في السنوات الأخيرة ، لم تكن التعبيرات الملطفة الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والكلمات السحرية الأخرى طريقة أخرى لاستدعاء الإضافة إلى الأجهزة لنوع جديد من الوحدات القادرة على إجراء عمليات حسابية باستخدام المصفوفات بسرعة عالية. حسنًا ، رغم كل الصعاب ، AMD قام بإخفاء التفاصيل في معالجات الرسومات الخاصة به بامتداد بنية RDNA 3 التي لها علاقة بها. يطلق عليهم تعليمات WMMA وقد أحدثوا تغييرًا مهمًا للغاية ، لم يسمع به حتى الآن في بطاقات رسومات AMD للألعاب.
سيتذكر أولئك الذين هم أكثر من قدامى المحاربين كيف كان صدى كلمة الوسائط المتعددة في التسعينيات مثل الذكاء الاصطناعي اليوم. السبب؟ إضافة وحدات SIMD في معالجات العام الماضي. يحدث الشيء نفسه اليوم مع حساب المصفوفات والذكاء الاصطناعي. حسنًا ، كانت AMD ستعتمد أخيرًا هذه الوحدات في وحدات معالجة الرسومات المحلية الخاصة بها ، بعد أربع سنوات منذ ذلك الحين NVIDIA ستطلق أول RTX معهم.
وحدة تعمل بالمصفوفات
من بين العناصر الرائدة في NVIDIA في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها إضافة ما يسمى بـ نواة تينسور إلى RTX ، وهي ليست أكثر من نوع من التنفيذ يسمى الصفيف الانقباضي. ميزتها الرئيسية؟ القدرة على العمل مع مصفوفات البيانات بسرعة عالية. هذه الأنواع من الهياكل الرياضية ضرورية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ولتتمكن من تخزين كميات كبيرة من البيانات. ما هي الصورة على سبيل المثال؟ مصفوفة من البكسل.
نظرًا لأن المصفوفة ليست أكثر من متجه لأبعاد N ، فقد تم استخدام وحدات ناقلات أو SIMD حتى الآن لتنفيذ هذه العمليات ، والتي يمكنها تنفيذ نفس التعليمات بالتوازي مع العديد من المعاملات المختلفة. ومع ذلك ، على الرغم من أنه يمكنهم تنفيذ مثل هذه التعليمات ، إلا أنهم أبطأ بكثير في القيام بذلك مما نسميه مجموعة الانقباضات.
حسنًا ، مع وجود محركات أقراص Tensor الخاصة بهم من NVIDIA وملفات إنتل بعد إضافة XMX الخاصة بهم ، والتي هي مجرد أسماء تجارية لنفس المفهوم ، الشيء المفقود هو AMD. على أي حال ، كان الغياب في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بأجهزة الكمبيوتر المنزلية ومحطات العمل. منذ في عالم الحوسبة عالية الأداء أو HPC ، كانت AMD Instinct القائمة على CDNA تعمل مع محركات الأقراص هذه لفترة طويلة.
WMMA ، وحدات مصفوفة أساسية لـ RX 7000
الاسم الذي تعطيه AMD لمصفوفاتها الانقباضية هو Matrix Core Units ، التي كانت لم يتم إصداره في RDNA و RDNA 2 . حسنًا ، بعد عدة شائعات قيل فيها إن AMD لن تراهن على هذا النوع من الوحدات في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها ، اتضح أنه في مستودع LLVM توجد إشارات إلى إدراج تعليمات WMMA لـ GFX11 ، وهو ما تسميه AMD بنية RDNA 3 الخاصة بها وحدات معالجة الرسومات المستقبلية مثل RX 7000 والمعالجات مثل Phoenix .
في المستودع الاختصار WMMA يوصف كما مصفوفة الموجة تتراكم ويوصف بأنه:
تقوم هذه العمليات بضرب المصفوفة وجمعها على شكل: D = A * B + C.
وهو ما يذكرنا بالهيكل الذي حددته NVIDIA لوصف Tensor Cores الخاص بها. علاوة على ذلك ، كما ترى ، استخدمت الشركة المنافسة لـ AMD أيضًا مفهوم WMMA. علاوة على ذلك ، تم الكشف عن اعتماد هذا النوع من الوحدات في AMD GPU بنظرة قطرية على الكود المصدري.
- المصفوفة الناتجة (D) المعطاة بنقطة عائمة 32 بت أو 16 بت و 3 مصفوفات تعمل بنقطة عائمة 16 بت أو تنسيق BFLOAT16.
- القيمة النهائية لـ D هي أعداد صحيحة 32 بت ، و A و B و C بأعداد صحيحة 4 أو 8 بت.
باختصار: نجد ذلك أضافت AMD إرشادات WMMA في RDN أ ، والتي تشير إلى إضافة وحدة للعمل مع المصفوفات ، أي ، ستحصل وحدات معالجة الرسومات AMD أخيرًا على نوى Tensor الخاصة بها . والتي تستخدم بكثرة في عالم الذكاء الاصطناعي وكانت من العناصر
