AI Accelerators for Large Language Model Inference: Architecture Analysis and Scaling Strategies
作者: Amit Sharma
分类: cs.AR, cs.LG
发布日期: 2025-05-13
💡 一句话要点
提出针对大语言模型推理的AI加速器架构分析与扩展策略
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 AI加速器 性能分析 架构设计 扩展策略
📋 核心要点
- 现有的AI加速器在处理大语言模型推理时存在性能差异，无法有效匹配不同工作负载。
- 本文通过对多种商业AI加速器的性能进行比较，提出了优化匹配工作负载与硬件架构的策略。
- 研究结果显示，采用专家并行性可显著提高参数计算效率，但延迟波动较大，提供了设计改进的方向。
📝 摘要（中文）
随着大语言模型（LLMs）的快速发展，专用硬件的需求日益增长。本文首次进行了以工作负载为中心的商业AI加速器跨架构性能研究，涵盖了基于GPU的芯片、混合封装和晶圆级引擎。我们比较了内存层次、计算架构和片上互连，并观察到在批量大小和序列长度变化时，架构之间的性能差异可达3.7倍。研究还考察了针对万亿参数模型的四种扩展技术；专家并行性提供了8.4倍的参数与计算优势，但其延迟方差比张量并行性高出2.1倍。这些发现为将工作负载与加速器匹配提供了定量指导，并揭示了下一代设计必须解决的架构差距。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型推理中不同AI加速器性能不均的问题，现有方法在架构选择上缺乏系统性分析，导致效率低下。
核心思路：通过对多种AI加速器的性能进行工作负载中心的比较，提出了针对不同模型需求的硬件匹配策略，以优化推理性能。
技术框架：研究首先分析了不同架构的内存层次、计算结构和片上互连，接着评估了四种扩展技术的性能，最后提供了针对未来设计的建议。
关键创新：本文的创新在于首次系统性地比较了多种AI加速器的性能，揭示了在不同工作负载下的性能差异，为硬件设计提供了新的视角。
关键设计：在实验中，采用了不同的批量大小和序列长度进行性能测试，专家并行性和张量并行性被用作主要的扩展技术，结果显示专家并行性在参数计算上具有显著优势。
📊 实验亮点
实验结果表明，在不同架构下，性能差异可达3.7倍。专家并行性在参数计算方面提供了8.4倍的优势，但延迟波动高达2.1倍，显示出不同扩展技术的权衡与选择的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等领域。通过优化AI加速器的架构设计，可以显著提升大语言模型的推理效率，推动相关技术的实际应用和发展。未来，随着模型规模的不断扩大，本文的研究成果将为硬件设计提供重要的参考依据。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of large-language models (LLMs) is driving a new wave of specialized hardware for inference. This paper presents the first workload-centric, cross-architectural performance study of commercial AI accelerators, spanning GPU-based chips, hybrid packages, and wafer-scale engines. We compare memory hierarchies, compute fabrics, and on-chip interconnects, and observe up to 3.7x performance variation across architectures as batch size and sequence length change. Four scaling techniques for trillion-parameter models are examined; expert parallelism offers an 8.4x parameter-to-compute advantage but incurs 2.1x higher latency variance than tensor parallelism. These findings provide quantitative guidance for matching workloads to accelerators and reveal architectural gaps that next-generation designs must address.