為你的AI芯片從FPGA走向ASIC？

也許你正在為邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)一個(gè)嵌入式推理引擎?；蛘吣谄囈曈X處理方面邁出下一步。又或許你有可以在數(shù)據(jù)中心挑戰(zhàn)英偉達(dá)和谷歌的洞察力。在廣泛的性能需求、環(huán)境和應(yīng)用中，人工智能加速器架構(gòu)不僅在設(shè)計(jì)方面，而且在驗(yàn)證和實(shí)施方面都提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。從一種架構(gòu)轉(zhuǎn)移到FPGA——這幾乎是這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)強(qiáng)制性步驟——然后轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)ASIC是一個(gè)不平凡的旅程。但是如果你提前計(jì)劃，這不一定是一次冒險(xiǎn)。

如果您選擇——大多數(shù)團(tuán)隊(duì)都會(huì)選擇——用FPGAs進(jìn)行概念驗(yàn)證或驗(yàn)證平臺(tái)，那么從一開始，您就會(huì)被同時(shí)拉向三個(gè)方向，如圖1所示。架構(gòu)師希望您的FPGA實(shí)現(xiàn)盡可能接近他們的微架構(gòu)。對(duì)他們來說，關(guān)鍵是看設(shè)計(jì)如何有效地實(shí)現(xiàn)他們的算法。但是，軟件團(tuán)隊(duì)會(huì)督促您針對(duì)性能優(yōu)化FPGA設(shè)計(jì)。這意味著改變架構(gòu)以適應(yīng)所選FPGA芯片的優(yōu)勢(shì)和限制。你可以依靠營(yíng)銷來增加這種壓力——主要是如果他們的計(jì)劃包括早期進(jìn)入FPGAs市場(chǎng)。存在這樣一種風(fēng)險(xiǎn)，即概念的證明會(huì)像科學(xué)怪人一樣，有自己的生命。

圖1：如果你選擇在FPGAs中做一個(gè)概念驗(yàn)證或驗(yàn)證平臺(tái)，你會(huì)被拉向三個(gè)方向：來自架構(gòu)師、軟件團(tuán)隊(duì)和生產(chǎn)需求。

第三，需要將設(shè)計(jì)移植到ASIC上進(jìn)行批量生產(chǎn)。這將為您帶來競(jìng)爭(zhēng)力所需的性能、動(dòng)力和面積。理想情況下，ASIC設(shè)計(jì)將準(zhǔn)確反映最初的理論架構(gòu)，并針對(duì)您選擇的ASIC工藝和IP庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化。通過轉(zhuǎn)換成熟的FPGA設(shè)計(jì)，您可以在多大程度上獲得ASIC設(shè)計(jì)，這是一個(gè)至關(guān)重要的問題。答案將取決于架構(gòu)師、FPGA和ASIC團(tuán)隊(duì)合作的緊密程度。

也許支持這種說法的最好方式是看看一些區(qū)分人工智能加速器的架構(gòu)特征，并在設(shè)計(jì)過程中遵循它們。

并行處理是人工智能加速器的基礎(chǔ)。它可以通過大量小型專用處理核心來實(shí)現(xiàn)，如特定算法的GPU?；蛘咚梢砸詳?shù)據(jù)流的方式完成：專用處理器的流水線。這兩種架構(gòu)都給FPGA實(shí)現(xiàn)帶來了挑戰(zhàn)。

設(shè)計(jì)者可以在RTL對(duì)處理元件及其互連進(jìn)行編碼，并將RTL交給FPGA設(shè)計(jì)工具。但是，要獲得具有足夠設(shè)備利用率和性能的設(shè)計(jì)——獲得接近100%的布線——通常至少需要在平面規(guī)劃和布局方面進(jìn)行人工干預(yù)。

這種規(guī)劃必須關(guān)注FPGA中資源的可用性和位置，而不是加速器的原始架構(gòu)。例如，該體系結(jié)構(gòu)可能希望計(jì)算元素群集在本地組中。然而，F(xiàn)PGA可能要求您將計(jì)算元素分散在整個(gè)芯片中，甚至將它們分成更小的模塊，以確保足夠的路由和RAM資源。這可能需要改變互連架構(gòu)，例如改變總線結(jié)構(gòu)。

還會(huì)出現(xiàn)其他選擇。例如，深度學(xué)習(xí)推理加速器的設(shè)計(jì)師經(jīng)常使用精度降低的算法——比如8位而不是32位——來提高速度和節(jié)省能源。但出于性能和資源的原因，F(xiàn)PGA團(tuán)隊(duì)可能希望使用FPGA的32位乘累加硬宏，而不是由邏輯單元構(gòu)造的8位乘法器。這種選擇會(huì)使FPGA設(shè)計(jì)逐漸偏離原始架構(gòu)，并影響轉(zhuǎn)換過程。

ASIC轉(zhuǎn)換

然后，是時(shí)候?qū)?shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移到ASIC上了。在小型、簡(jiǎn)單的SOC中，F(xiàn)PGA到ASIC的轉(zhuǎn)換意味著一個(gè)近乎機(jī)械的逐步過程。拿出任何特殊的FPGA功能，如乘法累加模塊、高速串行接口、PCIe接口和DRAM控制器。用功能等同的ASIC IP替換它們，并對(duì)內(nèi)部總線或接口進(jìn)行任何必要的更改以連接它們。為了重新合成邏輯，插入新的時(shí)鐘網(wǎng)和自測(cè)結(jié)構(gòu)，分配功率，并進(jìn)行驗(yàn)證。

這對(duì)于人工智能加速器來說仍然是可行的。在FPGA中工作的任何東西都可以通過這種方式轉(zhuǎn)移到ASIC中。但是，您為優(yōu)化FPGA設(shè)計(jì)所做的設(shè)計(jì)更改呢？由于ASIC中有基本上無限的邏輯和路由資源以及大量的第三方IP庫(kù)，這些針對(duì)FPGA的更改將是不必要的，甚至可能適得其反。

進(jìn)行轉(zhuǎn)換的團(tuán)隊(duì)必須理解最初的設(shè)計(jì)意圖，這樣他們才能根據(jù)具體情況決定是使用FPGA設(shè)計(jì)還是恢復(fù)最初的架構(gòu)。這對(duì)于確定合成哪個(gè)代碼和選擇如何最好地使用IP是正確的。

再舉兩個(gè)例子可能會(huì)有幫助。首先是記憶。由于它們的并行架構(gòu)，AI加速器通常在處理元件內(nèi)部或之間采用許多不同形狀、大小、類型和速度的小型RAM實(shí)例。這種做法完全符合ASIC設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)，但它可能會(huì)對(duì)FPGA造成嚴(yán)重破壞。雖然可以將各組FPGA邏輯單元轉(zhuǎn)換成邏輯結(jié)構(gòu)中的小RAM，但設(shè)計(jì)人員通常會(huì)在FPGA中使用大型硬連線可配置RAM模塊。這給FPGA團(tuán)隊(duì)留下了兩個(gè)選擇：要么修改原始架構(gòu)，使用大的共享RAM塊，而不是許多較小的塊，要么設(shè)計(jì)一個(gè)包裝FPGA的大塊RAM的包裝器，以仿真一組較小的實(shí)例，希望不會(huì)耗盡塊RAM附近的路由資源。

圖2：從FPGA遷移到ASIC提供了更多選擇。決策取決于對(duì)設(shè)計(jì)意圖的清晰理解。

當(dāng)從FPGA轉(zhuǎn)移到ASIC時(shí)，有更多的選擇，如圖2所示。轉(zhuǎn)換團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該直接轉(zhuǎn)換FPGA設(shè)計(jì)嗎？經(jīng)驗(yàn)豐富的轉(zhuǎn)換供應(yīng)商在ASIC設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)FPGA模塊RAM的功能不會(huì)有任何問題?；蛘邎F(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該恢復(fù)到具有許多分散的RAM實(shí)例的原始架構(gòu)？更小的ram將更快、更節(jié)能，并可能恢復(fù)原始架構(gòu)的數(shù)據(jù)流，消除可能的內(nèi)存瓶頸。然而，決策取決于對(duì)設(shè)計(jì)意圖的清晰理解。

多合一

還有多個(gè)FPGAs的問題。許多加速器設(shè)計(jì)對(duì)于單個(gè)FPGA來說太大，必須分布在多個(gè)芯片上。這些芯片如何相互通信將影響轉(zhuǎn)換過程。

例如，如果FPGA通過諸如存儲(chǔ)器總線的高速并行總線鏈接，設(shè)計(jì)者可以將所有FPGA的內(nèi)容放入ASIC中，通過相同的并行總線排列鏈接。假設(shè)FPGAs通過類似PCIe的東西連接。在這種情況下，設(shè)計(jì)人員將不得不移除PCI接口，并根據(jù)模塊間數(shù)據(jù)流的性質(zhì)，用直接并行連接或可能的片上網(wǎng)絡(luò)來取代它們。重要的是要回顧原始架構(gòu)，看看它是否被修改以適應(yīng)芯片到芯片接口的插入——例如，通過插入大緩沖存儲(chǔ)器或創(chuàng)建消息傳遞協(xié)議——并消除這些修改。

密切的合作

一旦功能設(shè)計(jì)完成，工作就可以進(jìn)入時(shí)鐘架構(gòu)了。這里，ASIC也不受FPGAs的限制。轉(zhuǎn)換團(tuán)隊(duì)可以研究原始架構(gòu)的工作原理，并利用它為本地時(shí)鐘區(qū)域、門控和頻移提供的所有機(jī)會(huì)，所有這些在ASIC領(lǐng)域都是現(xiàn)成的。

圖3：該表列出了FPGA到ASIC轉(zhuǎn)換過程中的每個(gè)步驟，并指明了負(fù)責(zé)執(zhí)行該步驟的人員。

同樣，經(jīng)驗(yàn)豐富的轉(zhuǎn)換團(tuán)隊(duì)可以利用他們對(duì)設(shè)計(jì)意圖的理解和對(duì)測(cè)試供應(yīng)商能力的了解，利用加速器的并行架構(gòu)來實(shí)施并行內(nèi)置自測(cè)。這種優(yōu)化超越了ASIC設(shè)計(jì)，深入到供應(yīng)鏈中。做得好的話，它將大幅降低測(cè)試成本，顯著節(jié)約整體單位成本，如圖3所示。

我們已經(jīng)看到，將AI加速器設(shè)計(jì)從中間FPGAs轉(zhuǎn)換為ASIC幾乎是一個(gè)機(jī)械的過程。但由于人工智能高度并行加速器的性質(zhì)，理解原始設(shè)計(jì)意圖和架構(gòu)微妙之處、能夠識(shí)別FPGA特定優(yōu)化、擁有人工智能芯片經(jīng)驗(yàn)、能夠在客戶和供應(yīng)商專家之間自由分配任務(wù)的轉(zhuǎn)換團(tuán)隊(duì)可以實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果。從一開始，具有出色功率、性能和面積的ASIC就是設(shè)計(jì)的全部?jī)?nèi)容。

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