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大型语言模型的硬件加速：全面调查与比较
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过硬件单元专门化和数据流架构实现大型语言模型加速的方法，实验结果显示在BERT模型方面可以实现16.1倍的加速，在GPT生成推理方面分别实现2.2倍的加速和5.7倍的能效提升。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过硬件单元专门化和数据流架构实现大型语言模型加速的方法。
- 研究针对特定运算符或层的硬件单元专门化，最小化片外内存访问延迟。
- 在AMD Alveo U280 FPGA设备上实现BERT和GPT2模型的实验结果显示，BERT模型实现16.1倍的加速。
- 在GPT生成推理方面，前置阶段相较于DFX实现2.2倍的加速，解码阶段相较于NVIDIA A100 GPU实现5.7倍的能效提升。
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