IBM芯片，吊打GPU

半导体行业观察09-27

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~来源：内容编译自ibm，谢谢。较低的延迟通常是以牺牲能源效率为代价的，但在新发布的实验结果中，受大脑启发的IBM NorthPole 研究原型芯片实现了比下一个最快的 GPU 低得多的延迟，并且能源效率比下一个最高效的 GPU 高得多。随着研究人员竞相开发下一代计算机芯片，人工智能成为他们关注的焦点。随着最近生成式人工智能（包括大型语言模型）应用的激增，很...

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低得多的延迟，并且能源效率比下一个最高效的 GPU 高得多。随着研究人员竞相开发下一代计算机芯片，人工智能成为他们关注的焦点。随着最近生成式人工智能（包括大型语言模型）应用的激增，很...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202409271000269f198114&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"BK4534","symbol_name":"瑞士信贷持仓","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202409271000269f198114&s=b","article_id":"2470712694","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN202409271000269f198114&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, body","filters":".relate-stock, .hot-list, .recom-box, 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实现了每token 1 毫秒以下的延迟，比下一个最低延迟 GPU 快 46.9 倍。在运行 16 个通过 PCIe 通信的 NorthPole 处理器的现成薄型 2U 服务器中，该芯片背后的团队发现它可以在同一型号上实现每秒 28,356 个token的吞吐量。它在达到这些速度水平的同时，仍实现了比下一个最节能的 GPU 高 72.7 倍的能效。研究原型 NorthPole 比通常用于 LLM 推理的四个 GPU 具有更低的延迟和更高的能效。该团队今天在 IEEE 高性能计算会议上展示了他们的研究成果。新的性能数据基于去年 10 月的成果，当时该团队展示了 NorthPole 能够比市场上其他边缘应用芯片更快、更高效地进行神经推理。在这些实验中，NorthPole 的能效是常见的 12 nm GPU 和 14 nm CPU 的 25 倍，以每单位功率解释的帧数来衡量。NorthPole 采用 12nm 工艺制造，每块芯片在 795 平方毫米内包含 220 亿个晶体管。在《科学》杂志上发表的结果显示，该芯片的延迟也低于所有其他测试过的芯片，甚至比那些制造工艺更小的芯片都要低。这些测试是在 ResNet-50 图像识别和 YOLOv4 物体检测模型上运行的，因为该团队专注于自动驾驶汽车等应用的视觉识别任务。一年后，新结果来自在更大的 30 亿参数 Granite LLM 上试用 NorthPole 芯片。“这里最重要的是质量的大幅提升。这些新成果与我们的科学成果相当，但应用领域完全不同，”领导芯片开发团队的 IBM 研究员 Dharmendra Modha 表示。“鉴于 NorthPole 的架构在完全不同的领域运行良好，这些新成果不仅强调了架构的广泛适用性，还强调了基础研究的重要性。”标准 2U 服务器在其四个托架中每个托架可容纳四张 NorthPole 卡Modha 表示，当企业部署代理工作流、数字员工和交互式对话时，低延迟对于 AI 的顺利运行至关重要。但延迟和能源效率之间存在根本性的矛盾——通常，一个领域的改进是以牺牲另一个领域为代价的。降低 AI 推理延迟和功耗的主要障碍之一是所谓的冯·诺依曼瓶颈。几乎所有现代微处理器都采用冯·诺依曼架构，其中内存与处理器（包括 CPU 和 GPU）在物理上是分开的。尽管这种设计在历史上具有简单灵活的优势，但在内存和计算之间来回传送数据限制了处理器的速度。对于 AI 模型来说尤其如此，因为其计算简单但数量众多。尽管处理器效率每两年提高两倍，但内存和计算之间的带宽仅以该速度的一半左右增长。此外，高带宽内存价格昂贵。NorthPole 的设计通过将内存和处理放在同一位置来消除这种不匹配，这种架构称为片上内存或内存计算。受大脑的启发，NorthPole 将内存与芯片的计算单元和控制逻辑紧密结合，将内存与芯片的计算单元和控制逻辑紧密结合。这带来了每秒 13 TB 的庞大片上内存带宽。NorthPole 团队将 30 亿参数的 LLM 映射到 16 张卡片上：每张卡片上有 14 个变换器层，两张卡片上有 1 个输出层该团队的下一个挑战是看看专为边缘推理而设计的 NorthPole 是否适用于数据中心的语言模型。一开始，这似乎是一项艰巨的任务，因为 LLM 不适合 NorthPole 的片上内存。为了应对挑战，该团队选择在 16 卡 NorthPole 设置上运行 30 亿参数的 Granite LLM。他们将 14 个变压器层映射到每张卡上，并将输出层映射到其余两张卡上。LLM 通常受内存带宽限制，但在这种流水线并行设置中，只需在卡之间移动很少的数据 - PCIe 就足够了，并且不需要高速网络。这是存储模型权重的片上内存和所谓的键值 (KV) 缓存的结果，这意味着在生成token时需要在单独的 PCIe 卡之间传递更少的数据。该模型被量化为 4 位权重和激活，并且量化模型经过微调以匹配准确性。根据最新实验的成功，Modha表示，他的团队目前正致力于构建包含更多北极芯片的单元，并计划在这些单元上映射更大的模型。IBM 研究科学家正在致力于开发装有数百张 NorthPole 卡的服务器机架，以便以比同类基于 GPU 的硬件更快的速度和更低的能耗执行大量推理操作。尽管新的性能结果具有开创性，但 Modha 相信他的团队将继续将前沿技术推向更高水平，以提高 NorthPole 的能源效率，同时降低其延迟。他说，关键是在整个垂直堆栈中进行创新。这将需要从头开始共同设计在下一代硬件上运行的算法，利用技术扩展和封装，并设想全新的系统和推理设备——他和 IBM 研究部门的其他人目前正在研究这些进步。参考链接https://research.ibm.com/blog/northpole-llm-inference-results","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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