오픈 소스 FPGA 가속 통신 라이브러리로 분산 컴퓨팅을 효율적으로

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오픈 소스 FPGA 가속 통신 라이브러리로 분산 컴퓨팅을 효율적으로

제목: 애플 - 효율적인 분산 컴퓨팅을 위한 오픈 소스 FPGA 가속 통신 라이브러리

목차:

  1. 🌟 소개 1.1 AMD의 새로운 로고 1.2 AMD의 Adaptive and Embedded Computing Group
  2. 🌟 애플이란? 2.1 애플의 동기 2.2 MPI(메시지 패싱 인터페이스) 컬렉티브 함수 2.3 애플의 성능 평가 결과
  3. 🌟 애플의 활용 방법 3.1 애플의 구성 요소 3.2 애플을 이용한 분산 추론 3.3 확장성과 이식성 평가
  4. 🌟 애플의 리소스 소비 및 향후 전망 4.1 애플의 리소스 소비 비교 4.2 애플의 향후 계획
  5. 🌟 결론 5.1 애플의 유용성 및 활용 가능성

🌟 소개

1.1 AMD의 새로운 로고 칼 맥케이브(Carl McCabe)입니다. 만일 이전에 저희의 테크 토크에 참석하신 분들이라면 화면에서 새로운 로고를 보게 될 것입니다. 지금은 엑실린크스(Xilinx)가 AMD의 일부로 속해있고 저희는 AMD의 Adaptive and Embedded Computing Group에 속해 있습니다. 이번 테크 토크는 Adaptive Compute Clusters 프로그램과 관련된 일부 응용 및 연구를 강조하기 위한 것입니다. 이 프로그램은 고급 컴퓨팅을 위한 적응형 컴퓨팅 가속 연구를 지원하기 위한 특별한 계획입니다. 세계의 파트너 대학에서 구축된 컴퓨팅 클러스터는 알베오(Alveo) 적응형 컴퓨팅 하드웨어가 장착된 컴퓨트 노드로 이루어져 있습니다. 고 성능 컴퓨팅 분야에서 연구하고 있는 연구자라면 이 프로그램에 참여하여 자신의 연구에 필요한 리모트 액세스 노드를 사용할 수 있습니다. 프로그램에 대한 웹 링크를 화면에서 찾으실 수 있습니다. 프로그램의 세부 정보와 이전 테크 토크 영상을 확인하실 수 있습니다.

1.2 AMD의 Adaptive and Embedded Computing Group 미숙한 내용

🌟 애플이란?

2.1 애플의 동기 현재 AI 응용 분야의 증가로 인해 컴퓨팅 및 메모리 요구 사항이 급증하고 있습니다. AI 응용 분야의 요구 사항 증가량은 모어의 법칙(Moore's Law)에 따른 단일 장치 능력 증가량을 뛰어넘게 될 정도로 커졌습니다. 따라서 단일 장치(단일 서버)에서는 현대적인 AI 응용 분야를 처리하기에 한계가 있습니다. 게다가, 계산 요구 사항뿐만 아니라 메모리 요구 사항도 계속 증가하고 있습니다. 현대의 AI 모델은 단일 컴퓨팅 노드의 메모리에 적합하지 않을 정도로 커져버렸습니다. AI 응용 분야에 한정되지 않고, 고성능 컴퓨팅 응용 분야에서도 이러한 요구 사항이 나타날 것으로 예상됩니다. 따라서 우리는 단일 장치(서버)에서의 계산은 배제하고 여러 가속기와 노드를 거쳐 분산 컴퓨팅을 수행하는 방법을 모색해야 합니다. 이러한 분산 컴퓨팅 방식에서는 계산과 통신이 번갈아가며 수행됩니다. 계산이 빠르더라도 통신이 따라오지 못하면 성능 향상을 기대할 수 없기 때문에, 계산과 통신은 동등한 중요성을 갖습니다. 이에 따라 데이터 센터의 인터커넥트 속도는 급속히 증가하고 있으며 현재 대부분의 데이터 센터에서 100 기가비트/초의 인터커넥트 속도를 지원하고 있습니다.

2.2 MPI(메시지 패싱 인터페이스) 컬렉티브 함수 MPI는 메시지 패싱 인터페이스의 표준이며 두 개 이상의 노드 간에 효율적인 통신을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. MPI를 이용하면 코드 한 줄로 노드 간 통신을 쉽게 수행할 수 있습니다. MPI 컬렉티브 함수는 대부분의 실제 응용 분야에서 사용되며 여러 노드 간의 통신을 수행하기 위한 가장 흔한 메커니즘입니다. 애플은 MPI와 유사한 형태의 컬렉티브 함수를 제공하여 FPGA 상에서 분산 애플리케이션을 구현할 수 있도록 도와줍니다.

2.3 애플의 성능 평가 결과 애플은 FPGA 상에서 MPI 컬렉티브 함수를 가속화시키는 기능을 제공합니다. 애플은 작은 메시지 크기에는 약간의 오버헤드가 발생하며, 이는 FPGA의 실행 인프라를 통해 메시지를 전달하는 과정에서 발생하는 것입니다. 따라서 작은 메시지에 대한 지연 시간이 상대적으로 높아집니다. 그러나 큰 메시지에 대해서는 애플이 더 높은 처리량을 제공하는 것으로 나타났습니다. 이는 FPGA 상에서 실행되는 애플의 성능이 더 뛰어나기 때문입니다. 특히, 대규모 메시지의 경우 애플은 Open MPI보다 우수한 성능을 보여줍니다. 이는 애플이 분산 컴퓨팅 환경에서 가속화된 통신을 제공하기 때문입니다.


🌟 애플의 활용 방법

3.1 애플의 구성 요소 애플은 애플리케이션의 분산 컴퓨팅을 위한 라이브러리로 구성되어 있습니다. 라이브러리는 FPGA에서 실행되며 MPI와 유사한 컬렉티브 함수를 포함하고 있습니다. 또한 인기있는 프로토콜 오프로드 엔진과 연동 가능하도록 설계되어 있습니다. 사용자는 자신의 커스텀 데이터 유형이나 네트워크 압축과 같은 기능을 제공하기 위해 플러그인을 추가할 수 있습니다. 애플은 User Kernel과 통신하기 위한 메커니즘도 제공합니다. 이를 통해 FPGA 상에서 애플 라이브러리를 직접 호출할 수 있으며, 이는 전송 지연 시간을 최소화하는 장점을 제공합니다.

3.2 애플을 이용한 분산 추론 애플은 분산 추론을 수행하는 데에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 분산 분류 작업을 수행하기 위해 애플을 사용할 수 있습니다. 이미지는 한 노드에 저장되어 있으며, 애플을 통해 이를 여러 노드로 분산시킬 수 있습니다. 각 노드에서 병렬로 추론 작업을 수행하고 결과를 다시 한 노드로 모을 수 있습니다. 이러한 분산 작업은 애플 라이브러리의 컬렉티브 함수를 이용하여 간단히 구현할 수 있습니다.

3.3 확장성과 이식성 평가 애플의 확장성을 평가하기 위해 3개~8개의 노드를 사용하여 성능을 비교하였습니다. 특히, 대규모 메시지에 대한 성능 평가를 수행하였으며 100회 실행 결과를 평균값과 범위로 나타내었습니다. 평가 결과 애플은 일관된 성능을 보여주었으며, 연산 속도에 따라 성능이 선형적으로 향상되었습니다. 또한 애플은 Open MPI보다 더 낮은 변동성을 보여주었습니다. 이는 애플이 다양한 노드 수에 대해 최적화된 성능을 제공함을 나타냅니다.


🌟 애플의 리소스 소비 및 향후 전망

4.1 애플의 리소스 소비 비교 애플은 FPGA 상에서 실행되기 때문에 리소스 소비가 중요한 요소입니다. 애플의 커널(CCL Offload Kernel)은 FPGA의 루츠, DSPs와 블록 RAM의 15%를 사용합니다. 리소스 소비의 측면에서는 U250 또는 U280에게는 큰 부담은 아니지만, TCP 프로토콜 오프로드 엔진은 FPGA의 SLR 중 하나를 독점적으로 사용해야 합니다. 손실 가능성이 적거나 무손실 패브릭을 사용한다면 UDP를 고려할 수 있으며, UDP는 훨씬 작은 리소스를 필요로 합니다.

4.2 애플의 향후 계획 애플은 FPGA 사용자를 위해 배포 패키지를 출시할 계획이며, FPGA 상의 작은 메시지에 대한 성능을 개선하기 위해 HLS 바인딩도 개발 중입니다. 또한 PyTorch와 같은 응용 프레임워크와의 통합 작업도 진행 중입니다. 애플은 사용자들이 더욱 간편하게 애플을 활용할 수 있도록 지원하고자 합니다.


🌟 결론

5.1 애플의 유용성 및 활용 가능성 애플은 오픈 소스 FPGA 가속 통신 라이브러리로써 효율적인 분산 컴퓨팅을 지원합니다. FPGA 상에서 실행되는 애플은 MPI와 유사한 컬렉티브 함수를 제공하여 분산 애플리케이션을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 성능 향상을 기대할 수 있으며, 애플은 확장성과 이식성을 갖추었다는 점에서 더욱 가치가 있습니다. 애플은 현재 활발한 연구 주제이며, 사용자들과의 협업을 환영합니다.

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