Автор: Денис Аветисян
Исследователи представляют систему, объединяющую передовые чиплеты, кремниевую фотонику и вычисления в памяти для значительного повышения производительности и энергоэффективности при работе с масштабными моделями машинного обучения.
Представлена архитектура PICNIC, использующая 3D-интеграцию чиплетов, вычисления в памяти и кремниевую фотонику для ускорения вывода больших языковых моделей.
Современные вычислительные системы испытывают трудности при обработке растущих объемов данных, необходимых для эффективного развертывания больших языковых моделей (LLM). В данной работе представлена архитектура ‘PICNIC: Silicon Photonic Interconnected Chiplets with Computational Network and In-memory Computing for LLM Inference Acceleration’ – 3D-интегрированная система на основе чиплетов, использующая вычисления в памяти и фотонные соединения для ускорения инференса LLM. Экспериментальные результаты демонстрируют, что PICNIC обеспечивает значительное увеличение скорости и энергоэффективности по сравнению с современными GPU, в частности, достигая 57-кратного улучшения эффективности по сравнению с Nvidia H100. Возможно ли дальнейшее масштабирование подобных систем для поддержки еще более сложных и ресурсоемких моделей искусственного интеллекта?
Вызовы Масштабирования: Узкие Места Инференса LLM
Большие языковые модели (LLM) совершили революцию в искусственном интеллекте, однако постоянный рост их размеров создает значительные вычислительные затраты на этапе инференса. Эффективное развертывание и использование LLM становится все более сложной задачей из-за экспоненциального увеличения числа параметров. Традиционные архитектуры испытывают трудности с объемом параметров и интенсивным перемещением данных, что приводит к узким местам в производительности, повышенной задержке и энергопотреблению, препятствуя реализации приложений реального времени и масштабируемости систем. Стремление к более сложным моделям не должно заслонять необходимость в простоте и эффективности их применения. Ведь истинный интеллект проявляется не в размере, а в способности к лаконичному и точному решению задач.
PICNIC: Инновационная Архитектура для Эффективного Инференса
Архитектура PICNIC представляет собой инновационный ускоритель инференса LLM, использующий преимущества вычислений в памяти (IMC). Ключевыми элементами являются межпроцессорная вычислительная сеть (IPCN) и трехмерная интегральная схема (3D-Stacked IC), обеспечивающие высокую производительность и энергоэффективность. Стратегическое группирование вычислительных элементов (PE) и использование резистивной памяти (RRAM-CIM) эффективно выполняет операции Static Multiply-Accumulate (SMAC). Пространственное отображение весовых матриц оптимизировано для слоев внимания, снижая задержки и повышая пропускную способность. Динамические данные обрабатываются посредством DMAC в рамках IPCN, с использованием FlashAttention для оптимизации производительности и минимизации перемещения данных. Такой подход значительно снижает потребление энергии и повышает скорость инференса LLM.
Оптимизация PICNIC: Временное Планирование и Чиплетовый Дизайн
Архитектура PICNIC использует планирование временного оборудования (Temporal Hardware Scheduling) для оптимизации использования ресурсов, динамически регулируя поток данных и приоритизируя критические операции, повышая общую производительность системы. Для минимизации доступа к памяти и максимизации пропускной способности в PICNIC интегрированы разбиение контекстного окна (Context Window Tiling) и кэш «ключ-значение» (Key-Value Cache, KV Cache). Чиплетовая система (Chiplet-Based System Design), в сочетании с управлением питанием (Power Gating), дополнительно повышает эффективность, снижая энергопотребление и обеспечивая масштабируемость. Применение кластеризации чиплетов и схемы управления питанием (Chiplet Clustering and Power Gating, CCPG) позволило достичь 80%-ного снижения энергопотребления.
Проверка Производительности и Перспективы Развития
Архитектура PICNIC демонстрирует значительное улучшение производительности в задачах инференса LLM. Оценки, проведенные с использованием Llama-8B и CACTI, показывают превосходство PICNIC над базовыми архитектурами, включая Nvidia A100 и H100. PICNIC обеспечивает 3.95-кратное увеличение скорости и 30-кратное повышение эффективности в задачах инференса Llama-8B по сравнению с Nvidia A100, а также 57-кратное повышение эффективности по сравнению с Nvidia H100 при сопоставимой пропускной способности благодаря использованию Chiplet Clustering и Power Gating (CCPG). Дальнейшие исследования будут сосредоточены на изучении альтернативных стратегий коммуникации, таких как Silicon Photonics, для увеличения пропускной способности и снижения энергозатрат. Подобно тому, как вода находит кратчайший путь, эффективность архитектуры PICNIC стремится к предельной простоте.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к минимизации избыточности в архитектуре вычислительных систем. PICNIC, за счет интеграции чиплетов, фотонных соединений и вычислений в памяти, избегает ненужной сложности, присущей традиционным GPU. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота – это высшая степень совершенства». Это высказывание находит глубокий отклик в подходе, реализованном в PICNIC, где каждый компонент и соединение служат конкретной цели, повышая эффективность и снижая энергопотребление. Особое внимание к оптимизации межпроцессорной сети и управлению питанием подчеркивает стремление к созданию лаконичной и действенной системы, где отсутствует всё лишнее.
Что дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует возможности, открывающиеся при интеграции фотонных технологий, вычислительных чиплетов и внутрисхемных вычислений. Однако, ускорение инференса больших языковых моделей – лишь вершина айсберга. Подлинная сложность заключается не в скорости, а в энергоэффективности масштабирования. Повторяющиеся циклы оптимизации архитектуры – это бесконечный танец с тенью. Истинный прогресс потребует переосмысления самой парадигмы вычислений, отказа от стремления к универсальности в пользу специализированных решений.
Ограничения текущих подходов очевидны. Пропускная способность межчиплетовых соединений, несмотря на использование фотоники, остаётся узким местом. Разработка алгоритмов, эффективно использующих распределённую память и вычислительные ресурсы, – задача, требующая не только инженерного мастерства, но и глубокого понимания математических основ. Более того, управление питанием на уровне чиплетов – нетривиальная проблема, требующая точного баланса между производительностью и энергопотреблением.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке самообучающихся систем управления ресурсами, способных адаптироваться к изменяющимся требованиям рабочей нагрузки. Простота – это высшая форма сложности. Ясность – это минимальная форма любви. И, возможно, истинный прогресс заключается не в создании более мощных ускорителей, а в разработке алгоритмов, требующих меньше вычислений.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04036.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-08 17:13