探索大语言模型在FPGA上的加速之道
当万亿参数的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。
开始探索 ↓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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。