電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）雖說最近靠著GPT大語言模型的熱度，英偉達(dá)之類的主流GPU公司賺得盆滿缽滿，但要說仗著GPU的高性能就能高枕無憂的話，也就未免有些癡人說夢了。未來隨著LLM的繼續(xù)發(fā)展，訓(xùn)練與推理如果要花費(fèi)同樣的硬件成本，那么即便是大廠也難以負(fù)擔(dān)。

所以不少廠商都在追求如何削減TCO（總擁有成本）的辦法，有的從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出發(fā)，有的從自研ASIC出發(fā)的，但收效甚微，到最后還是得花大價(jià)錢購置更多的GPU。而來自華盛頓大學(xué)和悉尼大學(xué)的幾位研究人員，在近期鼓搗出的Chiplet Cloud架構(gòu)，卻有可能顛覆這一現(xiàn)狀。

TCO居高不下的因素

對于大部分廠商來說，純粹的TCO并不是他們考慮的首要因素，他們更關(guān)注的是同一性能下如何實(shí)現(xiàn)更低的TCO。當(dāng)下，限制GPU在LLM推理性能上的主要因素之一，不是Tensor核心的利用率，而是內(nèi)存帶寬。

比如在更小的batch size和普通的推理序列長度下，內(nèi)存帶寬就會限制對模型參數(shù)的讀取，比如把參數(shù)從HBM加載到片上寄存器，因?yàn)槿B接層中的GeMM（通用矩陣乘）計(jì)算強(qiáng)度不高，幾乎每次計(jì)算都需要加載新的參數(shù)。

而Chiplet Cloud為了獲得更好的TCO與性能比，選擇了片上SRAM而不是HBM的外部內(nèi)存方案，將所有模型參數(shù)和中間數(shù)據(jù)（比如K和V向量等）緩存到片上內(nèi)存中去，從而實(shí)現(xiàn)了比傳統(tǒng)的DDR、HBM2e更好的單Token TCO表現(xiàn)，同時(shí)也獲得了更大的內(nèi)存帶寬。

Chiplet Cloud，作為基于chiplet的ASIC AI超算架構(gòu)，正是專為LLM減少生成單個(gè)Token所需的TCO成本設(shè)計(jì)的。從他們給出的評估數(shù)據(jù)對比來看，與目前主流的GPU和TPU對比，只有Chiplet Cloud對于TCO/Token做了極致的優(yōu)化。比如在GPT-3上，32個(gè)Chiplet Cloud服務(wù)器相較32個(gè)DGX A100服務(wù)器的TCO成本改善了94倍，在PaLM 540B上，30個(gè)Chiplet Cloud服務(wù)器相較64個(gè)TPUv4芯片將TCO改善了15倍。


更靈活的Chiplet方案

為什么選擇Chiplet呢？我們先來看一個(gè)極端的堆片上內(nèi)存的例子，也就是直接選擇晶圓級的“巨芯”，比如Cerebras Systems打造的WSE-2芯片。該芯片基于7nm工藝下的一整片12英寸晶圓打造，集成了2.6萬億個(gè)晶體管，面積達(dá)到46255mm2，片上內(nèi)存更是達(dá)到了40GB。

但這樣的巨芯設(shè)計(jì)意味著高昂的制造成本，所以Chiplet Cloud的研究人員認(rèn)為更大的SRAM應(yīng)該與相對較小的芯片對應(yīng)，這樣才能減少制造成本，所以他們選擇了chiplet的設(shè)計(jì)方式。近來流行的Chiplet方案提高了制造良率，也減少了制造成本，允許在不同的系統(tǒng)層級上進(jìn)行設(shè)計(jì)的重復(fù)利用。

以臺積電7nm工藝為例，要想做到0.1/cm2的缺陷密度，一個(gè)750mm2芯片的單價(jià)是一個(gè)150mm2芯片單價(jià)的兩倍，所以Chiplet的小芯片設(shè)計(jì)成本更低。重復(fù)利用的設(shè)計(jì)也可以進(jìn)一步降低成本，加快設(shè)計(jì)周期，為ASIC芯片提供更高的靈活性。

Chiplet Cloud更適合哪些廠商

雖然論文中提到了不少Chiplet Cloud的優(yōu)點(diǎn)，但這依然是一個(gè)尚未得到實(shí)際產(chǎn)品驗(yàn)證的架構(gòu)，擁有驗(yàn)證實(shí)力的公司往往也只有微軟、谷歌、亞馬遜以及阿里巴巴這類具備芯片設(shè)計(jì)實(shí)力的公司。況且ASIC終究是一種特化的方案，最清楚云平臺計(jì)算負(fù)載需要哪些優(yōu)化，還得是云服務(wù)廠商自己。