Специализированные ИС для LLM и чипы для инференса (почему они важны)

Специализированные интегральные схемы (ASIC) и кастомные кремниевые чипы повышают скорость и эффективность вывода LLM.

Содержимое страницы

Будущее ИИ заключается не только в более умных моделях. Оно также связано с кремнием, который соответствует тому, как эти модели фактически обслуживаются. Специализированное оборудование для инференса LLM следует пути, напоминающему переход майнинга биткоинов с графических процессоров на созданные для этой цели АСП, хотя и с более жесткими ограничениями, поскольку модели и схемы точности продолжают эволюционировать.

Чтобы узнать больше о пропускной способности, задержках, видеопамяти и бенчмарках в разных средах выполнения и на разных типах оборудования, ознакомьтесь со статьей Производительность LLM: Бенчмарки, Узкие места и Оптимизация.

Электрическая схема LLM АСП Электрическое воображение - Текстовая генерация изображений с помощью Flux.

Почему LLM выигрывают от оборудования, специализированного на инференсе

Крупные языковые модели трансформировали ИИ, но каждый плавный ответ зависит от огромных, предсказуемых потоков матричных вычислений и обмена данными в памяти. По мере роста расходов на инференс — часто превосходящих затраты на обучение в течение жизненного цикла модели — экономически выгодными становятся чипы, оптимизированные именно для обслуживания, а не для любых возможных рабочих нагрузок.

Аналогия с майнингом биткоинов несовершенна, но поучительна. В обоих случаях речь идет о повторяющихся, хорошо ограниченных задачах, где отказ от неиспользуемой универсальности на кристалле позволяет достичь значительного прироста пропускной способности и количества джоулей на полезную операцию.

Что история майнинга биткоинов говорит об АСП для инференса

Майнинг биткоинов прошел через четыре поколения:

Эпоха Оборудование Ключевое преимущество Ограничение
2015–2020 ГП (CUDA, ROCm) Гибкость Высокое энергопотребление, узкое место памяти
2021–2023 TPU, NPU Грубая специализация Все еще ориентированы на обучение
2024–2025 АСП для трансформеров Настроены на инференс с низкой точностью Ограниченная универсальность

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

Однако, в отличие от АСП для биткоинов (которые вычисляют только SHA-256), АСП для инференса требуют определенной гибкости. Модели эволюционируют, архитектуры меняются, и схемы точности совершенствуются. Секрет заключается в том, чтобы быть специализированным всего лишь настолько, чтобы зашить основные паттерны в аппаратную часть, сохраняя при этом адаптивность на периферии.

Чем инференс LLM отличается от обучения (и что используют чипы)

Рабочие нагрузки инференса демонстрируют паттерны, которые может использовать специализированное оборудование:

  • Предпочтение низкой точности — 8-битная, 4-битная, даже тернарная или бинарная арифметика хорошо работают для инференса
  • Память — узкое место — Перемещение весов и KVR-кешей потребляет гораздо больше энергии, чем вычисления
  • Задержка важнее пропускной способности — Пользователи ожидают получение токенов менее чем за 200 мс
  • Огромная параллельность запросов — Тысячи одновременных запросов инференса на один чип
  • Предсказуемые паттерны — Слои трансформеров высоко структурированы и могут быть зашиты в аппаратную часть
  • Возможности использования разреженности — Модели все чаще используют отсечение (прунинг) и техники MoE (смесь экспертов)

Целевой чип для инференса может зашить эти допущения, чтобы достичь на 10–50 раз лучшей производительности на ватт по сравнению с универсальными графическими процессорами.

Кто создает кремний, оптимизированный для инференса LLM

Рынок АСП для инференса охватывает как действующие компании, так и стартапы, делающие ставку на кремний, сформированный по образцу трансформеров:

Компания Чип / Платформа Специализация
Groq LPU (Language Processing Unit) Детерминированная пропускная способность для LLM
Etched AI ASP Sohu Зашитый движок трансформеров
Tenstorrent Grayskull / Blackhole Универсальный ML с сетью высокой пропускной способности
Taalas HC1 (продукт Llama 3.1 8B) / roadmap HC2 Специализированный «жесткий» кремний для конкретной модели; объединение хранилища и вычислений
OpenAI × Broadcom Кастомный чип инференса Ожидаемый запуск в 2026 году
Intel Crescent Island Только инференс, GPU Xe3P с 160GB HBM
Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) Огромная пропускная способность памяти непосредственно на кристалле

Большая часть этого уже используется в производственных дата-центрах, а не остается просто на слайдах. Меньшие команды, такие как d-Matrix, Rain AI, Mythic и Tenet, также разрабатывают архитектуры, настроенные на инференс с низкой точностью и структурированную разреженность.

Taalas HC1, Chat Jimmy и сверхбыстрое обслуживание небольших моделей

Taalas — недавний пример школы «специализируйся почти во всем». Компания утверждает, что граница между памятью и вычислениями (внекристальная DRAM против внутрикристальной SRAM) доминирует над стоимостью, энергопотреблением и инженерной сложностью инференса, и что кремний для конкретной модели — то, что они называют Hardcore Models (жесткими моделями), — может устранить эту границу, если развертывание готово зафиксировать веса и граф.

Их первый продукт, вышедший на рынок, HC1, зашивает вариант Llama 3.1 8B. Этот выбор прагматичен: модель достаточно мала для быстрого запуска, открыто задокументирована и остается полезной для многих задач автоматизации, классификации и черновой работы, где глубина рассуждений менее важна, чем задержка и стоимость. Taalas сообщает о порядка 16–17 тыс. декодированных токенов в секунду на пользователя для этой конфигурации (методика вендора и сравнения приведены в их описании), наряду с утверждениями о значительном снижении капитальных затрат и энергопотребления по сравнению с обычными стеками GPU для того же класса моделей. Компоненты первого поколения используют агрессивное смешанное хранилище с низкой точностью; компания описывает переход к стандартным 4-битным плавающим форматам на HC2 для восстановления запаса в качестве.

ASP LLM инференс

Для разработчиков, которые хотят ощутить, что на практике означает этот класс пропускной способности, Taalas предоставляет бесплатную демо-версию чат-бота, Chat Jimmy, и предлагает доступ к API через заявку на их сайте. Это явно концептуальная проверка — не передовой ассистент, — но он иллюстрирует реальную аудиторию, которая может предпочесть скромную модель со «скоростью человеческого мышления» большой модели, которая кажется медленной или дорогой.

Архитектура АСП для инференса трансформеров

Как на самом деле выглядит чип, оптимизированный для трансформеров, изнутри?

+--------------------------------------+
|         Интерфейс хоста               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  Внутрикристальная интерконнект (mesh/ring) |
+--------------------------------------+
|  Вычислительные тайлы / ядра          |
|   — Узлы плотного матричного умножения |
|   — ОЗУ низкой точности (int8/int4)   |
|   — Узлы деквантизации / активации    |
+--------------------------------------+
|  Внутрикристальная SRAM и буферы KVR-кеша |
|   — Горячие веса, сжатые кеша         |
+--------------------------------------+
|  Пайплайны квантизации / деквантизации |
+--------------------------------------+
|  Планировщик / Контроллер             |
|   — Движок выполнения статических графов |
+--------------------------------------+
|  Интерфейс внекристальной DRAM / HBM   |
+--------------------------------------+

Ключевые архитектурные особенности включают:

  • Вычислительные ядра — Узлы плотного матричного умножения, оптимизированные для int8, int4 и тернарных операций
  • Внутрикристальная SRAM — Большие буферы хранят горячие веса и KVR-кеша, минимизируя дорогие обращения к DRAM
  • Потоковые интерконнекты — Топология mesh обеспечивает эффективное масштабирование на нескольких чипах
  • Движки квантизации — Квантизация/деквантизация в реальном времени между слоями
  • Стек компиляторов — Преобразует графы PyTorch/ONNX непосредственно в микроскопов, специфичные для чипа
  • Зашитые ядра внимания — Устраняет накладные расходы управления потоком для softmax и других операций

Философия дизайна отражает принципы АСП для биткоинов: каждый транзистор служит конкретной рабочей нагрузке. Никакого лишнего кремния на функциях, не需要的 для инференса.

Сравнение бенчмарков GPU и АСП для инференса LLM

Представительные публичные данные показывают, как специализированное оборудование для инференса может опередить универсальные стеки GPU на семействах тех же моделей (всегда проверяйте методику и допущения по пакетной обработке для собственных рабочих нагрузок):

Модель Оборудование Пропускная способность (токены/с) Время до первого токена Множитель производительности
Llama-2-70B NVIDIA H100 (8x DGX) ~80–100 ~1,7с Базовый уровень (1×)
Llama-2-70B Groq LPU 241–300 0,22с На 3–18 раз быстрее
Llama-3.3-70B Groq LPU ~276 ~0,2с Постоянные 3×
Gemma-7B Groq LPU 814 <0,1с На 5–15 раз быстрее
Llama-3.1-8B Taalas HC1 (вендор) ~16–17 тыс. декод. ток/с/польз — Отдельная ось (фикс. граф 8B, не 70B)

Источники: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog; данные Taalas HC1 из продуктового поста компании.

Строки, посвященные Groq, показывают значительный прирост пропускной способности и времени до первого токена по сравнению с базовым уровнем высококлассных GPU на больших моделях. Строка Taalas не является еще одним множителем по отношению к этим линиям 70B; она иллюстрирует, насколько можно продвинуть декодирование на пользователя, когда модель и граф зафиксированы в кремнии, ценой гибкости.

Компромиссы при специализации кремния для инференса

Специализация покупает производительность, но вводит продуктовые и инженерные риски:

  1. Гибкость vs. Эффективность. Полностью зафиксированный АСП молниеносно пролетает через современные модели трансформеров, но может испытывать трудности со «завтрашними» архитектурами. Что произойдет, когда механизмы внимания эволюционируют или появятся новые семейства моделей? Это не гипотетическая ситуация — модели пространства состояний, диффузионные языковые модели и мировые модели JEPA уже бросают вызов доминированию трансформеров на стороне моделей; см. что придет после LLM, чтобы узнать, как эти архитектуры могут повлиять на зашитый в кремний трансформер.

  2. Квантизация и Точность. Низкая точность экономит огромные количества энергии, но управление деградацией точности требует сложных схем квантизации. Не все модели красиво квантуются до 4 бит или ниже.

  3. Софтверный экосистема. Аппаратное обеспечение без надежных компиляторов, ядер и фреймворков бесполезно. NVIDIA по-прежнему доминирует в значительной степени благодаря зрелой экосистеме CUDA. Новые производители чипов должны значительно инвестировать в программное обеспечение.

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

Тем не менее, в масштабах гиперскейлинга даже двукратный прирост эффективности переводится в миллиарды долларов экономии. Для провайдеров облачных услуг обрабатывающих миллионы запросов инференса в секунду, кастомный кремний становится все более незаменимым.

Псевдоспецификация идеального чипа для инференса LLM

Функция Идеальная спецификация
Процесс Узел 3–5нм
SRAM на кристалле 100MB+ тесно связанная
Точность Нативная поддержка int8 / int4 / тернарная
Пропускная способность 500+ ток/с (модель 70B)
Задержка <100мс время до первого токена
Интерконнект Низкозадержательный mesh или оптические ссылки
Компилятор Инструментарий PyTorch/ONNX → микрокод
Энергия <0,3 джоуля на токен

Взгляд в будущее (2026–2030)

Ожидается, что ландшафт оборудования для инференса стратифицируется на три грубых слоя:

  1. Чипы для обучения. Высококлассные GPU, такие как NVIDIA B200 и AMD Instinct MI400,将继续 доминировать в обучении благодаря своей гибкости FP16/FP8 и огромной пропускной способности памяти.

  2. Асп для инференса. Зашитые, низкопараллельные ускорители трансформеров будут заниматься производственным обслуживанием в гипермасштабе, оптимизированными для стоимости и эффективности.

  3. NPU на периферии. Маленькие, сверхэффективные чипы принесут квантованные LLM в смартфоны, транспортные средства, устройства IoT и роботов, обеспечивая интеллект на устройстве без зависимости от облака.

Помимо самого оборудования, мы увидим:

  • Гибридные кластеры — GPU для гибкого обучения, АСП (или инференс-движки в масштабе пластины) для эффективного обслуживания
  • Инференс как услуга — Гиперскейлеры, смешивающие ускорители первого уровня (AWS Inferentia, Google TPU и другие) с GPU
  • Со-дизайн железо-софт — Модели, сформированные под блочную разреженность, роутинг MoE и слои, пригодные для квантизации
  • Кремний для модели или семейства — Компании вроде Taalas, ставящие на то, что некоторые разворачивания пожертвуют архитектурной гибкостью ради экстремальной стоимости и задержки на известном графе
  • Открытые API инференса — Давление на сохранение переносимости интерфейсов обслуживания, даже когда кремний не переносим

Итоговые мысли

Процесс «ASP-изации» инференса ИИ уже идет. Так же, как майнинг биткоинов эволюционировал от CPU к специализированному кремнию, развертывание ИИ следует тому же пути.

Следующая революция в ИИ не будет связана с больше моделями — она будет связана с лучшими чипами. Оборудование, оптимизированное под специфические паттерны инференса трансформеров, определит, кто сможет экономически развертывать ИИ в масштабе.

Так же, как майнеры биткоинов оптимизировали каждый лишний ватт, оборудование для инференса будет выжимать каждый последний FLOP-джоуль. Когда это случится, настоящим прорывом будут не алгоритмы, а кремний, который их запускает.

Будущее ИИ вытравлено в кремнии, транзистор за транзистором.

Для получения дополнительных бенчмарков, вариантов выбора оборудования и настройки производительности, ознакомьтесь с нашим хабом Производительность LLM: Бенчмарки, Узкие места и Оптимизация.

Полезные ссылки

Подписаться

Получайте новые материалы про системы, инфраструктуру и AI engineering.