簡介：大型語言模型

????????近年來，大型語言模型 （LLM） 徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域，使機(jī)器能夠生成類似人類的文本并進(jìn)行有意義的對話。這些模型，例如 OpenAI 的 GPT，具有驚人的理解和生成語言的能力。它們可用于廣泛的自然語言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、摘要、情感分析等。

????????大型語言模型通常使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建，特別是使用 Transformer 架構(gòu)。Transformer 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，擅長捕獲序列中的長程依賴關(guān)系，因此非常適合語言理解和生成任務(wù)。訓(xùn)練大型語言模型涉及將模型暴露給大量文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常來自書籍、網(wǎng)站和其他文本資源等來源。該模型學(xué)習(xí)預(yù)測句子中的下一個單詞或根據(jù)它所看到的上下文填充缺失的單詞。通過這個過程，它獲得了有關(guān)語法、句法甚至某種程度的世界知識的知識。

????????與大型語言模型相關(guān)的主要挑戰(zhàn)之一是其巨大的計算和內(nèi)存需求。這些模型由數(shù)十億個參數(shù)組成，需要強大的硬件和大量的計算資源來有效地訓(xùn)練和部署它們，正如 Nishant Thakur 在 2023 年 的 LinkedIn 文章中所討論的那樣，“ChatGPT 背后令人難以置信的處理能力和成本：構(gòu)建終極 AI 聊天機(jī)器人需要什么？資源有限的組織和研究人員在利用這些模型的全部潛力時經(jīng)常面臨障礙，因為云需要大量的處理或資金。此外，在生成響應(yīng)時，需要存儲以創(chuàng)建適當(dāng)?shù)臉?biāo)記、單詞或單詞子部分的上下文長度急劇增加，這對內(nèi)存和計算資源提出了更高的要求。

????????這些計算挑戰(zhàn)導(dǎo)致更高的延遲，這使得 LLM 的采用變得更加困難，而且不是實時的，因此不太自然。在這篇文章中，我們將深入探討大型語言模型遇到的困難，并探索潛在的解決方案，為增強其可用性和可靠性鋪平道路。

大型語言模型的加速

????????LLM 的構(gòu)建通常需要一個大型系統(tǒng)來執(zhí)行模型，該模型會繼續(xù)增長到僅在 CPU 上執(zhí)行的成本、功耗或延遲效率不再高的程度。加速器（如 GPU 或 FPGA）可用于顯著提高計算功率比，大幅降低系統(tǒng)延遲，并以更小的規(guī)模實現(xiàn)更高的計算水平。雖然 GPU 無疑正在成為加速的標(biāo)準(zhǔn)，主要是因為它們的可訪問性和易于編程，但 FPGA 架構(gòu)實際上以比 GPU 低得多的延遲產(chǎn)生了卓越的性能。

?????????由于 GPU 本質(zhì)上是warp-locked架構(gòu)，跨多個內(nèi)核并行執(zhí)行超過 32 個 SIMT 線程，因此它們也往往需要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理，以嘗試抵消warp-locked架構(gòu)并保持管道滿。這相當(dāng)于更多的延遲和對系統(tǒng)內(nèi)存的更多需求。同時，F(xiàn)PGA 構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)路徑以同時在多個數(shù)據(jù)塊上執(zhí)行多個不同的指令，這意味著它可以非常高效地運行，這是實時的，延遲要低得多，同時最大限度地減少外部存儲器要求。因此，與競爭架構(gòu)相比，F(xiàn)PGA 能夠顯著提高其 TOP 的利用率——這種性能差距只會隨著系統(tǒng)擴(kuò)展到 ChatGPT 大小的系統(tǒng)而擴(kuò)大。

?????????Achronix FPGA在吞吐量和延遲方面都優(yōu)于實現(xiàn)LLM的GPU，因為系統(tǒng)可以擴(kuò)展到超過10個設(shè)備（10000個GPU用于訓(xùn)練GPT8）。如果該模型可以使用INT20精度，那么使用GPT-10B作為參考，Achronix FPGA具有更大的優(yōu)勢，如下表所示。使用 FPGA 是有益的，因為 GPU 的交貨時間很長（高端 GPU 超過一年），用戶支持最少，并且比 FPGA 貴得多（每個 GPU 的成本可能超過10000?美元）。

將LLM映射到Achronix FPGA加速器

????????Achronix Speedster7t FPGA具有獨特的架構(gòu)，非常適合這些類型的模型。首先，它有一個硬件 2D NoC，可以解決數(shù)據(jù)進(jìn)出和通過設(shè)備的問題。此外，它還使用具有緊密耦合塊 RAM 的機(jī)器學(xué)習(xí)處理器 （MLP），以實現(xiàn)計算之間的高效結(jié)果重用。最后，與其他FPGA類似，Achronix Speedster7t FPGA具有8組高效GDDR6內(nèi)存，可提供更高的帶寬，能夠以4Tbps的速度加載參數(shù)。

????????由于這些系統(tǒng)需要擴(kuò)展，因此 FPGA 可以實現(xiàn)各種標(biāo)準(zhǔn)接口，將卡互連在一起，并在它們之間無縫移動數(shù)據(jù)。Achronix Speedster7t AC7t1500器件具有32個100 Gbps SerDes通道，不需要專有且昂貴的解決方案，如NVLink。

大型語言模型的未來：擴(kuò)展以增強語言理解和專用領(lǐng)域

????????由于這些大型語言模型需要巨大的規(guī)模才能以最小的延遲影響執(zhí)行訓(xùn)練和推理，因此模型的復(fù)雜性將繼續(xù)增長，這將使語言理解、生成甚至預(yù)測能力不斷提高，而且準(zhǔn)確性令人難以置信。雖然今天的許多 GPT 風(fēng)格的模型都是通用的，但下一個很可能是專門為某些領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)、法律、工程或金融）訓(xùn)練的專用模型。無論如何，在很長一段時間內(nèi)，這些系統(tǒng)將在那里協(xié)助人類專家處理人工智能系統(tǒng)處理的更多日常任務(wù)，并提供解決方案建議或幫助創(chuàng)造性任務(wù)。

HBX-G500高性能加速卡

????????HBX-G500是一款高性能可編程加速卡，為AI、計算、網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，提供多通道的高帶寬存儲、高性能計算、先進(jìn)高速接口等解決方案；尤其大模型領(lǐng)域，可單卡運行大模型，且在小的batch size情況下，性能與A100/H100實力相當(dāng)。

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關(guān)于Achronix半導(dǎo)體公司

????????Achronix半導(dǎo)體公司是一家總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市的無晶圓廠半導(dǎo)體公司，提供基于高端FPGA的高性能數(shù)據(jù)加速解決方案，旨在滿足高性能、密集型計算和實時性處理的應(yīng)用需求。Achronix是唯一一家同時提供高性能高密度的獨立FPGA芯片和可授權(quán)的eFPGA IP解決方案的供應(yīng)商。通過面向人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的即用型，Achronix 的和產(chǎn)品得到進(jìn)一步增強。所有的Achronix產(chǎn)品都由完全支持，使客戶能夠快速開發(fā)自己的定制應(yīng)用。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-758032.html

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