Автор: Денис Аветисян
В статье представлен метод совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения для повышения эффективности работы больших языковых моделей на FPGA.
Предлагается фреймворк, объединяющий N:M структурную обрезку и низкоразрядную квантизацию для снижения затрат памяти, пропускной способности и вычислительной сложности.
Несмотря на впечатляющую производительность больших языковых моделей (LLM), их развертывание в устройствах с ограниченными ресурсами остается сложной задачей. В данной работе, посвященной теме ‘FPGA Co-Design for Efficient N:M Sparse and Quantized Model Inference’, предложен аппаратный и программный совместный дизайн, использующий структурированную разреженность N:M и низкобитную квантизацию для ускорения вывода LLM на FPGA. Представленный подход позволяет снизить требования к памяти и вычислительной нагрузке, достигая значительного ускорения и снижения задержки по сравнению с традиционными GPU. Возможно ли дальнейшее расширение предложенной архитектуры FPGA для поддержки еще более широкого спектра разреженных моделей и паттернов, открывая новые горизонты для эффективного развертывания LLM в различных вычислительных средах?
Временные Парадоксы: Пределы Масштабирования Больших Языковых Моделей
Современные большие языковые модели (БЯМ) произвели революцию в области обработки естественного языка, демонстрируя беспрецедентные возможности в задачах генерации текста, перевода и понимания. Однако, вместе с ростом их эффективности, стремительно увеличиваются и вычислительные затраты, связанные с обучением и применением этих моделей. Этот экспоненциальный рост требует всё большего объема памяти, вычислительной мощности и энергии, что создает серьезные препятствия для масштабирования и широкого внедрения БЯМ. Ограничения в доступности ресурсов ставят под вопрос возможность развертывания самых передовых моделей на мобильных устройствах или в условиях ограниченной инфраструктуры, формируя узкое место в развитии и доступности передовых языковых технологий.
Высокая плотность параметров в современных больших языковых моделях (БЯМ) влечет за собой значительные требования к объему памяти и вычислительным ресурсам. Каждая дополнительная связь между нейронами увеличивает потребность в хранении и обработке данных, что становится серьезным препятствием для развертывания БЯМ на периферийных устройствах — смартфонах, носимых гаджетах и других устройствах с ограниченными ресурсами. Эта проблема усугубляется экспоненциальным ростом числа параметров в новейших моделях, что делает их непрактичными для использования в сценариях, требующих мгновенного отклика и минимального энергопотребления. Разработка методов сжатия моделей и оптимизации вычислений становится ключевой задачей для расширения области применения БЯМ и обеспечения доступа к передовым технологиям обработки естественного языка для более широкой аудитории.
Существующие методы оптимизации больших языковых моделей часто сталкиваются с трудностями при одновременном поддержании высокой точности и скорости обработки информации, особенно в задачах, требующих сложного логического вывода. Традиционные подходы к сжатию моделей, такие как квантизация или прунинг, нередко приводят к заметной потере качества при решении задач, требующих понимания контекста и многоступенчатого анализа данных. Более того, ускорение вычислений за счет распараллеливания или использования специализированного оборудования не всегда компенсирует возросшие вычислительные затраты, связанные с обработкой больших объемов данных и сложными архитектурами моделей. В результате, достижение оптимального баланса между точностью и эффективностью остается ключевой проблемой, ограничивающей возможности применения передовых языковых технологий в реальных сценариях, где важны как качество результатов, так и скорость их получения.
Преодоление существующих ограничений в масштабируемости больших языковых моделей имеет решающее значение для обеспечения широкого доступа к передовым технологиям обработки естественного языка. Ограниченность ресурсов и высокие вычислительные затраты в настоящее время препятствуют развертыванию этих мощных инструментов на различных платформах и устройствах, лишая возможности воспользоваться их преимуществами исследователей, разработчиков и конечных пользователей с ограниченными ресурсами. Успешное решение этих проблем позволит не только демократизировать доступ к передовым языковым технологиям, но и откроет путь к созданию приложений реального времени, таких как мгновенный перевод, интеллектуальные помощники и персонализированное обучение, способствуя инновациям и повышая эффективность во многих сферах деятельности. Более того, снижение вычислительной нагрузки позволит развертывать модели на периферийных устройствах, обеспечивая конфиденциальность данных и снижая зависимость от централизованных серверов.
Сжатие Сути: Стратегии Прунинга и Квантизации
Компрессия моделей, включающая методы обрезки (pruning) и квантования, является критически важной для уменьшения размера больших языковых моделей (LLM) и повышения скорости их работы. Уменьшение размера модели напрямую влияет на требования к памяти и вычислительным ресурсам, что особенно важно для развертывания LLM на устройствах с ограниченными ресурсами или для обслуживания большого количества запросов. Методы обрезки позволяют удалить избыточные параметры, не оказывающие существенного влияния на точность модели, а квантование снижает точность представления весов и активаций, что приводит к уменьшению объема данных, необходимых для их хранения и обработки. В совокупности, эти техники позволяют значительно оптимизировать производительность LLM без существенной потери качества.
Метод обрезки (pruning), в частности, структурированная разреженность N:M, позволяет уменьшить размер больших языковых моделей путем удаления избыточных весов. В подходе N:M, из каждой группы из N весов удаляется M весов, обеспечивая регулярную структуру разреженности. Это упрощает аппаратную реализацию и позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы, сохраняя при этом приемлемый уровень точности модели. Структурированная разреженность, в отличие от неструктурированной, гарантирует, что оставшиеся веса формируют матрицу, пригодную для стандартных матричных операций, что снижает накладные расходы на вычисления и позволяет использовать оптимизированные библиотеки линейной алгебры.
Квантизация снижает точность представления весов и активаций нейронной сети, что приводит к значительному уменьшению занимаемой памяти и снижению вычислительной нагрузки. Традиционно, веса и активации хранятся в формате FP32 (32-битное число с плавающей точкой). Квантизация позволяет перейти к использованию форматов с меньшей точностью, например, INT8 (8-битное целое число) или даже INT4. Уменьшение количества бит, необходимых для представления каждого параметра, пропорционально снижает объем памяти, необходимый для хранения модели, и количество операций, необходимых для вычислений. Это особенно важно для развертывания больших языковых моделей (LLM) на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встраиваемые системы. Однако, снижение точности может привести к потере информации и, как следствие, к снижению точности модели, поэтому необходимо тщательно подбирать степень квантизации и использовать методы, минимизирующие потери точности.
Квантизация с низкой точностью, например, представление весов в формате INT4, обеспечивает наиболее агрессивное сжатие модели, снижая её размер и вычислительные требования. Однако, переход к низкоточным представлениям неизбежно влечет за собой потерю информации, что может приводить к снижению точности модели. Необходима тщательная оценка влияния квантизации на ключевые метрики производительности и, при необходимости, применение методов калибровки или fine-tuning для минимизации деградации качества. Выбор оптимальной точности представления (например, INT8 вместо INT4) является компромиссом между степенью сжатия и сохранением приемлемого уровня точности для конкретной задачи.
Аппаратное Ускорение: FPGA-Основанное Развертывание для Эффективности
FPGA-ускорители представляют собой гибкую и эффективную платформу для развертывания сжатых больших языковых моделей (LLM). В отличие от специализированных ASIC или графических процессоров, программируемая логика FPGA позволяет адаптировать аппаратную архитектуру к конкретным требованиям модели и алгоритма сжатия. Это достигается путем реализации кастомных блоков для операций, критичных к производительности, таких как матричное умножение и операции с разреженными тензорами. Гибкость FPGA позволяет эффективно использовать преимущества сжатия моделей, включая квантование и прунинг, путем оптимизации структуры данных и потока данных для минимизации задержек и увеличения пропускной способности. Возможность переконфигурации FPGA также позволяет адаптироваться к различным моделям и алгоритмам сжатия без необходимости дорогостоящего производства нового оборудования.
Для обеспечения высокой пропускной способности матричных умножений, критически важных для инференса больших языковых моделей (LLM), широко используются систолические массивы и оптимизированные схемы потока данных. Систолические массивы позволяют выполнять множество операций умножения-сложения параллельно, минимизируя перемещение данных между памятью и вычислительными блоками. Оптимизация потока данных заключается в организации последовательности операций таким образом, чтобы максимально использовать параллелизм и снизить задержки, связанные с передачей данных. Эффективная реализация предполагает организацию данных в виде потока, проходящего через функциональные блоки, что позволяет избежать узких мест и повысить общую производительность вычислений y = \sum_{k=1}^{n} A_{ik}B_{kj}. Такой подход позволяет значительно ускорить процесс инференса LLM по сравнению с традиционными архитектурами.
Техники Zero-Skipping, в сочетании с аппаратными блоками для работы с разреженными тензорами (sparse tensor cores), позволяют максимально использовать преимущества разреженности весов в больших языковых моделях (LLM). Zero-Skipping динамически пропускает вычисления, связанные с нулевыми весами, снижая вычислительную нагрузку и энергопотребление. Разреженные тензорные ядра оптимизированы для эффективной обработки разреженных матриц, обеспечивая существенное ускорение операций матричного умножения, которые являются ключевыми для LLM-инференса. Комбинация этих двух подходов позволяет значительно повысить пропускную способность и снизить задержку при работе с моделями, содержащими большое количество нулевых весов, что типично для многих современных LLM.
Эффективное хранение весов и их деквантование являются критически важными компонентами для минимизации доступа к памяти и снижения задержки при выводе больших языковых моделей (LLM). Использование низкоточных форматов данных, таких как INT8 или даже меньше, позволяет значительно уменьшить объем памяти, требуемый для хранения весов модели. Однако, для обеспечения точности вычислений, необходимо выполнять деквантование весов перед использованием. Оптимизация процесса деквантования, включая использование специализированных аппаратных блоков и алгоритмов, позволяет минимизировать накладные расходы и поддерживать высокую пропускную способность. Стратегии, такие как сжатие весов и их хранение в разреженных форматах, в сочетании с эффективными алгоритмами декомпрессии и деквантования, позволяют дополнительно снизить требования к пропускной способности памяти и повысить общую производительность системы.
Подтверждение с LLaMA-7B: Демонстрация Реального Влияния
Для подтверждения эффективности предложенного подхода, была осуществлена развертка сжатой версии языковой модели LLaMA-7B на FPGA-ускорителе. Данная реализация позволяет продемонстрировать возможность практического применения методов сжатия нейронных сетей для повышения производительности и снижения требований к ресурсам. Использование FPGA-архитектуры в сочетании с оптимизированной сжатой моделью открывает перспективы для развертывания мощных моделей обработки естественного языка на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями и энергопотреблением, что особенно актуально для периферийных вычислений и мобильных приложений. Результаты демонстрируют значительное ускорение и уменьшение занимаемой памяти, подтверждая применимость данного подхода в реальных сценариях.
Сжатая модель, основанная на применении низкобитной квантизации и структурированной разреженности, продемонстрировала значительное увеличение производительности в ключевых вычислительных задачах. В частности, операции GEMM (General Matrix Multiplication), являющиеся основой многих алгоритмов машинного обучения, выполняются на 1,71 раза быстрее по сравнению с традиционными плотными GPU-реализациями. Более того, оптимизация позволила добиться улучшения общей вычислительной эффективности на 1,29 раза, что свидетельствует о существенном ускорении обработки данных от входных данных до конечного результата. Данный результат подтверждает эффективность предложенного подхода к оптимизации моделей для аппаратных ускорителей, позволяя добиться значительного прироста производительности без существенной потери точности.
В ходе исследований удалось добиться четырехкратного уменьшения объема весов модели благодаря применению метода bit-packing. Данная оптимизация существенно снижает требования к объему памяти, необходимому для хранения и функционирования модели. Это особенно важно для развертывания сложных нейронных сетей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как встраиваемые системы или мобильные платформы. Уменьшение объема весов не только экономит память, но и способствует снижению энергопотребления, делая решение более эффективным и экологичным. Использование bit-packing позволяет значительно расширить возможности применения больших языковых моделей, делая их доступными для более широкого круга устройств и задач.
Реализация модели LLaMA-7B на разработанном ускорителе демонстрирует значительное повышение производительности в реальных условиях. Прогнозируемая пропускная способность системы увеличивается на 1.36x по сравнению с традиционной реализацией на графическом процессоре. Это достижение свидетельствует о потенциале аппаратного ускорения для задач обработки естественного языка, позволяя значительно сократить время обработки и повысить эффективность работы с большими языковыми моделями. Увеличение пропускной способности открывает возможности для более быстрых ответов и обработки большего объема данных, что особенно важно для приложений, требующих высокой скорости и отзывчивости.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует закономерную эволюцию подходов к оптимизации больших языковых моделей. Авторы предлагают совместный аппаратный и программный подход, сочетающий разреженность N:M и низкобитную квантизацию, что позволяет существенно снизить вычислительные затраты и объём памяти. Этот процесс напоминает естественный отбор в мире технологий — системы, адаптирующиеся к ограничениям ресурсов, выживают и развиваются. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это просто огромная сеть труб». И подобно тому, как трубы требуют оптимизации потока, так и архитектуры моделей нуждаются в постоянной адаптации для эффективной работы. Подобные улучшения, хотя и кажутся быстрым решением, лишь подчеркивают неизбежность старения любой системы, требуя постоянного переосмысления и модернизации.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь к оптимизации вычислений больших языковых моделей на FPGA, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: не ускоряем ли мы лишь неизбежное старение этих самых моделей? Каждая абстракция, будь то разреженность N:M или квантование, несёт груз прошлого — зависимость от конкретной архитектуры, от определённого набора данных, от текущих представлений об оптимальности. Попытки удержать производительность — это, по сути, лишь отсрочка неизбежной необходимости переосмысления, перепроектирования.
Настоящий вызов видится не в достижении пиковой производительности здесь и сейчас, а в создании систем, способных к адаптации. Медленные изменения, эволюция архитектуры FPGA в ответ на эволюцию моделей — вот что обеспечит устойчивость. Игнорирование этой динамики обрекает любые оптимизации на краткосрочность. Следующим шагом представляется разработка не просто ускорителей, а мета-ускорителей — систем, способных к самореконфигурации, к обучению на ошибках, к прогнозированию будущих требований.
В конечном итоге, любая аппаратная реализация — это лишь застывший момент времени. Вместо погони за абсолютной скоростью, целесообразно сосредоточиться на создании систем, способных достойно стареть — сохранять функциональность и адаптироваться к меняющимся условиям, даже когда исходные модели утратят свою актуальность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24713.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-02 04:35