VeriGPU 프로젝트는 Verilog 언어로 개방형 GPU를 개발합니다.

VeriGPU 프로젝트는 Verilog 전자 시스템 설명 및 모델링 언어로 개발된 개방형 GPU를 만드는 것을 목표로 합니다. 처음에 이 프로젝트는 Verilog 시뮬레이터를 사용하여 개발 중이지만 준비 상태에 이르면 실제 칩을 생산하는 데 사용할 수 있습니다. 프로젝트 개발은 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다.

VeriGPU는 기계 학습 시스템과 관련된 계산을 가속화하도록 최적화된 ASIC(응용 프로그램 특정 처리 장치)로 포지셔닝됩니다. 이 계획에는 PyTorch 딥 머신 러닝 프레임워크와의 호환성 제공 및 HIP(Heterogeneous-Compute Interface) API를 사용하여 VeriGPU용 애플리케이션 개발 가능성이 언급되어 있습니다. 향후 SYCL 및 NVIDIA CUDA와 같은 다른 API에 대한 지원 추가도 배제되지 않습니다.

GPU는 RISC-V 명령어 세트를 기반으로 발전하지만 GPU 명령어 세트의 결과 내부 아키텍처는 GPU 설계가 RISC-V 표현에 맞지 않는 상황에서 RISC-V ISA와 잘 호환되지 않습니다. , RISC-V와의 호환성 유지 작업이 설정되어 있지 않습니다. . 개발은 기계 학습 시스템에 필요한 기능에 중점을 두므로 칩 매트릭스의 크기와 복잡성을 줄이기 위해 BF16 부동 소수점 형식만 사용하고 다음과 같이 기계 학습에 필요한 부동 소수점 연산만 사용합니다. exp, log, tanh 및 sqrt를 사용할 수 있습니다.

이미 사용 가능한 구성 요소 중 GPU 컨트롤러, 정수 연산용 APU(가속 처리 장치)("+", "-", "/", "*"), 부동 소수점 연산용 블록("+", "*") ) 및 분기 단위. 애플리케이션을 생성하기 위해 어셈블러와 LLVM 기반 C++ 코드 컴파일 지원이 제공됩니다. 계획된 기능 중 명령의 병렬 실행, 데이터 및 명령 메모리의 캐싱, SIMT 작업(단일 명령 다중 스레드)이 눈에 띕니다.

출처 : opennet.ru