才是本文想達到的主要目的。

　　01

　　Q2：多核如何協同工作？

　　我想先討論第二個問題，因為IPU對這個問題的回答，實際上決定了IPU的編程模型，同時也對架構設計和芯片實現有重大的影響。

　　IPU采用了一個稱為BULK SYNCHRONOUS PARALLEL (BSP)的運行模式。這種模式把一次處理分成三步：

　　1. 本地計算（Computation）：每個IPU-core進程都執行僅在本地內存上運行的計算。在此階段，進程之間沒有通信。前提是本地數據要準備好。

　　2. 同步（BSP Sync），在所有進程都達到同步點之前，任何進程都不會繼續進行到下一個步驟。除了同步點本身以外，此階段都不會進行計算或通信。

　　3. 通信（Exchange）：進程交換數據， 每個進程可以向每個期望的目的存儲器發送消息（單向）。在此階段不進行任何計算。這里要指出的是，數據交換不是僅限于單個IPU，而是可以通過IPU-Link把數據發送給同一板卡或不同板卡上的其它IPU。

　　▲Source：Graphcore[4]

　　上圖給出了BSP模式的優勢，在我看來，這個模式最大的優勢就是簡單。

　　首先，使用這個模式，眾核設計中一系列頭疼的問題要么大大簡化，要么就基本不存在了。第一，通信是單向，只需要從源位置寫到目的位置即可，且通信的同時是不進行運算的，芯片的所有能源都可以用作通信，有利于保證通信的性能。如果不是這種簡化，很難想象IPU是如何實現8TB帶寬all-to-all通信的。同步機制也很輕松，只需要支持發送簡單消息即可，也沒有時序上的風險了。數據一致性的問題不存在了。

　　第二，這個機制中，處理器核只操作本地存儲器，這樣可以大大簡化處理器核的訪存設計。

　　第三，片上存儲在同一時間只有一個master在訪問，控制邏輯也可以大大簡化。這個應該也是IPU能夠實現這么多的片上存儲的原因之一。[1]中的實驗配置里，IPU可以工作在1.6GHz。考慮到IPU使用的是16nm工藝，如果不是大幅簡化了片上存儲和通信機制，整體達到這個時鐘頻率是相當困難的。

　　那么，缺點呢？也很明顯。

　　第一，計算和通信必須是串行的。我們經常看到的AI系統優化里提到計算時間掩蓋通信時間的策略，目的是支持計算和數據搬移并行執行，縮短整體消耗的時間。Graphcore對串行機制的解釋是，在Dennard scaling難以為繼的背景下，芯片工作的限制在于功耗，大芯片在實際工作時是不可能所有晶體管同時工作的（Dark Silicon問題）。

　　因此，他們把計算和通信串行來做，兩者都可以在功耗限制下發揮最高性能，整體時間來看并不比并行要差（詳見我之前的文章）。遺憾的是，要嚴格的比較串行和并行模式的實際性能是非常困難的，所以這里我們也只能留下個疑問。

　　第二，所有的處理器核（包括多芯片情況）都必須按照統一的同步點來工作，如果任務不平衡，就一定會出現處理器核空閑等待的情況。[2]中就給出了一個實際的例子，使用同一個板卡上的2個IPU實現BERT inference的情況。可以看出，開始由于無法平衡的分配任務，IPU0的利用率就比較低。

　　▲Source：Microsoft[2]

　　總得來說，BSP模式決定了IPU的硬件設計和編程方法，簡化了硬件設計難度的同時，給軟件工具帶來了更多的挑戰。這里插一張facebook的slides，大家可以參考一下。

　　回到主題，[1]中對IPU的片上和片間互聯做了大量討論和benchmark，具體數據也挺有意思，可以推測到一些實現細節，大家感興趣的話不妨看看。不過，在理解的IPU的基本設計思路之后，各種測試結果也就很容易理解了。

　　02

　　Q1：“采用什么樣的處理粒度？”

　　上述討論中，我們可以看到，在設計多核協同工作模式的時候，IPU選擇了一個粗粒度的模式。而在處理器核的設計中，IPU則選擇了細粒度和更高的靈活性。

　　從目前的資料來看，IPU-core是一個相對比較通用的處理器，支持6個線程，包括了一個Accumulating Matrix Product (AMP)單元，每周期可以實現64個混合精度或者16個單精度浮點數的操作。

　　但是，IPU-core訪問本地SRAM的端口并不寬，讀寫端口最大都是128 bit（據說有兩讀一寫三個端口）。因此，IPU-core的處理粒度的比較細的，不是Nvidia GPU的TensorCore這個粒度的，更不是NVDLA的處理粒度。

　　這也意味著在處理稠密矩陣運算的時候，IPU-core并不能最大限度的利用模型和數據的并行特征。[1]中所作的GEMM Benchmark也證實了這一點。單片IPU的混合精度處理能力是124.5T，和V100的TensorCore處理能力125T，是類似的。但實際IPU的GEMM運算效率只能達到50%左右，比TensorCore低不少。

　　▲Source：Citadel Tech Report[1]

　　同樣的原因，IPU執行傳統Convolution操作的效率也不算很高（參考[1]中的Benchmark）。

　　當然，這種設計的好處是處理器核有更好的通用性和靈活性。如果考慮稀疏模型，圖網絡，和一些特殊的Convolution運算，比如Grouped或者Separate Convolution的時候，這種細粒度的處理架構就會表現出相對優勢。這也可以從[1]中的ResNeXt網絡的Benchmark結果反應出來。

　　從最近Graphcore給出的Benchmark和宣傳來看，他們在努力擴展IPU的應用場景，或者說尋找IPU架構能夠發揮更大效率的應用和算法，比如金融領域。他們還提了個IPU thinking的概念，即在做算法的時候考慮充分利用IPU架構的特點。讓大家從GPU thinking轉換到IPU thinking可能是個很艱巨的任務。但與其和Nvidia正面競爭，試圖取代GPU，可能還不如多培育更適合自己的應用（新的釘子），找到能夠和CPU，GPU共存的空間。

　　03

　　Q3：“沒有外部存儲，如果模型放不下怎么辦？”

　　從設計之初，IPU就是想兼顧data center的training和inference的。而和其它的data center芯片（特別是training芯片）相比，IPU最大的一個差別就是沒有外部DRAM。在最近的NeurIPS 2019的一個講演中，Graphcore的Tom Wilsonk分享了利用IPU做BERT training和inference的示例，正好可以幫助我們分析這個問題。

　　總的來說，Graphcore的解決方式包括了幾個方面。

　　第一，是多芯片互聯。這個說起來很簡單，一個芯片放不下就多來幾個，但實現中對片間互聯機制的要求很高。前面介紹了IPU可以通過IPU-Link進行多芯片擴展，從[1]中可以看出，多個IPU芯片可以構成一個大的虛擬IPU（如下圖所示，最大8張卡16顆芯片）。虛擬IPU的編程模型和單個IPU是類似的，差別僅在于，數據交換階段，數據要發送到最遠的IPU需要更長的延時。更詳細的延時數據，大家可以在[1]中查到。

　　▲Source：CitadelTech Report[1]

　　第二是模型并行，即把模型分布到多個核甚至多個芯片來執行inference或training。下面兩個圖分別是BERT模型的inference和training的配置。其中一路inference可以用兩顆IPU芯片實現（和[2]分析的類似），training則使用7張卡，14顆IPU芯片采用pipeline的模式實現。

　　▲Source：Graphcore[3]

　　具體的training模型并行pipeline模式如下圖。這里還有一個trick，就是通過re-compute前向activation來減少存儲的需求。

　　▲Source：Graphcore[3]

　　從上述例子我們可以看出Graphcore解決存儲容量問題的一些思路。Benchmark我就不貼了，大家可以看[3]。

　　更近一步，一個有趣的問題是，Graphcore是否會在下一代產品中加上外部存儲的接口呢？如果要加的話，基于BSP的編程模型是否需要修改？片上通信是否也需要做比較大的改動以匹配外部存儲的數據帶寬呢？片上的處理器核數量或者SRAM數量是否要減少呢？等等。

　　感覺這個改動有可能會對IPU架構設計的基礎產生很大影響，也許并不是單純加個DDR/HBM接口這么簡單。或者，可以不改變基本的架構設計理念，而是通過chiplet的模式直接在封裝里擴展更多的IPU... ...

　　讓我們拭目以待吧。