Продвижение ASIC для LLM: Почему аппаратное обеспечение инференса имеет значение

Специализированные чипы ускоряют и удешевляют выводы ИИ

Содержимое страницы

Будущее ИИ не ограничивается более умными моделями - это также вопрос более умного железа. Специализированное оборудование для инференса ЛЛМ приводит к революции, аналогичной переходу майнинга биткоинов к ASIC.

Электрическая схема ASIC для ЛЛМ Электрическое воображение - Flux текст в изображение ЛЛМ.

Почему ЛЛМ нуждаются в собственном оборудовании

Большие языковые модели преобразили ИИ, но за каждым плавным ответом скрываются огромные вычислительные мощности и трафик памяти. Поскольку затраты на инференс становятся доминирующими — часто превышая затраты на обучение в течение жизни модели — оборудование, оптимизированное специально для инференса, имеет экономический смысл.

Аналогия с майнингом биткоинов не случайна. В обоих случаях высокоспециализированная, повторяющаяся нагрузка получает огромную выгоду от пользовательского кремния, который убирает все ненужное.

Уроки майнинга биткоинов

Майнинг биткоинов прошел через четыре поколения:

Эра Оборудование Ключевое преимущество Ограничение
2015–2020 GPU (CUDA, ROCm) Гибкость Энергозатратные, ограниченные памятью
2021–2023 TPU, NPU Грубая специализация Все еще ориентированы на обучение
2024–2025 Transformer ASICs Настроенные для инференса с низкой точностью Ограниченная универсальность

ИИ следует аналогичному пути. Каждый переход улучшал производительность и энергоэффективность на порядки величины.

Однако, в отличие от ASIC для биткоинов (которые вычисляют только SHA-256), ASIC для инференса нуждаются в некоторой гибкости. Модели эволюционируют, архитектуры меняются, и схемы точности улучшаются. Трюк заключается в том, чтобы специализироваться достаточно — жестко закрепляя основные паттерны, в то время как сохраняя адаптивность на границах.

Что делает инференс ЛЛМ отличным от обучения

Инференс имеет уникальные характеристики, которые может использовать специализированное оборудование:

  • Доминирует низкая точность — 8-бит, 4-бит, даже троичная или бинарная арифметика хорошо работают для инференса
  • Память — это узкое место — Перемещение весов и KV-кэшей потребляет гораздо больше энергии, чем вычисления
  • Задержка важнее пропускной способности — Пользователи ожидают токенов менее чем за 200 мс
  • Массивная параллельность запросов — Тысячи одновременных запросов инференса на один чип
  • Предсказуемые паттерны — Слои трансформеров высокоструктурированы и могут быть жестко закреплены
  • Возможности разреженности — Модели все чаще используют обрезку и MoE (Mixture-of-Experts) техники

Чип, специально разработанный для инференса, может жестко закрепить эти предположения, чтобы достичь 10–50× лучшей производительности на ватт по сравнению с универсальными GPU.

Кто разрабатывает оборудование, оптимизированное для ЛЛМ

Рынок ASIC для инференса нагревается как с участием устоявшихся игроков, так и с амбициозными стартапами:

Компания Чип / Платформа Специализация
Groq LPU (Language Processing Unit) Детерминированная пропускная способность для ЛЛМ
Etched AI Sohu ASIC Жестко закрепленный движок трансформеров
Tenstorrent Grayskull / Blackhole Общее машинное обучение с высокополосной сетью
OpenAI × Broadcom Пользовательский чип для инференса Предполагаемый запуск в 2026 году
Intel Crescent Island GPU для инференса только Xe3P с 160GB HBM
Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) Огромная пропускная способность памяти

Это не пустые обещания — они уже развернуты в дата-центрах. Кроме того, стартапы вроде d-Matrix, Rain AI, Mythic и Tenet разрабатывают чипы с нуля, ориентируясь на паттерны трансформерной арифметики.

Архитектура трансформерного ASIC для инференса

Как выглядит чип, оптимизированный для трансформеров, изнутри?

+--------------------------------------+
|         Интерфейс хоста               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  Начиповая связь (сеть/кольцо)    |
+--------------------------------------+
|  Вычислительные плитки / ядра               |
|   — Плотные единицы умножения матриц      |
|   — Низкоточные (int8/int4) ALU   |
|   — Деквантизация / единицы активации       |
+--------------------------------------+
|  Начиповая SRAM & буферы KV-кэша     |
|   — Горячие веса, слияние кэшей        |
+--------------------------------------+
|  Конвейеры квантования / деквантования    |
+--------------------------------------+
|  Планировщик / Контроллер              |
|   — Статический движок выполнения графа    |
+--------------------------------------+
|  Интерфейс DRAM / HBM вне чипа       |
+--------------------------------------+

Ключевые архитектурные особенности включают:

  • Вычислительные ядра — Плотные единицы умножения матриц, оптимизированные для int8, int4 и троичных операций
  • Начиповая SRAM — Большие буферы содержат горячие веса и KV-кэши, минимизируя дорогие обращения к DRAM
  • Потоковые соединения — Топология сети обеспечивает эффективное масштабирование между несколькими чипами
  • Движки квантования — Реальное квантование/деквантование между слоями
  • Стек компиляторов — Переводит графики PyTorch/ONNX напрямую в микрооперации, специфичные для чипа
  • Жестко закрепленные ядра внимания — Устраняет накладные расходы на управление для softmax и других операций

Философия дизайна напоминает ASIC для биткоинов: каждый транзистор служит конкретной нагрузке. Нет лишнего кремния на функциях, которые инференсу не нужны.

Реальные бенчмарки: GPU vs. ASIC для инференса

Вот как специализированное оборудование для инференса сравнивается с передовыми GPU:

Модель Оборудование Пропускная способность (токенов/с) Время до первого токена Множитель производительности
Llama-2-70B NVIDIA H100 (8x DGX) ~80–100 ~1.7s Базовый (1×)
Llama-2-70B Groq LPU 241–300 0.22s 3–18× быстрее
Llama-3.3-70B Groq LPU ~276 ~0.2s Постоянное 3×
Gemma-7B Groq LPU 814 <0.1s 5–15× быстрее

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

Эти цифры иллюстрируют не постепенные улучшения, а приращения на порядок как в пропускной способности, так и в задержке.

Критические компромиссы

Специализация мощная, но несет в себе вызовы:

  1. Гибкость vs. Эффективность. Полностью фиксированный ASIC стремительно проходит через сегодняшние трансформерные модели, но может столкнуться с завтрашними архитектурами. Что произойдет, когда механизмы внимания эволюционируют или появятся новые семейства моделей?

  2. Квантование и точность. Низкая точность экономит огромное количество энергии, но управление деградацией точности требует сложных схем квантования. Не все модели хорошо квантуются до 4-бит или ниже.

  3. Программное обеспечение. Оборудование без надежных компиляторов, ядер и фреймворков бесполезно. NVIDIA все еще доминирует в основном благодаря зрелой экосистеме CUDA. Новым производителям чипов нужно серьезно инвестировать в программное обеспечение.

  4. Стоимость и риск. Выпуск чипа стоит десятки миллионов долларов и занимает 12–24 месяца. Для стартапов это огромная ставка на архитектурные предположения, которые могут не оправдаться.

Тем не менее, на гипермасштабе даже 2× приросты эффективности переводятся в миллиарды сэкономленных средств. Для провайдеров облачных услуг выполняющих миллионы запросов инференса в секунду, пользовательский кремний становится все менее обсуждаемым.

Как выглядит идеальный чип для инференса ЛЛМ

Характеристика Идеальная спецификация
Процесс Узел 3–5 нм
Начиповая SRAM 100МБ+ тесно связанная
Точность Нативная поддержка int8 / int4 / троичная
Пропускная способность 500+ токенов/сек (модель 70Б)
Задержка <100мс время до первого токена
Связь Оптические связи или низкозадержные сети
Компилятор Инструментальная цепочка PyTorch/ONNX → микрокод
Энергия <0.3 джоуля на токен

Будущее: 2026–2030 и далее

Ожидайте, что ландшафт оборудования для инференса стратифицируется на три уровня:

  1. Чипы для обучения. Высококлассные GPU вроде NVIDIA B200 и AMD Instinct MI400 будут продолжать доминировать в обучении благодаря своей гибкости FP16/FP8 и огромной пропускной способности памяти.

  2. ASIC для инференса. Жестко закрепленные, низкоточные трансформерные ускорители будут обрабатывать производственное обслуживание на гипермасштабе, оптимизированные для стоимости и эффективности.

  3. NPU для края сети. Маленькие, сверхэффективные чипы приведут квантованные ЛЛМ на смартфоны, автомобили, устройства IoT и роботов, обеспечивая интеллект на устройстве без зависимости от облака.

Помимо оборудования, мы увидим:

  • Гибридные кластеры — GPU для гибкого обучения, ASIC для эффективного обслуживания
  • Инференс как сервис — Крупные провайдеры облачных услуг развертывают пользовательские чипы (как AWS Inferentia, Google TPU)
  • Совместный дизайн оборудования и программного обеспечения — Модели, специально разработанные для дружелюбности к оборудованию через разреженность, осведомленность о квантовании и блоковое внимание
  • Открытые стандарты — Стандартизированные API для инференса, чтобы предотвратить зависимость от поставщика

Заключительные мысли

“АСИК-изание” AI-инференса уже началось. Как майнинг биткоина эволюционировал от CPU до специализированного кремния, так и развертывание AI следует тому же пути.

Следующая революция в области AI не будет связана с более крупными моделями — она будет связана с лучшими чипами. Аппаратное обеспечение, оптимизированное для специфических паттернов инференса трансформеров, определит, кто сможет экономически эффективно развертывать AI в масштабах.

Как майнеры биткоина оптимизировали каждый потраченный ватт, так и аппаратное обеспечение для инференса будет извлекать максимум из каждого FLOP-пер-джоуль. Когда это произойдет, настоящий прорыв не будет связан с алгоритмами — он будет связан с кремнием, на котором они работают.

Будущее AI вырезается в кремнии, один транзистор за раз.

Полезные ссылки