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計算基礎設施協同設計的架構挑戰與創新.pdf

上傳人: 張** 編號:158271 2024-03-31 21頁 4.20MB

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在2023年10月18日的OCP全球峰會上,匹茲堡大學的助理教授Peipei Zhou發表了關于計算基礎設施共設計的演講。她探討了生成式AI模型,如ChatGPT、Stable Diffusion和Dall-E,以及Transformer模型的挑戰。她指出,在NVIDIA GPU T4上對DeiT-T模型進行基準測試時,存在低效的Tensor Cores使用、隱式量化政策導致的計算精度下降、數據布局更改和耗時的非線性核計算問題。 Zhou教授還比較了FPGA和GPU,以及GPU與FPGA結合的性能。她介紹了Versal ACAP架構和DDR4-DIMM AI陣列,強調了異構加速器架構的重要性。她提出了一種稱為H2H的方法,該方法考慮到了計算和通信的異構模型到異構系統的映射,以降低延遲和能耗。 Zhou教授的研究聚焦于硬件/軟件協同設計、AI芯片設計等,并已獲得超過1100萬美元的聯邦基金支持,其中超過200萬美元作為首席研究員。她的關于FPGA加速深度學習的成果獲得了2019年IEEE CEDA的Donald O. Pederson最佳論文獎,其他工作也曾獲得2018年ISPASS和ICCAD最佳論文提名。
如何改變硬件設計?" ChatGPT和Stable Diffusion有何不同?" 如何提高AI芯片性能?"
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