Большие языковые модели: узкие места и пути ускорения

Автор: Денис Аветисян

Статья посвящена анализу проблем производительности при развертывании больших языковых моделей и предлагает перспективные направления для аппаратной оптимизации.

Исследование выявляет ограничения, связанные с пропускной способностью памяти и задержками межсоединений, и предлагает решения на основе высокоскоростной флэш-памяти, вычислений вблизи памяти, 3D-стекинга и низколатентных интерконнектов.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области больших языковых моделей (LLM), их развертывание сталкивается со значительными аппаратными трудностями. В работе ‘Challenges and Research Directions for Large Language Model Inference Hardware’ анализируются ключевые ограничения, возникающие при выводе LLM, где основными препятствиями являются не вычислительная мощность, а пропускная способность памяти и задержки межсоединений. Авторы выделяют четыре перспективных направления исследований — высокоскоростная флэш-память, вычисления вблизи памяти, 3D-стекинг и малозадержковые межсоединения — для повышения производительности, снижения стоимости и энергопотребления. Смогут ли эти архитектурные инновации обеспечить масштабируемое и эффективное аппаратное обеспечение для нового поколения интеллектуальных приложений?

Узкое Место Вывода: LLM на Перепутье

Процесс вывода информации из больших языковых моделей (LLM) кардинально преобразует область искусственного интеллекта, открывая новые возможности в обработке естественного языка и автоматизации задач. Однако, масштабирование LLM для решения всё более сложных задач сопряжено с существенными трудностями. Несмотря на впечатляющие успехи в создании моделей с огромным количеством параметров, их эффективное применение требует значительных вычислительных ресурсов и оптимизации алгоритмов. По мере увеличения сложности задач и объёма обрабатываемых данных, возникают ограничения, связанные с пропускной способностью памяти, задержками при передаче данных и общей энергоэффективностью. Преодоление этих препятствий требует не только дальнейшего совершенствования архитектуры моделей, но и разработки инновационных аппаратных решений, способных обеспечить необходимую производительность и масштабируемость для реализации всего потенциала LLM.

Архитектура Transformer, несмотря на свою эффективность, характеризуется существенным различием в скорости обработки данных на этапах предварительной обработки и генерации. В то время как этап предварительной обработки, или «prefill», позволяет распараллеливать вычисления и значительно ускорять анализ входных данных, этап генерации, или «decode», вынужденно выполняется последовательно, обрабатывая каждое следующее слово на основе предыдущих. Эта асимметрия становится критической проблемой при работе с длинными последовательностями, поскольку время, затрачиваемое на последовательную генерацию, начинает доминировать над общим временем обработки. Таким образом, для дальнейшего повышения производительности больших языковых моделей необходимо искать способы уменьшить эту разницу в скорости, либо оптимизируя этап генерации, либо разрабатывая альтернативные архитектуры, способные к более эффективной параллельной обработке последовательностей.

По мере увеличения размеров языковых моделей и объемов обрабатываемых контекстов, существующие ограничения в производительности становятся все более заметными. Анализ показывает, что за период с 2012 по 2022 год пропускная способность памяти увеличилась в 17 раз, в то время как вычислительная мощность $FLOPS$ возросла лишь в 80 раз. Этот дисбаланс указывает на то, что узким местом становится не столько скорость вычислений, сколько скорость доступа к памяти. Таким образом, для дальнейшего прогресса в области больших языковых моделей требуется разработка инновационных аппаратных решений, направленных на повышение пропускной способности памяти и снижение задержек, чтобы обеспечить эффективную обработку постоянно растущих объемов данных и сложных задач.

Память Под Давлением: За Пределами Высокой Пропускной Способности

Традиционная память с высокой пропускной способностью (HBM) обеспечивает повышенную скорость передачи данных, однако её объём остаётся ограниченным. Это накладывает существенные ограничения на размер моделей машинного обучения и длину контекстного окна, которое может быть обработано. Увеличение сложности моделей и объёма обрабатываемых данных требует пропорционального увеличения объёма памяти, что становится узким местом при использовании HBM. В результате, возможность обучения и развёртывания больших языковых моделей и систем искусственного интеллекта ограничивается доступным объёмом памяти, даже при высокой скорости её работы.

Ключевой кэш (Key Value Cache), являющийся критически важным компонентом эффективного механизма внимания в архитектурах Transformer, предъявляет значительные требования к объему памяти и скорости доступа как на этапе предварительной обработки (prefill), так и во время генерации (decode). В процессе prefill необходимо сохранить векторы ключей и значений для всей входной последовательности, а на этапе decode — постоянно обновлять и использовать этот кэш для обработки генерируемой последовательности. Поскольку размер кэша линейно зависит от длины входной последовательности и размера векторов, обработка длинных последовательностей или использование больших моделей требует значительных объемов памяти, что становится узким местом при увеличении размеров контекстных окон и сложности моделей.

Развивающиеся технологии, такие как High Bandwidth Flash, предлагают комбинирование высокой пропускной способности с увеличенным объемом памяти, представляя собой потенциальный путь преодоления существующих ограничений. В отличие от традиционных систем памяти, High Bandwidth Flash стремится обеспечить значительное увеличение емкости — до 10 раз по сравнению с текущими решениями. Это достигается за счет использования флэш-памяти в сочетании с высокоскоростными интерфейсами, что позволяет хранить и быстро получать доступ к большим объемам данных, необходимым для современных моделей машинного обучения и обработки больших контекстных окон.

Обработка Рядом с Памятью: Смена Парадигмы

Архитектуры обработки вблизи памяти (Processing-Near-Memory) направлены на снижение задержки передачи данных путем физического размещения вычислительных блоков непосредственно рядом с памятью. Традиционно, данные перемещаются между процессором и памятью, что создает узкое место и ограничивает производительность. Размещая вычисления ближе к данным, PNM-архитектуры минимизируют расстояние, которое должны пройти данные, значительно уменьшая задержку и увеличивая пропускную способность. Это позволяет снизить энергопотребление, поскольку уменьшается необходимость в передаче больших объемов данных по шине, и повысить общую эффективность системы, особенно в задачах, интенсивно использующих память.

Для повышения пропускной способности и снижения накладных расходов на связь в архитектурах Processing-Near-Memory применяются такие технологии, как 3D-стекирование памяти и логики, а также низколатентные межсоединения. 3D-стекирование предполагает вертикальное размещение слоёв памяти и вычислительных блоков, что сокращает среднее расстояние передачи данных и уменьшает задержки. Низколатентные межсоединения, такие как оптические или специализированные электрические интерфейсы, обеспечивают высокоскоростную связь между памятью и процессорами, минимизируя время ожидания при передаче данных и повышая общую производительность системы. Комбинация этих подходов позволяет значительно увеличить пропускную способность памяти и снизить энергопотребление по сравнению с традиционными архитектурами.

Переход к архитектурам обработки вблизи памяти значительно повышает эффективность выполнения механизмов внимания, критически важных для больших языковых моделей (LLM). Это достигается за счет ускорения как фазы префиксации (prefill), когда модель обрабатывает входные данные для формирования контекста, так и фазы декодирования, отвечающей за генерацию выходного текста. Использование высокоскоростной флэш-памяти (High Bandwidth Flash) потенциально позволяет десятикратно увеличить емкость хранения данных по сравнению с существующими системами памяти, что является ключевым фактором для работы с постоянно растущими моделями и объемами данных.

Полная Стоимость и Углеродный След: Более Широкая Картина

Несмотря на значимость повышения производительности языковых моделей, необходимо тщательно оценивать совокупную стоимость владения (TCO), включающую не только приобретение оборудования, но и затраты на электроэнергию и последующее обслуживание. Игнорирование этих факторов может привести к неожиданно высоким расходам в долгосрочной перспективе, нивелируя преимущества от улучшения характеристик модели. Анализ TCO позволяет комплексно оценить экономическую целесообразность внедрения и эксплуатации больших языковых моделей, учитывая все связанные с ними финансовые обязательства и обеспечивая более рациональное использование ресурсов. Оптимизация TCO становится ключевым фактором для успешного и устойчивого развития в области искусственного интеллекта.

Масштабные языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако их растущий размер предъявляет всё более высокие требования к энергопотреблению. Каждый этап — от обучения до развертывания и эксплуатации — требует значительных вычислительных ресурсов, что напрямую связано с выбросами углекислого газа и других парниковых газов. Увеличение количества параметров в моделях и объёма обрабатываемых данных приводит к экспоненциальному росту потребляемой энергии, создавая ощутимую нагрузку на окружающую среду. В результате, развитие и широкое применение LLM сопряжено с необходимостью поиска решений для снижения их углеродного следа, включая разработку энергоэффективных алгоритмов и использование возобновляемых источников энергии для питания центров обработки данных.

Для смягчения воздействия на окружающую среду и обеспечения устойчивого развития искусственного интеллекта необходимы инновационные архитектуры и энергоэффективные аппаратные решения. Прогнозы свидетельствуют о значительном увеличении стоимости высокоскоростной памяти HBM — ожидается рост в 1,35 раза в период с 2023 по 2025 год. В то же время, стоимость емкости и пропускной способности оперативной памяти DDR DRAM демонстрирует тенденцию к снижению — на 0,54 и 0,45% соответственно за тот же период. Данные изменения в стоимости компонентов подчеркивают важность оптимизации архитектур и выбора аппаратных решений, способствующих снижению энергопотребления и затрат, что является ключевым фактором для экологически устойчивого развития в сфере искусственного интеллекта.

Расширяющийся Ландшафт LLM: За Пределами Сегодняшних Границ

Будущие языковые модели (LLM) все активнее расширяют свои возможности за пределы обработки исключительно текстовой информации. Разрабатываемые мультимодальные LLM способны воспринимать и генерировать контент, используя различные модальности — изображения, аудио, видео и даже сенсорные данные. Это означает, что такие модели смогут не просто понимать текст запроса, но и анализировать визуальные сцены, интерпретировать звуковые сигналы и создавать контент, объединяющий различные типы информации. Например, модель сможет создать описание изображения, сгенерировать музыку на основе текстового описания или ответить на вопрос о видео, анализируя его содержание. Такое расширение возможностей открывает новые перспективы для взаимодействия человека с машиной и создания более интеллектуальных и универсальных систем искусственного интеллекта.

Современные языковые модели постоянно эволюционируют, и архитектура “Смесь экспертов” (Mixture of Experts) играет ключевую роль в повышении их возможностей. Этот подход позволяет создавать модели огромного масштаба, распределяя нагрузку между специализированными подмоделями — “экспертами”, каждый из которых отвечает за определенную область знаний или тип задач. Такая организация значительно увеличивает общую емкость модели и улучшает качество генерируемого текста. Параллельно с этим, активно развиваются “Модели рассуждений” (Reasoning Models), направленные на повышение точности и логической связности генерируемых ответов. В отличие от простого воспроизведения заученных шаблонов, эти модели способны анализировать информацию, делать выводы и представлять результаты в более когерентной и обоснованной форме, что делает их особенно ценными для решения сложных задач и генерации осмысленного контента.

Появляющиеся методы, такие как диффузионные модели и генерация с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation), предлагают альтернативные подходы к созданию контента и интеграции знаний, значительно расширяя возможности больших языковых моделей. Диффузионные модели, изначально разработанные для генерации изображений, демонстрируют перспективные результаты в создании более реалистичного и детализированного текста. В свою очередь, генерация с расширенным поиском позволяет моделям обращаться к внешним источникам информации в реальном времени, что повышает точность и релевантность генерируемого контента, а также позволяет преодолевать ограничения, связанные с объемом информации, заложенной в параметрах модели. Эти инновации открывают новые горизонты в области создания контента, позволяя генерировать тексты, изображения и другие типы данных с беспрецедентным уровнем качества и адаптивности.

Исследование проблем производительности больших языковых моделей неизбежно наталкивается на физические ограничения. Авторы справедливо отмечают, что узкие места возникают не столько в вычислительной мощности, сколько в пропускной способности памяти и задержках межсоединений. Это закономерно — каждый новый уровень абстракции, каждая «революционная» архитектура рано или поздно упирается в железо. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Вся оптимизация — это просто откладывание неизбежного». В данном случае, оптимизация алгоритмов и моделей лишь временно сглаживает последствия ограниченной пропускной способности памяти, но не устраняет их. Предложенные направления — High Bandwidth Flash, Processing-Near-Memory, 3D-стекинг и низколатентные межсоединения — это попытки отсрочить этот момент, перенеся часть вычислительной нагрузки ближе к памяти, что, в конечном счёте, является компромиссом между сложностью и эффективностью.

Что Дальше?

Представленные исследования, как и большинство подобных, лишь аккуратно обозначили горизонт неизбежных проблем. Увеличение пропускной способности памяти и снижение задержек межсоединений, безусловно, важны, но не стоит питать иллюзий относительно их всемогущества. Каждое «решение» породит новый уровень абстракции, новую точку отказа. Высокоскоростные флеш-памяти и трехмерное стекирование — это лишь отсрочка неизбежного столкновения с физическими ограничениями. CI станет ещё более священным местом, где будут приноситься жертвы стабильности ради скорости.

Очевидно, что настоящая гонка развернется не за пропускную способность, а за умение эффективно маскировать недостатки. Алгоритмические оптимизации, компиляторы, специализирующиеся на LLM, и, конечно, бесконечные слои кэша — вот где кроется истинный потенциал. Впрочем, документация к этим слоям останется мифом, придуманным менеджерами, чтобы оправдать свою зарплату.

В конечном итоге, все эти усилия лишь перенесут узкое место в другую область — энергопотребление. И пока кто-нибудь не изобретет бесплатную энергию, LLM останутся привилегией немногих, а все разговоры о демократизации искусственного интеллекта останутся красивыми словами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05047.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-11 12:23

🚀 Квантовые новости