交互式技术综述：探索 LLM 在 FPGA 上的加速之道

当万亿参数的大语言模型（LLM）遭遇硬件瓶颈，FPGA 凭借其独特的可定制性与高能效，正成为打破”内存墙”、释放 AI 潜力的关键。本应用将带您交互式地了解这一前沿交叉领域。

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核心挑战：LLM 的“甜蜜的烦恼”

LLM 的强大能力源于其巨大的规模，但这也带来了对计算和存储资源的极致需求，形成了两大核心挑战。

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惊人的参数规模

主流 LLM 的参数量已从数亿增长至数千亿甚至万亿级别。海量的计算（尤其是矩阵乘法）对硬件的峰值算力提出了极高要求。推理过程分为两个阶段：

  • Prefill (计算密集型): 并行处理输入提示，计算量大。
  • Decode (访存密集型): 逐个生成 Token，受内存带宽严重制约。
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难以逾越的”内存墙”

巨大的模型权重和推理时动态增长的 KV Cache（键值缓存）共同挤占内存容量和带宽。数据在计算单元和存储单元间频繁搬运，成为延迟和功耗的主要瓶颈。

KV Cache 挑战： 其大小随上下文长度线性增长，是长文本生成任务中的主要内存消耗者。

解决方案：FPGA 的独特潜力

面对传统硬件的局限，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种半定制硬件，提供了独特的优势组合。

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可定制性

可根据 LLM 算法特性定制数据通路和计算单元，避免冗余，精确匹配需求。

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高并行度

内含大量计算和存储资源，可构建大规模并行处理阵列，实现深度流水线。

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高能效

定制化设计减少了不必要的数据搬运和功耗开销，性能功耗比优异。

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低延迟

定制化的数据流处理能力使其在小批量、实时推理场景中响应迅速。

关键加速技术

为了在 FPGA 上高效运行 LLM，研究者们多管齐下，从模型、架构到内存进行全方位协同优化。

通过降低数据表示精度（量化）和跳过无效计算（稀疏化）来减小模型、节省带宽并加速计算。FPGA 灵活的数据类型支持使其在量化方面优势显著。

交互式量化分析

选择不同的量化方案，观察其对模型尺寸和理论计算吞吐量的影响。


稀疏化技术

通过剪枝等方法增加模型中零值的比例，跳过无效乘法，减少计算量。

结构化稀疏

零值以规则模式出现（如 N:M 稀疏），硬件友好，易于并行加速。

非结构化稀疏

零值位置任意，理论压缩率高，但对硬件加速不友好，易导致访存不规则。

计算架构决定了数据如何在加速器中流动和处理。主要存在两种范式，各有优劣。

时间架构 (Temporal)

采用通用的、可复用的处理单元（PEs）分时执行不同计算任务。类似 CPU 的工作方式。

  • ✓ 优点: 灵活性高，设计相对简单，易于适应不同模型。
  • ✗ 缺点: 中间结果需频繁读写片外内存，数据搬运开销大。

空间架构 (Spatial)

为模型中的特定算子定制专用的硬件单元，并通过片上数据流直接连接，形成深度流水线。

  • ✓ 优点: 极大减少片外访存，延迟极低，能效极高。
  • ✗ 缺点: 针对特定模型设计，灵活性差，设计复杂。

鉴于 LLM 的内存密集特性，内存系统的优化是设计的重中之重，目标是让数据尽可能靠近计算单元。

片上存储优化 (On-Chip)

利用 FPGA 内部的 BRAM/URAM 构建高速缓存，存储频繁访问的数据，延迟最低但容量非常有限。

高带宽内存 (HBM)

集成在 FPGA 封装内的高速内存，带宽远超传统 DDR，是缓解大型 LLM 内存瓶颈的关键，但容量仍受限。

近内存/存内计算 (PIM/NDP)

一种前沿思想，将计算逻辑移到内存芯片内部或旁边，从根本上减少数据搬运。理论能效最高，但技术尚不成熟。

代表性加速器实例

从云端数据中心到资源受限的边缘设备，FPGA 加速方案正”遍地开花”。

挑战与未来展望

LLM 与 FPGA 的结合仍面临诸多挑战，但未来的发展方向也同样清晰和令人振奋。

主要挑战

  • 内存墙: 根本瓶颈，限制模型规模和性能。
  • 设计复杂度: 高度优化的 FPGA 设计周期长，门槛高。
  • 效率均衡: 如何兼顾计算密集的 Prefill 和访存密集的 Decode 阶段。
  • 生态系统: 相比 GPU 成熟的 CUDA，FPGA 工具链易用性有待提升。

未来方向

  • 超低比特量化: 探索 2 比特甚至 1 比特量化，将模型压缩到极致。
  • 自适应架构: FPGA 可根据任务动态重构硬件，实现持续高效。
  • 异构集成: 将 FPGA 与 PIM、ASIC 等通过 Chiplet 技术结合，取长补短。
  • LLM 辅助设计: 利用 AI 设计 AI 硬件，实现自动化设计与优化。
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