Co to jest układ ASIC do modeli językowych?

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) do modeli językowych (LLM) to specjalistyczna karta opracowana w sposób wyraźnie przeznaczony do wykonywania obliczeń związanych z inferencją dużych modeli językowych, zoptymalizowana pod kątem arytmetyki niskiej precyzji, przepustowości pamięci oraz operacji wrażliwych na opóźnienia, a nie do ogólnego przetwarzania, jakim zajmują się GPU.

Jak znacznie szybsze są asyki w porównaniu do GPU?

Nowoczesne ASICy do wnioskowania, takie jak LPU firmy Groq, mogą zapewniać 3–18× większą przepustowość i do 10× szybszy czas uzyskania pierwszego tokena w porównaniu do wysokiej klasy GPU, takich jak NVIDIA H100. Osądzają również 10–50× lepszą wydajność na wat, co prowadzi do znaczących oszczędności kosztów przy dużych skalach.

Dlaczego nie możemy po prostu używać GPU do wnioskowania w AI?

Choć GPU dobrze sprawdzają się w zadaniach wnioskowania, są zbyt rozbudowane na ten cel. Obsługują wysokoprzybliżoną arytmetykę (FP32/FP16), podczas gdy wnioskowanie często wymaga jedynie 8-bitowej lub 4-bitowej, zużywają energię na niepotrzebne funkcje i nie są zoptymalizowane pod kątem obciążeń dominowanych przez pasmo pamięci typowych dla modeli transformer.

Jaka jest wada korzystania z dedykowanych chipów do wnioskowania?

Główne kompromisy to elastyczność (ASICy mogą mieć trudności z nowymi architekturami modeli), wysokie koszty projektowania na wstępie (dziesiątki milionów dolarów na rozwój chipa) oraz zależność od ekosystemów oprogramowania (kompilatory i ramworki). Są to także długofalowe inwestycje w konkretne wzorce architektoniczne.

Kto tworzy te ASICy do wnioskowania?

Do głównych graczy należą Groq (LPU), Etched AI (Sohu), Tenstorrent (Grayskull/Blackhole), Intel (Crescent Island), Cerebras (WSE-3) oraz doniesione współprace, jak OpenAI z Broadcom. W sektorze pojawiają się również liczne start-upy, takie jak d-Matrix, Rain AI i Mythic.

Zastąpią ASICy do wnioskowania GPU całkowicie?

Nie. Przyszłość prawdopodobnie będzie charakteryzować się hybrydowymi klastrami, w których GPU będą obsługивать elastyczne zadania trenowania, podczas gdy ASIC będą realizować inference produkcyjny w dużych skalach. GPU nadal będą niezwykle ważne dla badań, rozwoju modeli i trenowania, podczas gdy ASIC zoptymalizują wydajność wdrażania.

Powstanie układów ASIC do LLM: Dlaczego sprzęt do wnioskowania ma znaczenie

Specjalistyczne procesory sprawiają, że wnioskowanie w AI jest szybsze i tańsze.

Page content

Przyszłość AI nie jest tylko o bardziej inteligentne modele – jest o bardziej inteligentny krzem.
Specjalistyczne sprzęty do wyznaczania wyników LLM napędzają rewolucję podobną do przejścia od wydobywania bitcoina do ASICów.

Elektryczna obwodowa LLM ASIC Elektryczna wyobraźnia – Flux tekst do obrazu LLM.

Dlaczego LLM potrzebują własnego sprzętu

Duże modele językowe przekształciły AI, ale za każdym płynnym odpowiedziem kryje się ogromne obliczenie i ruch pamięci. Gdy koszty wyznaczania wyników stają się dominujące – często przewyższając koszty trenowania przez całe życie modelu – sprzęt zoptymalizowany specjalnie do wyznaczania wyników ma sens ekonomiczny.

Analogia do wydobywania bitcoina nie jest przypadkowa. W obu przypadkach bardzo specyficzna, powtarzalna praca korzysta ogromnie z niestandardowego krzemu, który eliminuje wszystko, co nie jest istotne.

Nauczania z wydobywania bitcoina

Wydobywanie bitcoina ewoluowało przez cztery generacje:

Era	Sprzęt	Kluczowe zalety	Ograniczenia
2015–2020	GPU (CUDA, ROCm)	Flexibility	Wysokie zużycie energii, ograniczona pamięć
2021–2023	TPU, NPU	Szczegółowa specjalizacja	Nadal skupione na trenowaniu
2024–2025	ASICy Transformer	Zoptymalizowane do niskobitowego wyznaczania wyników	Ograniczona ogólność

AI idzie podobną drogą. Każde przejście poprawiło wydajność i efektywność energetyczną o rzędy wielkości.

Jednak w przeciwieństwie do ASICów do wydobywania bitcoina (które obliczają tylko SHA-256), ASICy do wyznaczania wyników potrzebują pewnej elastyczności. Modele ewoluują, architektury zmieniają się, a schematy precyzji poprawiają się. Szczególnie trudne jest specjalizowanie dostatecznie dokładnie – twarde przewiązanie podstawowych wzorców, jednocześnie zachowując elastyczność na krawędziach.

Co czyni wyznaczanie wyników LLM innym niż trenowanie

Zadania wyznaczania wyników mają unikalne cechy, które specjalistyczny sprzęt może wykorzystać:

Niska precyzja dominuje – arytmetyka 8-bitowa, 4-bitowa, nawet ternarna lub binarna dobrze sprawdza się przy wyznaczaniu wyników
Pamięć to punkt zwrotny – przenoszenie wag i buforów KV zużywa znacznie więcej energii niż obliczenia
Opóźnienie ma większy znaczenie niż przepustowość – użytkownicy oczekują tokenów w czasie krótszym niż 200 ms
Duża równoległość żądań – tysiące równoległych żądań wyznaczania wyników na chipie
Przewidywalne wzorce – warstwy Transformer są bardzo strukturalne i mogą być twarde przewiązane
Szanse na rzadkość – modele coraz częściej korzystają z technik usuwania i MoE (Mieszanka ekspertów)

Specjalistyczny chip do wyznaczania wyników może twarde przewiązać te założenia, osiągając 10–50× lepszą wydajność na wat niż ogólne GPU.

Kto tworzy sprzęt zoptymalizowany pod LLM

Rynek ASICów do wyznaczania wyników LLM rozgrzewa się zarówno wśród etablowanych graczy, jak i ambicyjnych startupów:

Firma	Chip / Platforma	Specjalizacja
Groq	LPU (Language Processing Unit)	Deterministyczna przepustowość dla LLM
Etched AI	Sohu ASIC	Twarde przewiązane silniki Transformer
Tenstorrent	Grayskull / Blackhole	Ogólna ML z wysoką przepustowością sieci
OpenAI × Broadcom	Niestandardowy chip do wyznaczania wyników	Rumory o wydaniu w 2026 roku
Intel	Crescent Island	Tylko do wyznaczania wyników Xe3P GPU z 160GB HBM
Cerebras	Wafer-Scale Engine (WSE-3)	Duża przepustowość pamięci na chipie

To nie są tylko wizje – są one wdrażane w centrach danych dziś. Dodatkowo, startupy takie jak d-Matrix, Rain AI, Mythic i Tenet projektują chipy od podstaw wokół wzorców arytmetycznych Transformer.

Architektura ASIC do wyznaczania wyników Transformer

Jak wygląda wewnętrznie chip zoptymalizowany pod Transformer?

+--------------------------------------+
|         Interfejs hosta               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  Interfejs pośredni na chipie (sieć/ring)    |
+--------------------------------------+
|  Częstki obliczeniowe / jądra               |
|   — jednostki mnożenia macierzy gęstych      |
|   — jednostki arytmetyczne niskiej precyzji (int8/int4)   |
|   — jednostki dekwantyzacji / aktywacji       |
+--------------------------------------+
|  Pamięć SRAM i buforów KV na chipie     |
|   — ciepłe wagi, połączone buforowanie        |
+--------------------------------------+
|  Potoki kwantyzacji / dekwantyzacji    |
+--------------------------------------+
|  Planista / kontroler              |
|   — silnik wykonywania grafów statycznych    |
+--------------------------------------+
|  Interfejs DRAM / HBM poza chipem       |
+--------------------------------------+

Kluczowe cechy architektoniczne obejmują:

Jądra obliczeniowe – jednostki mnożenia macierzy gęstych zoptymalizowane do operacji int8, int4 i ternarnych
Pamięć SRAM na chipie – duże buforowanie przechowuje ciepłe wagi i buforowanie KV, minimalizując drogie dostępy do pamięci DRAM
Interfejsy strumieniowe – topologia sieci umożliwia skuteczne skalowanie między wieloma chipami
Jednostki kwantyzacji – rzeczywista kwantyzacja/dekwantyzacja między warstwami
Stos kompilatora – tłumaczy grafy PyTorch/ONNX bezpośrednio na mikrooperacje specyficzne dla chipa
Jądra uwagi twarde przewiązane – eliminuje nadmiarowe koszty sterowania dla operacji softmax i innych

Filozofia projektowania odzwierciedla ASICy do wydobywania bitcoina: każdy tranzystor służy konkretnemu obciążeniu. Brak marnotrawstwa krzemu na funkcje, które wyznaczanie wyników nie potrzebuje.

Realne testy: GPU vs. ASIC do wyznaczania wyników

Oto jak specjalistyczny sprzęt do wyznaczania wyników porównuje się z najnowszymi GPU:

| Model | Sprzęt | Przepustowość (tokeny/s) | Czas do pierwszego tokena | Wzrost wydajności | |—— |————– |– ————- |—— |——– | | Llama-2-70B | NVIDIA H100 (8x DGX) | ~80–100 | ~1,7s | Bazowy (1×) | | Llama-2-70B | Groq LPU | 241–300 | 0,22s | 3–18× szybszy | | Llama-3.3-70B | Groq LPU | ~276 | ~0,2s | Stabilny wzrost 3× | | Gemma-7B | Groq LPU | 814 | <0,1s | 5–15× szybszy |

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

Te liczby ilustrują nie tylko drobne poprawki, ale wielokrotne zyski zarówno w przepustowości, jak i opóźnieniu.

Kluczowe kompromisy

Specjalizacja jest potężna, ale wiąże się z wyzwaniami:

Elastyczność vs. wydajność. Pełnie ustalony ASIC szybko przetwarza obecne modele Transformer, ale może mieć trudności z architekturami z przyszłości. Co się stanie, gdy mechanizmy uwagi ewoluują lub pojawią się nowe rodziny modeli?
Kwantyzacja i dokładność. Niska precyzja oszczędza ogromne ilości energii, ale zarządzanie degradacją dokładności wymaga zaawansowanych schematów kwantyzacji. Nie wszystkie modele dobrze kwantyzują się do 4-bitów lub niższych.
Eko system oprogramowania. Sprzęt bez solidnych kompilatorów, jąder i frameworków jest bezużyteczny. NVIDIA nadal dominuje głównie dzięki dojrzałemu ekosystemowi CUDA. Nowi twórcy chipów muszą inwestować intensywnie w oprogramowanie.
Koszty i ryzyko. Wydrukowanie chipa kosztuje miliony dolarów i trwa 12–24 miesiące. Dla startupów to ogromna inwestycja w założenia architektoniczne, które mogą nie przetrwać.

Mimo to, przy dużych skalach, nawet 2× zysk w efektywności przekłada się na miliardy oszczędności. Dla dostawców chmurowych obsługujących miliony żądań wyznaczania wyników na sekundę, niestandardowy krzem staje się coraz bardziej konieczny.

Jak powinien wyglądać idealny chip do wyznaczania wyników LLM

Przyszłość: 2026–2030 i dalej

Oczekiwano, że krajobraz sprzętu do wyznaczania wyników rozdzieli się na trzy warstwy:

Chipy do trenowania. Wysokiej klasy GPU, takie jak NVIDIA B200 i AMD Instinct MI400, będą nadal dominować w trenowaniu dzięki swojej elastyczności FP16/FP8 i ogromnej przepustowości pamięci.
ASICy do wyznaczania wyników. Twardo przewiązane, niskoprzepustowe przyspieszacze Transformer będą obsługiwać produkcję w dużych skalach, zoptymalizowane pod kątem kosztów i efektywności.
NPU do krawędzi. Małe, ultraefektywne chipy przyniosą kwantyzowane modele LLM do telefonów komórkowych, pojazdów, urządzeń IoT i robotów, umożliwiając inteligencję na urządzeniu bez zależności od chmury.

Ponadto, oprócz samego sprzętu, zobaczymy:

Hybrydowe klastry – GPU do elastycznego trenowania, ASICy do wydajnego wyznaczania wyników
Wyznaczanie wyników jako usługa – główne dostawcy chmurowe wdrażają niestandardowe chipy (np. AWS Inferentia, Google TPU)
Współdzielone projektowanie sprzętu i oprogramowania – modele jawnie zaprojektowane, by być przyjazne dla sprzętu poprzez rzadkość, świadomość kwantyzacji i uwagę w blokach
Standardy otwarte – standaryzowane interfejsy API do wyznaczania wyników, by uniknąć zablokowania przez dostawców

Ostateczne myśli

“ASIC-izacja” wyznaczania wyników AI już się odbywa. Podobnie jak wydobywanie bitcoina ewoluowało od procesorów do specjalistycznego krzemu, AI wdraża się podobną drogą.

Następna rewolucja w AI nie będzie dotyczyć większych modeli – będzie dotyczyć lepszych chipów. Sprzęt zoptymalizowany dla konkretnych wzorców wyznaczania wyników Transformer będzie decydował, kto może wdrażać AI ekonomicznie w dużych skalach.

Podobnie jak kryptowalutowi górnicy zoptymalizowali każdy wypasowany wat, sprzęt do wyznaczania wyników wycisze każdy ostatni FLOP na wat. Kiedy to nastąpi, prawdziwy przełom nie będzie w algorytmach – będzie w krzemie, który je uruchamia.

Przyszłość AI jest wyrywana w krzemie, jeden tranzystor na raz.