JP2022188245A - ニューラルネットワーク命令セットアーキテクチャ - Google Patents
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Abstract
【解決手段】コンピュータによって実施される方法であって、処理ユニットは、テンソル計算を実行するためのデータ値を特定する命令を受け取ることと、命令を受け取ることに応答して、複数のループを含むループネストを実行することによりテンソル計算を実行することと、を含む。ループネストの構造は、命令のデータ値のうちの1つ以上に基づいて定義される。テンソル計算は、ニューラルネットワーク層の計算の少なくとも一部分であり得る。命令によって特定されるデータ値は、ニューラルネットワーク層のタイプを特定する値を含む。ループネストの構造は、ニューラルネットワーク層のタイプによって少なくとも部分的に定義される。
【選択図】図5
Description
この明細書は、ディープニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Network)の計算のための命令セットに関する。
この明細書に記載される主題の革新的な1つの局面は、コンピュータによって実施される方法において具現化され得る。当該方法は、処理ユニットが、テンソル計算を実行するためのパラメータを特定する命令を受け取ることを含む。当該方法は、前記命令を受け取ることに応答して、前記処理ユニットが、複数のループを含むループネストを実行することによって、前記テンソル計算を実行することを含み得、前記ループネストの構造は、前記命令の前記パラメータのうちの1つ以上に基づいて定義される。これらおよび他の実現例は各々、随意に以下の特徴のうち1つ以上を含み得る。たとえば、前記テンソル計算は、ニューラルネットワーク層の計算の少なくとも一部分であり得る。前記命令によって特定される前記パラメータは、前記ニューラルネットワーク層のタイプを特定するパラメータを含み得、前記ループネストの前記構造は、前記ニューラルネットワーク層の前記タイプによって少なくとも部分的に定義され得る。これにより、複数のループを含むループネストを実行することは、ネスト化ループの構造によって特定される順序でテンソルのエレメントに対してトラバーサルを実行することを指し得、前記構造はたとえば、ループネスティングの深さと、スタートおよびエンドインデックスと、ストライド(stride)と、各ループの方向とによってそれぞれ特定される。
インデックスの部分である。いくつかの実現例では、前記命令は、前記処理ユニットに記憶媒体におけるアレイの少なくとも1つのメモリアドレスにアクセスさせ、前記アレイの前記メモリアドレスは、前記テンソル計算の実行中に前記処理ユニットによって読み出される変数を含む。
詳細な説明
この明細書に記載される主題は、ワークロードを実行する処理ユニットが、計算を実行している間に高いパフォーマンスを達成し得るように機械学習推論ワークロードを促進する、コンピュータによって実施される処理または方法に関する。この明細書に記載される処理および方法は、タイルのセットとして構成されるハードウェアコンピューティングシステム内で実行され得る。タイルの各々は、独立(self-contained)しており、ニューラルネットワーク層によって必要とされる計算の少なくとも部分を独立して実行し得る。
計算を実行する場合、各ループがN次元のテンソルの各次元をトラバースすることを担うネスト化ループが使用され得る。多次元テンソルはマトリックスまたは多次元マトリックスであり得る。N次元のテンソルの各次元は、1つ以上のエレメントを含み得、各エレメントはそれぞれのデータ値を格納し得る。たとえば、テンソルはプログラムにおいて変数であり得、当該変数は3次元を有し得る。第1の次元は、300個のエレメントの長さを有し得、第2の次元は、1000個のエレメントの長さを有し得、第3の次元は、20個のエレメントの長さを有し得る。
いくつかの実現例では、計算バンド幅はたとえば、テンソル上で実行され得るオペレーションの最大レート、または、テンソル上で実行され得るオペレーションの数を指す。
する米国特許出願番号第15/335,769号に記載されている。米国特許出願番号第15/335,769号の開示は全文、明確に本願明細書において参照により援用される。
示されるように、コンピューティングシステム100は、処理ユニット102と、記憶媒体104と、テンソルトラバーサルユニット(TTU: tensor traversal unit)106と、乗累算(MAC:multiply accumulate)オペレータ108と、アクティベーション
ユニット110とを含む。単一のTTUが示されているが、システム100は、所与のニューラルネットワーク層についてテンソル計算を処理するために1つ以上の計算タイルが使用される場合に、テンソルトラバーサルオペレーションと、メモリアクセスオペレーションとを処理するよう、2つ以上のTTU106を含み得る。同様に、単一のMACが示されているが、システム100は複数のMACオペレータ108を含み得る。
は電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EEPROM: electrically erasable programmable read-only memory)のような1つまたは複数の不揮発性メモリユニットである。記憶媒体104はさらに、フロッピー(登録商標)ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリもしくは他の同様のソリッドステートメモリデバイス、またはストレージエリアネットワークもしくは他の構成におけるデバイスを含むデバイスのアレイといった、コンピュータ読取可能媒体の別の形態にあり得る。
ピューティングシステム100は、複数の線形代数計算を含むテンソル計算を実行するために、少なくとも1つのtensoropおよび少なくとも1つのDMAop命令を実行するように構成され得る。
すために、アクティベーションテンソルのエレメントについてのデータ値をパラメータまたは重みテンソルのエレメントについてのデータ値と乗算することに対応する。
テンソルステータスエレメント122は、物理的または論理的に、異なるグループへと配され得る。
を使用するのではなく、代替的な実施形態は、乗算器ファンクションの代わりに加算器ファンクションを利用するTTU106を含み得る。これらの実施形態では、処理ユニット102は、(たとえば特定のループの開始値、終了値およびステップ値についての)既に乗算された数をTTU106に提供するようプログラムコードを実行し得る。
付けられる外部入出力(I/O)デバイスまたはよりハイレベルなコントローラデバイスからシステム100に提供される。1つ以上のデータバスは、例示的なI/Oデバイスからのまたはハードウェアコンピューティングシステムの複数の計算タイル(たとえば複数のシステム100)の間の命令、アクティベーションおよび重みを通過させるように使用され得る。
らに所与の命令セットの実行中に、処理ユニット102は、特定の同期フラグレジスタについてインクリメントをトリガするテンソルレファレンスの次元を選択し得る。さらに、処理ユニット102は、選択同期フラグレジスタに対する必要なカウントについて待機するループネストの深さを選択し得る。これは、データの依存関係が侵されないことを保証する。さらに、選択された同期フラグレジスタに対する必要な同期フラグカウントがまだ到達されていなければ、1つ以上のスレッドがストールすることになる。
102に実行させ得る。処理ユニット102によるtensoropの実行中において、同期ウォッチャオペレーションは、どのループ反復を同期すべきかと、ループが反復することを許可される前に必要とされる同期フラグカウントと、次の反復のために予期される同期フラグカウントをどれぐらいインクリメントするべきかとを処理ユニット102に示すように使用され得る。
される命令は、tensorop命令およびDMAop命令を含み得る。受け取られた命令は、処理ユニット102による実行に先立って命令バッファ124に格納され得る。テーブル300に示されるように、オペレーション304は、1)インバウンド命令バッファと、2)アウトバウンド命令バッファと、3)ナローワイドDMA命令バッファと、4)ワイドナローDMA命令バッファと、5)リングバスDMA命令バッファとを含む(たとえば「書き込み」バッファ位置を示す)命令サブタイプを含み得るDMAオペレーションである。
る。
計算の結果、3Dテンソル出力408が得られる。畳み込み層についての計算が記載されるが、他のニューラルネットワーク層についての計算オペレーションをエンコードする1つ以上の命令が、さらにこの明細書に記載される教示に基づいて生成され得る。
づいて)すべてのパラレルユニット(単一のシステム100における複数のMACオペレータ108)が同じ命令を共有することを意味するが、各MACオペレータ108は、テンソル404および406の異なるデータエレメントに対して命令を実行する。1つの基本的な例において、1サイクルにおいてアレイ[6,8,10,12]を得るためにエレメントワイズにアレイ[1,2,3,4]および[5,6,7,8]を加算することは典型的に、4つの算術ユニットが各エレメントに対してオペレーションを実行することを必要とする。SIMDを使用することによって、上記4つのユニットは、同じ命令(たとえば、「加算(add)」)を共有し、パラレルで計算を実行し得る。tensoropをル
ープネストの形態でエンコードする単一の命令は、多次元テンソルのあるデータエレメントに関連付けられる推論ワークロードを計算するよう、1つ以上のシステム100に提供され得る。したがって、システム100は、先行する方法に対して、テンソル計算におけるアクセラレーションおよびパラレル性の向上を提供する。
クセスし得る。その後、処理ユニット102は、TTU106が、アクティベーションテンソル404および重みテンソル406のそれぞれのエレメントに対応するメモリアドレス位置にアクセスするようプログラムコードを実行し得る。
コードの1つ以上のモジュール、サブプログラムもしくは部分を格納するファイルのような複数の協調されたファイルに格納される1つ以上のスクリプトといった、他のプログラムまたはデータを保持するファイルの部分に格納され得る。コンピュータプログラムは、1つのコンピュータ上で実行されるようデプロイされ得るか、または、1つの場所に位置するか、もしくは、複数の場所に亘って分散されて通信ネットワークによって相互接続される複数のコンピュータ上で実行されるようデプロイされ得る。
ク(「LAN」)と、たとえばインターネットのようなワイドエリアネットワーク(「WAN」)とが挙げられる。
例1:コンピュータによって実施される方法であって、処理ユニットが、テンソル計算を実行するためのデータ値を特定する命令を受け取ることと、前記命令を受け取ることに応答して、前記処理ユニットが、複数のループを含むループネストを実行することによって、前記テンソル計算を実行することとを含み、前記ループネストの構造は、前記命令の前記データ値のうちの1つ以上に基づいて定義される、コンピュータによって実施される方法。
ることを含み、オペランドを管理することは、同期フラグ条件に基づいて1つ以上のループネストをストールすることを含む、例1~8のいずれか1項に記載の方法。
Claims (20)
- コンピュータによって実施される方法であって、
処理ユニットが、テンソル計算を実行するためのデータ値を特定する命令を受け取ることと、
前記命令を受け取ることに応答して、前記処理ユニットが、複数のループを含むループネストを実行することによって、前記テンソル計算を実行することとを含み、前記ループネストの構造は、前記命令の前記データ値のうちの1つ以上に基づいて定義される、コンピュータによって実施される方法。 - 前記テンソル計算は、ニューラルネットワーク層の計算の少なくとも一部分である、請求項1に記載の方法。
- 前記命令によって特定される前記データ値は、前記ニューラルネットワーク層のタイプを特定する少なくとも1つの値を含んでおり、前記ループネストの前記構造は、前記ニューラルネットワーク層の前記タイプによって少なくとも部分的に定義される、請求項2に記載の方法。
- 前記命令は、前記処理ユニットをテンソルの次元の少なくとも1つのエレメントにアクセスさせ、前記エレメントは、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用される少なくとも1つのインデックスの部分である、請求項2に記載の方法。
- 前記命令は、前記処理ユニットに記憶媒体におけるアレイの少なくとも1つのメモリアドレスにアクセスさせ、前記アレイの前記メモリアドレスは、前記テンソル計算の実行中に前記処理ユニットによって読み出される変数を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記テンソル計算を実行することは、前記処理ユニットが、テンソルトラバーサルユニット(TTU)に少なくとも1つの制御信号を提供して、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用されるループインデックスを前記TTUに発行させることを含む、請求項5に記載の方法。
- 前記処理ユニットが前記TTUに少なくとも1つの制御信号を提供して、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用される参照されたアレイエレメントのためのアドレスを前記TTUのアレイレファレンスに生成させることをさらに含む、請求項5に記載の方法。
- 前記命令は、前記TTUに関連付けられるアレイレファレンスのためのアドレスを生成するよう、第2のTTUカウンタと合計される第1のTTUカウンタを示す、請求項7に記載の方法。
- 前記テンソル計算を実行することは、前記処理ユニットが、前記テンソル計算の実行に関連付けられる1つ以上のオペランドを管理する第1の同期プロシージャを実行することを含み、オペランドを管理することは、同期フラグ条件に基づいて1つ以上のループネストをストールすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記テンソル計算を実行することは、前記処理ユニットが、前記ループネストの特徴に関連付けられるカウンタをインクリメントすることを管理する第2の同期プロシージャを実行することを含む、請求項9に記載の方法。
- 電子システムであって、
前記電子システムに配置されるとともに1つ以上の処理デバイスを含む処理ユニットと、
命令を格納するための1つ以上のマシン読取可能なストレージデバイスとを含み、前記命令は、動作を実行するように前記1つ以上の処理デバイスによって実行可能であり、前記動作は、
前記処理ユニットが、テンソル計算を実行するためのデータ値を特定する命令を受け取ることと、
前記命令を受け取ることに応答して、前記処理ユニットが、複数のループを含むループネストを実行することによって、前記テンソル計算を実行することとを含み、前記ループネストの構造は、前記命令の前記データ値のうちの1つ以上に基づいて定義される、電子システム。 - 前記テンソル計算は、ニューラルネットワーク層の計算の少なくとも一部分である、請求項11に記載の電子システム。
- 前記命令によって特定される前記データ値は、前記ニューラルネットワーク層のタイプを特定する少なくとも1つの値を含んでおり、前記ループネストの前記構造は、前記ニューラルネットワーク層の前記タイプによって少なくとも部分的に定義される、請求項12に記載の電子システム。
- 前記命令は、前記処理ユニットをテンソルの次元の少なくとも1つのエレメントにアクセスさせ、前記エレメントは、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用される少なくとも1つのインデックスの部分である、請求項12に記載の電子システム。
- 前記命令は、前記処理ユニットに記憶媒体におけるアレイの少なくとも1つのメモリアドレスにアクセスさせ、前記アレイの前記メモリアドレスは、前記テンソル計算の実行中に前記処理ユニットによって読み出される変数を含む、請求項12に記載の電子システム。
- 前記テンソル計算を実行することは、前記処理ユニットが、テンソルトラバーサルユニット(TTU)に少なくとも1つの制御信号を提供して、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用されるループインデックスを前記TTUに発行させることを含む、請求項15に記載の電子システム。
- 処理ユニットによって実行可能な命令を含む一時的でないコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記命令は、その実行の際には、
前記処理ユニットが、テンソル計算を実行するためのデータ値を特定する命令を受け取ることと、
前記命令を受け取ることに応答して、前記処理ユニットが、複数のループを含むループネストを実行することによって、前記テンソル計算を前記処理ユニットが実行することとを含む動作を前記処理ユニットに実行させ、前記ループネストの構造は、前記命令の前記データ値のうちの1つ以上に基づいて定義される、一時的でないコンピュータ読取可能記憶媒体。 - 前記テンソル計算は、ニューラルネットワーク層の計算の少なくとも一部分である、請求項17に記載の一時的でないコンピュータ読取可能記憶媒体。
- 前記命令によって特定される前記データ値は、前記ニューラルネットワーク層のタイプを特定する少なくとも1つの値を含んでおり、前記ループネストの前記構造は、前記ニュ
ーラルネットワーク層の前記タイプによって少なくとも部分的に定義される、請求項18に記載の一時的でないコンピュータ読取可能記憶媒体。 - 前記命令は、前記処理ユニットをテンソルの次元の少なくとも1つのエレメントにアクセスさせ、前記エレメントは、前記テンソル計算の実行中に前記ループネストを実行する際に使用される少なくとも1つのインデックスの部分である、請求項18に記載の一時的でないコンピュータ読取可能記憶媒体。
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