FPGA在通用大语言模型建设和训练中会扮演什么角色

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FPGA在边缘Al中的应用

1.加速AIl推理

在边缘AI设备中，推理任务通常需要大量的计算资源。FPGA通过并行计算的能力，可以加速这些推理任务，提高设备的实时性能。例如，智能摄像头可以使用FPGA加速对象识别和跟踪，从而在实时监控中提供更快的响应。

2.低功耗

边缘设备通常受限于功耗和散热要求。与通用的CPU或GPU相比，FPGA通常具有更低的功耗特性。它们可以在不牺牲性能的情况下提供更高的能效，使得边缘设备更加节能。

3.灵活性

FPGA的可重构性使其适用于各种不同的A模型和算法。边缘AI设备通常需要适应多种应用场景，FPGA可以根据需要重新配置，以满足不同的要求。

4.实时性

FPGA能够提供低延迟的计算，这对于需要快速响应的边缘AI应用至关重要。例如，自动驾驶汽车需要在毫秒级别内做出决策，FPGA可以帮助实现这种实时性。

FPGA在通用大语言模型建设和训练中会扮演什么角色？

硬件段除了GPU和ASIC，FPGA是否也会发挥一定作用？

FPGA具有灵活性、低功耗和高性能等特点。在通用大语言模型建设和训练中，FPGA可以在以下方面发挥作用：加速模型训练：FPGA可用于加速神经网络训练过程中的矩阵运算和卷积操作。与GPU相比，FPGA提供了更好的灵活性和定制性，能够根据特定任务需求优化计算资源。FPGA的并行处理能力使其在处理大量数据并行任务时具有较高性能。低延迟推理：对于实时应用，FPGA可以实现低延迟的模型推理，提高响应速度。这在某些需要实时响应的应用场景（如自动驾驶、语音识别等）中非常重要。功耗优化：相较于GPU和CPU，FPGA通常具有更低的功耗，尤其在大规模部署时。这使得FPGA在数据中心和边缘计算场景中具有更好的能效比。定制硬件加速器：借助FPGA的可编程特性，可以为特定的大语言模型设计定制硬件加速器，提高计算性能并降低功耗。然而，FPGA在通用大语言模型建设和训练中的应用还面临一些挑战。例如，FPGA的编程复杂性较高，可能需要专业知识才能充分发挥其潜力。此外，与GPU相比，FPGA的生态系统相对较小，可能影响其在大规模AI训练场景中的普及。

4、FPGA计算模型

FPGA在做计算加速时，需要依据网络结构和计算类型，定制化计算模型。可分为全连接网络计算模型和卷积网络计算模型。

4.1 FPGA全连接网络计算模型

FPGA在实现全连接矩阵运算时，底层构建出MAC矩阵，每个MAC矩阵执行乘加运算。由CPU将矩阵数据下发到buffer缓存中。MAC阵列从buffer中获取数据，并行流水处理矩阵运算。

4.2 FPGA卷积网络计算模型

FPGA在进行卷积运算时，可针对卷积的特殊运算流程，实现流水化卷积运算。类似于FPGA图像滤波算法的流水运算。同时内部可搭建加法数，实现多级加法的运算，其结构如下图所示：

5、GPU与FPGA运算模型对比

深度网络进行推理与进行训练时，涉及到的上下层传递数据量、计算量的不同，将运算模型对比分成两个过程对比。

5.1 GPU与FPGA网络推理

GPU：内部实现的是通用的多线程并行处理架构，应对全连接与卷积运算时，将计算拆分为多线程并行处理计算。

FPGA：内部定制化实现算法流程，设计时运算过程高度流水化处理，能有效的利用内部资源。特别是在实现卷积运算时，无需将卷积运算进行矩阵转换，运算过程由硬件进行算法处理。

在推理方面，由于FPGA的定制化、硬件化算法实现，同等资源下比较容易做到超越GPU的性能。

5.2 GPU与FPGA网络训练

网络训练依据上诉分析可知，训练过程中的反向传播最终都将变换成矩阵运算。故在GPU与FPGA内部都需要实现类似全连层的矩阵乘加运算。

FPGA在实现训练时其模型如下：

训练过程中，CPU端需要不断的上下传训练数据与权重数据。底层MAC运算阵列仅作为矩阵计算加速。训练数据与权重数据的上下传输带宽大大影响到整个训练的速率与效率。

GPU内部具备成熟的多级缓存，与板卡上DDR能够实现高速的存储操作，其存储模型如下：

故在网络训练方面，FPGA可能会由于片内资源紧缺与数据交互中的带宽限制问题，难以超越GPU性能。

6、FPGA网络训练应用可能性方向

1、同是类阵列加速运算构架下，设计合理上下层数据通讯架构，提高数据上传下载效率。

2、设计寻找算法能将卷积加速运算单元重利用。