論文の概要: Hardware Acceleration of LLMs: A comprehensive survey and comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03384v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 09:43:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 21:00:20.806404
• Title: Hardware Acceleration of LLMs: A comprehensive survey and comparison
• Title（参考訳）: LLMのハードウェアアクセラレーション:総合的な調査と比較
• Authors: Nikoletta Koilia, Christoforos Kachris,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの強力なツールとして登場し、人間のようなテキストを理解して生成する能力によって、フィールドに革命をもたらした。 本稿では,ハードウェアアクセラレーションを用いた大規模言語モデルのためのトランスフォーマーネットワークの高速化に向けた,いくつかの研究成果を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for natural language processing tasks, revolutionizing the field with their ability to understand and generate human-like text. In this paper, we present a comprehensive survey of the several research efforts that have been presented for the acceleration of transformer networks for Large Language Models using hardware accelerators. The survey presents the frameworks that have been proposed and then performs a qualitative and quantitative comparison regarding the technology, the processing platform (FPGA, ASIC, In-Memory, GPU), the speedup, the energy efficiency, the performance (GOPs), and the energy efficiency (GOPs/W) of each framework. The main challenge in comparison is that every proposed scheme is implemented on a different process technology making hard a fair comparison. The main contribution of this paper is that we extrapolate the results of the performance and the energy efficiency on the same technology to make a fair comparison; one theoretical and one more practical. We implement part of the LLMs on several FPGA chips to extrapolate the results to the same process technology and then we make a fair comparison of the performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの強力なツールとして登場し、人間のようなテキストを理解して生成する能力によって、フィールドに革命をもたらした。 本稿では,ハードウェアアクセラレーションを用いた大規模言語モデルのためのトランスフォーマーネットワークの高速化に向けた,いくつかの研究成果を包括的に調査する。 この調査では、提案されたフレームワークと、その技術、処理プラットフォーム(FPGA、ASIC、In-Memory、GPU)、スピードアップ、エネルギ効率、パフォーマンス(GOP)、各フレームワークのエネルギ効率(GOPs/W)に関する質的かつ定量的な比較を行った。 比較における主な課題は、提案されたすべてのスキームが異なるプロセス技術上に実装され、公正な比較が難しいことである。 本論文の主な貢献は,同一技術における性能とエネルギー効率の結果を概説し,公正な比較を行うことである。 複数のFPGAチップにLLMの一部を実装し、結果を同じプロセス技術に出力し、その性能を公平に比較する。

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