機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步，無人駕駛汽車背后的人工智能形式以及許多其他高科技應(yīng)用已經(jīng)引領(lǐng)了計算的新時代，這是以數(shù)據(jù)為中心的時代，并迫使工程師們重新考慮計算架構(gòu)的各個方面在過去的75年中，這些技術(shù)幾乎沒有受到挑戰(zhàn)。

“問題在于，對于當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)最先進(jìn)的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，運行整個系統(tǒng)所需的90％以上的電力都消耗在存儲器和處理器之間的數(shù)據(jù)移動中”，電氣與計算機(jī)工程學(xué)助理教授林穎妍說。

Lin和合作者提出了兩種互補(bǔ)的方法來優(yōu)化以數(shù)據(jù)為中心的處理，這兩種方法都在6月3日的國際計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)研討會（ISCA）上進(jìn)行了介紹，這是有關(guān)計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)新思想和研究的主要會議之一。

以數(shù)據(jù)為中心的體系結(jié)構(gòu)的驅(qū)動與一個稱為von Neumann瓶頸的問題有關(guān)，這種效率低下的原因是自數(shù)學(xué)家約翰馮諾伊曼于1945年發(fā)明內(nèi)存以來，計算結(jié)構(gòu)中內(nèi)存和處理的分離一直占主導(dǎo)地位。從程序和數(shù)據(jù)來看，馮諾依曼架構(gòu)使單臺計算機(jī)具有難以置信的通用性。根據(jù)從內(nèi)存中加載的存儲程序，可以使用計算機(jī)進(jìn)行視頻通話，準(zhǔn)備電子表格或模擬火星上的天氣。

但是將內(nèi)存與處理分開也意味著即使簡單的操作（如加2加2）也需要計算機(jī)的處理器多次訪問內(nèi)存。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的大量操作使該存儲瓶頸變得更糟，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過“研究”大量先前示例來學(xué)習(xí)做出人性化決策的系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)越大，它可以完成的任務(wù)就越困難，并且顯示的網(wǎng)絡(luò)示例越多，它的執(zhí)行效果就越好。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)可能需要專門的處理器庫，這些處理器需要全天候運行一周以上。在智能手機(jī)上基于學(xué)習(xí)到的網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行任務(wù)（稱為推理）可以在不到一個小時的時間內(nèi)耗盡電池電量。

賴斯的高效和智能計算（EIC）實驗室主任Lin說：“眾所周知，在機(jī)器學(xué)習(xí)時代，以數(shù)據(jù)為中心的算法，我們需要創(chuàng)新的以數(shù)據(jù)為中心的硬件架構(gòu)?！暗?，機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳硬件架構(gòu)是什么？

“沒有一個萬能的答案，因為不同的應(yīng)用需要機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這些算法在算法結(jié)構(gòu)和復(fù)雜性方面可能有很大差異，同時具有不同的任務(wù)準(zhǔn)確性和資源消耗，例如能源成本，延遲和吞吐量- -權(quán)衡要求，”她說?！霸S多研究人員正在為此進(jìn)行研究，而英特爾，IBM和Google等大公司都有自己的設(shè)計。”

Lin小組在ISCA 2020上的演講之一提供了TIMELY的結(jié)果，TIMELY是她和她的學(xué)生為“內(nèi)存中處理”（PIM）開發(fā)的一種創(chuàng)新體系結(jié)構(gòu)，這種非馮諾依曼方法將處理引入內(nèi)存陣列。一種有前途的PIM平臺是“電阻式隨機(jī)存取存儲器”（ReRAM），這是一種類似于閃存的非易失性存儲器。雖然提出了其他ReRAM PIM加速器架構(gòu)，但Lin表示，在10多個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進(jìn)行的實驗發(fā)現(xiàn)，TIMELY的能源效率高18倍，并且交付的計算密度是最有競爭力的最新技術(shù)的30倍以上ReRAM PIM加速器。

TIMELY代表“時域，內(nèi)存中執(zhí)行，LocalitY”，通過消除導(dǎo)致效率低下的主要因素來實現(xiàn)其性能，這種效率低下是由于頻繁訪問主存儲器以處理中間輸入和輸出以及本地與主存儲器之間的接口而引起的。

在主存儲器中，數(shù)據(jù)以數(shù)字方式存儲，但是當(dāng)將其帶入本地存儲器以進(jìn)行內(nèi)存中處理時，必須將其轉(zhuǎn)換為模擬量。在現(xiàn)在的ReRAM PIM加速器中，結(jié)果值從模擬轉(zhuǎn)換為數(shù)字，然后發(fā)送回主存儲器。如果將它們從主存儲器調(diào)用到本地ReRAM以進(jìn)行后續(xù)操作，它們將再次轉(zhuǎn)換為模擬信號，依此類推。

通過使用本地存儲器內(nèi)的模擬格式緩沖區(qū)，及時避免了不必要的訪問主存儲器和接口數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的開銷。這樣，TIMELY幾乎可以將所需的數(shù)據(jù)保留在本地存儲陣列中，從而大大提高了效率。

該小組在ISCA 2020上提出的第二個建議是SmartExchange，該設(shè)計結(jié)合了算法和加速器硬件創(chuàng)新以節(jié)省能源。

“訪問主內(nèi)存（DRAM）的能量要比執(zhí)行計算多200倍，因此SmartExchange的關(guān)鍵思想是在算法中強(qiáng)制執(zhí)行結(jié)構(gòu)，使我們可以將成本較高的內(nèi)存換成很多，成本更低的計算，”林說。

她補(bǔ)充說：“例如，我們的算法有1000個參數(shù)。” “在傳統(tǒng)方法中，我們將所有1，000個存儲在DRAM中，并根據(jù)計算需要進(jìn)行訪問。通過SmartExchange，我們搜索以找到這1，000個中的某些結(jié)構(gòu)。然后，我們只需要存儲10個，因為如果我們知道它們之間的關(guān)系， 10和其余的990，我們可以計算990中的任何一個，而不必從DRAM調(diào)用它們。

她說：“我們將這10個稱為“基本”子集，其想法是將它們存儲在靠近處理器的本地位置，以避免或大幅度減少為訪問DRAM支付的費用。

研究人員使用SmartExchange算法及其自定義的硬件加速器對七個基準(zhǔn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和三個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實驗。他們發(fā)現(xiàn)，與最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器相比，該組合將等待時間減少了多達(dá)19倍。

該研究得到了美國國家科學(xué)基金會和美國國立衛(wèi)生研究院的支持。
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