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AMD_Xilinx_AI_VCK5000_20220602R1.pdf
- 1. AIに世界最高レベルの効率をもたらす ゼロ ダーク シリコンソリューション AMD-ザイリンクス (ザイリンクス株式会社) Adaptive and Embedded Computing Group (AECG) Data Center and Communications Group (DCCG) 堀江義弘 2022年 6月2日
- 2. 2 AI アクセラレータは革新が必要になっている DC AICapex Growing at 36.7% CAGR, projected to $65B TAM by 2026 Source: Markets and Markets (Data Center Accelerator Market Global Forecast to 2026) AI Accelerator Peak TOPS Growing Exponentially to Keep Up with the Model Innovation *2022-2023 is projected based on history ** Only including AI cards with 150W or less power consumption 0 100 200 300 400 500 600 700 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Peak TOPS AI Accelerator TOPS Growth (<150W) nVidia Xilinx - AMD Intel 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 $MILLION AI Accelerator TAM
- 3. 3 現状、AI向けデバイスの3分の2の部分は ”ダーク シリコン” Themarket flagship barely achieves 40% in the most basic AI benchmark Source: https://developer.Nvidia.com/deep-learning-performance-training-inference 34% 35% 38% 42% 66% 65% 62% 58% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% nVidia T4 nVidia A10 nVidia A30 nVidia A100 Actual TOPS achieved vs dark silicon Efficiency Dark Silicon ResNet-50 (img/s) Peak TOPS Actual TOPS A100 32,204 624 264 A30 15,411 330 126 A10 10,676 250 88 T4 5,423 130 44
- 4. 4 固定したハードウェアはデータ処理効率に課題 Fixed AI Processor FixedData Mover ”Data Bubbles”
- 5. 5 適応性のあるハードウェアにより “Data Bubble”を削減 Adaptable AI Engine Adaptable Data Mover ”Data Bubbles” Xilinx + AMD
- 6. 6 世界最高レベルの ”ゼロ ダークシリコン” AI アクセラレータ Near 100% efficiency: Achieving True Peak TOPS at Real AI Model Workloads 34% 35% 38% 42% 90% 66% 65% 62% 58% 10% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% nVidia T4 nVidia A10 nVidia A30 nVidia A100 Xilinx VCK5000 Actual TOPS Achieved vs Dark Silicon Efficiency Dark Silicon
- 7. 7 消費電力効率、コストパフォーマンスは主要な GPU の約2倍 020 40 60 80 100 120 140 160 nVidia T4 nVidia A10 nVidia A30 nVidia A100 Xilinx VCK5000 Img/s/watt (ResNet-50 v1.5) Perf/w ResNet-50 (img/s) Power SRP** VCK5000 13,700 97W $2,745 A100 SXM 32,204 413W $12,235* A30 15,411 165W $4,787 A10 10,676 150W $3,283 T4 5,423 75W $2,410 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 nVidia T4 nVidia A10 nVidia A30 nVidia A100 Xilinx VCK5000 Img/s/$ (ResNet-50 v1.5) Perf/$ * A100 SXM pricing not available, using A100 PCIe 80GB pricing instead. SXM price is typically more expensive than PCIe ** SRP captured from acmemicro.com as of Feb 22, 2022
- 8. 8 VCK5000 + EPYCは NVIDIA T4 の2倍のTCOをもたらす H.264 Decode + Yolov3 + 3x ResNet-18 H.264 Decode + tinyYolov3 + 3x ResNet-50 0 5 10 15 20 25 30 35 Xilinx VCK5000 nVidia T4 # of video streams ML-heavy pipeline 0 10 20 30 40 50 60 Xilinx VCK5000 nVidia T4 # of video streams Video-heavy pipeline
- 9. 9 VCK5000 概要 Silicon 7nmVersal ACAP Peak TOPS (INT8) 125* SRP $2,745 Form Factor FH3/4L Dual PCI Express Gen3 x16 / Gen4 x 8 TDP 75, 150, 225W Off-chip Memory DDR4 16 GB Internal SRAM 36.4 MB FPGA Logic (LUTs) 900K *AI Engines running at 1.25GHz
- 10. 10 Adaptable Hardware AI Engines ARM Cortex-R5 2x ARM Cortex-A72 PMC VersalAI AI Engine Core Store Unit Scalar Unit Scalar Register File Scalar ALU Non-linear Functions Instruction Fetch & Decode Unit AGU Vector Unit Vector Register File Fixed-Point Vector Unit Floating-Point Vector Unit Load Unit B AGU Load Unit A AGU Memory Interface Stream Interface AI Engine Memory AI Engine Memory AI Engine Memory AI Engine Array AI Engine Memory Interconnect ISA-based Vector Processor Local Memory AI Vector Extensions 5G Vector Extensions Data Mover AI Engine Tile AI エンジン アーキテクチャ
- 11. 11 core L0 core L0 core L0 Block 0 L1 core L0 core L0 core L0 Block 1 L1 L2 DRAM D0 D0 D0 D0 固定した共有接続 •システム性能を制約 • レイテンシーの大幅なばらつき データの複製 • レイテンシーの大幅な増大とばらつき • 帯域不足による性能制約 • 消費電力の大幅な増大 従来のマルチコア (キャッシュ アーキテクチャ) MEM AI Engine MEM AI Engine MEM AI Engine AI Engine MEM AI Engine AI Engine MEM AI Engine MEM MEM AI エンジン アレイ (インテリジェント エンジン) 専用の接続 • システム性能の制約 とならない • レイテンシーは短く、 かつ確定的 密結合したメモリを分散 • キャッシュミスは無し • レイテンシーは短く、かつ確定的 • システム性能の制約とならない高帯域 • 全体のメモリサイズを節約 • 消費電力を大幅に低減 AI Engine MEM MEM AI Engine AI エンジン = マルチコア に革新をもたらす
- 12. 12 Signal Processing AI Inference optimized optimized AIEAIE-ML AI Engine Architecture 1X 1X 1X 1X 1X 1X 1X 1X 1X 1X Compute Tiles UltraRAM LUTs LUTs Optimized for signal processing AND ML Flexibility for high performance DSP applications Native support for INT8, INT16, FP32 INT4 INT8 INT16 BFLOAT16 INT32 FP32 AIE AIE-ML OPS / Tile 1024 512 128 256 256 256 64 16 16 KB / Tile 64 Data Memory Program Memory 16 16 32 16 42* *Via software emulation AIE-ML Architecture 2X 2X 2X 2X 2X Compute Tiles LUTs Mem Tiles Optimized for ML Inference Applications Maximum AI/ML compute with reduced footprint Native support for INT4, INT8, INT16, bfloat16 Fine grained sparsity HW optimization Enhanced FFT & complex math support 512KB 512KB 512KB 512KB 512KB AI アプリケーションに最適化されたインテリジェント エンジン
- 13. 13 Accelerator Edge Aggregation & AutonomousSystems Intelligent Edge Sensor & End Point AI Compute (INT8x4)1 67 TOPS 479 TOPS AI Compute (INT8)1 31 TOPS 228 TOPS AIE-ML Tiles 34 304 Adaptable Engines 150K LUTs 521K LUTs Processing Subsystem Dual-Core Arm® Cortex®-A72 Application Processing Unit / Dual-Core Arm Cortex-R5F Real-Time Processing Unit Accelerator RAM (4MB) ✓ - Total Memory 172Mb 575Mb 32G Transceivers 8 32 PCIe® ✓ ✓ (PCIe gen5 w/ DMA) Video Decode Unit (VDU) - 4 Power 2 15-20W 75W Engines RAM 1: Total AI compute includes AI Engines, DSP Engines, and Adaptable Engines 2: Power Projections VE2302 VE2802 AI/MLに向けた幅広い製品群
- 14. フル ソリューションスタック を提供– 構築のステップ (1) 1 モデルをインポート FP32 INT8 Train/ Re-Train Quantization Inference In-Framework Inference Optimization 14
- 15. 2 アプリケーション全体の流れをコンフィグレーション フル ソリューションスタックを提供 – 構築のステップ (2) VCU Decoder Scaler ML Job Management Detected Box Metadata Find Frames Crop and Scale ML Job Management ResNet50 TinyYoloV3 1080p 1080p Buffered Frames Decoded Frames 416x416 224x224 Image Data Metadata VMSS Server On x86 VMSS Client FPGA Accelerated Host Process Alveo U30 Alveo U50LV VVAS ：Vitis ビデオ解析 SDK (Vitis Video Analytics SDK) VMSS：Video Machine Learning Streaming Server N x 1080p30 Video Streams VVAS Client (Alveo対応予定) VCK5000 15
- 16. 16 現在提供中のソリューション VCK5000 on Xilinx.com $2,745 TryTensorFlow direct inference Docker by Mipsology or Vitis AI by AMD-Xilinx Try Video Analytics pipeline Docker by Aupera
- 17. Aupera社 インテリジェント ビデオ解析ソリューション 17 https://japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/vck5000.html AuperaVMSS (Video Machine Learning Streaming Server) ソリューションは複数のフル HD カメラからの高密度映像ソース をサポートし、オブジェクトの識別と分類を実行します。 複数の推論モデルを同時に実行可能で、確定的かつ低レイテン シで精度の高い結果を出力します。業界最小のコスト (TCO) を 実現できることが特徴です。
- 18. 18 Mipsology社 Zebra AI推論ソリューション Zebra は、CNN の推論を高速化する理想的なエンジンです。CPU/GPU をシームレスに置き換え、 FPGA 上で様々なニューラルネットワークを高速化し、より低電力かつ低コストに計算を実行します。 Zebra は FPGA 技術やコンパイルの知識がなくてもプラグアンドプレイ方式ですばやく導入でき、 設計環境やアプリケーションへの変更も一切不要です。 https://japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/vck5000.html
- 19. 19 Mipsology社 Zebra AI推論ソリューション https://japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/vck5000.html#get-started-mipsology
- 20. いますぐにお試しいただけます 20 https://japan.xilinx.com/products/ boards-and-kits/vck5000.html アダプティブコンピューティング研究推進体 (Adaptive Computing ResearchInitiative) 3時間単位で機材を無償で貸出し リモートからアクセスして利用 Forum を通じてた技術支援 ACRi ルーム (クラウド) 動作が確認されたキット をご購入いただけます VCK5000を単体でご購入 Fully Customizable FPGA Cloud Solutions https://www.vmaccel.com/ クラウド (近日公開予定)
- 21. サポート資料 21 https://japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/vck5000.html https://docs.xilinx.com/r/ja-JP/ug1531-vck5000-install https://japan.xilinx.com/applications/ai-inference/why-xilinx-ai.html ザイリンクス AI の利点 VCK5000Versal 開発カード VCK5000 インストール ガイド Vitis AI 関連資料 https://docs.xilinx.com/v/u/ja-JP/ug1431-vitis-ai-documentation AI エンジン関連ブログ
- 22. 22 VCK5000 Versal AI コアを搭載した 初のアクセラレータカード AIエンジンプロセッサにより ML推論性能を大幅に向上 ML推論において 業界最高レベルの ゼロダークシリコンを実現 Nvidia社 Ampere の約2倍のTCO VMSSに対応 VVAS (GStreamer) 対応予定 カスタムプラグイン をサポート TensorFlow / Pytorch をスムーズに実装 Nvidia社 T4 の約2倍 のビデオ分析処理能力 まとめ
- 23.
- 24. Disclaimer and Attribution Theinformation contained herein is for informational purposes only and is subject to change without notice. While every precaution has been taken in the preparation of this document, it may contain technical inaccuracies, omissions and typographical errors, and AMD is under no obligation to update or otherwise correct this information. Advanced Micro Devices, Inc. makes no representations or warranties with respect to the accuracy or completeness of the contents of this document, and assumes no liability of any kind, including the implied warranties of noninfringement, merchantability or fitness for particular purposes, with respect to the operation or use of AMD hardware, software or other products described herein. No license, including implied or arising by estoppel, to any intellectual property rights is granted by this document. Terms and limitations applicable to the purchase or use of AMD’s products are as set forth in a signed agreement between the parties or in AMD's Standard Terms and Conditions of Sale. GD-18 © Copyright 2021 Advanced Micro Devices, Inc. All rights reserved. Xilinx, the Xilinx logo, AMD, the AMD Arrow logo, Alveo, Artix, Kintex, Kria, Spartan, Versal, Vitis, Virtex, Vivado, Zynq, and other designated brands included herein are trademarks of Advanced Micro Devices, Inc. Other product names used in this publication are for identification purposes only and may be trademarks of their respective companies.