Primer on Large Language Model (LLM) დასკვნის ოპტიმიზაცია: 2. შესავალი ხელოვნური ინტელექტის (AI) ამაჩქარებლებში

ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების შესწავლა და მათი გავლენა დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) დანერგვაზე მასშტაბით.

პოსტები ამ სერიაში :

1. Primer on Large Language Model (LLM) დასკვნის ოპტიმიზაცია: 1. ფონი და პრობლემის ფორმულირება

2. პრაიმერი დიდი ენის მოდელის (LLM) დასკვნის ოპტიმიზაციის შესახებ: 2. შესავალი ხელოვნური ინტელექტის (AI) ამაჩქარებლებში (ეს პოსტი)

   
   

წინა პოსტში განვიხილეთ დიდი ენის მოდელის (LLM) დასკვნის გამოწვევები, როგორიცაა მაღალი შეყოვნება, ინტენსიური რესურსების მოხმარება და მასშტაბურობის საკითხები. ამ საკითხების ეფექტურად გადაჭრა ხშირად საჭიროებს სწორ აპარატურულ მხარდაჭერას. ეს პოსტი იკვლევს AI ამაჩქარებლებს - სპეციალიზებულ აპარატურას, რომელიც შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვის მუშაობის გასაუმჯობესებლად, მათ შორის LLM დასკვნის ჩათვლით - ხაზს უსვამს მათ არქიტექტურას, ძირითად ტიპებს და ზემოქმედებას LLM-ების მასშტაბურ გამოყენებაზე.

რატომ AI ამაჩქარებლები?

თუ ოდესმე გიფიქრიათ, როგორ ახერხებენ კომპანიები, როგორიცაა OpenAI და Google, აწარმოონ ეს მასიური ენობრივი მოდელები, რომლებიც ერთდროულად ემსახურებიან მილიონობით მომხმარებელს, საიდუმლო მდგომარეობს სპეციალიზებულ აპარატურაში, რომელსაც ეწოდება AI ამაჩქარებლები. მიუხედავად იმისა, რომ ტრადიციული პროცესორები კარგად უმკლავდებიან ზოგადი დანიშნულების ამოცანებს, ისინი არ არიან ოპტიმიზირებული AI დატვირთვის მოთხოვნებისთვის. ამის საპირისპიროდ, ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლები შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის ამოცანებისთვის, გთავაზობთ მონაცემთა მაღალსიჩქარიან წვდომას, პარალელური დამუშავების შესაძლებლობებს და დაბალი სიზუსტის არითმეტიკის მხარდაჭერას. გამოთვლის ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებზე გადატანით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ მიაღწიონ მნიშვნელოვან ეფექტურობას და შეამცირონ ხარჯები, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც აწარმოებენ კომპლექსურ მოდელებს, როგორიცაა LLM. მოდით გამოვიკვლიოთ AI ამაჩქარებლების რამდენიმე გავრცელებული ტიპი და მათი უნიკალური უპირატესობები ამ დატვირთვისთვის.

AI ამაჩქარებლების ტიპები

AI ამაჩქარებლები გამოდის რამდენიმე ფორმით, თითოეული მორგებულია სპეციფიკური AI ამოცანებისა და გარემოსთვის. სამი ძირითადი ტიპია GPU, TPU და FPGA/ASIC, თითოეულს აქვს უნიკალური მახასიათებლები და უპირატესობები:

გრაფიკული დამუშავების ერთეულები (GPU)

თავდაპირველად შემუშავებული გრაფიკული რენდერისთვის, GPU გახდა ძლიერი ინსტრუმენტი ღრმა სწავლისთვის, მათი პარალელური დამუშავების შესაძლებლობების გამო. მათი არქიტექტურა კარგად შეეფერება მაღალი გამტარუნარიანობის მატრიცის გამოთვლებს, რაც აუცილებელია ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა LLM დასკვნა. GPU-ები განსაკუთრებით პოპულარულია მონაცემთა ცენტრებში ტრენინგისა და დასკვნის მასშტაბით. GPU, როგორიცაა NVIDIA Tesla, AMD Radeon და Intel Xe, ფართოდ გამოიყენება როგორც ღრუბელში, ასევე შიდა გარემოში.

ტენსორის დამუშავების ერთეულები (TPU)

Google-მა შეიმუშავა TPU-ები სპეციალურად ღრმა სწავლის დატვირთვისთვის, TensorFlow-ზე დაფუძნებული ტრენინგისა და დასკვნების ოპტიმიზაციით. TPU-ები შექმნილია იმისთვის, რომ დააჩქაროს ფართომასშტაბიანი AI ამოცანები, რაც უზრუნველყოფს Google-ის ბევრ აპლიკაციას, მათ შორის ძიების და თარგმანის. ხელმისაწვდომია Google Cloud-ის საშუალებით, TPU-ები გვთავაზობენ მაღალ შესრულებას როგორც ტრენინგისთვის, ასევე დასკვნისთვის, რაც მათ უპირატესობას ანიჭებს TensorFlow მომხმარებლებისთვის.

ველზე პროგრამირებადი კარიბჭის მასივები (FPGA) / აპლიკაციისთვის სპეციფიკური ინტეგრირებული სქემები (ASIC)

FPGA და ASIC არის ორი განსხვავებული ტიპის კონფიგურირებადი ამაჩქარებლები, რომლებიც მხარს უჭერენ სპეციფიკურ AI ამოცანებს. FPGA-ები რეპროგრამირებადია, რაც მათ საშუალებას აძლევს ადაპტირდნენ ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა მოდელებთან და აპლიკაციებთან, ხოლო ASIC-ები სპეციალურად შექმნილია კონკრეტული ამოცანებისთვის, რაც უზრუნველყოფს მაქსიმალურ ეფექტურობას ამ დატვირთვისთვის. ორივე ტიპი გამოიყენება მონაცემთა ცენტრებში და ზღვარზე, სადაც დაბალი შეყოვნება და მაღალი გამტარუნარიანობა გადამწყვეტია. მაგალითებია Intel Arria და Xilinx Alveo (FPGA) და Google-ის Edge TPU (ASIC).

ძირითადი განსხვავებები CPU-სა და AI ამაჩქარებლებს შორის

CPU-ების და ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების განსხვავებული არქიტექტურა მათ შესაფერისს ხდის სხვადასხვა ტიპის სამუშაო დატვირთვას. აქ მოცემულია რამდენიმე ყველაზე კრიტიკული მახასიათებლის შედარება:

• არქიტექტურა : მიუხედავად იმისა, რომ პროცესორები არის ზოგადი დანიშნულების პროცესორები, AI ამაჩქარებლები არის სპეციალიზებული აპარატურა, რომელიც ოპტიმიზირებულია AI სამუშაო დატვირთვისთვის. პროცესორებს, როგორც წესი, აქვთ ნაკლები ბირთვი, მაგრამ მაღალი საათის სიჩქარე, რაც მათ იდეალურს ხდის ამოცანებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ სწრაფ ერთძაფის შესრულებას. AI ამაჩქარებლებს აქვთ ათასობით ბირთვი, რომელიც ოპტიმიზირებულია პარალელური დამუშავებისა და მაღალი გამტარუნარიანობისთვის.
• სიზუსტე და მეხსიერება : CPU-ები ხშირად იყენებენ მაღალი სიზუსტის არითმეტიკას და დიდ ქეში მეხსიერებას, რომელიც მხარს უჭერს ზოგად გამოთვლით ამოცანებს. ამის საპირისპიროდ, ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლები მხარს უჭერენ დაბალი სიზუსტის არითმეტიკას, როგორიცაა 8-ბიტიანი ან 16-ბიტიანი, ამცირებს მეხსიერების კვალს და ენერგიის მოხმარებას სიზუსტეზე დიდი კომპრომისის გარეშე - გასაღები LLM დასკვნისთვის.
• ენერგოეფექტურობა : შექმნილია მაღალი ინტენსივობის AI ამოცანებისთვის, ამაჩქარებლები მოიხმარენ მნიშვნელოვნად ნაკლებ ენერგიას თითო ოპერაციაზე, ვიდრე CPU-ები, რაც ხელს უწყობს როგორც ხარჯების დაზოგვას, ასევე გარემოზე ზემოქმედების შემცირებას მასშტაბური გამოყენებისას.

მითითება: მასიურად პარალელური პროცესორების პროგრამირება დევიდ ბ. კირკისა და ვენ-მეი ვ. ჰუუს მიერ [1]

გაითვალისწინეთ, რომ CPU-ში არის ნაკლები ბირთვი (4-8) და დიზაინი ოპტიმიზებულია დაბალი შეყოვნებისთვის და მაღალი ერთძაფის მუშაობისთვის. ამის საპირისპიროდ, GPU-ებს აქვთ ათასობით ბირთვი და ოპტიმიზირებულია მაღალი გამტარუნარიანობისა და პარალელური დამუშავებისთვის. პარალელური დამუშავების ეს შესაძლებლობა GPU-ებს საშუალებას აძლევს ეფექტურად გაუმკლავდნენ AI სამუშაო დატვირთვას.

AI ამაჩქარებლების ძირითადი მახასიათებლები და გავლენა LLM დასკვნაზე

AI ამაჩქარებლები აგებულია რამდენიმე მახასიათებლით, რაც მათ იდეალურს ხდის ფართომასშტაბიანი AI სამუშაო დატვირთვისთვის, როგორიცაა LLM დასკვნა. ძირითადი მახასიათებლები მოიცავს:

პარალელური დამუშავება

AI ამაჩქარებლები შექმნილია ფართომასშტაბიანი პარალელური დამუშავებისთვის, ათასობით ბირთვიანი არქიტექტურის წყალობით. ეს პარალელიზმი მათ საშუალებას აძლევს ეფექტურად გაუმკლავდნენ LLM დასკვნისთვის საჭირო ინტენსიურ მატრიცის გამოთვლებს. ბევრი ამაჩქარებელი ასევე შეიცავს სპეციალიზებულ ტენსორის ბირთვებს, რომლებიც ოპტიმიზებულია ტენსორის ოპერაციებისთვის, როგორიცაა მატრიცული გამრავლება. ეს შესაძლებლობები აჩქარებს AI ამაჩქარებლებს, ვიდრე CPU-ები LLM ამოცანების მასშტაბური დამუშავებისას.

მითითება: დასკვნის ოპტიმიზაცია ფონდის მოდელების ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებზე Youngsuk Park, et al.

მაღალი გამტარუნარიანობის მეხსიერება

ამაჩქარებლებს გააჩნიათ სპეციალიზებული მეხსიერება, რომელიც უზრუნველყოფს მაღალი გამტარუნარიანობის შესაძლებლობას, რაც მათ საშუალებას აძლევს წვდომა მიიღონ დიდ მონაცემთა ნაკრებებსა და მოდელის პარამეტრებზე მინიმალური შეყოვნებით. ეს ფუნქცია აუცილებელია LLM დასკვნისთვის, სადაც საჭიროა მონაცემთა ხშირი წვდომა შეყვანის ტექსტისა და მოდელის პარამეტრების ჩასატვირთად. მაღალი გამტარუნარიანობის მეხსიერება ამცირებს შეფერხებებს მონაცემთა მოძიებაში, რაც იწვევს დაბალ შეყოვნებას და გაუმჯობესებულ შესრულებას.

მაღალი სიჩქარის ურთიერთკავშირის გამტარუნარიანობა

ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლები აღჭურვილია მაღალსიჩქარიანი ურთიერთდაკავშირებით, რათა ხელი შეუწყოს მონაცემთა სწრაფი გადაცემის მრავალ მოწყობილობას. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია LLM დასკვნის სკალირებისას მრავალ მოწყობილობაზე, სადაც ამაჩქარებლებს სჭირდებათ კომუნიკაცია და მონაცემების ეფექტურად გაზიარება. ურთიერთდაკავშირების მაღალი გამტარუნარიანობა უზრუნველყოფს, რომ მონაცემთა დიდი ნაკრები შეიძლება დაიყოს მოწყობილობებზე და დამუშავდეს ტანდემში, შეფერხებების გამოწვევის გარეშე.

დაბალი სიზუსტის არითმეტიკა

ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების კიდევ ერთი უპირატესობა არის დაბალი სიზუსტის არითმეტიკის მხარდაჭერა, როგორიცაა 8-ბიტიანი მთელი და 16-ბიტიანი მცურავი წერტილის გამოთვლები. ეს ამცირებს მეხსიერების გამოყენებას და ენერგიის მოხმარებას, რაც AI ამოცანებს უფრო ეფექტურს ხდის. LLM დასკვნისთვის, დაბალი სიზუსტის გამოთვლები უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ დამუშავებას, ხოლო საკმარის სიზუსტეს ინარჩუნებს უმეტეს აპლიკაციებში. AI ამაჩქარებლებს აქვთ მონაცემთა ტიპის ძალიან მდიდარი არჩევანი.

მითითება: დასკვნის ოპტიმიზაცია ფონდის მოდელების ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებზე Youngsuk Park, et al.

ოპტიმიზებული ბიბლიოთეკები და ჩარჩოები

AI ამაჩქარებლების უმეტესობას გააჩნია ოპტიმიზებული ბიბლიოთეკები პოპულარული AI ჩარჩოებისთვის, როგორიცაა cuDNN NVIDIA GPU-სთვის და XLA Google TPU-სთვის. ეს ბიბლიოთეკები უზრუნველყოფენ მაღალი დონის API-ებს საერთო AI ოპერაციების შესასრულებლად და მოიცავს ოპტიმიზაციებს სპეციალურად LLM-ებისთვის. ამ ბიბლიოთეკების გამოყენება იძლევა მოდელის უფრო სწრაფ განვითარებას, დანერგვას და დასკვნის ოპტიმიზაციას.

მასშტაბურობა და ენერგოეფექტურობა

ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლები ძალიან მასშტაბირებადია, რაც საშუალებას იძლევა განლაგდეს კლასტერებში ან მონაცემთა ცენტრებში, რათა ეფექტურად გაუმკლავდეს დიდ დატვირთვას. ისინი ასევე შექმნილია ენერგოეფექტურობისთვის, მოიხმარენ ნაკლებ ენერგიას ვიდრე CPU-ები შესადარებელი ამოცანებისთვის, რაც მათ იდეალურს ხდის გამოთვლით ინტენსიური აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა LLM დასკვნა მასშტაბით. ეს ეფექტურობა ხელს უწყობს როგორც საოპერაციო ხარჯების, ასევე გარემოზე ზემოქმედების შემცირებას დიდი AI მოდელების მუშაობისას.

პარალელიზმი ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებში

პარალელურობის სხვადასხვა ტიპის ტექნიკა გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების ეფექტურობის მაქსიმიზაციისთვის LLM დასკვნისთვის:

მონაცემთა პარალელიზმი

მონაცემთა პარალელიზმი გულისხმობს შეყვანის მონაცემების მრავალ პარტიად დაყოფას და თითოეული ჯგუფის პარალელურად დამუშავებას. ეს სასარგებლოა AI სამუშაო დატვირთვისთვის, რომელიც მოიცავს მონაცემთა დიდ ნაკრებებს, როგორიცაა ღრმა სწავლის ტრენინგი და დასკვნა. მონაცემთა მრავალ მოწყობილობაზე განაწილებით, AI ამაჩქარებლებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად დაამუშაონ დატვირთვა და გააუმჯობესონ საერთო შესრულება. მონაცემთა პარალელურობის მაგალითი LLM დასკვნაში არის შეყვანის ტექსტის დაყოფა პარტიებად და თითოეული ჯგუფის დამუშავება ცალკე ამაჩქარებელზე.

მოდელის პარალელიზმი

მოდელის პარალელიზმი გულისხმობს AI მოდელის კომპონენტების დაყოფას მრავალ მოწყობილობაზე, რაც საშუალებას იძლევა სხვადასხვა მოდელის ნაწილების პარალელურად დამუშავება. ეს მიდგომა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია დიდი AI მოდელებისთვის, რომლებიც აღემატება ერთი მოწყობილობის მეხსიერების მოცულობას ან საჭიროებს განაწილებულ გამოთვლებს ეფექტური დამუშავებისთვის. მოდელის პარალელიზმი ფართოდ გამოიყენება მსხვილ ენობრივ მოდელებში (LLM) და სხვა ღრმა სწავლის არქიტექტურაში, სადაც მოდელის ზომა მნიშვნელოვანი შეზღუდვაა.

მოდელის პარალელიზმი შეიძლება განხორციელდეს ორი ძირითადი მიდგომით:

შიდა ფენის პარალელიზმი (ტენსორული პარალელიზმი) : ცალკეული ფენები ან კომპონენტები იყოფა მოწყობილობებზე, თითოეული მოწყობილობა ამუშავებს გამოთვლის ნაწილს იმავე ფენაში. მაგალითად, სატრანსფორმატორო მოდელებში, ყურადღების თავები ან მიმავალი ქსელის ფენები შეიძლება განაწილდეს მრავალ მოწყობილობაზე. ეს მიდგომა ამცირებს კომუნიკაციის ზედმეტ ხარჯებს, რადგან მოწყობილობებს სჭირდებათ სინქრონიზაცია მხოლოდ ფენების საზღვრებში.

შრეთაშორისი პარალელიზმი (Pipeline Parallelism) : ფენების თანმიმდევრული ჯგუფები ნაწილდება მოწყობილობებზე, რაც ქმნის გამოთვლის მილს. თითოეული მოწყობილობა ამუშავებს მინიჭებულ ფენებს, სანამ შედეგებს გადასცემს მილსადენის შემდეგ მოწყობილობას. ეს მიდგომა განსაკუთრებით ეფექტურია ღრმა ქსელებისთვის, მაგრამ შემოაქვს მილსადენის შეყოვნება.

დავალება პარალელიზმი

დავალების პარალელიზმი გულისხმობს ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვის დაყოფას მრავალ დავალებად და თითოეული ამოცანის პარალელურად დამუშავებას. ეს სასარგებლოა AI სამუშაო დატვირთვისთვის, რომელიც მოიცავს მრავალ დამოუკიდებელ ამოცანას, როგორიცაა ავტონომიური მართვა. ამოცანების პარალელურად დამუშავებით, ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებს შეუძლიათ შეამცირონ რთული ამოცანების შესრულების დრო და გააუმჯობესონ საერთო შესრულება. დავალების პარალელიზმი ხშირად გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებში ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ობიექტების აღმოჩენა და ვიდეო ანალიზი.

განვიხილოთ LLM 70 მილიარდი პარამეტრით, რომელიც ამუშავებს ტექსტის შეყვანის ჯგუფს:

• მონაცემთა პარალელიზმი : შეყვანის ჯგუფი იყოფა რამდენიმე GPU-ზე, თითოეული დამოუკიდებლად ამუშავებს შეყვანის ნაწილს.
• ტენზორული პარალელიზმი : ტრანსფორმატორის მოდელის საყურადღებო თავები ნაწილდება მრავალ მოწყობილობაზე, თითოეული მოწყობილობა ამუშავებს თავების ქვეჯგუფს.
• მილსადენის პარალელიზმი : ტრანსფორმატორის მოდელის ფენები იყოფა თანმიმდევრულ ჯგუფებად, თითოეული ჯგუფი დამუშავებულია სხვადასხვა მოწყობილობის მიერ მილსადენის წესით.
• დავალების პარალელიზმი : მრავალი დამოუკიდებელი დასკვნის მოთხოვნა ერთდროულად მუშავდება სხვადასხვა ამაჩქარებლის ერთეულზე.

ერთობლივი დამუშავების რეჟიმი AI ამაჩქარებლებში

AI ამაჩქარებლები ხშირად მუშაობენ ტანდემში მთავარ პროცესორთან, რათა გადატვირთონ მძიმე გამოთვლითი ამოცანები. ძირითადი CPU პასუხისმგებელია ზოგადი დანიშნულების ამოცანებზე, ხოლო AI ამაჩქარებლები პასუხისმგებელნი არიან მძიმე გამოთვლის ამოცანებზე. ამას ჩვეულებრივ უწოდებენ ერთობლივ დამუშავებას. აქ არის მარტივი დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს, თუ როგორ მუშაობს AI ამაჩქარებლები მთავარ პროცესორთან. აქ არის რამდენიმე მოკლე ნომენკლატურა ერთობლივი დამუშავებისთვის:

• მასპინძელი : მთავარი CPU. ის პასუხისმგებელია პროგრამის ძირითად ნაკადზე. ის აწესრიგებს ამოცანას ძირითადი მონაცემების ჩატვირთვით და შეყვანის/გამომავალი ოპერაციების დამუშავებით. თანადამუშავების რეჟიმში, ჰოსტი იწყებს პროცესს, გადასცემს მონაცემებს AI ამაჩქარებლებს და იღებს შედეგებს. ის ამუშავებს ყველა არა გამოთვლის ლოგიკას და აწვდის ციფრს AI ამაჩქარებლებს.
• მოწყობილობა : AI ამაჩქარებლები. ისინი პასუხისმგებელნი არიან მძიმე გამოთვლის ამოცანებზე. ჰოსტისგან მონაცემების მიღების შემდეგ, ამაჩქარებელი იტვირთება მათ სპეციალიზებულ მეხსიერებაში და ახორციელებს პარალელურად დამუშავებას, რომელიც ოპტიმიზირებულია AI სამუშაო დატვირთვისთვის, როგორიცაა მატრიცის გამრავლება. დამუშავების დასრულების შემდეგ, ის ინახავს შედეგებს და გადასცემს მათ მასპინძელს.

განვითარებადი ტენდენციები AI ამაჩქარებლებში

AI სამუშაო დატვირთვის სირთულისა და მასშტაბის ზრდასთან ერთად, AI ამაჩქარებლები ვითარდებიან თანამედროვე აპლიკაციების მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. ზოგიერთი ძირითადი ტენდენცია, რომელიც აყალიბებს AI ამაჩქარებლების მომავალს [3] მოიცავს:

ინტელექტუალური დამუშავების ერთეულები (IPU)

Graphcore-ის მიერ შემუშავებული IPU-ები შექმნილია მანქანური სწავლების რთული ამოცანების შესასრულებლად მაღალი ეფექტურობით. მათი არქიტექტურა ფოკუსირებულია პარალელურ დამუშავებაზე, რაც მათ შესაფერისს ხდის ფართომასშტაბიანი AI სამუშაო დატვირთვისთვის.

ხელახლა კონფიგურირებადი მონაცემთა ნაკადის ერთეულები (RDUs)

SambaNova Systems-ის მიერ შემუშავებული RDU-ები შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის დატვირთვის დასაჩქარებლად პროცესორში მონაცემთა ნაკადის დინამიურად ოპტიმიზაციის გზით. ეს მიდგომა აუმჯობესებს შესრულებას და ეფექტურობას ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა LLM დასკვნა.

ნერვული დამუშავების ერთეულები (NPU)

NPU-ები სპეციალიზირებულია ღრმა სწავლისა და ნერვული ქსელის ამოცანების შესასრულებლად, რაც უზრუნველყოფს AI სამუშაო დატვირთვაზე მორგებულ მონაცემთა ეფექტურ დამუშავებას. ისინი სულ უფრო მეტად ინტეგრირდება მოწყობილობებში, რომლებიც საჭიროებენ მოწყობილობაზე AI შესაძლებლობებს.

დასკვნა

ამ პოსტში განვიხილეთ AI ამაჩქარებლების როლი AI სამუშაო დატვირთვის შესრულების გაძლიერებაში, მათ შორის LLM დასკვნის ჩათვლით. პარალელური დამუშავების შესაძლებლობების, მაღალსიჩქარიანი მეხსიერების და ამაჩქარებლების დაბალი სიზუსტის არითმეტიკის გამოყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ მიაღწიონ მნიშვნელოვან წარმატებას და ხარჯების დაზოგვას LLM-ების მასშტაბური განლაგებისას. AI ამაჩქარებლების ძირითადი მახასიათებლებისა და ტიპების გაგება აუცილებელია LLM დასკვნის ოპტიმიზაციისთვის და რესურსების ეფექტური გამოყენების უზრუნველსაყოფად ფართომასშტაბიანი AI განლაგებისას. შემდეგ პოსტში განვიხილავთ სისტემის ოპტიმიზაციის ტექნიკას LLM-ების მასშტაბური განლაგების მიზნით AI ამაჩქარებლების გამოყენებით.

ცნობები

• [1] მასიურად პარალელური პროცესორების დაპროგრამება დევიდ ბ. კირკისა და ვენ-მეი ვ. ჰუუს მიერ
• [2] დასკვნის ოპტიმიზაცია ფონდის მოდელების ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლებზე Youngsuk Park, et al.
• [3] განვითარებადი AI/ML ამაჩქარებლების შეფასება: IPU, RDU და NVIDIA/AMD GPU-ები Hongwu Peng, et al.