從架構、工藝到能效表現，全面了解LLM硬件加速，這篇綜述就夠了

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原標題：從架構、工藝到能效表現，全面了解LLM硬件加速，這篇綜述就夠了
關鍵字：加速器,性能,模型,架構,內存
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
編輯：陳陳、杜偉大語言模型（LLM）的發展同時往往伴隨著硬件加速技術的進化，本文對使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表現來了一次全面概覽。對人類語言進行大規模建模是一個復雜的過程，研究人員花了幾十年的時間才開發出來。這項技術最早可追溯于 1950 年，當時克勞德?香農將信息理論應用于人類語言。從那時起，翻譯和語音識別等任務取得了長足的進步。
在這個過程中，人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 是技術進步的關鍵。ML 作為 AI 的一個子集，其允許計算機從數據中進行學習。一般來說，ML 模型要么是有監督的，要么是無監督的。
在接下來要介紹的這篇論文中《 Hardware Acceleration of LLMs: A comprehensive survey and comparison 》，來自西阿提卡大學的研究者重點介紹了有監督模型。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.03384
根據論文介紹，深度學習模型分為生成式和判別式。生成式人工智能是深度學習的一個子集，它使用神經網絡來處理標記和未標記的數據。大型語言模型 (LLM)

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