主要观点:近未来数十亿人可能持续运行 AI 推理,满足需求需注重效率减少能量和资本投入,硬件架构师应追求领域特定架构(DSA)。当前 GPU 在现代深度学习中占主导是偶然,应从 AI 推理工作负载反向设计硬件。
关键信息:
- 内存消耗能量大,是降低功耗和提高性能的关键,应减少数据移动。
- 简化的 Transformer 推理模型中,数据移动在前后向传递中重要,低精度、异步性、专用内存传输硬件和优化内存层次结构等是硬件设计原则。
- 硬件分析表明矩阵乘法计算成本随维度立方增长,注意力在预填充时计算密集,解码时内存受限,KV 缓存大小影响性能,需跨多加速器扩展。
- 测试时计算扩展有串行和并行两种维度,串行扩展增加解码需求,并行扩展需考虑批量大小和硬件利用率。
重要细节: - 不同硬件加速器的关键指标及运算受限情况,如 H100、A100、Tenstorrent Blackhole、Google TPU v4i 等。
- 各种优化技术如 FlashAttention、Multi Query Attention、Multi Latent Attention 等对性能的影响。
- 不同并行策略如模型并行和专家并行的通信成本及硬件需求,如 Deepseek V3 的相关研究。
- 谷歌 TPU 的脉动阵列及其在实际中的效率表现,Tenstorrent 的架构及挑战,包括使用 GDDR6 等。
- 系统神经科学对硬件设计的启示,如借鉴人类大脑开发 AGI 组件等。
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