FPGA для ускорения инференса
FPGA (Field-Programmable Gate Array, программируемая вентильная матрица) или, по-русски, ПЛИС (программируемая логическая интегральная схема) — аппаратная платформа, которая позволяет создавать специализированные вычислительные блоки для ускорения инференса LLM.
В чем отличие FPGA от GPU?
FPGA состоят из массива программируемых логических блоков, соединенных программируемыми же межсоединениями, что позволяет пользователю создавать конфигурации, адаптированные под конкретные задачи.
GPU содержат множество меньших, более простых ядер. Они могут запускать широкий спектр приложений и алгоритмов при условии, что те хорошо подходят для параллельной обработки. Однако их архитектура фиксирована, и их нельзя перепрограммировать в той же степени, что и FPGA.
Почему FPGA актуально для AI?
🔸 Высокий уровень параллелизма. В отличие от традиционных GPU, где одна и та же инструкция выполняется над множеством потоков, FPGA за счет распределенной логики может одновременно выполнять разные операции на разных частях данных. Такой подход особенно полезен для LLM, где требуется последовательная, но вычислительно емкая обработка слоев.
Кроме того, GPU для оптимизации работы часто нуждаются в пакетной обработке, чтобы полностью загрузить свои ядра. FPGA может эффективно работать даже с единичными запросами.
🔸 Гибкая настройка под модель. FPGA дает возможность аппаратной перенастройки под конкретные вычислительные задачи. Разработчик может:
• спроектировать специализированные ускорители для типичных операций LLM;
• реализовать вычисления с фиксированной точностью, включая INT8, INT4, и даже бинарные форматы, что особенно важно для квантованных моделей;
• настроить маршруты передачи данных между блоками для минимизации задержек и повышения пропускной способности.
🔸 Энергоэффективность. Благодаря тому, что FPGA не содержат лишних компонентов, характерных для GPU (планировщики потоков, сложные системы управления памятью и пр.), они могут выполнять необходимые вычисления с гораздо меньшим энергопотреблением, что важно для edge-устройств и облачных систем.
🔸 Низкая задержка. FPGA обеспечивает минимальную латентность за счет реализации вычислений в жестко детерминированном режиме. Данные обрабатываются в аппаратных конвейерах без участия ОС или сложных runtime-систем, что позволяет добиться предсказуемого времени выполнения каждой операции.
Работа FPGA на конкретных примерах
Еще в 2022 году группа китайских специалистов представила DFX — ускоритель на основе FPGA. На модели GPT-2 устройство работало в 5,58 раз быстрее и почти в 4 раза энергоэффективнее по сравнению с чипами Nvidia V100. Кроме того, DFX оказался в 8,21 раза дешевле, чем GPU.
А сейчас, например, стартап Positron предлагает сервер инференса трансформеров на базе FPGA. Декларируемые параметры:
• скорость на 70% выше, чем у систем на базе Nvidia DGX H100;
• в 3,5 раза выше производительность на доллар и ватт;
• более 93% использования пропускной способности памяти по сравнению с 10–30% на GPU.
Тренды
Рынок AI-платформ нуждается в более эффективных вычислениях, но энергетические ограничения сдерживают рост. В этих условиях индустрия находит новые возможности для ускорения инференса и децентрализации рынка.
Хотя графические процессоры Nvidia остаются доминирующей AI-платформой благодаря простоте программирования и поддержке фреймворков, FPGA успешно конкурирует с ними в целом ряде сценариев, особенно при работе с квантованными или упрощенными моделями.
#FPGA #ПЛИС #GPU #технологии #инференс
🚀 ©ТехноТренды
FPGA (Field-Programmable Gate Array, программируемая вентильная матрица) или, по-русски, ПЛИС (программируемая логическая интегральная схема) — аппаратная платформа, которая позволяет создавать специализированные вычислительные блоки для ускорения инференса LLM.
В чем отличие FPGA от GPU?
FPGA состоят из массива программируемых логических блоков, соединенных программируемыми же межсоединениями, что позволяет пользователю создавать конфигурации, адаптированные под конкретные задачи.
GPU содержат множество меньших, более простых ядер. Они могут запускать широкий спектр приложений и алгоритмов при условии, что те хорошо подходят для параллельной обработки. Однако их архитектура фиксирована, и их нельзя перепрограммировать в той же степени, что и FPGA.
Почему FPGA актуально для AI?
🔸 Высокий уровень параллелизма. В отличие от традиционных GPU, где одна и та же инструкция выполняется над множеством потоков, FPGA за счет распределенной логики может одновременно выполнять разные операции на разных частях данных. Такой подход особенно полезен для LLM, где требуется последовательная, но вычислительно емкая обработка слоев.
Кроме того, GPU для оптимизации работы часто нуждаются в пакетной обработке, чтобы полностью загрузить свои ядра. FPGA может эффективно работать даже с единичными запросами.
🔸 Гибкая настройка под модель. FPGA дает возможность аппаратной перенастройки под конкретные вычислительные задачи. Разработчик может:
• спроектировать специализированные ускорители для типичных операций LLM;
• реализовать вычисления с фиксированной точностью, включая INT8, INT4, и даже бинарные форматы, что особенно важно для квантованных моделей;
• настроить маршруты передачи данных между блоками для минимизации задержек и повышения пропускной способности.
🔸 Энергоэффективность. Благодаря тому, что FPGA не содержат лишних компонентов, характерных для GPU (планировщики потоков, сложные системы управления памятью и пр.), они могут выполнять необходимые вычисления с гораздо меньшим энергопотреблением, что важно для edge-устройств и облачных систем.
🔸 Низкая задержка. FPGA обеспечивает минимальную латентность за счет реализации вычислений в жестко детерминированном режиме. Данные обрабатываются в аппаратных конвейерах без участия ОС или сложных runtime-систем, что позволяет добиться предсказуемого времени выполнения каждой операции.
Работа FPGA на конкретных примерах
Еще в 2022 году группа китайских специалистов представила DFX — ускоритель на основе FPGA. На модели GPT-2 устройство работало в 5,58 раз быстрее и почти в 4 раза энергоэффективнее по сравнению с чипами Nvidia V100. Кроме того, DFX оказался в 8,21 раза дешевле, чем GPU.
А сейчас, например, стартап Positron предлагает сервер инференса трансформеров на базе FPGA. Декларируемые параметры:
• скорость на 70% выше, чем у систем на базе Nvidia DGX H100;
• в 3,5 раза выше производительность на доллар и ватт;
• более 93% использования пропускной способности памяти по сравнению с 10–30% на GPU.
Тренды
Рынок AI-платформ нуждается в более эффективных вычислениях, но энергетические ограничения сдерживают рост. В этих условиях индустрия находит новые возможности для ускорения инференса и децентрализации рынка.
Хотя графические процессоры Nvidia остаются доминирующей AI-платформой благодаря простоте программирования и поддержке фреймворков, FPGA успешно конкурирует с ними в целом ряде сценариев, особенно при работе с квантованными или упрощенными моделями.
#FPGA #ПЛИС #GPU #технологии #инференс
🚀 ©ТехноТренды