在多FPGA集群上实现高级并行编程

今天我们看的这篇论文介绍了在多FPGA集群上实现高级并行编程的研究，其主要目标是为非FPGA专家提供一个成熟且易于使用的环境，以便在多个并行运行的设备上扩展高性能计算(HPC)应用。

背景

该论文的研究背景集中在解决高性能计算(HPC)领域中利用现场可编程门阵列(FPGA)进行并行计算的挑战。由于FPGA在HPC领域相对新颖，尚未形成一个成熟的生态系统，能够方便非FPGA专家在多个FPGA设备上扩展并行应用程序。论文指出，尽管FPGA具备高性能计算潜力，但在实际应用中，缺乏一种有效的方法让非专业人士能够轻松地利用FPGA的并行处理能力。

FPGA在HPC领域的新兴地位：FPGA技术在HPC中尚未得到充分开发，尤其是在构建大规模并行计算环境方面。

并行编程的复杂性：直接编程FPGA通常需要深入的硬件知识，这对非FPGA工程师来说是一个重大障碍。

缺乏成熟的工具和平台：与传统的CPU或GPU相比，用于FPGA的编程工具和平台不够成熟，难以支持大规模的并行应用开发。

基于上述背景，论文旨在开发一种更友好的编程模型和平台，使得非FPGA工程师也能利用FPGA的并行计算能力，特别是在多FPGA集群的环境下。这涉及到创建一个支持消息传递接口(MPI)风格通信的软件堆栈，以及一个能够跨多台FPGA设备进行高效并行计算的编程环境。此外，论文还提到了评估这一新环境的性能和效率，特别是在与传统超级计算机的比较中，特别是在能耗比方面。

FPGA design

论文中关于FPGA设计的部分描述了一个高度优化的架构，旨在促进高级并行编程在多FPGA集群上的实现。

设计组成：

用户应用：这部分包含High-Level Synthesis (HLS) 加速器和运行时，它们与FPGA的High Bandwidth Memory (HBM) 和以太网开关接口进行交互。

以太网子系统：这个子系统负责处理以太网头信息和寻址系统，为应用程序提供一个简单的流式接口，用于发送和接收网络消息。

用户应用与内存互联：

设计中包括POM运行时（Pico OmpSs Manager），HLS加速器，以及与内存的互联机制。

OMPIF运行时被添加到设计中，它连接到以太网接口，允许消息发送者接收来自POM的任务，并处理用户传递的参数。

通信架构：

每个FPGA有两个QSFP28端口，其中一个连接到以太网交换机，另一个连接到邻近的FPGA，但设计依赖于与交换机相连的端口，以实现整个集群的完全连通性。

自动化设计生成：

FPGA设计和架构可以自动由Accelerator Integrator Tool (AIT)生成，该工具只需用户HLS代码作为输入。

AIT是OmpSs@FPGA框架的一部分，框架还包括Xtasks库和Nanos6运行时，用于处理FPGA设置、管理和通信。

以太网接口的抽象层：

为了使用以太网接口，设计中加入了一个抽象层，它简化了网络消息的发送和接收，使应用程序无需关心底层以太网协议细节。

HBM使用：

FPGA设计充分利用HBM，这是现代FPGA提供的一种高速存储解决方案，可以显著提高数据吞吐量和访问速度。

硬件与软件协同：

硬件设计与软件栈紧密配合，使得用户可以专注于编写基于任务和消息传递的高级并行代码，而低级别的细节（如以太网、PCIe和JTAG管理）则对程序员透明。

SOFTWARE STACK

论文中描述的软件堆栈是为了使多FPGA集群的管理与使用更加高效和便捷，特别是对于那些基于高级并行编程模型的应用程序。

Xtasks远程支持：

Xtasks库是OmpSs@FPGA框架的一部分，用于卸载任务到FPGA加速器，并在FPGA和主机内存之间复制数据。

新增了对远程FPGA节点的支持，这通过Xtasks远程实现，它能描述集群中所有FPGA节点，无论本地还是远程，以及一个名为Xtasks服务器的应用程序。

这种改进使得从单个CPU服务器可以管理整个FPGA集群，无论是通过本地PCIe还是通过网络。

Nanos6运行时：

Nanos6运行时用于分析任务依赖性和调度可并行执行的任务，它是OmpSs-2任务基础编程模型的核心。

在FPGA上下文中，Nanos6运行时通过Xtasks库管理FPGA的设置、任务调度和通信。

OMPIF集成：

OMPIF（Open MPI over FPGA）是一种通信协议，允许类似MPI（Message Passing Interface）的通信模式在FPGA上运行。

这一集成使得C/C++代码能够在FPGA上运行，并且能够调用类似于MPI_Send/Recv的功能，通过MEEP集群的100Gb以太网网络进行消息传递。

MEEP Manager：

提供了一个统一的界面来管理FPGA集群，包括加载位流、配置设备和传输数据到远程CPU节点所托管的FPGAs。

自动化工具：

Accelerator Integrator Tool (AIT)用于自动生成FPGA设计和架构，只需要用户提供的HLS代码作为输入。

整体而言，软件堆栈提供了一套完整的解决方案，使得非FPGA工程师也能够利用多FPGA集群来扩展他们的应用，同时避免了与低级别硬件交互相关的复杂性。通过这一堆栈，程序员可以专注于编写基于任务和消息传递的高级并行代码，而无需担心底层的以太网、PCIe或JTAG管理等技术细节。此外，堆栈还提供了对远程FPGA节点的管理能力，从而增强了集群的灵活性和可扩展性。

EVALUATION

在论文的评估(Evaluation)部分，作者们展示了他们构建的多FPGA集群——Marenostrum Exascale Emulation Platform (MEEP)的性能，特别是在高带宽通信和高性能计算(HPC)应用方面。

带宽测量：

使用OMPIF (Open MPI over FPGA)在两个FPGA之间测得的带宽最高可达约4.5GB/s，当数据量约为100MB时。

主机到FPGA以及反向的通信，包括本地（仅PCIe）和远程（PCIe+网络）的组合，显示了不同的带宽特性。在远程情况下，由于数据需要通过网络传输，因此带宽会受到显著影响。

性能评估：

对三个基准测试进行了评估：N-body模拟、Heat扩散模拟（使用Gauss-Seidel求解器）和Cholesky分解。

N-body基准测试使用了4194304个粒子和16个步骤，在64个FPGA上的表现接近理想，效率达到98%，达到每秒2.3G对力的计算。

Heat基准测试展示了热传导在二维矩阵上的模拟，使用Gauss-Seidel方法计算每个位置的平均值。结果显示，该应用能够有效利用FPGA资源，处理大量的依赖关系。

与HPC的比较：

将MEEP集群的性能与MareNostrum 4超级计算机进行了对比，发现在N-body和Heat基准测试中，MEEP的性能功耗比分别提高了2.3倍和3.5倍。

这些结果表明，MEEP集群在处理大规模并行计算任务时具有显著的优势，尤其是在功耗效率方面。同时，该评估证明了使用OMPIF和100Gb以太网网络在FPGA集群间实现高速通信的可行性。通过使用先进的硬件和优化的软件堆栈，研究人员能够展示出FPGA集群在HPC领域的潜力，尤其是在要求高性能和高效率的应用场景中。