kernbench2/docs/adr/ADR-0019-NOC-Local HBM.md

ADR-0019: CUBE NOC 내 Per-Channel 및 Aggregated HBM 연결 모델

Status

Accepted

Context

CUBE 내부 NOC은 각 PE를 HBM에 연결해야 한다. KernBench는 두 가지 connectivity 모델을 비교 평가할 수 있어야 한다.

• 1:1 mode — PE_DMA가 N개 per-channel router 각각에 별도 link로 연결되고, 각 router는 hbm_ctrl에 자기 channel link를 가진다. Per-channel BW contention을 정확히 모델링. N = hbm_pseudo_channels / pes_per_cube (= channels_per_pe).
• n:1 mode — PE_DMA가 단일 aggregated router를 거쳐 하나의 link로 hbm_ctrl에 연결. Channel들이 interleaved 된 것으로 가정하고 aggregate BW만 모델링.

두 모드에서 PE당 effective BW는 동일 (= N × per-channel BW); connectivity granularity만 다르다.

---

Decision

D1. HBM은 PE 라우터에 attach된다

현재의 hbm_ctrl.slice{0-7} (8개 노드)를 hbm_ctrl 단일 노드로 통합하고, PE가 attach된 라우터에 HBM access point도 함께 attach한다.

• n:1 mode: PE의 local HBM 접근은 자기 라우터에서 바로 (switching overhead만, 0 hop)
• remote PE의 HBM 접근: mesh hop을 거쳐 대상 PE의 라우터에 도달
• HBM controller 내부의 read/write resource 모델은 유지

노드 네이밍 변경:

현재	변경 후
sip0.cube0.hbm_ctrl.slice0 ~ slice7	sip0.cube0.hbm_ctrl (단일)

mesh_gen.py에서 PE attachment에 pe{idx}.hbm을 추가하여, builder가 해당 라우터와 hbm_ctrl 간 edge를 생성한다.

---

D2. xbar, bridge, 단일 NOC 노드 완전 제거

기존 다음 노드 및 관련 edge를 모두 제거한다:

• {cube}.xbar_top, {cube}.xbar_bot
• {cube}.bridge.left, {cube}.bridge.right
• {cube}.noc (단일 TwoDMeshNocComponent 노드)
• noc_to_xbar, xbar_to_noc, xbar_to_hbm, hbm_to_xbar 종류의 edge
• xbar_to_bridge, bridge_to_xbar 종류의 edge
• pe_to_noc, noc_to_pe, noc_to_pe_cpu 등 단일 noc 노드 참조 edge

이들의 역할은 cube_mesh.yaml 기반의 명시적 라우터 mesh가 대체한다. 기존 mesh_gen.py가 생성하는 6×6 라우터 grid의 각 라우터(r0c0, r0c1, ...)를 별도의 SimPy 노드로 topology graph에 생성하고, 인접 라우터 간 XY mesh edge로 연결한다.

---

D3. 명시적 라우터 mesh (n:1 / 1:1 공통 기반)

cube_mesh.yaml 기반 라우터 노드

mesh_gen.py가 생성한 cube_mesh.yaml의 각 non-null 라우터를 topology graph의 별도 SimPy 노드로 생성한다.

• 노드 ID: {cube}.r{row}c{col} (e.g., sip0.cube0.r0c0)
• kind: noc_router, impl: forwarding_v1
• pos_mm: cube_mesh.yaml에서 가져옴

기존 cube_mesh.yaml의 attach 정보에 따라 각 라우터에 component를 연결:

• pe{p}.dma → PE_DMA ↔ 라우터 edge
• pe{p}.cpu → PE_CPU ↔ 라우터 edge
• pe{p}.hbm → HBM_CTRL ↔ 라우터 edge (n:1에서 추가)
• m_cpu → M_CPU ↔ 라우터 edge
• sram → SRAM ↔ 라우터 edge
• ucie_{dir}.c{i} → UCIe conn ↔ 라우터 edge

라우터 간 XY mesh edge: 인접 라우터 간 bidirectional edge. null 라우터(HBM exclusion zone)는 skip.

1:1 mode 확장 (나중에 구현)

1:1 mode에서는 각 라우터가 N개 channel mini-router로 분화된다. per-channel routing과 ChannelSplitter (LA → per-channel PA) 도입이 필요. PE당 N개 GEMM engine도 이 시점에 추가.

---

D4. cross-PE HBM 접근 (n:1 mode)

n:1 mode에서 PE가 다른 PE의 local HBM에 접근하는 경우, cube_mesh.yaml의 XY mesh를 통해 대상 PE의 라우터까지 hop한다.

예: PE0(r0c0)이 PE2(r1c4)의 HBM에 접근:

PE0.pe_dma → r0c0 → r0c1 → r0c2 → r0c3 → r0c4 → r1c4 → hbm_ctrl

Dijkstra router가 mesh에서 최단 경로를 탐색한다.

1:1 mode에서의 cross-PE channel 접근은 D3의 1:1 확장 시 정의한다.

---

D5. n:1 mode: cube_mesh.yaml 라우터 mesh 사용

n:1 mode에서는 별도의 "aggregated router"를 생성하지 않는다. 기존 cube_mesh.yaml의 라우터 grid가 그 역할을 한다.

연결 구조

각 PE가 attach된 라우터에 PE_DMA, PE_CPU, HBM이 함께 연결된다:

sip0.cube0.pe0.pe_dma ←→ sip0.cube0.r0c0  (bw: N × channel_bw_gbs)
sip0.cube0.hbm_ctrl   ←→ sip0.cube0.r0c0  (bw: N × channel_bw_gbs)

라우터 간 XY mesh edge로 연결. PE의 local HBM 접근은 자기 라우터에서 바로 (switching overhead만).

n:1 mode 전체 데이터 경로

local HBM (0 hop):

PE0.pe_dma → r0c0 → hbm_ctrl  (switching overhead only)

remote HBM (mesh hops):

PE0.pe_dma → r0c0 → r0c1 → ... → r1c4 → hbm_ctrl

M_CPU DMA:

M_CPU → r2c0 → (mesh hops) → r{x}c{y} → hbm_ctrl

---

D6. 모든 트래픽을 동일 router mesh로 통일한다

• 모든 memory access (DMA data)와 command (PE_CPU)가 동일 router mesh를 사용한다
• local access도 별도의 fast path(xbar)를 사용하지 않는다
• cross-cube (remote) access 경로:

PE_DMA → r{x}c{y} → (mesh hops) → ucie_conn → ucie-{PORT}
  → [UCIe link] → remote ucie → remote conn → remote r{x}c{y} → hbm_ctrl

UCIe 연결은 기존 구조를 유지하되, 양쪽 endpoint가 xbar 대신 mesh 라우터가 된다.

UCIe line 수는 BW 비율로 결정: ucie_lines_per_side = ceil(ucie_bw / noc_line_bw).

---

D7. AddressResolver 변경

현재 AddressResolver.resolve():

# 현재: HBM offset → pe_slice → "sip{s}.cube{c}.hbm_ctrl.slice{pe_slice}"
pe_slice = PhysAddr.hbm_pe_id(addr.hbm_offset, self._slice_size_bytes)
return f"sip{s}.cube{c}.hbm_ctrl.slice{pe_slice}"

변경 후:

# 변경: HBM → 단일 endpoint
return f"sip{s}.cube{c}.hbm_ctrl"

pe_slice 계산이 제거된다. n:1 mode에서 PE_DMA는 자기 라우터에 attach된 hbm_ctrl에 직접 접근한다.

resolver.resolve()는 외부 접근(M_CPU DMA 등) 및 backward compatibility용으로 유지한다.

---

D8. topology.yaml 설정 변경

추가 설정

cube:
  memory_map:
    hbm_mapping_mode: n_to_one          # one_to_one | n_to_one
    hbm_pseudo_channels: 64             # 전체 pseudo channel 수
    hbm_channels_per_pe: 8              # PE당 local channel 수 (= pseudo_channels / pes_per_cube)
    hbm_channel_bw_gbs: 32.0            # per-channel bandwidth (GB/s)
    hbm_total_gb_per_cube: 48           # 유지

제거 설정

# 제거 대상
links:
  xbar_to_hbm_bw_gbs: 256.0            # → channel_bw_gbs × channels_per_pe로 대체
  xbar_to_hbm_mm: 2.5                  # → ch_router_to_hbm_mm으로 대체
  xbar_to_bridge_bw_gbs: 128.0         # → 제거 (bridge 없음)
  xbar_to_bridge_mm: 3.0               # → 제거
  noc_to_xbar_bw_gbs: ...              # → 제거
  noc_to_xbar_mm: ...                  # → 제거

추가 link 설정

links:
  router_link_bw_gbs: 256.0            # 라우터 간 XY mesh link BW
  router_overhead_ns: 2.0              # 라우터 switching overhead
  pe_to_router_bw_gbs: 256.0           # PE_DMA ↔ 라우터
  hbm_to_router_bw_gbs: 256.0          # HBM ↔ 라우터 (= N × channel_bw)

---

D9. 대역폭 수치 정합

구성	값
pseudo channels per cube	64 (파라미터)
PEs per cube	8 (파라미터)
channels per PE (N)	pseudo_channels / pes_per_cube = 8
per-channel BW	32 GB/s (파라미터)
per-PE local BW	N × 32 = 256 GB/s
cube total HBM BW	64 × 32 = 2048 GB/s

두 모드에서 PE당 effective BW는 동일:

• 1:1 mode: N개 channel link × channel_bw_gbs = N × 32 = 256 GB/s
• n:1 mode: 1개 aggregated link = N × channel_bw_gbs = 256 GB/s

---

Consequences

Positive

• cube_mesh.yaml 기반 라우터 mesh로 물리적 배치를 정확히 반영한다
• n:1 mode에서 기존 VA 체계를 유지하여 전환 비용이 낮다
• local / remote / command 트래픽이 동일 mesh로 통일되어 단순하다
• graph compiler 기반 topology 생성과 잘 맞는다
• channel 수, PE 수가 모두 파라미터이므로 다양한 구성을 테스트할 수 있다
• 1:1 mode 확장이 라우터 분화로 자연스럽게 가능하다

Negative

• 명시적 라우터 노드로 인해 SimPy 노드 수가 증가한다 (6×6 = 최대 32개 라우터/cube)
• TwoDMeshNocComponent의 내부 contention 모델을 라우터별 모델로 교체 필요

---

Alternatives

A1. 기존 xbar + HBM slice 유지

• local/remote 경로가 이원화됨
• pseudo-channel 단위 모델링 불가
• 1:1/n:1 mode 전환 불가

A2. per-channel link를 항상 생성하고 n:1에서만 집계

• topology 구조가 항상 1:1 크기
• n:1 semantics를 link aggregation으로 표현하기 복잡
• router 노드 수 감소 효과 없음

A3. 단계적 전환 (xbar 유지 + NOC 경로 추가)

• 호환성은 높으나 두 경로 공존으로 복잡도 증가
• 최종적으로 xbar 제거가 필요하므로 중간 단계의 가치가 낮음

---

Test Requirements

• 1:1 mode에서 channel별 link로 request가 전달되는지 확인
• n:1 mode에서 aggregated link로 request가 전달되는지 확인
• 두 mode에서 topology가 올바르게 생성되는지 검증:
  • 1:1: total_ch개 channel router + per-PE link + horizontal link
  • n:1: pes_per_cube개 aggregated router + per-PE link
• 동일 workload에서 effective BW가 두 모드에서 일관적인지 확인
• cross-PE 접근 시 horizontal line routing이 동작하는지 확인
• cross-cube 접근 시 UCIe를 통한 routing이 동작하는지 확인
• 파라미터 변경 (channels_per_pe = 4, 8, 16 등)에서 topology 생성이 정상인지 확인

---

Links

• ADR-0011 (LA model) → addressing 측 연동
• ADR-0017 (Cube NOC 2D Mesh) → 본 ADR이 xbar/bridge 부분을 대체
• ADR-0004 (Memory Semantics) → BW 모델 재정의
• ADR-0014 (PE Internal Execution Model) → PE_DMA 경로 변경 영향