एलएलएम एएसआईसी का उदय: इन्फरेंस हार्डवेयर क्यों महत्वपूर्ण है

खास चिप्स AI इन्फरेंस को तेज़ और सस्ता बना रहे हैं

Page content

भविष्य की AI केवल अधिक बुद्धिमान मॉडल्स के बारे में नहीं है - यह अधिक बुद्धिमान सिलिकॉन के बारे में है। LLM इन्फरेंस के लिए विशेषीकृत हार्डवेयर एक क्रांति को चलाने में मदद कर रहा है जो बिटकॉइन माइनिंग के ASICs की ओर शिफ्ट के समान है।

LLM ASIC इलेक्ट्रिकल सर्किट इलेक्ट्रिकल इमेजिनेशन - Flux टेक्स्ट टू इमेज LLM।

क्यों LLMs को अपना खुद का हार्डवेयर चाहिए

बड़े भाषा मॉडल्स ने AI को बदल दिया है, लेकिन हर फ्लुएंट रिस्पॉन्स के पीछे विशाल कंप्यूट और मेमोरी ट्रैफिक छिपा होता है। जैसे-जैसे इन्फरेंस लागत प्रभुत्व प्राप्त करती है — अक्सर मॉडल के जीवनकाल में ट्रेनिंग लागत से अधिक — इन्फरेंस के लिए विशेषीकृत हार्डवेयर आर्थिक रूप से समझ में आता है।

बिटकॉइन माइनिंग के साथ तुलना अनजाने में नहीं है। दोनों मामलों में, एक अत्यंत विशिष्ट, दोहरावदार कार्यभार को कस्टम सिलिकॉन से बहुत अधिक लाभ होता है जो सभी अनावश्यक चीजों को हटा देता है।

बिटकॉइन माइनिंग से सीखें

बिटकॉइन माइनिंग चार पीढ़ियों से विकसित हुई है:

युग हार्डवेयर मुख्य लाभ सीमा
2015–2020 GPUs (CUDA, ROCm) लचीलापन ऊर्जा खपत, मेमोरी-बाउंड
2021–2023 TPUs, NPUs कोर्स-ग्रेन विशेषीकरण अभी भी ट्रेनिंग-ओरिएंटेड
2024–2025 ट्रांसफॉर्मर ASICs कम-बिट इन्फरेंस के लिए ट्यून किया गया सीमित सामान्यता

AI इसी तरह का रास्ता तय कर रहा है। हर संक्रमण ने प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता को कई गुना बढ़ा दिया है।

हालांकि, बिटकॉइन ASICs (जो केवल SHA-256 कंप्यूट करते हैं) के विपरीत, इन्फरेंस ASICs को कुछ लचीलापन की आवश्यकता होती है। मॉडल्स विकसित होते हैं, आर्किटेक्चर बदलते हैं, और प्रिसिजन योजनाएं सुधरती हैं। ट्रिक यह है कि बस उतना ही विशेषीकृत होना — कोर पैटर्न्स को हार्डवायर करना जबकि किनारों पर अनुकूलनशीलता बनाए रखना।

LLM इन्फरेंस को ट्रेनिंग से अलग करने वाले कारक

इन्फरेंस वर्कलोड्स के पास ऐसे अनूठे गुण हैं जिन्हें विशेषीकृत हार्डवेयर का लाभ उठा सकता है:

  • कम प्रिसिजन प्रभुत्व — 8-बिट, 4-बिट, यहां तक कि त्रिक या द्विआधारी गणित इन्फरेंस के लिए अच्छी तरह काम करते हैं
  • मेमोरी बॉटलनेक — वेट्स और KV कैश को मूव करने में कंप्यूटेशन से बहुत अधिक पावर खर्च होती है
  • लैटेंसी महत्वपूर्ण है — उपयोगकर्ता 200ms से कम समय में टोकन्स की उम्मीद करते हैं
  • विशाल अनुरोध समांतरता — प्रति चिप हजारों समकालिक इन्फरेंस अनुरोध
  • प्रत्याशित पैटर्न — ट्रांसफॉर्मर लेयर्स अत्यंत संरचित हैं और हार्डवायर किए जा सकते हैं
  • स्पार्सिटी अवसर — मॉडल्स लगातार प्रूनिंग और MoE (मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स) तकनीकों का उपयोग करते हैं

एक उद्देश्य-निर्मित इन्फरेंस चिप इन अनुमानों को हार्ड-वायर कर सकती है ताकि 10–50× बेहतर प्रदर्शन प्रति वाट प्राप्त हो सके जो सामान्य उद्देश्य GPUs से है।

कौन LLM-ऑप्टिमाइज्ड हार्डवेयर बना रहा है

इन्फरेंस ASIC बाजार गर्म हो रहा है, जिसमें स्थापित खिलाड़ियों और उत्साही स्टार्टअप्स दोनों शामिल हैं:

कंपनी चिप / प्लेटफॉर्म विशेषता
Groq LPU (लैंग्वेज प्रोसेसिंग यूनिट) LLMs के लिए निर्धारित थ्रूपुट
Etched AI Sohu ASIC हार्ड-वायर ट्रांसफॉर्मर इंजन
Tenstorrent Grayskull / Blackhole उच्च-बैंडविड्थ मेश के साथ सामान्य ML
OpenAI × Broadcom कस्टम इन्फरेंस चिप 2026 में रोलआउट की अफवाह
Intel Crescent Island 160GB HBM के साथ इन्फरेंस-ओनली Xe3P GPU
Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) विशाल ऑन-डाई मेमोरी बैंडविड्थ

ये वायपरवेयर नहीं हैं — ये आज के डेटा सेंटर में तैनात हैं। इसके अलावा, d-Matrix, Rain AI, Mythic, और Tenet जैसे स्टार्टअप्स ट्रांसफॉर्मर गणित पैटर्न्स के आसपास चिप्स को नए सिरे से डिजाइन कर रहे हैं।

ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस ASIC का आर्किटेक्चर

एक ट्रांसफॉर्मर-ऑप्टिमाइज्ड चिप अंदरूनी रूप से वास्तव में कैसा दिखता है?

+--------------------------------------+
|         होस्ट इंटरफेस               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  ऑन-चिप इंटरकनेक्ट (मेश/रिंग)    |
+--------------------------------------+
|  कंप्यूट टाइल्स / कोर्स               |
|   — घने मैट्रिक्स मल्टीप्लाई यूनिट्स      |
|   — कम प्रिसिजन (int8/int4) ALUs   |
|   — डीक्वांट / एक्टिवेशन यूनिट्स       |
+--------------------------------------+
|  ऑन-चिप SRAM & KV कैश बफर्स     |
|   — हॉट वेट्स, फ्यूज्ड कैशेस        |
+--------------------------------------+
|  क्वांटाइजेशन / डीक्वांट पाइपलाइन्स    |
+--------------------------------------+
|  शेड्यूलर / कंट्रोलर              |
|   — स्टैटिक ग्राफ एक्सिक्यूशन इंजन    |
+--------------------------------------+
|  ऑफ-चिप DRAM / HBM इंटरफेस       |
+--------------------------------------+

मुख्य आर्किटेक्चरल विशेषताएं शामिल हैं:

  • कंप्यूट कोर्स — int8, int4, और त्रिक ऑपरेशंस के लिए ऑप्टिमाइज्ड घने मैट्रिक्स-मल्टीप्लाई यूनिट्स
  • ऑन-चिप SRAM — बड़े बफर्स हॉट वेट्स और KV कैशेस को रखते हैं, महंगे DRAM एक्सेस को कम करते हैं
  • स्ट्रीमिंग इंटरकनेक्ट्स — मेश टोपोलॉजी कई चिप्स के बीच कुशल स्केलिंग की अनुमति देता है
  • क्वांटाइजेशन इंजन्स — लेयर्स के बीच रियल-टाइम क्वांटाइजेशन/डीक्वांटाइजेशन
  • कंपाइलर स्टैक — PyTorch/ONNX ग्राफ्स को सीधे चिप-स्पेसिफिक माइक्रो-ऑप्स में अनुवाद करता है
  • हार्डवायर्ड अटेंशन कर्नल्स — सॉफ्टमैक्स और अन्य ऑपरेशंस के लिए कंट्रोल फ्लो ओवरहेड को हटा देता है

डिजाइन दर्शन बिटकॉइन ASICs के समान है: हर ट्रांसिस्टर विशिष्ट वर्कलोड की सेवा करता है। इन्फरेंस को नहीं चाहिए वाले फीचर्स के लिए कोई बेकार सिलिकॉन नहीं।

वास्तविक बेंचमार्क्स: GPUs vs. इन्फरेंस ASICs

यह देखें कि विशेषीकृत इन्फरेंस हार्डवेयर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट GPUs से कैसे तुलना करता है:

मॉडल हार्डवेयर थ्रूपुट (टोकन्स/सेकंड) टाइम टू फर्स्ट टोकन प्रदर्शन मल्टीप्लायर
Llama-2-70B NVIDIA H100 (8x DGX) ~80–100 ~1.7s बेसलाइन (1×)
Llama-2-70B Groq LPU 241–300 0.22s 3–18× तेज
Llama-3.3-70B Groq LPU ~276 ~0.2s सतत 3×
Gemma-7B Groq LPU 814 <0.1s 5–15× तेज

स्रोत: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

ये संख्याएं न केवल क्रमिक सुधार दिखाती हैं, बल्कि थ्रूपुट और लैटेंसी दोनों में आदेश के मापदंड के लाभ दिखाती हैं।

महत्वपूर्ण ट्रेड-ऑफ्स

विशेषीकरण शक्तिशाली है लेकिन चुनौतियों के साथ आता है:

  1. लचीलापन बनाम दक्षता एक पूर्ण रूप से फिक्स्ड ASIC आज के ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स को तेजी से चलाता है लेकिन कल के आर्किटेक्चर के साथ संघर्ष कर सकता है। जब अटेंशन मेकेनिज्म विकसित होंगे या नए मॉडल परिवार उभरेंगे तो क्या होगा?

  2. क्वांटाइजेशन और सटीकता कम प्रिसिजन ऊर्जा को बहुत अधिक बचाता है, लेकिन सटीकता के ह्रास को प्रबंधित करने के लिए जटिल क्वांटाइजेशन योजनाओं की आवश्यकता होती है। सभी मॉडल्स 4-बिट या कम तक सुव्यवस्थित रूप से क्वांटाइज नहीं होते हैं।

  3. सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम कंपाइलर्स, कर्नल्स, और फ्रेमवर्क्स के बिना हार्डवेयर बेकार है। NVIDIA अभी भी मुख्य रूप से CUDA के परिपक्व इकोसिस्टम के कारण प्रभुत्व करता है। नए चिप निर्माताओं को सॉफ्टवेयर में भारी निवेश करना होगा।

  4. लागत और जोखिम एक चिप को टैपिंग आउट करने में दसियों मिलियन डॉलर की लागत आती है और 12–24 महीने लगते हैं। स्टार्टअप्स के लिए, यह आर्किटेक्चरल अनुमानों पर एक विशाल दांव है जो संभवतः नहीं टिकेंगे।

हालांकि, हाइपरस्केल पर, यहां तक कि 2× दक्षता लाभ भी बिलियन में बचत का कारण बनते हैं। क्लाउड प्रोवाइडर्स जो प्रति सेकंड लाखों इन्फरेंस अनुरोध चलाते हैं, उनके लिए कस्टम सिलिकॉन increasingly अनिवार्य हो रहा है।

एक आदर्श LLM इन्फरेंस चिप कैसा दिखता है

फीचर आदर्श विनिर्देश
प्रक्रिया 3–5nm नोड
ऑन-चिप SRAM 100MB+ टाइटली कपल्ड
प्रिसिजन int8 / int4 / ternary native support
थ्रूपुट 500+ टोकन्स/सेकंड (70B मॉडल)
लैटेंसी <100ms टाइम टू फर्स्ट टोकन
इंटरकनेक्ट कम-लैटेंसी मेश या ऑप्टिकल लिंक्स
कंपाइलर PyTorch/ONNX → माइक्रोकोड टूलचेन
ऊर्जा <0.3 जूल प्रति टोकन

भविष्य: 2026–2030 और उसके बाद

इन्फरेंस हार्डवेयर लैंडस्केप तीन टीयर्स में विभाजित होने की उम्मीद है:

  1. ट्रेनिंग चिप्स NVIDIA B200 और AMD Instinct MI400 जैसे उच्च-एंड GPUs अपने FP16/FP8 लचीलापन और विशाल मेमोरी बैंडविड्थ के साथ ट्रेनिंग पर प्रभुत्व बनाए रखेंगे।

  2. इन्फरेंस ASICs हार्डवायर, कम-प्रिसिजन ट्रांसफॉर्मर एक्सीलरेटर्स हाइपरस्केल पर उत्पादन सर्विंग को संभालेंगे, लागत और दक्षता के लिए ऑप्टिमाइज किए गए।

  3. एज NPUs छोटे, अत्यंत दक्ष चिप्स क्वांटाइज्ड LLMs को स्मार्टफोन, वाहनों, IoT डिवाइसों, और रोबोट्स में लाएंगे, बिना क्लाउड निर्भरता के ऑन-डिवाइस इंटेलिजेंस की अनुमति देंगे।

हार्डवेयर के अलावा, हम देखेंगे:

  • हाइब्रिड क्लस्टर्स — लचीलापन के लिए GPUs, कुशल सर्विंग के लिए ASICs
  • इन्फरेंस-एज-ए-सर्विस — बड़े क्लाउड प्रोवाइडर्स कस्टम चिप्स तैनात करेंगे (जैसे AWS Inferentia, Google TPU)
  • हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर को-डिजाइन — स्पार्सिटी, क्वांटाइजेशन जागरूकता, और ब्लॉकवाइज अटेंशन के माध्यम से हार्डवेयर-फ्रेंडली होने के लिए विशेष रूप से डिजाइन किए गए मॉडल्स
  • ओपन स्टैंडर्ड्स — स्टैंडर्डाइज्ड इन्फरेंस APIs वेंडर लॉक-इन को रोकने के लिए

अंतिम विचार

“AI inference के ASIC-ization” पहले से ही चल रहा है। जिस तरह से Bitcoin mining CPUs से विशेषीकृत सिलिकॉन तक विकसित हुआ, AI तैनाती उसी रास्ते पर चल रही है।

AI का अगला क्रांति बड़े मॉडल्स के बारे में नहीं होगा — यह बेहतर चिप्स के बारे में होगा। ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस के विशिष्ट पैटर्न के लिए अनुकूलित हार्डवेयर यह निर्धारित करेगा कि कौन AI को आर्थिक रूप से बड़े पैमाने पर तैनात कर सकता है।

जिस तरह से Bitcoin miners ने हर बेकार वाट को हटा दिया, इन्फरेंस हार्डवेयर हर अंतिम FLOP-per-joule को निकालेंगे। जब यह होगा, तो असली ब्रेकथ्रू एल्गोरिदम में नहीं होगा — यह उन्हें चलाने वाले सिलिकॉन में होगा।

AI का भविष्य एक ट्रांजिस्टर के समय पर सिलिकॉन में खुदाई जा रहा है।

उपयोगी लिंक्स