A technical paper titled “Massive Data-Centric Parallelism in the Chiplet Era” was published by researchers at Princeton University.
Анотація:
“Traditionally, massively parallel applications are executed on distributed systems, where computing nodes are distant enough that the parallelization schemes must minimize communication and synchronization to achieve scalability. Mapping communication-intensive workloads to distributed systems requires complicated problem partitioning and dataset pre-processing. With the current AI-driven trend of having thousands of interconnected processors per chip, there is an opportunity to re-think these communication-bottlenecked workloads. This bottleneck often arises from data structure traversals, which cause irregular memory accesses and poor cache locality.
Recent works have introduced task-based parallelization schemes to accelerate graph traversal and other sparse workloads. Data structure traversals are split into tasks and pipelined across processing units (PUs). Dalorex demonstrated the highest scalability (up to thousands of PUs on a single chip) by having the entire dataset on-chip, scattered across PUs, and executing the tasks at the PU where the data is local. However, it also raised questions on how to scale to larger datasets when all the memory is on chip, and at what cost.
To address these challenges, we propose a scalable architecture composed of a grid of Data-Centric Reconfigurable Array (DCRA) chiplets. Package-time reconfiguration enables creating chip products that optimize for different target metrics, such as time-to-solution, energy, or cost, while software reconfigurations avoid network saturation when scaling to millions of PUs across many chip packages. We evaluate six applications and four datasets, with several configurations and memory technologies, to provide a detailed analysis of the performance, power, and cost of data-local execution at scale. Our parallelization of Breadth-First-Search with RMAT-26 across a million PUs reaches 3323 GTEPS.”
Знайдіть технічний папір тут. Опубліковано квітень 2023 (препринт).
Orenes-Vera, Marcelo, Esin Tureci, David Wentzlaf, and Margaret Martonosi. “Massive Data-Centric Parallelism in the Chiplet Era.” препринт arXiv arXiv: 2304.09389 (2023).
споріднений
Міні-консорціуми, що формуються навколо Chiplets
Комерційні ринки чіплетів все ще знаходяться на далекій перспективі, але компанії рано починають створювати товариства з обмеженою відповідальністю.
Недооцінені ризики безпеки мікросхем
Масштаби проблем безпеки для комерційних чіплетів лякають.
The Race Toward Mixed-Foundry Chiplets
The challenges of assembling chiplets from different foundries are just beginning to emerge.
Design Considerations And Recent Advancements In Chiplets (UC Berkeley/ Peking University)
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
- Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
- джерело: https://semiengineering.com/data-centric-reconfigurable-array-dcra-chiplets-princeton/
- :є
- :де
- $UP
- 2023
- a
- прискорювати
- Achieve
- через
- адреса
- досягнення
- ВСІ
- Також
- an
- аналіз
- та
- застосування
- квітня
- архітектура
- ЕСТЬ
- навколо
- масив
- AS
- At
- початок
- але
- by
- cache
- Викликати
- проблеми
- чіп
- комерційний
- Комунікація
- Компанії
- складний
- складається
- обчислення
- міркування
- Коштувати
- створення
- Поточний
- дані
- набори даних
- Девід
- продемонстрований
- докладно
- різний
- Віддалений
- розподілений
- розподілені системи
- Рано
- дозволяє
- енергія
- досить
- Весь
- Епоха
- оцінювати
- виконання
- виконання
- для
- чотири
- від
- отримання
- графік
- сітка
- Мати
- має
- найвищий
- горизонт
- Як
- How To
- Однак
- HTTPS
- in
- взаємопов'язані
- в
- введені
- IT
- просто
- більше
- обмеженою
- місцевий
- багато
- відображення
- ринки
- масово
- пам'ять
- Метрика
- мільйона
- мільйони
- більше
- мережу
- вузли
- of
- on
- Можливість
- Оптимізувати
- or
- Інше
- наші
- пакети
- Папір
- Паралельні
- партнерства
- Пекін
- продуктивність
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- бідні
- влада
- Принстон
- Проблема
- обробка
- процесори
- Продукти
- пропонувати
- забезпечувати
- опублікований
- питань
- Гонки
- піднятий
- Досягає
- останній
- Вимагається
- Дослідники
- ризики
- масштабованість
- масштабовані
- шкала
- Масштабування
- розсіяний
- схеми
- безпеку
- ризики для безпеки
- кілька
- один
- SIX
- Софтвер
- розкол
- старт
- Як і раніше
- структура
- такі
- синхронізація
- Systems
- Мета
- завдання
- технічний
- Технології
- Що
- Команда
- Там.
- Ці
- це
- тисячі
- під назвою
- до
- до
- Trend
- одиниць
- університет
- було
- we
- Що
- який
- в той час як
- з
- працює
- зефірнет