Challenges and Research Directions for Large Language Model Inference Hardware

📄 arXiv: 2601.05047v1 📥 PDF

作者: Xiaoyu Ma, David Patterson

分类: cs.AR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

备注: Accepted for publication by IEEE Computer, 2026

DOI: 10.1109/MC.2026.3652916

💡 一句话要点

针对LLM推理硬件挑战，提出高带宽闪存、近内存计算和低延迟互连等架构优化方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型推理 硬件加速 高带宽内存 近内存计算 低延迟互连

📋 核心要点

  1. LLM推理的核心瓶颈已从计算转向内存和互连，自回归解码过程加剧了这一挑战。
  2. 论文提出利用高带宽闪存、近内存计算和低延迟互连等架构优化方案，提升LLM推理效率。
  3. 研究重点关注数据中心AI，并探讨了相关技术在移动设备上的潜在应用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的推理极具挑战性。底层Transformer模型的自回归解码阶段使得LLM推理与训练存在根本区别。由于近期AI趋势的推动，主要挑战在于内存和互连，而非计算本身。为了应对这些挑战，我们重点介绍了四个架构研究机会：用于实现10倍内存容量和类似HBM带宽的高带宽闪存；用于实现高内存带宽的近内存处理和3D内存-逻辑堆叠；以及用于加速通信的低延迟互连。虽然我们的重点是数据中心AI，但我们也回顾了它们在移动设备上的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理过程中面临的硬件瓶颈问题。现有的硬件架构在处理LLM推理时，面临着内存容量不足、内存带宽受限以及通信延迟高等问题，这些问题严重制约了LLM推理的效率和性能。尤其是在自回归解码阶段，对内存的频繁访问和大量的数据传输使得这些问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是通过优化硬件架构来缓解LLM推理的内存和互连瓶颈。具体而言，论文提出了三个主要方向：一是利用高带宽闪存来扩展内存容量并提供类似HBM的带宽；二是采用近内存处理和3D内存-逻辑堆叠来提高内存带宽；三是设计低延迟互连来加速通信。这些优化旨在减少数据移动、提高数据访问速度，从而提升LLM推理的整体性能。

技术框架：论文并没有提出一个完整的硬件系统架构，而是着重强调了三个关键的硬件优化方向。这三个方向可以被视为构建高性能LLM推理硬件加速器的关键模块。高带宽闪存用于提供大容量和高带宽的存储；近内存处理和3D堆叠将计算单元更靠近存储单元，减少数据传输距离；低延迟互连则用于加速不同计算单元之间的数据交换。

关键创新：论文的关键创新在于明确指出了LLM推理硬件的瓶颈已经从计算转移到内存和互连，并针对性地提出了三种硬件优化方向。与以往关注计算性能的硬件设计不同，论文更加关注数据访问和传输效率，这更符合LLM推理的特点。此外，论文还强调了这些优化方向在数据中心和移动设备上的潜在应用。

关键设计：论文并没有提供具体的硬件设计细节，而是从架构层面提出了优化方向。例如，高带宽闪存需要解决闪存的写入寿命和延迟问题；近内存处理需要考虑计算单元的功耗和散热问题；低延迟互连需要优化网络拓扑和路由算法。这些都需要进一步的研究和设计。

📊 实验亮点

论文侧重于架构优化方向的探讨，并未提供具体的实验数据。但其提出的高带宽闪存、近内存计算和低延迟互连等方向，为后续研究提供了明确的指导，有望在未来的硬件设计中实现显著的性能提升，例如10倍的内存容量提升和更低的推理延迟。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于数据中心AI加速器设计，提升LLM推理服务能力，降低延迟和成本。同时，相关技术也可应用于移动设备，实现端侧LLM推理，为智能助手、离线翻译等应用提供更强大的支持，并推动边缘计算的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) inference is hard. The autoregressive Decode phase of the underlying Transformer model makes LLM inference fundamentally different from training. Exacerbated by recent AI trends, the primary challenges are memory and interconnect rather than compute. To address these challenges, we highlight four architecture research opportunities: High Bandwidth Flash for 10X memory capacity with HBM-like bandwidth; Processing-Near-Memory and 3D memory-logic stacking for high memory bandwidth; and low-latency interconnect to speedup communication. While our focus is datacenter AI, we also review their applicability for mobile devices.