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大模型硬件的终局推演：GPU与LPU的异构联姻
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
AI 在处理超长上下文时面临算力挑战，需要软硬件协同解决。采用分离式架构，将重型算力与低延迟缓存结合，优化编译器以确保数据流稳定。基于 TGV 的 CoPoS 封装提升了数据传输带宽，推动算力的突破。
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关键要点
- AI 在处理超长上下文时面临算力挑战，尤其在预填充和解码阶段。
- 采用分离式架构，通过重型算力和极速缓存的结合来优化性能。
- GPU 负责处理长文本并生成 KV Cache，LPU 则负责低延迟的逐字解码。
- 编译器的拓扑扩展技术确保数据流的稳定性，解决了 GPU 和 LPU 之间的动态性问题。
- 基于 TGV 的 CoPoS 封装突破了传统硅基封装的限制，提升了数据传输带宽。
- CoPoS 封装允许将多种计算单元高密度集成，减少了系统体积。
- 玻璃基板的特性消除了网络协议延迟，提升了 GPU 与 LPU 之间的数据转移效率。
- 未来的算力奇点将依赖于软硬件的协同进化，而不仅仅是先进制程的堆砌。
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