Автор: Денис Аветисян
Новое поколение интеллектуальных систем требует принципиально иных архитектур, способных эффективно обрабатывать сложные и долгосрочные задачи.
Гетерогенные вычисления и разделение ресурсов становятся ключевыми факторами оптимизации производительности и снижения энергопотребления в задачах вывода для агентов ИИ.
Несмотря на стремительный прогресс вычислительных мощностей, инфраструктура для инференса сложных AI-агентов сталкивается с новыми ограничениями, выходящими за рамки традиционных показателей производительности. В работе ‘Heterogeneous Computing: The Key to Powering the Future of AI Agent Inference’ предложен анализ, выявляющий критическую роль пропускной способности памяти и её ёмкости в контексте растущих нагрузок, особенно при работе с длинными контекстами. Предложенные метрики — Операционная Интенсивность и Ёмкостной След — позволяют более точно оценить ограничения системы и обосновывают необходимость гетерогенных, дисагрегированных архитектур. Возможно ли создание адаптивных систем, в которых аппаратное обеспечение и алгоритмы AI-агентов будут совместно оптимизированы для обеспечения эффективности и масштабируемости в будущем?
Фундаментальный Сдвиг: От Обучения к Инференсу
Происходит фундаментальный сдвиг в вычислительной парадигме, обусловленный стремительным ростом популярности и сложности интеллектуальных агентов. Если ранее основной акцент делался на обучение моделей, то теперь доминирующей нагрузкой становится их практическое применение — инференс. Этот переход требует совершенно иного подхода к архитектуре вычислительных систем, поскольку именно этап инференса предъявляет максимальные требования к скорости обработки и пропускной способности памяти. Интеллектуальные агенты, способные к сложному взаимодействию с окружающей средой и выполнению разнообразных задач, все чаще заменяют традиционные программные решения, делая инференс-вычисления ключевым фактором производительности и эффективности современных систем.
Переход к вычислениям, ориентированным на логический вывод, предъявляет беспрецедентные требования к объему памяти и пропускной способности, оказывая серьезное давление на существующие архитектуры аппаратного обеспечения. Современные ИИ-агенты, требующие обработки огромных объемов данных для принятия решений, нуждаются в значительно большем объеме памяти, чем традиционные вычислительные задачи. Это связано с тем, что для эффективной работы агентам необходимо хранить и быстро получать доступ к сложным моделям, контекстной информации и промежуточным результатам. Неспособность удовлетворить эти растущие потребности в памяти приводит к замедлению работы, снижению производительности и, в конечном итоге, ограничивает возможности ИИ-агентов решать сложные задачи, особенно в сценариях, требующих обработки больших объемов информации, таких как анализ текста, обработка изображений и принятие решений в реальном времени.
Крупные языковые модели, особенно активно развивающиеся в последнее время, выявляют существенные ограничения по объему занимаемой памяти из-за особенностей работы механизмов KV-кэша и внимания. Эти механизмы, необходимые для эффективной обработки последовательностей данных, требуют хранения значительного объема промежуточных результатов, что приводит к экспоненциальному росту потребляемой памяти. В результате, многие современные агентские задачи, включающие обработку длинных контекстов, оказываются за пределами возможностей даже самых мощных графических ускорителей, таких как B200. Потребность в хранении данных для этих механизмов внимания становится критическим фактором, ограничивающим масштабируемость и эффективность языковых моделей в реальных приложениях.
Современные агенты искусственного интеллекта, предназначенные для задач программирования, работы в интернете и автоматизации компьютерных операций, предъявляют беспрецедентные требования к объему памяти. Обусловленное необходимостью обработки контекста длиной от 300 тысяч до миллиона токенов, каждое такое задание создает колоссальную нагрузку на память системы. Это связано с тем, что для поддержания связности и релевантности ответов, агенты должны хранить и анализировать обширные объемы информации, полученной из предыдущих взаимодействий. В результате, стандартные аппаратные конфигурации оказываются неспособны обеспечить достаточный объем памяти для эффективной работы подобных систем, что становится серьезным препятствием для дальнейшего развития и внедрения интеллектуальных агентов в различных сферах применения.
Операционная Интенсивность и Объем Занятой Памяти: Ключевые Метрики
Оценка производительности при выводе (inference) напрямую зависит от двух ключевых метрик: Операционной Интенсивности и Объема Занятой Памяти (Capacity Footprint). Операционная Интенсивность характеризует вычислительную эффективность, определяя количество операций над данными на единицу потребляемой вычислительной мощности. Объем Занятой Памяти, в свою очередь, количественно определяет объем памяти, необходимый для обработки одного запроса. Оптимизация обеих этих метрик критически важна для достижения максимальной пропускной способности и минимизации задержки в системах, управляемых искусственным интеллектом, поскольку они непосредственно влияют на общую эффективность и масштабируемость решения. Понимание взаимосвязи между этими метриками позволяет выявить узкие места и разработать стратегии для повышения производительности.
Операционная интенсивность (Operational Intensity) определяет вычислительную эффективность модели, измеряясь как количество операций с плавающей точкой (FLOPs), выполненных на каждый байт данных, прочитанных из памяти. Более высокая операционная интенсивность указывает на более эффективное использование вычислительных ресурсов. Вместе с тем, Capacity Footprint количественно оценивает объем памяти, необходимый для обработки одного запроса, включая веса модели, активации и промежуточные данные. Этот показатель критически важен для оценки требований к памяти и определения возможности развертывания модели на конкретном оборудовании. Оптимизация обоих показателей — операционной интенсивности и Capacity Footprint — необходима для достижения высокой производительности и масштабируемости систем искусственного интеллекта.
Модель “Roofline” представляет собой эффективный инструмент для выявления узких мест, ограничивающих производительность во время инференса. Она визуализирует границы, определяемые вычислительной мощностью и пропускной способностью памяти, позволяя оценить, является ли текущая задача ограниченной по вычислениям или по памяти. Performance = min(Computational\,Peak, Memory\,Bandwidth) Эта модель позволяет определить теоретический предел производительности для конкретной задачи и сравнить с фактической производительностью, указывая на необходимость оптимизации либо вычислительной части, либо доступа к памяти. Использование Roofline позволяет точно диагностировать, является ли низкая производительность результатом недостаточной вычислительной мощности процессора или же ограничена пропускной способностью памяти, что критически важно для эффективной оптимизации AI-систем.
Наблюдения показали, что во время фазы декодирования (генерации текста) величина Операционной Интенсивности (Operational Intensity) значительно снижается. Это обусловлено интенсивной загрузкой и использованием KV-кэша (кэша ключей и значений), который требует большого объема памяти для хранения промежуточных результатов. Низкая Операционная Интенсивность означает, что для выполнения каждого вычисления требуется относительно большой объем доступа к памяти, что создает узкое место в производительности, поскольку скорость доступа к памяти часто является ограничивающим фактором. Таким образом, производительность декодирования напрямую зависит от эффективности управления и использования KV-кэша, а также от пропускной способности памяти.
Оптимизация метрик Операционной Интенсивности и Объема Памяти (Capacity Footprint) является критически важной для достижения максимальной пропускной способности и минимальной задержки в AI-системах. Повышение Операционной Интенсивности позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы, снижая потребность в их увеличении для поддержания требуемой производительности. Сокращение Объема Памяти, необходимого для обработки каждого запроса, уменьшает требования к пропускной способности памяти и задержкам, что напрямую влияет на скорость обработки. В совокупности, оптимизация этих метрик позволяет добиться более эффективного использования аппаратных ресурсов и, как следствие, улучшить общую производительность системы, особенно в сценариях с высокой нагрузкой и строгими требованиями к задержке.
Архитектурные Инновации для Эффективного Использования Памяти
Механизмы внимания, такие как Multi-head Attention и Grouped Query Attention, оказывают существенное влияние на объем занимаемой моделью памяти (Capacity Footprint). Multi-head Attention, несмотря на свою эффективность, требует хранения нескольких матриц внимания, что пропорционально увеличивает потребление памяти. Grouped Query Attention (GQA) является попыткой смягчить эту проблему путем уменьшения числа голов внимания и совместного использования ключей и значений, снижая тем самым объем требуемой памяти, но потенциально жертвуя производительностью. Оптимизация этих механизмов, включая снижение точности представления весов и ключей/значений, а также применение разреженных матриц, является критически важной для развертывания больших языковых моделей в условиях ограниченных ресурсов памяти.
Модели «Смесь Экспертов» (Mixture of Experts, MoE) позволяют снизить вычислительную интенсивность (Operational Intensity) за счет разделения модели на несколько “экспертов”, каждый из которых специализируется на обработке определенной части входных данных. Вместо активации всей модели для каждого входного примера, MoE маршрутизирует входные данные только к наиболее релевантным экспертам. Это позволяет значительно сократить количество необходимых вычислений, особенно в больших моделях, поскольку активируются лишь небольшая часть параметров модели для каждого конкретного запроса. Эффективность MoE обусловлена тем, что отдельные эксперты могут быть относительно небольшими, а общая емкость модели масштабируется за счет добавления новых экспертов, что позволяет достичь высокой точности при снижении вычислительных затрат.
Квантование — это набор техник, направленных на снижение точности представления весов и активаций в нейронных сетях, что приводит к значительному уменьшению занимаемого объема памяти (Capacity Footprint). Вместо использования стандартных 32-битных чисел с плавающей точкой (float32), квантование позволяет перейти к 8-битным целым числам (int8) или даже меньшей точности. Это снижает размер модели, уменьшает требования к пропускной способности памяти и ускоряет вычисления, особенно на специализированном оборудовании. Существуют различные стратегии квантования, включая post-training quantization (квантование после обучения) и quantization-aware training (квантование с учетом обучения), каждая из которых имеет свои компромиссы между точностью и степенью сжатия.
Разделение вычислительных ресурсов и памяти (Disaggregated Compute) представляет собой масштабируемое решение, позволяющее отделить физические ресурсы вычислений от ресурсов памяти. Это позволяет динамически выделять и перераспределять вычислительные мощности и память в зависимости от потребностей конкретных задач и моделей. Вместо жесткой привязки вычислительных ядер к определенным банкам памяти, ресурсы объединяются в пулы, что повышает эффективность использования и позволяет более гибко адаптироваться к изменяющимся рабочим нагрузкам. Такой подход особенно актуален для моделей машинного обучения с большими требованиями к памяти, обеспечивая возможность эффективного использования доступных ресурсов и снижения затрат на инфраструктуру.
Аппаратное Ускорение и Будущие Тенденции
Современные задачи машинного обучения, особенно связанные с выводом моделей, предъявляют всё более высокие требования к вычислительным ресурсам. Для эффективной обработки таких нагрузок критически важна аппаратная гетерогенность — использование разнообразных вычислительных компонентов, таких как центральные процессоры (CPU), графические процессоры (GPU) и интеллектуальные сетевые интерфейсные карты (SmartNIC). CPU обеспечивают универсальность и контроль, GPU — параллельную обработку данных, необходимую для сложных вычислений, а SmartNIC — ускорение сетевых операций и разгрузку CPU. Комбинируя эти компоненты, системы могут оптимально распределять задачи, достигая максимальной производительности и минимизируя задержки при выводе моделей. Такой подход позволяет адаптироваться к различным типам моделей и рабочих нагрузок, обеспечивая гибкость и масштабируемость современных систем искусственного интеллекта.
Для архитектур вычисляемых ресурсов с разделением (Disaggregated Compute), где компоненты, такие как процессоры, память и ускорители, функционируют как независимые ресурсы, оптический ввод-вывод (Optical IO) играет ключевую роль. Традиционные электрические интерфейсы достигают предела своей пропускной способности, что становится препятствием для эффективного обмена данными между этими разделенными компонентами. Оптический ввод-вывод, используя свет для передачи данных, обеспечивает значительно более высокую пропускную способность и существенно снижает задержки по сравнению с электрическими альтернативами. Это позволяет создавать системы, в которых вычислительные ресурсы могут динамически объединяться и перераспределяться для оптимальной производительности, особенно при работе с требовательными задачами, такими как глубокое обучение и высокопроизводительные вычисления. Повышенная скорость и эффективность оптического ввода-вывода позволяют преодолеть узкие места в передаче данных, обеспечивая бесперебойную работу и максимальную производительность в гетерогенных вычислительных средах.
Специализированные аппаратные ускорители вывода, такие как Rubin CPX, представляют собой ключевое направление в оптимизации производительности современных систем искусственного интеллекта. Данные устройства разработаны с целью максимального увеличения пропускной способности и минимизации задержек при обработке данных, что критически важно для приложений, требующих оперативного реагирования, например, в системах компьютерного зрения или обработки естественного языка. В отличие от универсальных процессоров, CPX использует архитектуру, оптимизированную именно для операций, характерных для нейронных сетей, что позволяет достичь значительно более высокой эффективности и энергосбережения. Такой подход позволяет обрабатывать значительно больше запросов в единицу времени, снижая стоимость и увеличивая скорость выполнения задач, что особенно важно для масштабных облачных вычислений и развертывания моделей машинного обучения на периферийных устройствах.
Появление и стремительное развитие новых типов моделей машинного обучения, таких как диффузионные модели и модели пространств состояний, предъявляют беспрецедентные требования к вычислительным ресурсам. Эти модели, отличающиеся высокой сложностью и потребностью в обработке огромных объемов данных, требуют принципиально новых аппаратных решений для эффективной реализации. Традиционные архитектуры, ориентированные на общие вычисления, оказываются недостаточно эффективными для обеспечения необходимой пропускной способности и минимизации задержек. В связи с этим, наблюдается активное развитие специализированных ускорителей, а также инновационных подходов к организации вычислительных систем, включая гетерогенные вычисления и диссоциированное вычисление, направленных на максимальную оптимизацию для конкретных типов моделей и задач. Будущее инференса неразрывно связано с созданием аппаратных платформ, способных эффективно поддерживать и масштабировать эти передовые модели, открывая новые возможности в различных областях применения.
За Пределами Текущих Границ: Агентные Рабочие Процессы и Будущие Архитектуры
Агентные рабочие процессы, характеризующиеся различным соотношением вычислительных ресурсов к объему памяти, создают как серьезные трудности, так и уникальные возможности для оптимизации. Разнообразие этих соотношений требует разработки принципиально новых подходов к проектированию систем искусственного интеллекта. Традиционные методы, ориентированные на фиксированные пропорции, оказываются неэффективными при динамически меняющихся потребностях. Исследования направлены на адаптацию алгоритмов и архитектур к конкретным вычислительно-памятевым профилям, что позволяет добиться максимальной производительности и энергоэффективности. Оптимизация включает в себя не только программные решения, такие как квантование и обрезка моделей, но и аппаратные инновации, направленные на создание специализированных ускорителей, способных эффективно обрабатывать задачи с различными требованиями к памяти и вычислительной мощности. В конечном итоге, успешная оптимизация агентивных рабочих процессов станет ключевым фактором в развертывании более сложных и эффективных систем искусственного интеллекта.
Будущее инфраструктуры искусственного интеллекта неразрывно связано с симбиозом инновационных моделей, передовых архитектур и специализированного оборудования. Разработка новых алгоритмов, таких как трансформеры и их вариации, требует соответствующих архитектурных решений, способных эффективно обрабатывать огромные объемы данных и сложных вычислений. Однако, одного программного обеспечения недостаточно; для реализации всего потенциала этих моделей необходимо создание специализированного оборудования — ускорителей, нейроморфных чипов и других устройств, оптимизированных для конкретных задач машинного обучения. Именно эта тесная взаимосвязь и коэволюция между программным и аппаратным обеспечением определит границы возможного в области ИИ, позволяя создавать системы, превосходящие существующие по производительности, энергоэффективности и функциональности. В конечном итоге, успех в развитии искусственного интеллекта будет зависеть от способности объединить лучшие достижения в каждой из этих областей и создать единую, гармоничную систему.
Дальнейшие исследования в области энергоэффективных механизмов внимания, методов сжатия моделей и разработки новых аппаратных решений представляются критически важными для прогресса в искусственном интеллекте. Существующие архитектуры, хотя и демонстрируют впечатляющие результаты, часто сталкиваются с ограничениями по памяти и вычислительным ресурсам. Оптимизация механизмов внимания, позволяющих моделям фокусироваться на наиболее релевантной информации, а также разработка эффективных алгоритмов сжатия, уменьшающих размер модели без значительной потери точности, являются ключевыми направлениями. Параллельно, создание специализированного оборудования, адаптированного к требованиям современных AI-моделей, способно значительно повысить производительность и снизить энергопотребление. Комплексный подход, объединяющий инновации в программном и аппаратном обеспечении, позволит преодолеть текущие ограничения и раскрыть весь потенциал интеллектуальных систем.
Комплексный подход к разработке искусственного интеллекта, объединяющий передовые модели, инновационные архитектуры и специализированное оборудование, открывает путь к реализации его полного потенциала. Именно синергия этих компонентов позволит преодолеть существующие ограничения и создать системы, превосходящие существующие по производительности, энергоэффективности и функциональности. В конечном итоге, успех в развитии искусственного интеллекта будет зависеть от способности объединить лучшие достижения в каждой из этих областей и создать единую, гармоничную систему.
Исследование подчеркивает, что будущее искусственного интеллекта неразрывно связано с гетерогенными вычислительными архитектурами. Авторы справедливо отмечают, что традиционные метрики, такие как FLOPS и пропускная способность, становятся недостаточными для оценки эффективности систем, работающих с большими контекстами и агентами. В этом контексте, слова Бертрана Рассела приобретают особую значимость: «Чем больше я узнаю, тем больше понимаю, что ничего не знаю». Это отражает необходимость постоянного переосмысления подходов к оптимизации, особенно в области вычислительной интенсивности и использования памяти, чтобы преодолеть существующие узкие места и обеспечить дальнейший прогресс в развитии ИИ-агентов.
Что Дальше?
Представленные рассуждения, хоть и логичны в контексте текущих ограничений, лишь обозначают горизонт, а не его достижение. Погоня за увеличением вычислительной мощности, измеряемой в FLOPS, представляется все более тривиальной. Реальная проблема заключается не в скорости выполнения операций, а в их количестве, необходимом для обработки контекста, сопоставимого с реальным миром. Поэтому, акцент на операционной интенсивности, как метрике, следует рассматривать как первый шаг, а не как конечную цель. Необходимо строгое доказательство того, что данная оптимизация действительно снижает асимптотическую сложность вычислений, а не просто маскирует ее.
Ключевым вопросом остается проблема эффективного распределения памяти. Разделение вычислений и памяти — необходимое, но недостаточное условие. Необходимо разработать алгоритмы, которые минимизируют перемещение данных, а не просто увеличивают пропускную способность. В противном случае, выигрыш от разделения будет нивелирован накладными расходами на коммуникацию. Необходимо математически строго доказать, что предложенные архитектуры действительно превосходят монолитные системы в задачах с длинным контекстом.
В конечном итоге, истинным критерием успеха станет не скорость обработки данных, а способность системы к логическому выводу и адаптации к изменяющимся условиям. Это требует принципиально новых алгоритмов и архитектур, которые выходят за рамки традиционных моделей вычислений. Пока же, мы наблюдаем лишь попытки оптимизировать существующие решения, что, хотя и полезно, не является фундаментальным прорывом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22001.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Где «смотрят» большие языковые модели: новый взгляд на визуальное понимание
- Интеллектуальный поиск научных статей: новый подход к исследованию литературы
- Голос в переводе: как нейросети учатся понимать речь
- Игры без модели: новый подход к управлению в условиях неопределенности
- Цифровые двойники: первый опыт обучения
- Ищем закономерности: Новый пакет TSQCA для R
- Эффективная память для больших языковых моделей: новый подход LOOKAT
- Эволюция под контролем: эксперименты с обучением с подкреплением в генетическом программировании
2026-01-30 22:59