No interior do chip Exynos, no Galaxy S7, existe uma rede neural para prever transições

Um sistema de chips FinFET Exynos 8890 de 14 nanômetros

Ontem, em uma conferência especializada em Hot Chips de microeletrônica na Califórnia, os engenheiros da Samsung mostraram primeiro desenhos dos misteriosos núcleos de processadores M1 (codinome Mongoose) que funcionam em smartphones S7 e S7 Edge.

As versões internacionais desses smartphones Android têm um sistema de chip FinFET Exynos 8890 de 14 nanômetros. Possui quatro núcleos ARM Cortex-A53 padrão (1,6 GHz) e quatro núcleos M1 proprietários operando a 2,3 GHz e 2,6 GHz

Uma equipe de desenvolvimento americana desenvolveu o M1 do zero em três anos em seu próprio projeto . Nos benchmarks, o Exynos 8890 é inferior ao chip do iPhone 6S A9 em termos de desempenho em um único núcleo, mas vence em tarefas com vários núcleos.


Plano Básico M1. Imagem: Samsung

Um dos componentes do núcleo M1 é o preditor de ramificação interno, que prevê se uma ramificação condicional será executada no programa executável. A previsão de ramificações reduz o tempo de inatividade do pipeline pré-carregando e executando instruções que devem ser executadas após a execução da instrução de ramificação condicional. A previsão de ramificação é crítica porque permite o uso ideal dos recursos de computação do processador.

A previsão de ramificação por meio de um preditor de ramificação é um recurso bastante padrão nos processadores. Já nos primeiros processadores SPARC e MIPS, um método primitivo de previsão de ramificação estática era usado, quando as instruções localizadas após a instrução de ramificação condicional eram sempre carregadas no pipeline. Processadores modernos implementam métodos mais avançados de previsão de transição dinâmica:

• com análise do histórico geral de transições (contador bimodal, preditor adaptativo de dois níveis, previsão de transição global);
  
  
• com uma análise do próprio histórico de transição para cada transição condicional (previsão de transição local);
  
  
• um preditor híbrido que seleciona os resultados dos preditores mais bem-sucedidos, incluindo o preditor do ciclo;
  
  
• preditor de ramos indiretos que podem ter mais de dois ramos.

Então, no núcleo M1, os engenheiros da Samsung implementaram a previsão de ramificações usando uma rede neural . Este é um tipo relativamente novo de preditor de transição. Foi proposto inicialmente para ser usado em trabalhos teóricos pelo professor Lucian Vintan em 1999 (artigo científico " Rumo a um preditor de ramo neural de alto desempenho "). Dois anos depois, foi desenvolvido o primeiro preditor de transição de perceptron, que teoricamente poderia ser implementado em hardware (artigo científico " Predição de ramo neural baseado em caminhos rápidos ", autor - professor Daniel A. Jiménez, da Universidade Rutgers, nos EUA).

Uma vantagem importante de um preditor em uma rede neural é um aumento linear de recursos com um aumento na análise do histórico de transição (em preditores clássicos, o consumo de recursos cresce exponencialmente com um aumento no histórico). Por esse motivo, um preditor em uma rede neural é mais eficiente. Já a primeira rede neural do trabalho de Daniel Jimenez mostrou um aumento na eficiência de 5,7% em comparação com o preditor híbrido Scott McFarling .

Nos anos seguintes, o mesmo Daniel Jimenez e outros pesquisadores trabalharam para eliminar as deficiências do preditor de transição, incluindo um grande atraso nos cálculos.

Pesquisadores oferecem as últimas idéias para os preditores de transição na previsão de ramificações do campeonato, o último dos quais foi realizado em junho de 2016 como parte do simpósio de arquitetura de computadores da ISCA 2016 em Seul.

Apesar das vigorosas pesquisas científicas nessa área, até agora não se sabia sobre nenhum processador de massa, o que implementa o preditor de transições nos perceptrons. Não é que o FinFET Exynos 8890 com núcleos M1 nos smartphones S7 e S7 Edge seja o primeiro desses processadores. Apenas os desenvolvedores da Samsung e de outras empresas mantêm as informações em segredo, e isso pode ser entendido. Os preditores de transição são um dos segredos mais bem guardados do setor de semicondutores. Os fabricantes nem sempre patenteamseus preditores de transição, para não revelar segredo aos concorrentes, e também porque será difícil provar o fato de violação de patente, dada a lógica complexa dos modernos processadores proprietários.


Slide da apresentação da Samsung na conferência Hot Chips. Ele descreve um módulo preditivo de transição usando uma rede neural. Imagem: Samsung A

Samsung é a primeira empresa a anunciar oficialmente o uso de uma rede neural em seu preditor de transições. Especialistas da indústria microeletrônica dizemque uma tecnologia semelhante parece ser usada nos preditores Jaguar e Bobcat nos chips AMD. Sem surpresa, o atual vice-presidente e diretor de desenvolvimento de processadores da Samsung na Samsung, Brad Burgess, chefe do Centro de Pesquisa da Samsung em Austin, Texas, liderou anteriormente o projeto de microarquitetura Bobcat da AMD.

É provável que a Intel e a AMD estejam silenciosamente usando preditores de perceptron em processadores de desktop e servidor. Como já mencionado, essas informações são mantidas em segredo e nem são patenteadas.

A Samsung foi a primeira a quebrar o voto de silêncio. Talvez os desenvolvedores da microarquitetura Exynos tenham simplesmente decidido se gabar.

Source: https://habr.com/ru/post/pt397075/