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NPUs在运行LLMs推理时是否天生更高效？

目前，NPUs在SoC中只占很小一部分。例如，M3 Max GPU占据了整个SoC的50%，而NPU大约只占50-10%。

如果苹果制造一个NPU占据整个芯片50%的SoC，我们应该期待这款芯片在本地LLM推理方面比SoC上同等大小的GPU表现更好吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕NPU（神经处理单元）是否能替代GPU（图形处理单元）用于本地大型语言模型（LLMs）的推理展开。讨论涉及NPU的效率、内存带宽、市场细分、硬件需求等多个方面。多数观点认为，尽管NPU在某些特定场景下（如功率受限环境）具有优势，但其性能仍受限于处理能力和内存带宽。此外，讨论还涉及到未来可能出现的专用ASIC芯片和三进制编码等技术，以及NPU在消费级市场和嵌入式计算中的应用前景。总体上，虽然NPU在某些方面表现出潜力，但短期内不会完全替代GPU。

主要观点

  1. 👍 NPU在功率受限的情况下运行推理非常高效
    • 支持理由：NPU在低功耗环境下表现出色，适合移动和嵌入式设备。
    • 反对声音：但在高带宽需求下，NPU的性能可能不如GPU。
  2. 🔥 NPU的效率取决于其访问高带宽内存的能力
    • 正方观点：高带宽内存是提升推理速度的关键。
    • 反方观点：目前NPU在内存带宽方面仍有局限。
  3. 💡 未来可能会有专门为LLMs设计的ASIC芯片
    • 解释：ASIC芯片可能在处理LLMs方面表现更优，尤其是在特定任务上。
  4. 👍 NPU在消费级市场中尚未明显超越GPU
    • 支持理由：目前NPU在消费级市场的应用有限，主要受限于内存带宽和处理能力。
    • 反对声音：但预计这一情况将很快改变。
  5. 🔥 NPU和GPU在芯片上的占用比例不能直接反映其效率
    • 正方观点：现代集成电路的大部分空间被IO和缓存等组件占据。
    • 反方观点：应更多关注内存子系统而非峰值计算吞吐量。

金句与有趣评论

  1. “😂 CompetitiveGuess7642：Just like cpus used to handle graphics on PC’s, if a deep enough niche develops for AI, you will start seeing AI coprocessors.”
    • 亮点：比喻形象，预示AI硬件的未来发展。
  2. “🤔 M34L：It’s slower than the GPU. Same with every NPU built into AMD’s latest "AI CPUs".”
    • 亮点：直接指出NPU在速度上的不足。
  3. “👀 FullOf_Bad_Ideas：如果他们有板载内存与GPU相同大小，并支持FP16、BF16、FP8和FP4，我认为他们应该比GPU更节能。”
    • 亮点：提出了一种可能的优化方案。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对NPU未来潜力的乐观预期，也有对其当前局限性的客观分析。主要分歧点在于NPU是否能在短期内替代GPU，以及NPU在不同应用场景下的实际表现。可能的原因包括技术发展的不确定性、市场需求的多样性以及硬件设计的复杂性。

趋势与预测

  • 新兴话题：专用ASIC芯片和三进制编码等新技术可能在LLMs推理中发挥重要作用。
  • 潜在影响：随着AI技术的深入发展，NPU和GPU的角色和市场定位可能会发生显著变化，尤其是在消费级市场和嵌入式计算领域。