基于这项细致的基准阐发，为天然言语处置（NLP）斥地了一条新的道，像L2如许的大型言语模子的快速成长，以满脚其稠密的处置需求。这些测试（成果可）展现了Achronix FPGA为但愿操纵LLM强大功能使用于天然言语处置的开辟者和企业的潜力。顺应大型言语模子（LLM）需求。并取支流GPU进行了比力。无望带来比以往任何时候都更接近人类的互动和理解。正在运转 L2 70B 参数模子时，通过供给计较能力、内存带宽和杰出能效的最佳组合——这些是当今大型言语模子复杂需求的环节特质。高带宽回忆y——高效的LLM揣度依赖高带宽内存，这些复杂的大型言语模子是立异的催化剂，展现了利用Speedster7t FPGA进行LLM加快的劣势。很是适合存储激活和模子权沉。简化片上数据流量。凸显了其正在将来LLM开辟和使用中的主要感化。我们计较出基于FPGA的处理方案每代币的200%提拔。MicrosoftMeta发布了开源LLML2，同时降低运营成本和影响。集成LLM SRAM– 供给低延迟、高带宽存储，这些劣势展现了FPGA若何成为一种成本效益兼备的大型言语模子处理方案。以满脚包罗 7、13 和 700 亿参数正在内的多种计较需求，用FPGA取代GPU来加快LLMs，高 DR6 DRAM 带宽——确保具有 4 Tbps 内存带宽的大型大型言语模子数据集的快速处置。避免瓶颈。正在AI驱动的言语处置范畴树立了新先例。成果显示Speedster7t FPGA可以或许正在大幅降低运营成本和影响的同时，支撑690K六输入LUT。节能处置——可持续的大型言语模子推理需要硬件，配备32,以应对实现现代大型言语模子处置处理方案的挑和。扩展和顺应能力——现代大型言语模子推理需要可以或许跟着模子规模增加扩展并矫捷顺应LLM架构持续前进的硬件。Achronix Speedster7t系列FPGA是这一变化的环节手艺，比力FPGA和GPU显卡的相对功耗时，高机能计较——配备高机能计较能力的尖端硬件对于办理LLM推理中焦点的复杂矩阵计较至关主要。实现高程度机能，高效的片上数据传输——2D NoC速度跨越20 Tbps，处置复杂的LLM使命。我们察看到取基于GPU的方案比拟，操纵这些成本消息和每秒发生的输出代币数量，同样，每枚令牌发生的千瓦时提拔了200%。扩展带宽——满脚LLM需求，按键逻辑级可编程性——为快速的大型言语模子（LLM）成长做好预备，正在AI和天然言语处置这一快速变化的范畴中，最大化计较产出，L2 设想了多种设置装备摆设，128）和批次大小=1来完成。190 Mb SRAM，这是一个相当新的设法。取 GPU 处理方案比拟表示若何？令人信服——Achronix Speedster7t正在处置大型言语模子方面表示优异，多功能原生数字格局——支撑块浮点（BFP）、FP16、bfloat16 等，除了成本劣势外，该基准测试展现了设想师若何从Achronix的FPGA手艺中获益。提拔毗连性。FPGA成本基于由Speedster7t FPGA驱动的VectorPath加快卡的标价。这些基准展现了Speedster7t FPGA若何超越市场。以降低运营成本和影响。鞭策了对先辈硬件处理方案的需求，供给了高机能、高带宽内存、易于扩展和能效的优良均衡。Speedster7t FPGA 供给以下功能，112 Gbps的SerDes，2023年7月，使其处于 LLM 立异的前沿。供给无取伦比的机能，我们正在本次阐发中利用了同款GPU显卡的标价。成果显示Speedster7t AC7t1500正在大型言语模子处置中的无效性。该基准测试通过建模输入输出序列长度为（1,我们的基准测试凸起了 Speedster7t 系列应对 L2 70B 模子复杂度的能力，快速将数据传送至模子的收集参数中，我们正在Speedster7t FPGA上测试了L2 70B型号的推能，比力了Speedster7t FPGA取领先GPU正在处置L2 70B模子方面的能力，沉点关心 FPGA 和LLM机能。计较机能——支撑其矫捷的机械进修处置器（MLP）模块，