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中国半导体十大研究进展候选推荐（2022-052）——链式张量存算一体AI芯片：以“计算换存储”打破AI模型“访存墙”

已有 1823 次阅读 2023-1-3 08:47 |系统分类:论文交流

1 工作简介

——链式张量存算一体AI芯片：以“计算换存储”打破AI模型“访存墙”

清华大学集成电路学院魏少军教授、尹首一教授团队在存算一体人工智能（AI）芯片方向取得突破。该团队设计的存算一体芯片TT@CIM，以彻底消除AI算法模型参数访存为目标，突破传统AI芯片固有的“访存墙”瓶颈，为系统级高能效存算一体AI芯片的设计提供了一条新技术路径。2022年8月，该研究成果以“TT@CIM: A Tensor-Train In-Memory-Computing Processor Using Bit-Level-Sparsity Optimization and Variable Precision Quantization”为题发表于集成电路领域顶级期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC)。

传统冯·诺依曼体系结构所带来的“访存墙”问题日益严重，计算单元与存储单元间频繁的数据搬移造成了大量能耗。存内计算（CIM）单元将计算与存储电路合二为一，被视为打破“访存墙”的有效途径，因而在能效方面具有天然的理论优势。随着人工智能算法日渐复杂，AI算法模型参数量呈爆炸式增长，大幅超过当前AI芯片内所能集成的SRAM-CIM模块容量。因此，当前所设计的存算一体AI芯片仍然需要依赖从片外DRAM读取AI算法模型参数。如图1所示：（1）DRAM的访存能耗约为10 pJ/bit，而SRAM-CIM一次计算的平均能耗约为87 fJ；（2）当考虑DRAM访存能耗时，存算一体AI芯片一次计算将消耗约3741.6 fJ的能量，其相较于基于传统冯·诺依曼体系结构的AI芯片仅能实现1.04倍的能效提升，远低于SRAM-CIM宏单元的能效提升率。可见，AI算法模型的片外访存极大制约了存算一体所带来的能效收益。

图1. 当前存算一体AI芯片仍然面临“访存墙”瓶颈。

为了在系统级层面彻底消除“访存墙”瓶颈，彻底释放CIM所具备的“计算能耗低”的特性，TT@CIM采用了“计算换存储”这一思想，如图2所示：（1）通过张量链（Tensor-Train, TT）算法，原始AI模型被分解为一系列四维核心张量G_κ∈R^r^κ-1^×^r^κ^×m^κ^×n^κ, κ = 1, 2, ... , d，相较于原始模型，G_κ具有极小的参数量，可被CIM芯片完全存储于片上；（2）在TT@CIM中，常规CIM芯片中的“向量-矩阵乘法（VxM）”被转化为“向量-张量链乘法（VxTT）”，相较于原始AI推理过程，向量-张量链乘法运算量有所增加；（3）对于一次矩阵向量积计算，图2解析地给出了“计算换存储”前后的模型参数量和计算量。对于完整的一个网络，以Wide-ResNet-20网络为例，其原模型有3.91 M个参数，其无法完全存储于TT@CIM中。通过TT算法处理，仅需存储119.5 K个参数，以增加约11倍计算量的代价，换取了约34倍模型参数量的下降，进而可以完全存储在TT@CIM所集成128 KB SRAM-CIM中，避免了约4 MB的片外访存。

图2. TT@CIM芯片执行“输入向量-权重张量链-乘积”计算，以减少AI模型参数量。

TT@CIM以更多的计算换取了模型参数存储量的大幅减少，与常规CIM芯片中的VxM计算相比，其执行的VxTT计算具有大量-小尺寸核心张量-链式乘法的特点。在存内计算AI芯片上实现VxTT计算主要有以下难点：（1）小尺寸：原始AI模型中“矩阵向量积”的乘加计算并行度大，但其被分解后所产生的四维核心张量的每一维度数据量很小，通常远低于CIM单元内部的乘加计算并行度。因此，存储核心张量并在内部执行链式乘法计算将造成CIM资源利用率的下降；（2）大量：在推理过程中每次生成一个输出数据，TT@CIM都需要完整地执行一次张量链式乘法运算，带来了乘法计算的显著增加，如何进一步优化CIM单元计算能耗，是实现高能效的“计算换存储”的关键；（3）链式乘法：CIM单元需要以比特串行的方式激活输入激励，以执行每一级链式乘法计算。因此，CIM单元的运行时间会随着张量链式乘法长度而线性地增加，从而延长全局计算时间。

针对这三大“计算换存储”难点，TT@CIM芯片创新地设计了（1）四维核心张量链式乘法-存内计算-维度匹配的计算数据流架构：重塑高维链式乘法计算以匹配单个CIM宏单元的乘加计算并行性，提升硬件利用率1.6-5.0倍；（2）挖掘数据复用与乘法融合方法减少了乘法计算11-308倍。同时，TT@CIM基于位级稀疏机制优化CIM电路计算功耗，并利用混合数据编码方式提升AI算法中参数的位级稀疏度，降低了13%-15%的芯片能耗；（3）对链式乘法中的输入激励数据采取多精度混合量化方案，对分别为异常值和正常值的激励数据采用不同的量化精度，缩减了激励数据的平均量化位宽，从而降低CIM的位串行输入周期，使芯片吞吐性能提升了10%-20%。

图3展示了TT@CIM芯片的架构、显微照片、测试性能，芯片的流片工艺为28 nm CMOS，面积为8.97 mm²。TT@CIM芯片打破了AI模型的访存瓶颈，使用ResNet-20，Wide-ResNet-20，LSTM (Neuron: 57600-to-256) 三个AI模型的测试显示，执行VxTT计算仅需分别存储52.2 K，119.5 K，11.6 K个参数，分别地减少了约5.6倍，50.1倍, 4954倍的参数量，其均可分别地完全存储在芯片内部所集成的128 KB SRAM-CIM中。通过“计算换存储”，TT@CIM芯片最多可以避免约55 MB的片外访存和43倍的访存能耗。最终，在INT4的计算精度下，TT@CIM芯片峰值能效为691.1 TOPS/W，相比同期发表的国际相关工作提升5.9-15.5倍。

图3. TT@CIM芯片架构、显微照片、测试性能。

2 作者简介

通讯作者

尹首一，博士，清华大学教授，集成电路学院副院长，国家杰出青年科学基金获得者。

研究方向为可重构计算、人工智能芯片设计。已发表学术论文200余篇，包括IEEE JSSC、TPDS、TCSVT、TVLSI、TCAS-I/II和ISSCC、ISCA、VLSI、DAC、HPCA等集成电路和体系结构领域权威期刊和学术会议。出版《可重构计算》、《人工智能芯片设计》专著2部。曾获国家技术发明二等奖、中国电子学会技术发明一等奖、中国发明专利金奖、教育部技术发明一等奖、江西省科技进步二等奖、中国电子学会优秀科技工作者奖、中国电子信息领域优秀科技论文奖。现任集成电路领域国际会议IEEE DAC、ISCA、MICRO和A-SSCC的技术委员会委员，国际期刊《IEEE Transactions on Circuits and System I: Regular Papers》、《ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems》及《Integration, the VLSI Journal》的Associate Editor。