A Survey on Hardware Accelerators for Large Language Models

本文属于LLM系列文章，针对《A Survey on Hardware Accelerators for Large Language Models》的翻译版本。

大型语言模型的硬件加速器综述

• 摘要：概述研究背景与目标
• 引言：阐述研究背景与意义
• 计算与能源需求分析：系统性分析计算资源与能源消耗
• 基于FPGA的加速器设计：深入探讨FPGA在加速器设计中的应用
• 基于CPU和GPU的加速器优化：深入探讨多核处理器加速器的优化策略
• ASIC加速器设计：专注于专用集成电路在加速器设计中的应用
• 内存中硬件加速器优化：深入探讨内存访问模式优化与加速器效率提升
• 绩效与能效比较分析：系统性评估不同加速器的能量效率与性能指标
• 结论与展望：总结研究发现并展望未来研究方向

摘要

大型语言模型（LLM）已成为自然语言处理领域的重要技术，其在理解和生成人文文本方面的能力已彻底改变了这一领域的发展。面对日益增长的对大型语言模型需求的复杂性，亟需解决其带来的计算挑战，尤其是针对大型语言模型的复杂性。本文系统性地探讨了多种硬件加速器方案，旨在提升大型语言模型的性能和能效。通过深入分析GPU、FPGA和定制化架构等加速器，我们旨在为满足大型语言模型独特计算需求而设计的专用硬件解决方案提供了全面的分析框架。该研究不仅涵盖了架构设计、性能指标和能效优化等多个关键因素，还为优化大型语言模型在实际应用中的部署提供了有价值的参考，包括研究人员、工程师和决策者在内的相关人员均可从中获益。

1 引言

2 计算和能源需求

3 基于FPGA的加速器

4 基于CPU和GPU的加速器

5 ASIC加速器

6 内存中硬件加速器

7 定量比较

8 结论

大型语言模型在科学和社会技术领域展现出巨大的前景和强大的实力。然而，其庞大的计算复杂性对数据中心构成了严峻挑战，因为这些智能系统对能源消耗表现出显著的需求。为了提升处理效率，硬件加速器的引入不仅能够显著提升这些应用程序的处理效率，还能够有效降低对能源资源的消耗。基于现有研究的架构分析表明，针对Transformer架构的最复杂功能，硬件加速器可以被专门设计以实现最佳性能，并且能够将数据中心的能源效率提升至现有水平的4个数量级以上。能源效率的提升不仅有助于减少碳排放，还能够降低冷却水的消耗，进而降低整体运营成本。随着大型语言模型和大规模数学模型（LMM）的复杂性和处理需求的持续增长，未来数据中心的能效管理将面临更大的技术挑战。