Kernel Porting/Linux

[일인 AI 스타트업 딥네트워크][NPU 저전력화 설계 분석 전문][기본적으로 H100 GPU의 설계와 저전력 NPU 설계의 핵심 요소에 대한 일반적인 정보는 다음과 같습니다]

파란새 2025. 1. 12. 05:52

기본적으로 H100 GPU의 설계와 저전력 NPU 설계의 핵심 요소에 대한 일반적인 정보는 다음과 같습니다. 

일인 AI 스타트업 딥네트워크  CEO / CTO 장석원  /   sayhi7@daum.net

1. H100 GPU 설계 구조 개요

NVIDIA H100 GPU는 고성능 AI 및 HPC(High-Performance Computing)를 위해 설계된 GPU로, Hopper 아키텍처를 기반으로 합니다. 다음과 같은 특징이 있습니다:

  • Hopper 아키텍처:
    • NVIDIA의 최신 SM(Streaming Multiprocessor) 설계가 적용됨.
    • Transformer Engine: AI 작업, 특히 대규모 언어 모델과 같은 Transformer 모델을 가속화.
    • FP8 정밀도 지원: 연산량 감소로 전력 효율성을 극대화.
    • 3세대 NVLink: 고속 데이터 전송.
  • 메모리 아키텍처:
    • HBM3 메모리를 사용하여 메모리 대역폭을 크게 향상.
    • 대규모 데이터셋 처리 시 성능 병목을 줄임.
  • DPX Instructions:
    • 행렬 연산 가속 및 AI 추론 성능을 개선.
  • 소프트웨어 스택:
    • CUDA 12, cuDNN, TensorRT 등 NVIDIA의 소프트웨어 최적화 도구와 호환.

2. 동작 원리

H100은 병렬 처리를 통해 대규모 데이터셋 및 연산을 고속으로 처리합니다. SM은 워프(Warp) 단위로 작업을 처리하며, FP8, FP16 등 다양한 데이터 정밀도를 지원하여 연산 효율성을 최적화합니다.

  • Dynamic Sparsity:
    • 희소성(sparsity)을 활용하여 연산량을 줄이고 속도를 높임.
  • 메모리 및 캐시 설계:
    • 각 SM에 공유 메모리 및 L1 캐시가 통합되어 데이터 액세스 지연을 최소화.
    • HBM3 메모리가 고속 데이터 처리 지원.

3. 저전력 NPU 설계의 핵심 요소

H100 GPU의 설계와 동작 원리를 기반으로 저전력 NPU(Neural Processing Unit)를 설계할 때 다음 요소가 중요합니다:

1) 데이터 경로 최적화:

  • FP8/FP16 지원: 낮은 정밀도의 데이터 형식을 채택해 연산 속도와 전력 효율성을 향상.
  • H100의 Transformer Engine처럼 특정 연산(예: 행렬 곱셈)을 하드웨어로 최적화.

2) 메모리 효율성:

  • HBM3와 같은 고대역폭 메모리를 통해 데이터 접근 속도를 개선.
  • 희소성(sparsity) 기반 데이터 압축으로 메모리 사용량을 줄임.

3) 병렬 처리 최적화:

  • SM처럼 작은 연산 유닛을 구성해 워프 병렬 처리를 효율적으로 수행.
  • NPU의 경우, 신경망 연산에 맞춰 연산 유닛 구조를 최적화.

4) 전력 소모 최소화 기술:

  • Dynamic Voltage and Frequency Scaling(DVFS)을 활용해 작업 부하에 따라 전력 소모를 조절.
  • Power Gating 기술로 비활성 연산 유닛의 전력을 차단.

5) 소프트웨어 스택:

  • 효율적인 소프트웨어 도구는 하드웨어와 밀접하게 연결되어야 함.
  • ex) NVIDIA의 CUDA와 같은 도구는 전력 효율성을 극대화하는 데 기여.

6) 하드웨어 맞춤 설계:

  • 특정 신경망 연산(Tensor Ops, ConvOps 등)에 특화된 하드웨어를 설계하여 불필요한 연산을 줄임.
  • 이 과정에서 아키텍처별 병목 현상을 줄이는 것이 중요.

결론

저전력 NPU를 설계할 때 H100 GPU의 아키텍처에서 주목해야 할 핵심 요소는 데이터 경로 최적화, 메모리 효율성 향상, 병렬 처리 최적화, 그리고 전력 관리 기술입니다. H100에서 활용된 FP8 지원, Transformer Engine, 메모리 설계 등의 기술은 저전력 설계에 있어 매우 유용한 참고 모델이 될 수 있습니다.

저희 딥네트워크는 엔비디아 H100 GPU 는 도대체 뭐가 어떻게 설계됬길래 엔비디아가 기술적으로 어느 부분들이 H100 GPU 로 인해 엔비디아가 세계 일등의 기술력인지 그동안 엔비디아의 H100 GPU 의 주요 설계 구조의 특성 및 동작 구조 등을 제가 분석 가능한 정도로 세심히 공부하고 분석했읍니다 ...  엔비디아 H100 GPU 를 모르고서야 어떻게 LLM 학습 및 추론 성능 개선을 애기하겠읍니까 ?  엔비디아가 공개하는 범위의 정보를 확실하게 분석 성공했읍니다 ...    LLM 학습 및 추론 동작시 GPU 를 사용해 어떤 SW 설계 알고리즘 기법을 사용했길래 엔비디아가 자기네 GPU 가 성능 개선이 이렇다 라고 이야기하는지  엔비디아의 LLM 의 성능 개선의 굿 아이디어를 파악할수 있었구요 ...  이러니 엔비디아가 일등 이구나를 절감 하는 중 입니다 ... 

저야 일인 AI 스타트업 이니 엔비디아를 뛰어 넘는건 불가능하지만 그렇다고 중요 설계 구조가 어떤 특성 이길래 세계 일등 회사가 됬는지는 확실히 분석했읍니다 ...  

저작자표시 비영리 동일조건