L’IA modélise les performances du microprocesseur en temps réel

L'IA modélise les performances du microprocesseur en temps réel

Crédit : Université Duke

Les ingénieurs informaticiens de l’Université Duke ont développé une nouvelle méthode d’IA pour prédire avec précision la consommation d’énergie de tout type de processeur informatique plus d’un billion de fois par seconde tout en utilisant à peine la puissance de calcul elle-même. Baptisée APOLLO, la technique a été validée sur des microprocesseurs hautes performances du monde réel et pourrait contribuer à améliorer l’efficacité et à éclairer le développement de nouveaux microprocesseurs.

L’approche est détaillée dans un article publié à MICRO-54 : 54e Symposium international annuel IEEE/ACM sur la microarchitecture, l’une des conférences de premier plan en architecture informatique, où elle a été sélectionnée comme la meilleure publication de la conférence.

« Il s’agit d’un problème étudié de manière intensive qui reposait traditionnellement sur des circuits supplémentaires pour résoudre », a déclaré Zhiyao Xie, premier auteur de l’article et titulaire d’un doctorat. candidat dans le laboratoire de Yiran Chen, professeur de génie électrique et informatique à Duke. « Mais notre approche fonctionne directement sur le microprocesseur en arrière-plan, ce qui ouvre de nombreuses nouvelles opportunités. Je pense que c’est pourquoi les gens sont enthousiastes à ce sujet. »

Dans les processeurs informatiques modernes, les cycles de calculs sont de l’ordre de 3 000 milliards de fois par seconde. Garder une trace de la puissance consommée par des transitions aussi rapides est important pour maintenir les performances et l’efficacité de l’ensemble de la puce. Si un processeur consomme trop d’énergie, il peut surchauffer et causer des dommages. Les fluctuations soudaines de la demande de puissance peuvent entraîner des complications électromagnétiques internes qui peuvent ralentir l’ensemble du processeur.

En mettant en œuvre un logiciel capable de prévoir et d’empêcher ces extrêmes indésirables de se produire, les ingénieurs informaticiens peuvent protéger leur matériel et augmenter ses performances. Mais de tels régimes ont un coût. Suivre le rythme des microprocesseurs modernes nécessite généralement du matériel supplémentaire précieux et une puissance de calcul.

« APOLLO s’approche d’un algorithme d’estimation de puissance idéal qui est à la fois précis et rapide et qui peut facilement être intégré dans un cœur de traitement à un faible coût énergétique », a déclaré Xie. « Et parce qu’il peut être utilisé dans n’importe quel type d’unité de traitement, il pourrait devenir un composant commun dans la future conception de puces. »

Le secret de la puissance d’APOLLO vient de l’intelligence artificielle. L’algorithme développé par Xie et Chen utilise l’IA pour identifier et sélectionner seulement 100 des millions de signaux d’un processeur qui correspondent le plus à sa consommation d’énergie. Il construit ensuite un modèle de consommation d’énergie à partir de ces 100 signaux et les surveille pour prédire les performances de l’ensemble de la puce en temps réel.

Parce que ce processus d’apprentissage est autonome et piloté par les données, il peut être mis en œuvre sur la plupart des architectures de processeurs informatiques, même celles qui n’ont pas encore été inventées. Et bien qu’il ne nécessite aucune expertise de concepteur humain pour faire son travail, l’algorithme pourrait aider les concepteurs humains à faire le leur.

« Une fois que l’IA a sélectionné ses 100 signaux, vous pouvez regarder l’algorithme et voir ce qu’ils sont », a déclaré Xie. « Beaucoup de sélections ont un sens intuitif, mais même si ce n’est pas le cas, elles peuvent fournir un retour d’information aux concepteurs en les informant des processus les plus fortement corrélés avec la consommation d’énergie et les performances. »

Le travail fait partie d’une collaboration avec Arm Research, un organisme de recherche en génie informatique qui vise à analyser les perturbations affectant l’industrie et à créer des solutions avancées, plusieurs années avant le déploiement. Avec l’aide d’Arm Research, APOLLO a déjà été validé sur certains des processeurs les plus performants d’aujourd’hui. Mais selon les chercheurs, l’algorithme a encore besoin de tests et d’évaluations complètes sur de nombreuses autres plates-formes avant d’être adopté par les fabricants d’ordinateurs commerciaux.

« Arm Research travaille avec et reçoit des financements de certains des plus grands noms de l’industrie, comme Intel et IBM, et la prévision de la consommation d’énergie est l’une de leurs principales priorités », a ajouté Chen. « Des projets comme celui-ci offrent à nos étudiants l’opportunité de travailler avec ces leaders de l’industrie, et ce sont les types de résultats qui leur donnent envie de continuer à travailler avec et à embaucher les diplômés de Duke. »


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Plus d’information:
Zhiyao Xie et al, APOLLO : Un cadre de modélisation de puissance automatisé pour l’introspection de la puissance d’exécution dans les microprocesseurs commerciaux à haut volume, MICRO-54 : 54e Symposium international annuel IEEE/ACM sur la microarchitecture (2021). DOI : 10.1145/3466752.3480064

Fourni par Duke University

Citation: L’IA modélise les performances du microprocesseur en temps réel (2021, 10 décembre) récupéré le 10 décembre 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-12-ai-microprocessor-real-time.html

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